KR100306891B1 - A data coding method by pattern convertion - Google Patents
A data coding method by pattern convertion Download PDFInfo
- Publication number
- KR100306891B1 KR100306891B1 KR1019990016501A KR19990016501A KR100306891B1 KR 100306891 B1 KR100306891 B1 KR 100306891B1 KR 1019990016501 A KR1019990016501 A KR 1019990016501A KR 19990016501 A KR19990016501 A KR 19990016501A KR 100306891 B1 KR100306891 B1 KR 100306891B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- pattern
- data
- phase
- amplitude
- frequency
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 43
- 238000007906 compression Methods 0.000 claims abstract description 33
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 32
- 230000006835 compression Effects 0.000 claims abstract description 23
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims abstract description 19
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 4
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 3
- 230000010363 phase shift Effects 0.000 claims 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 abstract description 6
- 238000013500 data storage Methods 0.000 abstract 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 14
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 7
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 5
- 238000013144 data compression Methods 0.000 description 4
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 4
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 3
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 3
- 238000013139 quantization Methods 0.000 description 3
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 3
- BQCADISMDOOEFD-UHFFFAOYSA-N Silver Chemical compound [Ag] BQCADISMDOOEFD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 2
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 229910052709 silver Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000004332 silver Substances 0.000 description 2
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000002860 competitive effect Effects 0.000 description 1
- 230000006837 decompression Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000004321 preservation Methods 0.000 description 1
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
- H03M5/00—Conversion of the form of the representation of individual digits
- H03M5/22—Conversion to or from representation by sinusoidal signals
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
- H03M7/00—Conversion of a code where information is represented by a given sequence or number of digits to a code where the same, similar or subset of information is represented by a different sequence or number of digits
- H03M7/30—Compression; Expansion; Suppression of unnecessary data, e.g. redundancy reduction
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
Abstract
본 발명은 패턴 변환을 이용한 데이터 코딩 방법에 관한 것으로서, 구형파 형태로 입력되는 소스 데이터를 정현파 또는 이의 2원 신호로 변환한 형태로 위상, 진폭, 주파수로 이루어진 적어도 어느 하나 이상의 패턴에 전이시켜 원 소스 데이터가 가지고 있는 데이터 파라미터를 패턴 전이시켜 위상, 진폭, 주파수로 이루어진 적어도 어느 하나 이상의 패턴에 1:1 대응시켜 원 소스 데이터의 파라미터를 간결화하여 데이터의 비트와 대역을 줄여 압축하고 압축된 데이터를 패턴 변환시의 독립성에 따라 하나의 블록으로 보아 이를 순차적 또는 병렬적 그리고 이들의 조합에 의한 블록을 연결시켜 압축하고, 복원시 소스 데이터와 패턴 데이터의 주와 부를 바꾸어 복원하는 것을 특징으로 하여 신호의 열화나 손실 없이 대규모의 압축율을 갖도록 함으로써 데이터 저장 장치 및 데이터 처리 장치 유선 및 무선 통신 등 전 산업 분야에 걸쳐 사용이 가능하며 경제성 및 효율을 올릴 수 있는 데이터 코딩 방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a data coding method using pattern transformation, wherein a source data input in the form of a square wave is converted into a sine wave or a binary signal thereof, and transferred to at least one pattern consisting of phase, amplitude and frequency so as to convert the source data into Pattern-transfer the data parameters of the data to correspond to at least one pattern consisting of phase, amplitude, and frequency 1: 1, simplifying the parameters of the original source data to reduce the bit and band of the data, and compress the compressed data. According to the independence at the time of conversion, it is compressed as a block by sequential or parallel and a combination of these blocks, and restored by changing the main and the wealth of the source data and the pattern data during restoration. By having a large compression ratio without loss Data storage device and data processing device The present invention relates to a data coding method that can be used in all industrial fields such as wired and wireless communication and can increase economics and efficiency.
Description
본 발명은 패턴 변환을 이용한 데이터 코딩 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 오리지널 디지털 신호원의 패턴을 미리 준비된 패턴 변환 테이블 또는 진폭, 위상 주파수 등의 패턴 파라미터 발생기에 의해 의사 패턴을 발생시켜 데이터를 압축하고 복원하여 방대한 계산량 및 데이터의 손실을 줄일 수 있도록 한 패턴변환을 이용한 데이터 코딩 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a data coding method using pattern transformation, and more particularly, compresses data by generating a pseudo pattern by generating a pattern of an original digital signal source using a pattern conversion table prepared in advance or a pattern parameter generator such as amplitude and phase frequency. The present invention relates to a data coding method using a pattern transformation to reduce a large amount of computation and data loss.
요즈음은 정보 통신의 발달로 인해 세계가 하나의 통신으로 연결되어 서로 각종 정보를 온라인으로 주고받고 있다. 이와 같이 각종 정보를 온라인으로 주고받기 위해 가장 중요한 문제가 한정된 통신 선로를 통해 많은 데이터를 짧은 시간에 손실없이 어떻게 전송하느냐가 가장 큰 문제로 대두되고 있다.Nowadays, due to the development of information and communication, the world is connected by one communication, and various kinds of information are exchanged online. As such, the biggest problem is how to transmit a lot of data in a short time without loss through a communication line in which the most important problem is limited to exchange various information online.
따라서, 데이터 전송속도를 향상 및 통신 선로를 확충과 아울러 전송되는 많은 양의 데이터를 압축하여 적은 량으로 변환하여 전송하는 기술들이 연구되고 있다.Therefore, techniques for improving the data transmission speed, expanding communication lines, compressing a large amount of data to be transmitted, and converting the data into small amounts have been studied.
일반적인 압축 알고리즘이 데이터의 확율을 추출하거나 데이터의 상관을 이용하는 등의 비 대칭성 및 비 선형성에 토대를 압축과 복원을 하게 된다.The general compression algorithm compresses and restores the basis of asymmetry and nonlinearity such as extracting data probability or using correlation of data.
