CAREER: Fast Efficient Adaptive Filter Banks and Applications in Digital Multimedia Coding/Processing
职业:快速高效的自适应滤波器组及其在数字多媒体编码/处理中的应用
基本信息
- 批准号:0093262
- 负责人:
- 金额:$ 30万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Continuing Grant
- 财政年份:2001
- 资助国家:美国
- 起止时间:2001-03-01 至 2007-02-28
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
CAREER: Fast Efficient Adaptive Filter Banks and Applications in Digital Multimedia Coding/ProcessingTran Project SummaryWith the recent emergence in popularity of the Internet, the demands for and the interests in digital multimedia are growing exponentially. A high-performance filter bank is typically at the heart of every state-of-the-art digital multimedia system. For example, current international image/video compression standards JPEG, MPEG, H.261 and H.263 are all based on the 8x8 Discrete Cosine Transform (DCT), an 8-channel 8-tap orthogonal filter bank. Of great importance is the ability to design a filter bank that can fully exploit (i) the statistical properties of a particular signal or class of signals; (ii) the goals of the applications; (iii) the computational resources available at the processing systems. Particularly, fast, efficient, and low-cost transforms have played a crucial role in revolutionary advances throughout the history of digital signal processing. This research involves the development of next-generation fast efficient adaptive filter banks for applications in digital multimedia coding/processing. The implementations are VLSI-friendly, entirely integer-based, possibly even multiplier-free, while still maintaining a high level of coding performance. Moreover, all of the filter banks are constructed from modular cascades of similar building blocks where the same basic components are employed repeatedly in a highly regular fashion, resulting in smaller chip area and lower power consumption. The investigator incorporates as many desirable transform properties onto the structure as possible, leading to a much smaller space of free parameters and hence improving the effectiveness of optimization algorithms, especially in real-time adaptive systems. Well-proven techniques in optimization, linear prediction, and adaptive filtering theory are being applied toward the lattice structure optimization. The new family of filter banks is expected to provide versatility, flexibility, and adaptivity in time-frequency mapping, coding performance, cost of implementation as well as integration into modern digital multimedia processing/communication systems. -------------------------------------------------------------------Level of Effort Statement.At the recommended level of support, the PI will make every attempt to meet the original scope and level of effort of the project.Trac D. Tran
职业:快速有效的自适应滤波器组及其在数字多媒体编码/处理中的应用随着最近互联网的普及,对数字多媒体的需求和兴趣呈指数增长。高性能滤波器组通常是每个最先进的数字多媒体系统的核心。例如,当前的国际图像/视频压缩标准JPEG、MPEG、H. 261和H. 263都基于8 × 8离散余弦变换(DCT),8通道8抽头正交滤波器组。非常重要的是设计滤波器组的能力,该滤波器组可以充分利用(i)特定信号或一类信号的统计特性;(ii)应用的目标;(iii)处理系统处可用的计算资源。特别是,快速、高效和低成本的变换在整个数字信号处理历史的革命性进步中发挥了至关重要的作用。这项研究涉及下一代快速高效的自适应滤波器组的发展,在数字多媒体编码/处理的应用。这些实现是VLSI友好的,完全基于整数,甚至可能是无乘数的,同时仍然保持高水平的编码性能。此外,所有滤波器组都是由类似构建块的模块化级联构成的,其中以高度规则的方式重复使用相同的基本组件,从而实现更小的芯片面积和更低的功耗。研究者将尽可能多的理想的转换性能的结构上,导致一个更小的空间的自由参数,从而提高优化算法的有效性,特别是在实时自适应系统。在优化、线性预测和自适应滤波理论中的成熟技术正被应用于晶格结构优化。新的家庭的滤波器组,预计将提供多功能性,灵活性和自适应性的时间-频率映射,编码性能,实施成本,以及集成到现代数字多媒体处理/通信系统。- 工作水平声明。在建议的支持水平下,PI将尽一切努力满足项目的原始范围和工作水平。Trac D。Tran
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
Trac Tran其他文献
Wavelet Transforms Significantly Sparsify and Compress Tactile Interactions
小波变换显着稀疏和压缩触觉交互
- DOI:
10.3390/s24134243 - 发表时间:
2024 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Ariel Slepyan;Michael Zakariaie;Trac Tran;Nitish Thakor - 通讯作者:
