Publication

A tight bound on the performance of a minimal-delay joint source-channel coding scheme

Bixio Rimoldi, Marius Kleiner
2010
Conference Papers

Résumé

An analog source is to be transmitted across a Gaussian channel in more than one channel use per source symbol. This paper derives a lower bound on the asymptotic mean squared error for a strategy that consists of repeatedly quantizing the source, transmitting the quantizer outputs in the first channel uses, and sending the remaining quantization error uncoded in the last channel use. The bound coincides with the performance achieved by a suboptimal decoder studied by the authors in a previous paper, thereby establishing that the bound is tight.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/c25a12e6-c532-42f3-96b6-0ee531bf4a12

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Bixio Rimoldi, Marius Kleiner
2010
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Concepts associés (24)

Erreur quadratique moyenne

En statistiques, l’erreur quadratique moyenne d’un estimateur d’un paramètre de dimension 1 (mean squared error (), en anglais) est une mesure caractérisant la « précision » de cet estimateur. Elle est plus souvent appelée « erreur quadratique » (« moyenne » étant sous-entendu) ; elle est parfois appelée aussi « risque quadratique ».

Mean squared prediction error

In statistics the mean squared prediction error (MSPE), also known as mean squared error of the predictions, of a smoothing, curve fitting, or regression procedure is the expected value of the squared prediction errors (PE), the square difference between the fitted values implied by the predictive function and the values of the (unobservable) true value g. It is an inverse measure of the explanatory power of and can be used in the process of cross-validation of an estimated model.

Racine de l'erreur quadratique moyenne

La racine de l'erreur quadratique moyenne (REQM) ou racine de l'écart quadratique moyen (en anglais, root-mean-square error ou RMSE, et root-mean-square deviation ou RMSD) est une mesure fréquemment utilisée des différences entre les valeurs (valeurs d'échantillon ou de population) prédites par un modèle ou estimateur et les valeurs observées (ou vraies valeurs). La REQM représente la racine carrée du deuxième moment d'échantillonnage des différences entre les valeurs prédites et les valeurs observées.

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