基于SVM算法的宏病毒处理模型研究

宏病毒是存在于Office文档中的病毒,虽然传统杀毒软件可以扫描已有宏病毒,但是对于新出现的宏病毒处理 仍然存在不足。使用机器学习的方法,通过比较正常宏和有害宏的特征不同,提出了一种新的宏特征选择方法,并使用SVM 算法训练得到分类模型。结合分类模型和宏自身的病毒特征进行综合判断,从而可以达到对新出现宏的类别预测。实验结果 表明,采用该模型成功率可以达到83.61%。     

基于模糊控制的H.264宏块层码率控制算法

针对H.264码率控制模型的不足,提出了一种新的宏块层的码率控制算法.该算法首先利用帧的时空间相关性对宏块的MAD值进行预测,然后引入了智能控制中的模糊控制方法来对码率输出进行控制,使得码率控制不再依赖于以往的各种统计模型.由于省去模型参数的更新,算法的计算复杂度有一定程度的降低.实验结果表明:与JM8.6原算法比较,该算法能在提高码率控制精度的同时,提高图像的恢复质量.     

一种面向对象速率控制方法

该文提出了一种面向对象的速率控制算法,对重要对象区域根据宏块运动剧烈程度分配量化步长,在控制输出速率为常数的同时,该算法能让人类视觉更敏感的运动宏块分配到更多的比特。另外该算法比以率失真模型为基础的速率控制算法具有更低的计算复杂度。从模拟实验的结果可以看出该算法能有效提高指定区域的视觉质量。     

H.264高清视频解码实时错误掩盖算法

针对IP网络丢包条件下的H.264高清视频实时解码问题,分析高清视频码流的特点,提出一种实时错误掩盖算法。该算法利用丢失片的边缘宏块信息,以垂直距离为权值加权平均预测得到错误宏块的运动矢量,进而完成错误掩盖。实验表明,与Joint模型中的错误掩盖算法相比,该算法提升了重建图像的主观质量和客观质量,计算复杂度较低,错误掩盖效果较好,适用于高清实时解码。     

基于运动场无序度的快速块模式选择算法

针对H．264的多模式运动估计,引入运动无序度的概念来刻画当前宏块的运动混乱程度,通过理论和实验统计分析,建立了无序度和最优块模式之间的关联模型．基于该模型,提出了一种基于当前宏块运动场无序度的块模式判定算法(Fast Mode Selection algorithm based on Chaos Degree of Motion Field,CDMF—FMS),最后的实验结果表明,该算法在基本保持原来参考软件编码性能的基础上,整体编码时间平均减少20％以上．     

可配置宏的快速FPGA布局算法

提出一种可配置宏模块的快速FPGA布局算法。用解析模型确定所有宏模块及基本逻辑模块的理想位置,通过局部扩散得到一个合理的初始布局方案,用低温模拟退火进一步优化,确定各模块的最终位置。以平方线网总长度为目标函数,与VPR算法相比,该算法能较好地处理宏模块,大大降低布局所耗费的时间,不影响最终布局方案的质量。     

AVS中B帧宏块模式选择快速方法

为了降低AVS中B帧宏块模式选择的计算复杂度,提出了一种基于率失真优化（RDO）的宏块模式快速选择算法。根据人眼对图像边缘比较敏感的特点,提出了视觉阈值模型;利用sobel算子提取出宏块的边缘信息,并应用到视觉阈值模型中,从而得到了边缘点模型。在对图像水平、垂直纹理复杂度分析的基础上,对边缘点模型进行了选择,得到了宏块分割模式的快速算法;根据图像序列的时/空相关性提出了帧内预测判决算法。仿真结果表明,与原AVS全搜索算法相比,本算法在比特率略有增加和信噪比基本保持不变的条件下,使整个图像的总编码时间减少了40%左右,从而大大提高了AVS编码速度。     

