Dergiler / Doğuş Üniversitesi Dergisi / 2000 / Cilt: 1 - Sayı: 1 #64582
PERFORMANCE OF GRAY SCALED IMAGES USING SEGMENTED CELLULAR NEURAL NETWORKCELLULAR NEURAL NETWORK COMBINED TRELLIS CODED QUANTIZATION / MODULATION SCNN-CNN CTCQ/TCM APPROACH OVER RICIAN FADING CHANNEL
- Sayfa
- 217–224
- DOI
- —
Özet
Bu çalışmada Bölütlenmiş Hücresel Yapay Sinir Ağları-Hücresel Yapay Sinir Ağları Birleşik Kafes Kodlamalı Kuantalama ve M odülasyon işleminin gerçekleştirildiği yeni bir yapı tanıtılmıştır. Burada gri tonlamalı bir görüntü bizim tarafımızdan önerilen Bölütlemeli Hücresel Yapay Sinir Ağı yaklaşımı kullanılarak 3 bit seviyesine düşürülmüş ve daha sonra CNN tabanlı bir modelden oluşmuş kafes kodlamalı kuantalama ve modülasyon yapısından geçirilmiştir. Son olarak bu önerilen yapının performans analiz işlemleri yapılarak simulasyon ve analitik hata başarım eğrileri elde edilmiştir
Abstract
In this paper, Segmented Cellular Neural Network-Cellular Neural Network Combined Trellis Coded Quantization / Modulation SCNN-CNN CTCQ/TCM scheme is introduced. Here, a gray scaled image is lowered to 3 bit using our proposed Segmented Cellular Neural Network approach SCNN and then passed through a new CNN based structure which models combined trellis coded quantization / modulation. The performance of our combined scheme has been analyzed over Rician fading channel. Computer simulations studies confirm the analytical upper bound curves.