도 1은 일반적인 비 대칭성 및 비 선형성 부호화 기법을 나타낸 도면이다.1 is a diagram illustrating a general asymmetric and nonlinear coding scheme.
여기에서 보는 바와 같이 모두 소스심볼의 발생확율을 추출하여 데이터이 상관성을 이용하여 발생확율을 높은 심볼은 간단한 부호로 표시하게 되고, 발생확율이 낮은 심볼의 경우에는 좀더 복잡한 부호로 표시하도록 부호화하고 있다. (가)는 프리픽스 부호화 기법을 나타내었고, (나)는 호프만 부호화 기법을 나타내었고, (다)는 렘펠지프 부호화 기법을 나타내었다.As shown here, all occurrence symbols of the source symbols are extracted so that symbols having a high probability of occurrence are represented by a simple code using data correlation, and a symbol having a low probability of occurrence is encoded to display a more complex code. (A) shows the prefix coding method, (B) shows the Hoffman coding method, and (C) shows the Rempel Jeep coding method.
위와 같이 비 대칭성 및 비 선형성의 압축 알고리즘에는 전체 데이터를 특정의 압축상수에 입각한 압축을 수행하기 때문에 단위시간당 압축 상수의 정수배가 되지 않기 때문에 물리적인 소스에 의해 생성되는 신호의 일반 특성이 본래의 형식에서 상당한 양의 리던던시를 가지고 있게 되는데 이를 사전에 제거하기 위하여 소스 출력에 많은 빈도의 결과에 대한 짧은 표현을 할당하고 적은 빈도의 결과에 대해서는 긴 표현을 할당하여 심볼당 평균 비트수를 줄여 나가는 것이 일반적인 압축방법이다.As described above, in the non-symmetric and nonlinear compression algorithm, since the entire data is compressed based on a specific compression constant, it is not an integer multiple of the compression constant per unit time. Therefore, the general characteristics of the signal generated by the physical source are inherent. There is a significant amount of redundancy in the format. To eliminate this in advance, it is best to reduce the average number of bits per symbol by assigning short representations of high frequency results to the source output and long representations of low frequency results. This is a general compression method.
이러한 데이터 압축 방법은 소스의 확률적 모델 지식을 부호책이나 할당 시퀸스를 통하여 단위 시간당 표현되어지는 비트수를 줄여 나가는 방법은 소스 심볼에 대해서 이것이 발생한 확률에 근거하여 부호책이나 시퀀스를 할당하여 데이터 압축을 시도하고 있으므로 궁적으로는 같은 비트 할당으로 포화되어 압축 알고리즘이 확률적으로 한계가 있다는 것이다.This data compression method reduces the number of bits represented per unit time through the probabilistic model knowledge of the source through the code book or the assignment sequence. The data compression method allocates the code book or the sequence based on the probability that this occurs for the source symbol. It is ultimately saturated with the same bit allocation, so the compression algorithm is probabilistically limited.
이는의 크래프트 맥밀란 부등식(Kraft McMillan inequality)과 평균 부호어 길이()와 이산 무기억 소스의 엔트로피 H(L)에 의해 기본적인 제한이 이루어짐을 알 수 있다.this is Kraft McMillan inequality and mean codeword length of It can be seen that the basic limitation is achieved by entropy H (L) of) and discrete inorganic memory sources.
이때 평균 부호어 길이()은로서 Pk는 k개의 다른 심볼을 가진 k번째 심볼 확율을 나타내는 것이며 ℓk는 부호기에 의해 심볼 Sk로 할당된 2진부호어에 대한 길이다.Where the average codeword length ( )silver Where P k denotes the k th symbol probability with k different symbols and ℓ k is the length for the binary codeword assigned to the symbol S k by the encoder.
그리고 소스 부호기의 부호 능률은, (단, Lmin은의 최소가능값)이므로 주어진 엔트로피 H(L)의 이산 무기억에서 왜곡없는 소스 보호화를 위해 평균 부호어 길이은≥H(L)과 같이 기본적인 제한이 이루어진다.And the code efficiency of the source encoder , Where Lmin is Average codeword length for distortion-free source protection in the discrete unreserved memory of a given entropy H (L) silver Basic restrictions are made as ≥ H (L).
그리고 데이터의 상관성을 이용하는 압축기법은 소스 부호화 이론에 입각하여 보면 평균 부호 길이는 완전 부호화를 위해서 소스 엔트로피 만큼이나 커야하므로 소스의 형태와는 상관없이 단지 소스의 엔트로피가 감소되어지는 상관성을 이용한 데이터 압축기법은 정보의 손실을 가져온다는 문제점이 있다.Compressor method using the correlation of data is based on the source coding theory. Since the average code length should be as large as the source entropy for perfect coding, the data compression method using the correlation that the source entropy is reduced regardless of the source type. Has the problem of causing loss of information.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창작된 것으로서, 본 발명의 목적은 오리지널 디지털 신호원의 패턴을 미리 준비된 패턴 변환 테이블 또는 진폭, 위상, 주파수 등의 패턴 파라미터 발생기에 의해 의사 패턴을 발생시켜 데이터를 압축하고 복원하여 방대한 계산량 및 데이터의 손실을 줄일 수 있도록 한 패턴 변환을 이용한 데이터 코딩 방법을 제공함에 있다.The present invention was created to solve the above problems, and an object of the present invention is to generate a pseudo pattern by generating a pattern of an original digital signal source using a pattern conversion table or a pattern parameter generator such as amplitude, phase, frequency, etc. The present invention provides a data coding method using a pattern transformation to compress and restore data to reduce a large amount of computation and data loss.
도 1은 일반적인 비 대칭성 및 비 선형성 부호화 기법을 나타낸 도면이다.1 is a diagram illustrating a general asymmetric and nonlinear coding scheme.
도 2는 다양한 PCM파형을 나타낸 그래프들이다.2 is a graph showing various PCM waveforms.