Nitish Thakor
Trac Tran的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
{{ truncateString('Trac Tran', 18)}}的其他基金
CIF:Small: Dynamic Dictionary Learning with Low-rank Interference
CIF:Small:具有低秩干扰的动态字典学习
- 批准号:
1422995 - 财政年份:2014
- 资助金额:
$ 30万 - 项目类别:
Standard Grant
CIF: Small: Robust Sparse Recovery for Highly Correlated Data
CIF:小型:高度相关数据的稳健稀疏恢复
- 批准号:
1117545 - 财政年份:2011
- 资助金额:
$ 30万 - 项目类别:
Standard Grant
Adaptive Pre- and Post-Filtering for Block-Based Communication Systems
基于块的通信系统的自适应预过滤和后过滤
- 批准号:
0728893 - 财政年份:2007
- 资助金额:
$ 30万 - 项目类别:
Standard Grant
Pre- and Post-Filtering for Block-Based Image and Video Communication Systems
基于块的图像和视频通信系统的预过滤和后过滤
- 批准号:
0430869 - 财政年份:2004
- 资助金额:
$ 30万 - 项目类别:
Standard Grant
相似国自然基金
基于FAST搜寻及观测的脉冲星多波段辐射机制研究
- 批准号:12403046
- 批准年份:2024
- 资助金额:0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
FAST连续观测数据处理的pipeline开发
- 批准号:
- 批准年份:2024
- 资助金额:0.0 万元
- 项目类别:省市级项目
基于神经网络的FAST馈源融合测量算法研究
- 批准号:12363010
- 批准年份:2023
- 资助金额:31 万元
- 项目类别:地区科学基金项目
使用FAST开展河外中性氢吸收线普查
- 批准号:12373011
- 批准年份:2023
- 资助金额:52.00 万元
- 项目类别:面上项目
基于FAST的射电脉冲星搜索和候选识别的深度学习方法研究
- 批准号:12373107
- 批准年份:2023
- 资助金额:54 万元
- 项目类别:面上项目
基于FAST观测的重复快速射电暴的统计和演化研究
- 批准号:12303042
- 批准年份:2023
- 资助金额:30 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
利用FAST漂移扫描多科学目标同时巡天宽带谱线数据研究星系中性氢质量函数
- 批准号:12373012
- 批准年份:2023
- 资助金额:52.00 万元
- 项目类别:面上项目
基于FAST望远镜及超级计算的脉冲星深度搜寻和研究
- 批准号:12373109
- 批准年份:2023
- 资助金额:55.00 万元
- 项目类别:面上项目
基于FAST高灵敏度和高谱分辨中性氢数据的暗星系的系统搜寻与研究
- 批准号:12373001
- 批准年份:2023
- 资助金额:52.00 万元
- 项目类别:面上项目
基于FAST的纳赫兹引力波研究
- 批准号:LY23A030001
- 批准年份:2023
- 资助金额:0.0 万元
- 项目类别:省市级项目
相似海外基金
CAREER: Unary Computing in Memory for Fast, Robust and Energy-Efficient Processing
职业:内存中的一元计算,实现快速、稳健和节能的处理
- 批准号:
2339701 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 30万 - 项目类别:
Continuing Grant
CAREER: Intelligent Battery Management with Safe, Efficient, Fast-Adaption Reinforcement Learning and Physics-Inspired Machine Learning: From Cells to Packs
职业:具有安全、高效、快速适应的强化学习和物理启发机器学习的智能电池管理:从电池到电池组
- 批准号:
2340194 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 30万 - 项目类别:
Continuing Grant
LEAPS-MPS: Fast and Efficient Novel Algorithms for MHD Flow Ensembles
LEAPS-MPS:适用于 MHD 流系综的快速高效的新颖算法
- 批准号:
2425308 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 30万 - 项目类别:
Standard Grant
CO2 to biochar: harnessing the potential of a fast-growing cyanobacterium for cost-efficient carbon capture utilisation and storage
二氧化碳转化为生物炭:利用快速生长的蓝细菌的潜力,实现具有成本效益的碳捕获利用和储存
- 批准号:
10078004 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 30万 - 项目类别:
Collaborative R&D
Soft robotic sensor arrays for fast and efficient mapping of cardiac arrhythmias.
软机器人传感器阵列可快速有效地绘制心律失常图。
- 批准号:
10760164 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 30万 - 项目类别:
Fast, efficient and reliable: digital qualification of ultrasonic inspection for safety-critical components
快速、高效、可靠:安全关键部件超声波检测的数字化鉴定
- 批准号:
EP/X02427X/1 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 30万 - 项目类别:
Research Grant
FET: Small: AlignMEM: Fast and Efficient DNA Sequence Alignment in Non-Volatile Magnetic RAM
FET:小型:AlignMEM:非易失性磁性 RAM 中快速高效的 DNA 序列比对
- 批准号:
2349802 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 30万 - 项目类别:
Standard Grant
A nanosized magnetic particle system for fast and efficient neuronal extracellular vesicle enrichment from plasma
一种纳米磁性粒子系统,用于从血浆中快速有效地富集神经元细胞外囊泡
- 批准号:
10820640 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 30万 - 项目类别:
Developing Efficient Numerical Algorithms Using Fast Bayesian Random Forests
使用快速贝叶斯随机森林开发高效的数值算法
- 批准号:
2748743 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 30万 - 项目类别:
Studentship