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排序方式: 共有1657条查询结果,搜索用时 46 毫秒
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一种结合全零块检测和纹理特征的快速帧内
预测模式选择算法 总被引:4,自引:0,他引:4
在H.264的帧内编码算法中,提出了从多个方向进行多种模式预测。为使率失真性能最优,需要对所有17种候选模式进行遍历,从中选择最适合的模式,这无疑会大大增加了编码器的计算复杂度。为避免多余候选模式的遍历,提出了一种快速H.26帧内预测模式选择算法。该算法结合了3个准则来加快编码速度,一是相邻块预测模式相关性准则,二是基于结合全零块提前中止准则,三是基于纹理特性的预测模式尺寸预先选择准则。先根据相邻宏块的预测模式来预先判别待编码宏块的预测模式;若预测模式不符合提前中止准则,就根据纹理的复杂度来预先选择预测模式的尺寸;对已选择尺寸的各种模式进行搜索,在搜索过程中同样遵循全零块提前退出的准则。实验结果表明,在编码效率相近的情况下,与H.264原有的全搜索算法相比,编码速度能够平均提高42.45%~73.71%。与单纯基于纹理特性的FIPAMP算法相比,编码速度能够平均提高23.19%~55.83%。 相似文献
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将粒子群算法运用于求解柔性作业车间调度问题,采用基于轮盘赌的编码方法以及基于邻域互换的局部搜索方法。通过两个不同规模算例的试验计算,与基于粒子位置取整的编码方法进行对比分析,说明了轮盘赌编码方法求解柔性作业车间调度问题的有效性。且采用该编码方法的混合粒子群算法在求解柔性作业车间调度问题时具有更好的求解性能。 相似文献
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26.
基于BBO-SVM的大坝变形预测模型与性能验证 总被引:2,自引:0,他引:2
针对大坝监测数据小样本、高维度和非线性的特点,引入支持向量机( SVM) 机器学习方法,采用生物地理学优化算法( BBO) 优化其惩罚因子 c 和核函数参数 g,建立了基于 BBO-SVM 的大坝变形预测模型。结合 2011—2016 年水口大坝 4 个测点共 900 组环境量与效应量监测数据,对模型预测性能进行了验证,并将预测结果与 SVM、PSO-SVM 和 ABC-SVM 大坝变形预测模型进行对比。结果表明: 文中提出的 BBO-SVM 模型不仅预测精度高,且稳定性更好,4 个测点的均方根误差分别达到了 0. 332 0、0. 473 5、0. 405 7、0. 222 8,拟合优度分别达到了 0. 910 4、0. 961 0、0. 962 4、0. 956 9。本研究可提高大坝安全监测成果利用,对于大坝健康状态预测评估具有一定的工程指导意义。 相似文献
27.
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29.
针对双馈风电场经串联补偿线路送出引发的次同步振荡问题,提出了一种基于改进型线性自抗扰控制(LADRC)的静止同步补偿器(STATCOM),实现对系统次同步振荡的抑制。LADRC设计时考虑延时因素,在控制计算中消除由信号测量、传输等延时导致的输入量之间时间轴上的不匹配。基于改进型LADRC设计了STATCOM的附加阻尼控制器、电压外环、电流内环控制器以及锁相环,使STATCOM为系统提供正阻尼,同时增强控制系统的速动性和抗干扰能力,以适应次同步振荡工况,并从阻抗角度分析了STATCOM抑制次同步振荡的作用机理。在MATLAB/Simulink中搭建了系统的时域仿真模型,实验结果证实了所提出的抑制策略在动态性能和抗干扰方面的优越性。 相似文献
30.