도 3은 PCM변조의 계통도를 나타낸 블록 구성도이다.3 is a block diagram showing a system diagram of PCM modulation.
도 4는 입력신호에 대한 PCM 변환된 그래프를 나타낸 도면이다.4 is a diagram illustrating a PCM-converted graph of an input signal.
도 5는 소스 데이터의 정규화 및 의사 패턴 테이블에 의한 데이터 코딩상태를 나타낸 도면이다.5 is a diagram illustrating normalization of source data and a data coding state using a pseudo pattern table.
도 6은 소스신호에 대응된 패턴 데이터의 파형 형상을 나타내 그래프이다.6 is a graph showing waveform shapes of pattern data corresponding to source signals.
도 7은 데이터를 다수개의 패턴 변환 블록으로 압축율 및 복원율을 높이는 과정을 나타낸 도면이다.7 is a diagram illustrating a process of increasing the compression rate and the reconstruction rate of data into a plurality of pattern conversion blocks.
상기와 같은 목적을 실현하기 위한 본 발명은 구형파 형태로 입력되는 소스 데이터를 정현파 또는 이의 2원 신호로 변환한 형태로 위상, 진폭, 주파수로 이루어진 적어도 어느 하나 이상의 패턴에 전이시켜 원 소스 데이터가 가지고 있는 데이터 파라미터를 패턴 전이시켜 위상, 진폭, 주파수로 이루어진 적어도 어느 하나 이상의 패턴에 1:1 대응시켜 원 소스 데이터의 파라미터를 간결화하여 데이터의 비트와 대역을 줄여 압축하고 압축된 데이터를 패턴 변환시의 독립성에 따라 하나의 블록으로 보아 이를 순차적 또는 병렬적 그리고 이들의 조합에 의한 블록을 연결시켜 압축하고, 상기에서 압축된 위상, 진폭, 주파수로 이루어진 적어도 어느 하나 이상의 전이 패턴 변환 데이터를 상기 압축 과정에서 이미 규정된 패턴 시이퀀스또는 프로그래머블 위상, 진폭, 주파수 패턴 파라미터 발생기에 의해 원 소스 입력에 1:1 대응된 데이터를 개별적으로 감지하여 각각의 위상, 진폭, 주파수로 이루어진 적어도 어느 하나 이상이 패턴에 1:1 대응되어진 원 소스 데이터를 상기 압축시 규정에 입각하여 복원하고 복원된 데이터를 상기 압축시와 마찬가지로 패턴 변환시의 독립성에 따라 하나의 블록으로 이를 상기 압축 과정에서 순차적 또는 병렬적 그리고 이들의 조합에 의해서 연결된 블록의 개수 및 형태에 맞추어 복원하는 것을 특징으로 한다.The present invention for realizing the above object is to convert the source data input in the form of a square wave into a sinusoidal wave or a binary signal thereof in the form of a phase, amplitude, frequency at least one or more patterns of the original source data Pattern-transfers the existing data parameters to one-to-one correspondence with at least one pattern consisting of phase, amplitude, and frequency to simplify the parameters of the original source data to reduce the bit and bandwidth of the data and to compress the compressed data. According to one block according to the sequential or parallel and a combination of blocks by combining the compression, and at least any one or more transition pattern conversion data consisting of the phase, amplitude, frequency compressed in the compression process already Defined Pattern Sequence or Programmable Phase And individually detecting data corresponding to the original source input 1: 1 by the amplitude and frequency pattern parameter generators to recognize the original source data in which at least one of each phase, amplitude, and frequency is 1: 1 corresponding to the pattern. Compress and restore data according to the regulations, and restore the restored data to one block according to the independence of pattern conversion as in the case of compression, according to the number and shape of blocks connected by sequential or parallel and a combination thereof in the compression process. It is characterized by restoring.
위와 같이 이루어진 본 발명의 작용을 설명하면 다음과 같다.Referring to the operation of the present invention made as described above are as follows.
오리지널 디지털 신호원의 패턴을 미리준비된 위상에 대응되는 패턴, 주파수에 대응되는 패턴, 진폭에 대응되는 패턴, 위상과 진폭 조합에 대응되는 패턴, 위상과 주파수 조합에 대응되는 패턴, 진폭과 주파수 조합에 대응되는 패턴, 위상과 진폭과 주파수 조합에 대응되는 패턴 변환 테이블 또는 위상, 진폭, 주파수 파라미터 발생기에 의해 의사 패턴을 발생시켜 데이터 손실을 사전에 방지할 수 있게 된다.The pattern of the original digital signal source is prepared in a pattern corresponding to a prepared phase, a pattern corresponding to a frequency, a pattern corresponding to an amplitude, a pattern corresponding to a phase and amplitude combination, a pattern corresponding to a phase and frequency combination, and an amplitude and frequency combination. Data loss can be prevented in advance by generating a pseudo pattern by a corresponding pattern, a pattern conversion table corresponding to a phase and an amplitude and frequency combination, or a phase, amplitude and frequency parameter generator.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 설명한다. 또한 본 실시예는 본 발명의 권리범위를 한정하는 것은 아니고, 단지 예시로 제시된 것이며 종래 구성과 동일한 부분은 동일한 부호 및 명칭을 사용한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In addition, the present embodiment is not intended to limit the scope of the present invention, but is presented by way of example only and the same parts as in the conventional configuration using the same reference numerals and names.
도 2는 다양한 PCM파형을 나타낸 그래프이다.2 is a graph showing various PCM waveforms.
여기에서 보는 바와 같이 모든 디지털 신호원은 단순한 디지털 신호 즉, 0과1의 단순논리의 신호 형태로 되어 있다.As shown here, all digital signal sources are in the form of simple digital signals, i.e. simple logic signals of zeros and ones.