宏-飞蜂窝双层网络中基于毫微微基站分组的资源分配

针对宏-飞蜂窝双层网络模型中宏小区（Macrocell）用户层和毫微微小区（Femtocell）用户层之间的跨层干扰和Femtocell之间的同层干扰,提出了一种基于毫微微基站分组的资源分配算法。该算法包括两个部分：一部分是宏基站先利用改进的差额法,设置虚拟的宏用户（MUE）,将之变为平衡的指派问题再为宏小区用户分配信道,然后用注水算法分配功率,保证宏小区用户的正常传输。另一部分是在保证宏小区用户的服务质量基础上,采用一种增强型的蚁群优化（EACO）算法,设定信息素浓度范围后对毫微微小区进行分组,避免了原始的蚁群算法有可能陷入局部最优的现象;再利用一种启发式算法和分布式功率分配算法分别对毫微微用户（FUE）进行信道和功率分配,在满足毫微微小区用户的数据速率需求下,最大化频谱效率。仿真结果表明,EACO有效地抑制了跨层干扰和同层干扰,既能保证用户的数据速率需求,又能有效提升网络频谱效率。     

基于时域的运动矢量恢复错误隐藏算法

根据H.264/AVC编码特点,该文提出了一种基于H.264/AVC平台的时域错误隐藏算法,该算法充分利用相邻宏块间运动矢量的空域相关性来恢复受损宏块的运动矢量。为了获得受损宏块更准确的运动矢量,将受损宏块分成16个4×4子块,然后通过本文算法获得每个子块的运动矢量,从而恢复出受损宏块的运动矢量信息。结果表明该算法的错误隐藏效果在主观质量和客观质量评价较BMA算法和Lagrange算法都具有明显的优越性。     

基于全零块及方向一致性的H.264帧间快速模式选择算法

帧间模式选择是H.264编码器中最耗时的部分。提出一种基于全零块和运动方向一致性的新的快速模式选择算法。该算法首先定义了绝对全零块充分条件和相对全零块必要条件,并按照这两个条件将宏块分成4大类,然后在每一大类中利用宏块周边块的运动状态及该宏块在SKIP模式下的率失真代价将宏块进一步分类,缩小该宏块的候选预测模式范围。实验结果表明,该算法能够极大提高帧间模式选择的速度,并且所带来的PSNR损失和码率增加几乎可以忽略。     

宏基因组中可移动序列的精确检测问题研究

基因组组装是宏基因组分析的主要挑战之一。通常假设所有测序序列均来源于同一个基因组,微生物中非常活跃的可移动元件给这个前提假设提出了重大质疑。文章将该质疑抽象为可移动元件与宿主染色体之间的二分类问题,准确的二分类性能将进一步促进宏基因组学方面的研究。基于宏基因组测序数据的数值化特征,详细考察特征选择算法 ReliefF、卡方检验和 Fisher判别t检验,并结合分类模型逻辑回归、极限学习机、支持向量机和随机森林,验证最优可移动元件检测模型的性能。实验结果表明,ReliefF特征选择算法和随机森林分类算法的融合模型,使用100个特征即可正确分类95%以上的宏基因组测序数据,优于使用全部的690个特征。     

基于全零块及方向一致性的H。264帧间

帧间模式选择是H264编码器中最耗时的部分。提出一种基于全零块和运动方向一致性的新的快速模式选择算法。该算法首先定义了绝对全零块充分条件和相对全零块必要条件,并按照这两个条件将宏块分成4大类,然后在每一大类中利用宏块周边块的运动状态及该宏块在SKIP模式下的率失真代价将宏块进一步分类,缩小该宏块的候选预测模式范围。实验结果表明,该算法能够极大提高帧间模式选择的速度,并且所带来的PSNR损失和码率增加几乎可以忽略。     

一种利用图建模的宏模块合法化算法

提出一种基于有向限制图的宏模块合法化算法,将宏模块合法化问题抽象为图的问题.该算法建立水平和垂直方向两张有向图,把每个宏模块抽象为两张图中的结点,把两个模块之间的位置关系抽象为图中的边,从而把二维问题转化成两个一维问题,大大降低问题的复杂度.实验证明,该算法可以有效地消除宏模块之间的重叠,并且有效控制了所有宏模块的位移距离.     

