Name: The Regularized Fast Hartley Transform: Low-Complexity Parallel Computation of the Fht in One and Multiple Dimensions (en Inglés)
Price: 163090.00 CLP
Availability: InStock
Author: Jones, Keith John
ISBN: 9783030682477

portada The Regularized Fast Hartley Transform: Low-Complexity Parallel Computation of the Fht in One and Multiple Dimensions (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Autor

Keith John Jones

Editorial

Springer

Idioma

Inglés

N° páginas

320

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

23.4 x 15.6 x 1.8 cm

Peso

0.48 kg.

ISBN13

9783030682477

N° edición

0002

Categorías

Ingeniería electrónica
Ingeniería de las comunicaciones y las telecomunicaciones
Ciencias de la computación

The Regularized Fast Hartley Transform: Low-Complexity Parallel Computation of the Fht in One and Multiple Dimensions (en Inglés)

Keith John Jones (Autor) · Springer · Tapa Blanda

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Reseña del libro "The Regularized Fast Hartley Transform: Low-Complexity Parallel Computation of the Fht in One and Multiple Dimensions (en Inglés)"

This book describes how a key signal/image processing algorithm - that of the fast Hartley transform (FHT) or, via a simple conversion routine between their outputs, of the real-data version of the ubiquitous fast Fourier transform (FFT) - might best be formulated to facilitate computationally-efficient solutions. The author discusses this for both 1-D (such as required, for example, for the spectrum analysis of audio signals) and m-D (such as required, for example, for the compression of noisy 2-D images or the watermarking of 3-D video signals) cases, but requiring few computing resources (i.e. low arithmetic/memory/power requirements, etc.). This is particularly relevant for those application areas, such as mobile communications, where the available silicon resources (as well as the battery-life) are expected to be limited. The aim of this monograph, where silicon-based computing technology and a resource-constrained environment is assumed and the data is real-valued in nature, has thus been to seek solutions that best match the actual problem needing to be solved.