이 패턴 변환에 따른 데이터 압축에 대합 접근은 영국인 리브스(A. H. Reeves)가 1937년에 발표한 PCM(Pulse Code Modulation)변조 방식에서 근거를 찾아 볼 수 있는 것으로서 이러한 단순 논리 신호의 각 심볼은 매 T초마다 1비트의 정보를 포함한다. 이때 심볼율은로 정의 되므로 2원 신호일 경우에는 비트율과 동일하다.The approximate approach to data compression due to this pattern transformation is based on the Pulse Code Modulation (PCM) modulation scheme, published in 1937 by AH Reeves, UK, where each symbol of this simple logic signal is represented every T seconds. Each bit contains one bit of information. The symbol rate is Since it is defined as, it is equal to bit rate in case of binary signal.
도 3은 PCM변조의 계통도를 나타낸 블록 구성도이다.3 is a block diagram showing a system diagram of PCM modulation.
여기에서 보는 바와 같이 이미 이산적인 값을 가지는 신호원을 다시금 인코딩의 과정을 거쳐 코드를 재 배열하고 있는데 즉, 부호화를 하고 있는데 이것은 선택된 양자화 레벨을 2원 부호(Binary Code)로 변환하여 전체의 표현 레벨을 패턴 변환한 형상이다.As shown here, the code source is already re-arranged through the process of encoding again, that is, the encoding is performed, which encodes the entire quantization level by converting the selected quantization level into binary code. It is the shape which converted the level into patterns.
도 4는 입력신호에 대한 PCM 변환된 그래프를 나타낸 도면이다.4 is a diagram illustrating a PCM-converted graph of an input signal.
여기에서 보는 바와 같이 예를 들어 256개의 표현 레벨을 2원 부호라는 약속된 패턴을 사용하여 8개의 의사 패턴을 대입시켜서 256개의 표현 레벨을 신호의 열화없이 패턴 변환한 것이다. 하지만 여기서 신호의 열화는 과연 표현 레벨을 얼마나 할 것이냐에 따라서 달라지는 것이지 이미 약속된 표현 레벨 자체는 전혀 다른 신호원이라는 것을 염두해 두어야 할 것이다.As shown here, for example, 256 representation levels are pattern-transformed without deterioration of the signal by substituting eight pseudo patterns using a promised pattern of binary code. However, the deterioration of the signal here depends on how much the level of expression is to be made. It should be borne in mind that the level of expression already promised is a completely different signal source.
이것은 이미 섀논(Claud Shannon)의 표본화 정리(Sampling Theorem)에서도 나타나 있듯이 신호 s(t)가 fn[Hz] 이하의 주파수 성분만을 갖도록 대역제한(<f)되어 있다면의 간격으로 표본화한 s(t)의 표본값s(nTs)(단, n은 정수)만을 전송하여도 주어진 원 신호(original signal)를 정확히 복원시킬 수 있다. 그러므로 앞에서도 언급되었다시피 원 신호와 표본화 되어진 신호는 그들의 관계가 원 신호의 미분된 값이 표본 신호일지라도 신호 특성의 관점에서 보자면 이것은 분명 다른 신호로 보아야 할 것이다. 이것은 원 신호가 연속 신호이며 표본신호는 불연속 신호이기 때문이다.This is already seen in Claud Shannon's Sampling Theorem, which limits the band so that the signal s (t) has only frequency components below f n [Hz]. <f) Even if only the sample value s (nT s ) (where n is an integer) of s (t) sampled at intervals of, it is possible to accurately restore a given original signal. Therefore, as mentioned earlier, the original signal and the sampled signal must be viewed as different signals from the point of view of the signal characteristics even though their relationship is the sample signal with the derivative of the original signal. This is because the original signal is a continuous signal and the sample signal is a discontinuous signal.
그러므로, 256개의 표현 레벨을 갖는 불연속 신호인 표본 신호를 2원 신호의 근사값으로 패턴 변환하게 되면 8개의 2원 신호만으로도 256개의 변수를 표현할 수 있다는 것이다. 이것은 패턴 변환이 어떠한 신호의 열화없이 표현하여야 할 변수의 개수를 줄일 수 있다는 말이 된다. 단지 앞에서도 언급되었다시피 신호의 열화는 이미 규정된 표현 레벨의 개수에 따라서 원 신호와의 오차 즉, 양자화 오차가 있을 뿐이지 이미 표본화된 신호를 원 신호로 봤을때는 전혀 신호의 열화없이 표현하여야 할 표현 변수의 개수를 줄여 즉, 압축하여서 표현하고 있다.Therefore, if the sample signal, which is a discrete signal having 256 representation levels, is pattern-converted to an approximation of the binary signal, 256 variables can be represented with only eight binary signals. This means that pattern conversion can reduce the number of variables to be represented without any signal degradation. As mentioned above, the degradation of a signal has only an error, that is, a quantization error, with the original signal according to the number of expression levels already defined. The number of variables is reduced, that is, compressed.
위에서 패턴 변환에 있어서는 원신호가 표본 신호 즉 주신호가 되며 패턴 변환이 이루어진 2원 신호가 부신호가 된다.In the above pattern conversion, the original signal is the sample signal, that is, the main signal, and the binary signal having the pattern conversion is a negative signal.
이러한 패턴 변환은 이미 규정된 소수의 패턴만으로 연속적인 데이터의 표현을 가능케 한다. 이것은 디지털 신호와 같이 불연속적이며 주기적인 신호원에서는 표본화 정리에서 보는 바와 같이 나이퀴스트율 보다 높은 데이터율로 균일하게 표본화된 메시지 신호(m(t)의 표본화된 시이퀀스로 구성된 시간에 대한 보존성이 있으므로 일정한 주기에 근거하여 패턴의 개수를 설정할 수 있다.This pattern conversion enables the representation of continuous data with only a few patterns already defined. This means that for discrete and periodic signal sources, such as digital signals, the preservation of time consists of sampled sequences of message signals (m (t)) uniformly sampled at data rates higher than the Nyquist rate, as shown in Sampling Theorem. Therefore, the number of patterns can be set based on a certain period.
