Distributed Source Coding
Lingua: inglese
Editore: Elsevier Science Jan 2009, 2009
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- Nuovo
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The advent of wireless sensor technology and ad-hoc networks has made DSC a major field of interest. Edited and written by the leading players in the field, this book presents the latest theory, algorithms and applications, making it the definitive reference on DSC for systems designers and implementers, researchers, and graduate students. This book gives a clear understanding of the performance limits of distributed source coders for specific classes of sources and presents the design and application of practical algorithms for realistic scenarios. Material covered includes the use of standard channel codes, such as LDPC and Turbo codes, to DSC, and discussion of the suitability of compressed sensing for distributed compression of sparse signals. Extensive applications are presented and include distributed video coding, microphone arrays and securing biometric data. 360 pp. Englisch.
Codice articolo 9780123744852
- Titolo
- Distributed Source Coding
- Autore
- Michael Gastpar
- Editore
- Elsevier Science Jan 2009
- Anno di pubblicazione
- 2009
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0123744857
- ISBN 13
- 9780123744852
- Peso dell'articolo
- 1014 grammi
- Dimensioni
- 243x197x29 mm
The advent of wireless sensor technology and ad-hoc networks has made DSC a major field of interest. Edited and written by the leading players in the field, this book presents the latest theory, algorithms and applications, making it the definitive reference on DSC for systems designers and implementers, researchers, and graduate students.
This book gives a clear understanding of the performance limits of distributed source coders for specific classes of sources and presents the design and application of practical algorithms for realistic scenarios. Material covered includes the use of standard channel codes, such as LDPC and Turbo codes, to DSC, and discussion of the suitability of compressed sensing for distributed compression of sparse signals. Extensive applications are presented and include distributed video coding, microphone arrays and securing biometric data.
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Informazioni sull’autore
Michael Gastpar is currently an Associate Professor at the University of California, Berkeley. His research interests are in network information theory and related coding and signal processing techniques, with applications to sensor networks and neuroscience. He won the 2002 EPFL Best Thesis Award, an NSF CAREER award in 2004, and an Okawa Foundation Research Grant in 2008.
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