ارائه یک روش جدید و جامع برای نمایش کوانتومی سیگنال های صوتی دیجیتال

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه مهندسی کامپیوتر، واحد دزفول، دانشگاه آزاد اسلامی، دزفول، ایران

2 گروه مهندسی کامپیوتر، واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران

چکیده

دور از انتظار نیست که با افزایش روز افزون حجم اطلاعات و داده­های پردازشی، محاسبات کلاسیک به سبب محدودیت­هایی همچون افزایش شدید بار محاسباتی و پیچیدگی زمانی، و همچنین عدم توانایی یا مقرون به صرف نبودن اجرای برخی الگوریتم­ها و پردازش­ها، به انتهای راه خود برسد. در دهه­های اخیر محاسبات کوانتومی به‌عنوان یکی از فناوری­های نویدبخش جدید برای غلبه بر محدودیت­های محاسبات کلاسیک پیشنهاد شده است و نسل جدیدی از کامپیوترها و شبکه­های ارتباطی بر مبنای آن در حال شکل­گیری است. پردازش سیگنال­های دیجیتال یکی از شاخه­هایی است که سعی در استفاده از توانایی­های محاسبات کوانتومی داشته است و در این راستا تاکنون روش­های انگشت‌شماری جهت نمایش سیگنال­های صوتی به فرم کوانتومی ارائه شده است. این روش­ها یا توانایی نمایش دقیق یک سیگنال دیجیتال به فرم کوانتومی را ندارند و یا اینکه قابلیت استفاده برای انواع سیگنال­های صوتی تک­کاناله یا چندکاناله را دارا نمی‌باشند. بنابراین، در این خصوص نیاز به یک روش نمایش جامع و دقیق احساس می­شد که بر این اساس در این مقاله، نمایش کوانتومی جامع سیگنال­های دیجیتال (CQRDS) پیشنهاد شده است، که قابلیت نمایش دقیق هر سیگنال صوتی دیجیتال به فرم کوانتومی معادل را دارد و برای انواع سیگنال­های صوتی تک کاناله و یا چندکاناله قابل استفاده می­باشد. نمایش پیشنهادی از سه دنباله کوانتومی درهم­تنیده، شامل یک دنباله اعشاری مکمل دو برای ذخیره دامنه نمونه­ها، و دو دنباله کوانتومی صحیح، جهت ذخیره اطلاعات کانال و زمان نمونه­ها استفاده می­کند. در این مقاله نحوه نمایش، آماده‌سازی، بازیابی و فشرده­سازی سیگنال­های صوتی کوانتومی با روش پیشنهادی تشریح شده است. همچنین مقایسه دقیقی بین قابلیت­ها و ویژگی­های روش پیشنهادی با روش‌های موجود ارائه شده است که این مقایسه بیانگر جامع بودن روش پیشنهادی نسبت به روش­های موجود می­باشد.

کلیدواژه‌ها


  [1]      M. A. Nielsen and I. Chuang, “Quantum computation and quantum information,” ed: AAPT, 2002.##
  [2]      P. W. Shor, “Algorithms for quantum computation: Discrete logarithms and factoring,” in Foundations of Computer Science, 1994 Proceedings, 35th Annual Symposium on, Ieee, pp. 124-134, 1994.##
  [3]      L. K. Grover, “A fast quantum mechanical algorithm for database search,” in Proceedings of the      twenty-eighth annual ACM symposium on Theory of computing, ACM, pp. 212-219, 1996.##
  [4]      D. Stranneby, “Digital signal processing and applications,” Elsevier, 2004.##
  [5]      S. E. Venegas-Andraca and S. Bose, “Storing, processing, and retrieving an image using quantum mechanics,” in Quantum Information and Computation, vol. 5105: International Society for Optics and Photonics, pp. 137-148, 2003.##
  [6]      S. E. Venegas-Andraca and J. Ball, “Processing images in entangled quantum systems,” Quantum Information Processing, vol. 9, no. 1, pp. 1-11, 2010.##
  [7]      J. I. Latorre, “Image compression and entanglement,” arXiv preprint quant-ph/0, 510031, 2005.##
  [8]      P. Q. Le, F. Dong, and K. Hirota, “A flexible representation of quantum images for polynomial preparation, image compression, and processing operations,” Quantum Information Processing, vol. 10, no. 1, pp. 63-84, 2011.##
  [9]      Y. Zhang, K. Lu, Y. Gao, and M. Wang, “NEQR: a novel enhanced quantum representation of digital images,” Quantum Information Processing, vol. 12, no. 8, pp. 2833-2860, 2013.##
[10]      K. Liu, Y. Zhang, K. Lu, X. Wang, and X. Wang, “An Optimized Quantum Representation for Color Digital Images,” International Journal of Theoretical Physics, pp. 1-11, 2018.##
[11]      B. Sun, A. M. Iliyasu, F. Yan, F. Dong, and K. Hirota, “An RGB multi-channel representation for images on quantum computers,” Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, vol. 17, no. 3, pp. 404-417, 2013.##
[12]      E. Şahin and I. Yilmaz, “QRMW: quantum representation of multi wavelength images,” Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences, vol. 26, no. 2, pp. 768-779, 2018.##
[13]      J. Wang, “QRDA: quantum representation of digital audio,” International Journal of Theoretical Physics, vol. 55, no. 3, pp. 1622-1641, 2016.##
[14]      F. Yan, A. M. Iliyasu, Y. Guo, and H. Yang, “Flexible representation and manipulation of audio signals on quantum computers,” Theoretical Computer Science, 2017.##
[15]      P. Li, B. Wang, H. Xiao, and X. Liu, “Quantum Representation and Basic Operations of Digital Signals,” International Journal of Theoretical Physics, vol. 57, no. 10, pp. 3242-3270, 2018.##
[16]      P. Li, B. Wang, H. Xiao, and X. J. I. J. O. T. P. Liu, “Quantum Representation and Basic Operations of Digital Signals,” vol. 57, no. 10, pp. 3242-3270, 2018.##
[17]      E. Şahin and İ. Yilmaz, “QRMA: quantum representation of multichannel audio,” Quantum Information Processing, vol. 18, no. 7, p. 209, 2019.##
[18]      E. Şahin and I. Yilmaz, “QRMW: quantum representation of multi wavelength images,” Turkish Journal of Electrical Engineering Computer Sciences  vol. 26, no. 2, pp. 768-779, 2018.##
[19]      F. Yan, A. M. Iliyasu, Y. Guo, and H. J. T. C. S. Yang, “Flexible representation and manipulation of audio signals on quantum computers,” vol. 752, pp. 71-85, 2018.##
[20]       G. Yang, X. Song, W. N. Hung, F. Xie, and M. A. Perkowski, “Group theory based synthesis of binary reversible circuits,” in International Conference on Theory and Applications of Models of Computation, Springer, pp. 365-374, 2006.##
[21]   R. K. Brayton, G. D. Hachtel, C. McMullen, and A. Sangiovanni-Vincentelli, “Logic minimization algorithms for VLSI synthesis,” Springer Science & Business Media, 1984.##