이것은 시간적으로 비선형성이 있는 불연속적이며 주기성이 있는 신호원을 v=g(m)과 같이 v는 이산샘플이며 g는 패턴테이블이고 M은 규정된 시이퀀스에 의해 선택되어지는 패턴 테이블내의 패턴 데이터로 표현되고, k=g(m), m=SM, M= 20 k이며 k=0,1,2,‥‥‥,M이고, 이때 K는 입력 소스의 개수이며 g는 패턴 테이블 그리고 M은 패턴 테이블 내의 패턴 데이터, SM은 심볼로 할당된 2진 부호어이며 2K는 소스 입력 k의 개수에 따라 준비되어야 할 패턴 데이터의 개수로 표현되는 몇 개의 패턴 변환을 통해 표현할 수 있다는 것이다.It is a discrete and periodic signal source with nonlinearity in time, such as v = g (m) where v is a discrete sample, g is a pattern table, and M is a pattern data in the pattern table selected by a prescribed sequence. Where k = g (m), m = S M , M = 2 0 k and k = 0, 1, 2, ...., M, where K is the number of input sources, g is the pattern table, and M is the pattern data in the pattern table, S M is a binary codeword assigned as a symbol, and 2 K can be expressed through several pattern transformations expressed as the number of pattern data to be prepared according to the number of source input k. .
이는 모든 디지털 데이터를 몇 개의 규정된 패턴만으로 표현이 가능하다는 의미이며 이러한 패턴 변환에 의해 전체적인 신호의 표현 개수를 줄일 수 있다는 것이다.This means that all digital data can be represented by only a few prescribed patterns, and the number of representations of the overall signal can be reduced by this pattern conversion.
이는 곧 모든 디지털 데이터의 압축이 패턴변환을 통하여 이루어질 수 있음을 의미한다.This means that all digital data can be compressed through pattern conversion.
도 5는 소스 데이터의 정규화 및 의사 패턴 테이블에 의한 데이터 코딩상태를 나타낸 도면이다.5 is a diagram illustrating normalization of source data and a data coding state using a pseudo pattern table.
(a)는 원 디지털 신호원이 인가되면 이미 규정된 시이퀀스에 따라 위상이나 진폭 또는 주파수에 의한 단일 패턴 변환을 이용한 의사 패턴으로 부호화된 개수에 따라서 입력 신호원의 개수도 결정되는 정규화 과정을 거치게 되며 다음단의 의사 패턴 테이블 또는 패턴 파라미터 발생기 블록으로 인가되어져 이미 규정되어진 시이퀀스에 따라 위상이나 진폭 또는 주파수의 변환이나 이들의 조합으로 변환된 데이터 열을 구성된 패턴 테이블에 대응된 의사 패턴 데이터로 출력되어진다.(a), when the original digital signal source is applied, undergoes a normalization process in which the number of input signal sources is also determined according to the number encoded in a pseudo pattern using a single pattern transformation by phase, amplitude, or frequency according to a pre-defined sequence. It is applied to the next pseudo pattern table or pattern parameter generator block, and outputs the data string converted by phase, amplitude or frequency conversion or a combination thereof according to the predefined sequence as pseudo pattern data corresponding to the configured pattern table. It is done.
그리고, (b)는 원 디지털 신호원이 인가되면 이미 규정된 시이퀀스에 따라 위상이나 진폭 또는 주파수의 조합 변환에 의한 의사 패턴으로 부호화된 개수에 따라서 입력 신호원의 개수도 결정되는 정규화 과정을 거치게 되며 다음단의 의사 패턴 테이블 또는 패턴 파라미터 발생기 블록으로 인가되어져 이미 규정되어진 시이퀀스에 따라 위상이나 진폭 또는 주파수의 변환이나 이들의 조합으로 변환된 데이터 열을 구성된 패턴 테이블에 대응된 의사 패턴 데이터로 출력되어진다.And, when the original digital signal source is applied, (b) undergoes a normalization process in which the number of input signal sources is also determined according to the number encoded in a pseudo pattern by a combinational transformation of phase, amplitude, or frequency according to a pre-defined sequence. It is applied to the next pseudo pattern table or pattern parameter generator block, and outputs the data string converted by phase, amplitude or frequency conversion or a combination thereof according to the predefined sequence as pseudo pattern data corresponding to the configured pattern table. It is done.
이는 패턴 테이블내에 존재하는 패턴 변수에 대응된 의사 패턴 테이터들로 구성되어 원 데이터와 1:1로 대응되어 출력되어진다.It is composed of pseudo pattern data corresponding to pattern variables existing in the pattern table, and is output in a 1: 1 correspondence with the original data.
이것은 의사 패턴 데이터가 위상이나 진폭 또는 주파수의 변환이나 이들의 조합 변환에 의한 단위 시간당 표현 변수를 원 신호원 보다 줄여진 표현 변수를 가지기 때문에 데이터를 압축할 수 있는 것이다.It is possible to compress the data because the pseudo pattern data has a representation variable which is reduced from the original signal source by a representation variable per unit time by a phase, amplitude or frequency transformation or a combination transformation thereof.
도 6은 소스신호에 대응된 패턴 데이터의 파형 형상을 나타내 그래프이다.6 is a graph showing waveform shapes of pattern data corresponding to source signals.
여기에서 보는 바와 같이 예를 들어 256개의 위상이나 진폭 또는 주파수의 변환이나 이들 조합 변환에 대응된 의사 패턴 데이터들은 원 신호원의 데이터 파라미터와 비교하여 보면 전혀 다른 데이터 조합과 특성을 가지게 된다. 이것은 원 신호원과의 완전한 독립성을 가진다는 말로써 독립성은 위에서 언급된 정규화 및 패턴 변환 과정을 하나의 블록으로 볼 수 있으며 이러한 블록을 순차적 또는 병렬적 그리고 이들의 조합에 의해 얼마든지 붙일 수 있다는 것이다.As shown here, for example, pseudo-pattern data corresponding to 256 phase, amplitude or frequency transformations, or combination combinations thereof have completely different data combinations and characteristics when compared with data parameters of the original signal source. This means that it has complete independence from the original signal source. Independence means that the normalization and pattern conversion processes mentioned above can be seen as one block, and these blocks can be pasted by sequential or parallel and any combination thereof. .
