Impact of Quantization Noise on CNN-based Joint Source-Channel Coding and Modulation

This paper investigated the impact of a quantizer in analog-to-digital and digital-to-analog converters in communication devices on image quality when using deep learning-based joint source-channel coding modulation (JSCCM) for image transmission. In recent years, JSCCM, which efficiently encodes im...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	IEEE Consumer Communications and Networking Conference S. 465 - 468
Hauptverfasser:	Matsumoto, Keigo, Inoue, Yoshiaki, Hara-Azumi, Yuko, Maruta, Kazuki, Nakayama, Yu, Hisano, Daisuke
Format:	Tagungsbericht
Sprache:	Englisch Japanisch
Veröffentlicht:	IEEE 08.01.2023
Schlagworte:	deep learning Image coding Image communication Image quality Joint source-channel coding PSNR quantization Quantization (signal) Symbols Training
ISSN:	2331-9860
Online-Zugang:	Volltext
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