Wavelet-domain Hidden Markov Models (HMMs) är ett kraftfullt nytt verktyg för att modellera de statistiska egenskaperna hos wavelet transforms. Förutom att karakterisera statistiken över enskilda våget koefficienter, HMMs fångar framträdande interaktioner mellan våget koefficienter. Men som vi modellerar ett ökande antal wavelet koefficient växelverkan, HMM-baserad signalbehandling blir allt mer komplicerat. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt för HMI\!, baserat på begreppet sammanhang. Genom att modellera wavelet koefficienten inter-beroenden via sammanhang, vi behåller approximation kapacitet av HMMs, men avsevärt minska deras komplexitet. För att illustrera kraften i detta tillvägagångssätt utvecklar vi nya algoritmer för signaluppskattning och för effektiv syntes av nonGaussian. långdistansberoende nätverkstrafik.
I annat relaterat arbete modellerar REF vågets koefficienter med hjälp av en kontextbaserad dold Markov-modell.
Simplified wavelet-domain hidden Markov models using contexts
{'venue': "Proceedings of the 1998 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP '98 (Cat. No.98CH36181)", 'journal': "Proceedings of the 1998 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP '98 (Cat. No.98CH36181)", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}