그리고, 패턴 변환에 따른 심볼지속시간 T = Tblog2M (단, Tb는 비트 지속시간, M=2k로 소스입력에 따라 준비되어야할 변수) 되며 요구되는 채널 대역(B)는(단, T는 심볼 지속시간)이 되고 비트율(Rb)는이 된다. 따라서 대역폭 효율(ρ)은이 된다. 여기에서 압축시에는 이와 같은 대역폭 효율(ρ)이 대역감소와 비트감소로 나타나며 복원시에는 대역확장 및 비트확장으로 나타나므로 압축시는이며, 복원시는 ρ복= log2M이 된다. 그러나 이원 신호도 표본화 되어 있기 때문에이 되며이 된다.The symbol duration T = T b log 2 M according to the pattern conversion (where T b is the bit duration, M = 2 k is a variable to be prepared according to the source input), and the required channel band B is (Where T is symbol duration) and bit rate (R b ) is Becomes Therefore, bandwidth efficiency (ρ) Becomes In this case, the bandwidth efficiency (ρ) is shown as band reduction and bit reduction in compression, and it is represented as band extension and bit extension in restoration. Ρ bok = log 2 M at the time of restoration. But because the binary signal is also sampled, Becomes Becomes
그리고, 소스신호에 대응된 패턴 데이터의 파형 형상은 다음과 같다.The waveform shape of the pattern data corresponding to the source signal is as follows.
위상에 대응된 파형은The waveform corresponding to the phase
단, i=1,2,‥‥‥,M, 0≤t≤T 로 표현되고, However, i = 1, 2, ..., M, 0≤t≤T,
주파수에 대응된 파형은The waveform corresponding to the frequency
단, i=1,2,‥‥‥,M, 0≤t≤T 로 표현되고, However, i = 1, 2, ..., M, 0≤t≤T,
진폭에 대응된 파형은The waveform corresponding to the amplitude
단, i=1,2,‥‥‥,M, 0≤t≤T 로 표현되고, However, i = 1, 2, ..., M, 0≤t≤T,
위상과 진폭 조합에 대응된 파형은The waveform corresponding to the phase and amplitude combination
단,, i=1,2,‥‥‥,M, 0≤t≤T 로 표현되고, only, , i = 1, 2, ..., M, 0≤t≤T,
위상과 주파수 조합에 대응된 파형은The waveform corresponding to the phase and frequency combination
단,, i=1,2,‥‥‥,M, 0≤t≤T 로 표현되고, only, , i = 1, 2, ..., M, 0≤t≤T,
진폭과 주파수 조합에 대응된 파형은The waveform corresponding to the amplitude and frequency combination
단, i=1,2,‥‥‥,M, 0≤t≤T로 표현되고, However, i = 1, 2, ..., M, 0≤t≤T,
위상 및 진폭 그리고 주파수 조합에 대응된 파형은The waveform corresponding to the phase, amplitude and frequency combination
단,, i=1,2,‥‥‥,M, 0≤t≤T로 표현된다. 이때 E는 심볼의 에너지이며 T는 심볼 구간을 나타내며 ω와ø는 임의의 상수이다. only, , i = 1, 2, ..., M, 0≤t≤T. Where E is the energy of the symbol, T is the symbol interval, and ω and ø are arbitrary constants.
위와 같이 256개의 각기 다른 위상이나 진폭 또는 주파수 그리고 이들의 조합에 의해 대응된 의사 패턴 데이터들은 원 데이터와 비교해 보면 각각 1/8로 데이터가 줄어진 상태인데 이것은 같은 시간 즉, 단위 시간당 표현될 수 있는 양이 줄어진 상태라고 보면 된다. 그러나 이것은 단순히 단위 시간당 표현 변수를 줄인 것, 즉 지연시킨 것이 아니라 위상이나 진폭 또는 주파수 그리고 이들의 조합에 대응시켜 하나의 웨이브 파형에 천이시켜 놓은 것이므로 원 데이터가 단위 시간당 표현해야할 표현 변수를 의사 패턴 데이터에 대응시켜 놓으므로 해서 데이터를 압축하고 있다. 이것은 초당 원 데이터가 8개의 표현 변수를 가지고 있다면 의사 패턴 데이터들은 하나의 표현 변수만으로도 8개의 표현 변수를 대체하고 있다는 말과 일맥 상통한다.As described above, pseudo pattern data corresponding to 256 different phases, amplitudes or frequencies, and a combination thereof are reduced to 1/8 of the data compared to the original data, which can be expressed at the same time, that is, per unit time. The amount is reduced. However, this is not simply a reduction of the expression variable per unit time, that is, a delay in the wave waveform in correspondence with phase, amplitude or frequency, and a combination thereof. Therefore, the pseudo variable data represents the expression variable to be expressed per unit time. By compressing the data, the data is compressed. This is in line with the statement that if the original data per second has eight representation variables, the pseudo pattern data replaces eight representation variables with only one representation variable.
도 7은 데이터를 다수개의 패턴 변환 블록으로 압축율 및 복원율을 높이는 과정을 나타낸 도면이다.7 is a diagram illustrating a process of increasing the compression rate and the reconstruction rate of data into a plurality of pattern conversion blocks.
여기서 블록화 과정을 통하여 각 블록이 지니는 부호화율(단, K는 소스입력의 개수)이므로 전체 압축율(단, n은 블록수 n=1,2,‥‥‥M) 이 된다. 하지만 다시 이원신호도 표본화되어 있기 때문에 최종 부호화율은(단, N은 나이퀴스트율이며 n은 블록수 n=1,2,…,∞)이 되어 패턴 변환 압축은 무한대의 압축율을 가질 수 있게 된다.Here, the coding rate of each block through the blocking process (Where K is the number of source inputs) (Where n is the number of blocks n = 1, 2, ... M). But again, since the binary signal is also sampled, the final code rate (Where N is the Nyquist rate and n is the number of blocks n = 1, 2, ..., ∞) so that the pattern conversion compression can have an infinite compression rate.
