هدف هذا البحث هو تبني الخوارزمية الوراثية (الجينية) لدراستها أولاً، ثم التوقـف عنـد
العمليات التي تقدم من قبل تلك الخوارزمية الوراثية. الحقـل المرشـح فـي هـذا البحـث
لاستخدام وسائل الخوارزمية الوراثية و تطبيقاتها هو حقل ضغط بيانـات ملفـات الـصوت.
يستخدم هذا البحث عمليات الخوارزمية الوراثية لتحسين عمل إحدى طرائق ضغط البيانـات
الشائعة الاستخدام (VQ (Method Quantization Vector . بعد إجراء الدراسة علـى
عمل الخوارزمية الوراثية، تم اقتراح خوارزمية لإجراء عملية المزج بـين طريقـة ضـغط
البيانات ( VQ ) و مبدأ عمل الخوارزمية الوراثية. ثم اختبرت الخوارزمية المقترحـة مـن
خلال كتابة البرامج الضرورية لذلك و تطبيقها على بعض بيانات ملفات الصوت، و قد أظهرت
النتائج المسجلة إمكانية اعتماد خوارزمية المزج المقترحة لتحقيق أداء جيد لطريقة ( VQ )
في مجال ضغط بيانات ملفات الصوت.
The principal objective of this research is an adoption of the Genetic
Algorithm (GA) for studying it firstly, and to stop over the operations which
are introduced from the genetic algorithm.The candidate field for applying
the operations of the genetic algorithm is the sound data compression field.
This research uses the operations of the genetic algorithm for the
enhancement of the performance of one of the popular compression method.
Vector Quantization (VQ) method is selected in this work. After studying
this method, new proposed algorithm for mixing the (GA) with this method
was constructed and then the required programs for testing this algorithm
was written. A good enhancement was recorded for the performance of the
(VQ) method when mixed with the (GA). The proposed algorithm was
tested by applying it on some sound data files. Some fidelity measures are
calculated to evaluate the performance of the new proposed algorithm.
Artificial intelligence review:
Research summary
الهدف الرئيسي من هذا البحث هو تبني خوارزمية جينية (GA) لدراسة وتحسين أداء إحدى طرق الضغط الشائعة للبيانات الصوتية. تم اختيار طريقة التكميم المتجهي (VQ) في هذا العمل. بعد دراسة هذه الطريقة، تم بناء خوارزمية جديدة لدمج (GA) مع هذه الطريقة، وتم كتابة البرامج اللازمة لاختبار هذه الخوارزمية. تم تسجيل تحسين جيد في أداء طريقة (VQ) عند دمجها مع (GA). تم اختبار الخوارزمية المقترحة بتطبيقها على بعض ملفات البيانات الصوتية. تم حساب بعض مقاييس الدقة لتقييم أداء الخوارزمية الجديدة المقترحة. تتضمن الخطوات الرئيسية للخوارزمية المقترحة تمثيل المشكلة، التجميع، العمليات الجينية (التزاوج والتحور)، الدمج، وتقييم الأداء ومعايير الإنهاء. أظهرت النتائج المسجلة أن فكرة دمج الخوارزمية الجينية مع طريقة التكميم المتجهي تعزز أداء طريقة (VQ) بمفردها. يمكن استنتاج أن دمج (GA) مع طريقة التكميم المتجهي (VQ) يمكن أن يحقق تحسينًا جيدًا في أداء هذه الطريقة من حيث زيادة نسبة الضغط والحفاظ على نسبة الإشارة إلى الضوضاء (SNR) في المستوى المقبول.
Critical review
دراسة نقدية: يعتبر البحث مساهمة قيمة في مجال ضغط البيانات الصوتية باستخدام الخوارزميات الجينية. ومع ذلك، هناك بعض النقاط التي يمكن تحسينها. أولاً، لم يتم توضيح بشكل كافٍ كيفية تأثير الضوضاء الناتجة عن عملية الضغط على جودة الصوت المسموع، وهو جانب مهم يجب مراعاته في التطبيقات العملية. ثانيًا، الوقت الطويل المطلوب لتنفيذ الخوارزمية الجينية قد يكون غير مناسب للتطبيقات في الزمن الحقيقي، وهو ما يتطلب البحث عن تحسينات لتسريع العملية. أخيرًا، كان من الممكن تقديم مقارنة أكثر تفصيلاً بين الخوارزمية المقترحة والخوارزميات التقليدية الأخرى لتحليل الأداء بشكل أعمق.
Questions related to the research
-
ما هي الطريقة المستخدمة لتحسين أداء ضغط البيانات الصوتية في هذا البحث؟
تم استخدام خوارزمية جينية (GA) لتحسين أداء طريقة التكميم المتجهي (VQ) لضغط البيانات الصوتية.
-
ما هي الخطوات الرئيسية للخوارزمية المقترحة في البحث؟
الخطوات الرئيسية تشمل تمثيل المشكلة، التجميع، العمليات الجينية (التزاوج والتحور)، الدمج، وتقييم الأداء ومعايير الإنهاء.
-
ما هي الفائدة الرئيسية من دمج الخوارزمية الجينية مع طريقة التكميم المتجهي؟
الفائدة الرئيسية هي تحسين نسبة الضغط وزيادة نسبة الإشارة إلى الضوضاء (SNR) في المستوى المقبول.
-
ما هي التحديات التي تواجه استخدام الخوارزمية الجينية في التطبيقات الزمن الحقيقي؟
التحدي الرئيسي هو الوقت الطويل المطلوب لتنفيذ الخوارزمية الجينية، مما يجعلها غير مناسبة للتطبيقات في الزمن الحقيقي.
References used
Al-Rawi Hisham, Jane J. Stephan, “Genetic Algorithm Based Image Segmentation”, Proceeding of CATAEE’99, Philadelphia University, Jordan, 1999
Cabral Jim, “3D Vector Quantization of Magnetic Resonance Images”, Internet Paper, http://www.data-compression/vq.html, 1994
Chan Yuk-Hee, Wan-Chi Siu and Kin-Man Lam, “ A Novel VQ Encoding Algorithm Based on Adaptive Searching Sequence”, IEEE International Symposium on Speech, Image Processing and Neural Networks, 13-16 April 1994, Hong Kong
Route discovery in infrastructure based network is an important problem. Normally, route selection or route discovery is done based on the shortest path principle. In infrastructure based networks، a number of issues for route discovery need to be ad
This study has reached to that ANN (5-9-1) (five neurons in input
layer_nine neurons in hidden layer _ one neuron in output layer) is the
optimum artificial network that hybrid system has reached to it with
mean squared error equals (1*10^-4) (0.7
This paper presents a strategy of variable speed wind turbine connected to a permanent magnet synchronous generator; the goal is to get the most possible wind turbines. We used a wind energy conversion system model consisting of a wind turbine, perma
In this study, basic methodologies of the GA and the scaling
procedures are summarized, the scaling criteria of real time history
records to satisfy the Syrian design code are discussed. The
traditional time domain scaling procedures and the scali
This paper aims to reduce the power losses and to enhance the
voltage profile of the power system while maintaining the loading of the
transmission lines within the allowable limits, through the optimal
placement of the Unified Power Flow Controller (UPFC).