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1.
<正> 随着计算机技术的应用与发展,用计算机对电视信号进行实时处理已经提到议事日程上来。要对电视信号进行计算机实时处理,首先遇到的问题是能否及时将电视信号数字化并将数据迅速存贮起来。本文介  相似文献   
2.
E1 是我国和欧洲电信传输网一次群使用的传输标准,V.35 是我国数字数据网使用较多的一种接口标准。本文给出由DS2155 和DS2175 等芯片实现E1 接口与V.35 接口转换的方法。  相似文献   
3.
针对正交频分复用系统中Hadamard载波干扰矩阵估计方法估计效果差,提出了基于判决反馈的载波干扰矩阵估计方法.该方法根据载波干扰矩阵可用傅里叶变换矩阵对角化的特性,通过离散傅里叶变换的输出来估计载波干扰系数,再根据符号判决结果更新载波干扰矩阵,可较快地跟踪信道的快速衰落.实验仿真表明,该方法与Hadamard载波干扰矩阵估计方法相比,结合比特交织编码调制技术可进一步提高系统的载波干扰消除能力.  相似文献   
4.
根据载波加权可增强OFDM系统周期平稳性,实现系统盲同步的基本原理,分析了OFDM系统相关矩阵的分块结构,给出相应系统的盲同步算法.该方法通过检测相关矩阵的分块Toep litz矩阵结构,实现系统定时和载频偏差的估计.同时,在特定系统同步性能交换误码率的情况下通过分析载波加权、系统误码率和载频同步误差之间的互相制约关系,进一步给出了载波加权的确定方法.实验仿真结果表明,采用分块相关矩阵的同步方案与采用循环谱的同步方案相比,可获得更好的系统载频和定时同步效果.  相似文献   
5.
噪声评估在端点检测中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
端点检测是语音识别中非常重要的部分,其准确性直接影响语音识别系统的识别率。传统端点检测方法预设经验门限对语音的短时特征进行判决,因为预设门限难以适应不同环境,其准确度和噪声鲁棒性较差。为了改善上述缺点,提出噪声评估的概念,对环境噪声的短时能量与短时过零率等短时特征进行分析,得到了更能表征环境噪声的门限。噪声评估结合传统的双门限法用于端点检测过程,解决了经验门限对不同环境适应性不强的问题。实验表明,噪声评估增加了端点检测的准确度和噪声鲁棒性。  相似文献   
6.
提出了一种基于支持向量机的多类模拟调制方式识别算法。该算法通过分析模拟调制信号的特点,提取有效的特征向量以区分不同的调制方式,并基于支持向量机和判决树分类思想,将特征向量映射到高维空间中加以分类。仿真结果表明:在具有加性带限高斯噪声的环境下,信噪比不小于10 dB时,识别正确率大于90%。  相似文献   
7.
一种能保留图像边缘信息的去噪新方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
图像处理的目标是消除噪声的同时能保留图像所固有的信息.针对保留边缘信息有效去噪问题,提出了双密度双树复数小波变换的图像去噪方法,该方法综合了双密度小波、双树小波和复数小波的优点,具有更好的方向性,将双树复数小波的6个方向,提高到12个方向,并采用了自适应软阈值对小波变换的系数进行处理,消除图像干扰噪声.本文对加噪图像进行去噪仿真试验,并进一步进行边缘检测,仿真试验结果表明,该方法能有效消除图像噪声并保留图像原有边缘信息,与双密度双树小波相比,去噪效果明显改善,均方误差减小了2.4%.  相似文献   
8.
用非线性分组编码,在时间选择性衰落信道环境下,将基本LMS自适应算法推广到对二维空时编码信号的权矩阵自适应迭代估计,分析了对输入信号序列编码所生成的非线性编码矩阵之间的相关性,运用解相关LMS自适应算法对衰落信道进行估计.在不同噪声情况下,根据估计信道和噪声统计量,推导了对非线性编码进行解码的最大似然决策方法.仿真试验表明,采用扩展LMS算法和解相关LMS算法跟踪时变衰落信道响应具有较强的鲁棒性和快速收敛性,非线性空时分组编码系统相对干线性编码系统提高了编码系统性能,运用最大似然决策方法进行解码降低了系统误码率.  相似文献   
9.
为了降低H.264中模式决定过程的复杂度,提出了一种快速算法。该方法首先检测当前宏块的相邻宏块.当相邻宏块都可用时,使用基于空间相关性的模式决定方法;当相邻宏块并不都为可用时,使用分级模式决定策略.采用以上方法.将空间相关性与分级策略有效地结合起来,减少了计算量,并且对图像质量以及码率没有明显的影响.实验表明.这种新算法平均可以节省的计算时间约为41.7%,同时PSNR下降了约0.12dB,具有一定的现实意义。  相似文献   
10.
基于自适应背景初始化的车流量检测算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
提出一种新的用于交通流量检测的自适应背景初始化算法,根据运动目标数目自适应地确定所需帧数,通过循环逐步缩小目标像素区域。解决了用固定帧数来提取背景时帧数确定的问题。实验表明,该算法实时性较高.简单有效。  相似文献   
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