그러면서도 신호의 열화나 손실 없이 압축이 이루어질 수 있는데 이는 위에서 언급된 패턴 변환 자체가 독립성과 1:1 의 대칭성을 가지고 있기 때문이다. 그러나 단순한 1:1의 대칭이 아니며 원 신호원이 위상이나 진폭 또는 주파수, 그리고 이들의 조합에 의해서 패턴 변환된 형태의 의사 패턴 데이터와 1:1의 대칭이 이루어진다는 점이 무엇보다도 중요한 점이라 할 수 있다. 이것은 이미 이러한 의사 패턴 데이터 자체가 데이터가 압축된 형태로 되어 있다.In addition, compression can be achieved without signal degradation or loss, because the above-mentioned pattern conversion itself has independence and 1: 1 symmetry. However, the most important point is that it is not simple 1: 1 symmetry, and the original signal source is symmetrical with pseudo pattern data in the form of pattern conversion by phase, amplitude or frequency, and a combination thereof. have. This is already the pseudo pattern data itself is in the form of compressed data.
다음으로 이러한 패턴 변환에 의해 압축된 데이터의 복원 과정을 도 5 내지 도 7을 참조하여 설명하면 다음과 같다.Next, the restoration process of the data compressed by the pattern conversion will be described with reference to FIGS. 5 to 7.
패턴 변환을 이용한 복원 과정은 압축 과정과 비교해보면 역순으로 되어 있는데 단지 압축 과정에서 부(Sub) 데이터로 취급되었던 최종적으로 출력된 의사 패턴 데이터들은 복원 과정에서는 원(Original) 데이터로 취급된다.The reconstruction process using the pattern transformation is in the reverse order compared with the compression process. Only the finally output pseudo pattern data, which was treated as sub data in the compression process, are treated as original data in the reconstruction process.
도 5에서 보는 바와 같이 원 디지털 신호원이 인가되면 이미 규정된 시이퀀스에 따라 위상이나 진폭 또는 주파수의 변환이나 이들의 조합 변환에 대응된 의사 패턴으로 부호화된 개수에 따라서 입력 신호원의 개수도 결정되는 정규화 과정을 거치게 되며 다음단의 의사 패턴 테이블로 인가되어져 이미 규정된 시이퀀스에 따라 위상이나 진폭 또는 주파수의 변환이나 이들의 조합에 대응된 데이터열로 구성된 의사 패턴 데이터로 출력된다. 이는 압축의 과정에서 패턴 테이블내에 존재하는 패턴 변수에 대응된 의사 패턴 데이터들의 역으로 구성되어진 원 데이터와 1:1 로 대응되어 출력된다.As shown in FIG. 5, when an original digital signal source is applied, the number of input signal sources is also determined according to the number encoded in a pseudo pattern corresponding to a transformation of a phase, an amplitude, a frequency, or a combination thereof according to a previously defined sequence. After the normalization process, it is applied to the next pseudo pattern table and output as pseudo pattern data composed of data strings corresponding to the conversion of phase, amplitude or frequency, or a combination thereof according to a predetermined sequence. It is output in a 1: 1 correspondence with the original data composed of the inverse of the pseudo pattern data corresponding to the pattern variable existing in the pattern table during the compression process.
이것은 의사 패턴 데이터가 압축 과정에서 위상이나 진폭 또는 주파수의 변환이나 이들의 조합 변환에 의한 단위 시간당 표현 변수를 원 신호원 보다 줄인 표현 변수를 가진 것을 단위 시간당 표현 변수를 원 신호원 보다 늘어난 표현 변수를 가짐으로 해서 데이터를 복원 할 수가 있다. 또한 압축 과정에서도 언급되었지만 복원 과정에서도 도 6에서 보는 바와 같이 예를 들어 256개의 위상이나 진폭 또는 주파수의 변환이나 이들의 조합 변환에 대응되어진 의사 패턴 데이터들은 원 신호원의 데이터 파라미터와 비교하여 보면 전혀 다른 데이터조합과 특성을 가지게 된다.This means that the pseudo-pattern data has an expression variable whose unit variable is reduced from the original signal source by the phase, amplitude, or frequency conversion, or a combination thereof in the compression process. Can restore data. In addition, as described in the compression process, but also in the restoration process, as shown in FIG. 6, for example, the pseudo pattern data corresponding to 256 phase, amplitude or frequency transformations, or a combination transformation thereof is completely different from the data parameters of the original signal source. It has different data combinations and characteristics.
이것은 원 신호원과의 완전한 독립성을 가진다는 말과 일맥 상통한다. 이러한 독립성은 위에서 언급된 정규화 및 패턴 변환 과정을 하나의 블록으로 볼 수 있으며 이러한 블록을 순차적 또는 병렬적 그리고 이들의 조합에 의해 얼마든지 붙일 수 있다는 것이다.This is in line with saying that it has complete independence from the original signal source. This independence means that the normalization and pattern transformation processes mentioned above can be viewed as one block, and these blocks can be pasted either sequentially or in parallel and by any combination thereof.