基于时空相关的H.264多参考帧快速选择算法

H.264/AVC视频编码标准采用的多参考帧技术改善了视频质量,但同时也增加了编码复杂度。为避免搜索多余的参考帧,提高H.264编码器的编码效率,基于视频序列帧间具有较强时间相关性、相邻宏块具有较强时空相关性,提出了一种多参考帧选择算法。该算法根据视频序列的帧间时间相关程度确定参考帧个数;由相邻宏块的时空相关性自适应确定当前宏块的编码模式及其最佳参考帧。实验结果表明,与校验模型JM16.2相比,该算法在编码质量几乎不变的情况下,平均可节约60%的编码时间。     

一种基于帧间和帧内宏块级的X264并行编码算法

结合H.264编码标准对X264编码器进行了分析与研究,目的在于提高编码速度,增强X264的实时性。在重点分析了宏块间数据依赖关系的情况下,针对帧间宏块级多线程并行编码的特点,本文提出了一种基于帧间和帧内宏块级的多线程并行编码算法。该算法在原有的帧间宏块级多线程并行编码的基础上,遵循宏块之间的空间相关性,为I帧内每行宏块创建单独的线程,实现了帧间和帧内宏块级并行编码,达到了多粒度并行的效果。实验结果表明,该算法在视频序列能够有效地编码和保持峰值信噪比变化不大的情况下,提高了编码的加速比,从而加强了视频编码的实时性。     

基于回归分析的宏模型参数确定方法研究

为了解决装备测试性分析中宏模型参数确定问题,提出了一种新的求解方法。该算法基于回归分析原理,利用回归预测方程,有效地解决了宏模型参数确定问题,提高了测试性模型故障模式分析数据的可靠性,保证了测试性设计分析的顺利开展。经实例验证,此方法实现了给定条件下宏模型输入输出参数的确定,且运算复杂度低,参数确定过程耗时少,能够应用于复杂系统测试性设计分析与评估,已经在某装备测试性辅助设计与分析系统中得到应用。     

基于预测搜索距的快速块匹配运动估计算法

提出了一种基于搜索距的快速运动搜索算法。该算法采用多个初始预测候选运动矢量集进行运动估计,通过对与该宏块时空域相邻宏块的搜索距来预测当前宏块的搜索距,根据当前宏块搜索距和块失真特性统计的不同动态采用不同的搜索模板。模拟试验表明：提出算法能获得更好的视频质量,拥有良好的搜索速度伸缩性,优于传统的PMVFAST算法。     

一种基于H.264的帧间错误掩盖算法

H.264采用混合编码算法.视频流的传输错误将会导致解码错误在时间和空间上扩散,直接影响重构图像的质量.本文充分结合H.264的编码特性,利用宏块的空间或时间相关性来确定丢失宏块的类型,根据相邻块的运动矢量建立一个描述小区域内运动矢量变化趋势的多项式模型,更精确的恢复出丢失宏块的运动矢量,提高重构图像的质量.仿真结果表明:该算法优于以往的边界匹配算法,在同等宏块丢失率下,恢复的视频序列Y分量的PSNR值能提高0.75～1.5dB.     

基于多模式叠加的H.264时域隐藏算法

为在高误码环境下提高视频通信中重建图像的质量,根据最新H.264标准的特点,提出了一种基于多模式叠加的时域错误隐藏算法。该算法以不同的模式对丢失宏块进行4次掩盖,得到4个隐藏块,以各隐藏块的加权和作为丢失宏块的最终替代块。仿真结果表明,由于利用了宏块模式信息,该算法在不同测试序列及丢包率下的性能均优于传统叠加算法,显著提高了掩盖效果。     

低复杂度空域错误隐藏算法

在无线网等不可靠信道传输视频中,针对包含边缘信息的宏块丢失带来的错误,提出了一种低复杂度的空间域错误隐藏算法,该算法根据周围已经接收到的宏块特征,估算丢失宏块中边缘方向,并按照边缘方向使用周围临近像素值进行插值,恢复出包含边缘的宏块;在插值过程中提出并采用了一种快捷的方向插值法。实验结果表明,该算法能有效地掩盖丢失宏块,比常规方法具有更好的掩盖效果与实时性。