이러한 블록화 과정을 통하여 부호화율을 구할 수 있는 것과 마찬가지로 각 블록이 지니는 복원율 DC1=K (단, K는 소소입력의 개수)이므로 전체 복원율 DCn=Kn(단, n은 블록수 n=1,2,‥‥‥,M)이 된다. 하지만 이원 신호로 표본화되어 있기 때문에(단, N은 나이퀴스트율이며 n은 블록수 n=1,2,‥‥‥,M)이 되어 패턴 변환 복원도 압축과 마찬가지로 압축율에 근거한 무한대의 복원율을 가질 수 있게 된다. 그러면서도 신호의 열화나 손실 없이 복원이 이루어질 수 있는데 이는 위에서 언급된 의사 패턴 변환자체가 독립성과 1:1의 대칭성을 가지고 있기 때문이다.As the coding rate can be obtained through this blocking process, since the recovery rate DC 1 = K (where K is the number of small inputs) of each block, the total recovery rate DC n = K n (where n is the number of blocks n = 1). , 2, ..., M). But because it's sampled as a binary signal (Where N is the Nyquist rate and n is the number of blocks n = 1, 2, ....., M), so that the pattern conversion recovery can have an infinite recovery rate based on the compression rate as well as the compression. At the same time, the restoration can be performed without deterioration or loss of the signal because the above-mentioned pseudo pattern transform itself has independence and 1: 1 symmetry.
그러나 단순한 1:1의 대칭이 아니며 원 신호원이 위상이나 진폭 또는 주파수, 그리고 이들의 조합에 의해서 패턴 변환된 형태의 의사 패턴 데이터와 1:1의 대칭이 이루어진다는 점이 무엇보다도 중요한 점이라 할 수 있다. 이것은 이미 이러한 의사 패턴 데이터 자체가 압축 과정과는 정 반대로 데이터가 복원된 형태로 되어 있다.However, the most important point is that it is not simple 1: 1 symmetry, and the original signal source is symmetrical with pseudo pattern data in the form of pattern conversion by phase, amplitude or frequency, and a combination thereof. have. It is already in the form that the pseudo-pattern data itself is the data reconstructed as opposed to the compression process.
따라서, 위상이나 진폭 또는 주파수 그리고 이들의 조합에 의해 의한 패턴 변환은 디지털 데이터의 손실이나 열화가 없으면서도 디지털 데이터를 무한대로 압축 복원 할 수 있으며 압축 및 복원의 알고리즘이 무척 간단하기 때문에 기존의 압축 기법들에 비해서 경쟁이 되지 않는 경제성을 가지고 있는 압축 및 복원 알고리즘이라 할 수 있다.Therefore, the pattern conversion by phase, amplitude or frequency, and a combination thereof can compress and restore digital data to infinity without loss or deterioration of digital data, and the compression and restoration algorithm is very simple. It is a compression and decompression algorithm that has economicality that is not competitive compared to these.
상기한 바와 같이 본 발명은 위상이나 진폭 또는 주파수, 그리고 이들의 조합에 의한 전이 패턴 변환을 이용한 데이터 압축 및 복원으로 신호의 열화 없이 무한대의 디지털 데이터를 압축/복원하여 데이터 저장 장치 및 데이터 처리 장치 유선 및 무선 통신 등 전 산업 분야에 걸쳐 사용이 가능하며 경제성 및 효율을 올릴 수 있다는 이점이 있다.As described above, the present invention compresses / restores infinite digital data without deterioration of the signal by transforming and transforming data using transition pattern conversion by phase, amplitude or frequency, and a combination thereof. And it can be used in all industries, such as wireless communication, there is an advantage that can increase the economics and efficiency.
Claims (12)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1019990016501A KR100306891B1 (en) | 1999-05-08 | 1999-05-08 | A data coding method by pattern convertion |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1019990016501A KR100306891B1 (en) | 1999-05-08 | 1999-05-08 | A data coding method by pattern convertion |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20000073290A KR20000073290A (en) | 2000-12-05 |
| KR100306891B1 true KR100306891B1 (en) | 2001-09-26 |
Family
ID=19584378
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1019990016501A KR100306891B1 (en) | 1999-05-08 | 1999-05-08 | A data coding method by pattern convertion |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR100306891B1 (en) |
-
1999
- 1999-05-08 KR KR1019990016501A patent/KR100306891B1/en not_active IP Right Cessation
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20000073290A (en) | 2000-12-05 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP4786796B2 (en) | Entropy code mode switching for frequency domain audio coding | |
| Gupta et al. | Data compression-lossless and lossy techniques | |
| Visweswariah et al. | Source codes as random number generators | |
| KR100306891B1 (en) | A data coding method by pattern convertion | |
| EP0488751B1 (en) | Signal reproducing device for reproducing voice signals | |
| KR100462789B1 (en) | method and apparatus for multi-symbol data compression using a binary arithmetic coder | |
| Ramabadran et al. | An adaptive algorithm for the compression of computer data | |
| KR100306894B1 (en) | A Data coding method by converting phase shift pattern | |
| KR100306892B1 (en) | A data coding method by converting amplitude shift pattern | |
| Einarsson | An improved implementation of predictive coding compression | |
| Li et al. | An optimal distributed and adaptive source coding strategy using rate-compatible punctured convolutional codes | |
| LV13012B (en) | Method and apparatus for lossless compression and decompression of data | |
| Nangir et al. | A new recursive algorithm for universal coding of integers | |
| Kerpez | Runlength codes from source codes | |
| CN101046961B (en) | Speech compression, decompression method and circuit based on wave shape | |
| EP0494038A2 (en) | Run-length encoding in extensible character sets | |
| Ri et al. | A Novel Representation for Permutations | |
| KR101573983B1 (en) | Method of data compressing, method of data recovering, and the apparatuses thereof | |
| WO2003047112A3 (en) | Signal processing method, and corresponding encoding method and device | |
| Sayood et al. | Recursively indexed differential pulse code modulation | |
| RU2251816C2 (en) | Method for stream-wise encoding of discontinuous information | |
| Visweswariah et al. | Universal coding of nonstationary sources | |
| Gunther | T-Complexity and T-Information Theory--an Executive Summary | |
| KR20000073291A (en) | A data coding method by converting shift pattern with combination of amplitude, phase and frequency | |
| Omer et al. | Arabic short text compression |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant | ||
| N231 | Notification of change of applicant | ||
| LAPS | Lapse due to unpaid annual fee |