进化计算与人工神经网络的结合

进化计算和人工神经网络作为两个工具在众多的研究领域得到了广泛应用。进化计算和人工神经网络本身也得到了很大的发展。类似于生物神经网络,人工神经网络（ Ａ Ｎ Ｎ） 由一些简单的处理单元组成,这些单元通过权值的连接而相互作用。 Ａ Ｎ Ｎ 因其鲁棒性、并行性及学习能力受到特别的重视。进化计算体现了生物进化中的四个要素,即：繁殖、变异、竞争和自然选择。目前泛指各种基于生物进化原理的仿真计算方法的总称。文中首先介绍了进化计算的有关概念,包括遗传算法、进化策略等,其次就其与人工神经网络技术相结合的方法作了进一步分析探讨。主要集中于进化的网络结构设计、进化的网络训练及其它结合方法等方面的有关问题。     

结合DSP与PC技术的多路G.723.1语音编码方案

该文提出了一套利用TI公司TMS320C54x系列高速数字信号处理芯片（DSP）作为语音编码前端，PC机作为多路控制及语音编码后端处理平台的系统解决方案，已实现的系统可在普通电话网上进行4路G．723．1语音编码双向实时传输。     

非规则LDPC码度分布对的优化方法

得到性能接近香农极限的LDPC好码的难点在于非规则LDPC码度分布对的优化。文章将自适应微粒群优化（APSO）算法和高斯近似（GA）算法相结合，用GA算法得到AWGN下近似门限值。用加特殊约束的APSO算法进行度分布对的优化。这种优化方法计算量小，且优化得到的度分布对性能接近于香农限．这对于在无线通信系统和光通信系统中如何构造好的LDPC码具有重要的指导意义。     

高清晰度电视视频解码器的研制

介绍高清晰度电视视频解码器。本视频解码器可以对输入码率在６０Ｍｂ／ｓ以下的ＭＰＥＧ－２视频ＰＥＳ包进行实时解码。采用四片商用ＭＰＥＧ－２ＭＰ＠ＭＬ视频解码芯片作为主芯片，并行处理，从而缩短了开发周期，降低了开发费用并且获得较好的性能。详细讨论了该高清晰度电视视频解码器的硬件结构和实现方法。     

快速形状自适应区域分割方法

为了实现基于内容的编码,在ＭＰＥＧ－４中引入了视频对象层的概念。ＳＡ－ＤＣＴ技术可以用于对ＶＯＰ中边缘块的编码,形状自适应区域分割方法可以提高ＳＡ－ＤＣＴ的编码效率,减少需要编码的块数,但相对较复杂。     

活动性分析在HDTV子编码器码率分配中的应用

由于现存硬件条件的局限,高清晰度电视视频编码器的硬件实现只能通过数片ＳＤＴＶ级的编码芯片来完成,其子编码器的码率分配会影响整个编码的图像编码质量。实验表明,平均分配码率存在着子图的码率分配与其活动性不匹配的弊病,为此,提出了一种基于活动性分析的码率分配方法。对Ｂａｓｋｅｔｂａｌｌ,Ｓｋｉ及Ｈｈｃ序列的软件模拟结果显示,该方法提高了图像编码质量的一致性,使得各重建子图的ＲＰＳＮ差值变小。     

基于知识的仿真在数字场景产生器中的应用

在反导导弹的研制过程中,数字场景产生器起着非常重要的作用。在对现有的数字场景产生器系统进行了深入分析的基础上,利用基于知识的仿真技术,提出了一种新的体系结构。在这种新体系结构中,利用面向对象和推理技术实现目标和背景的建模及其互动,从而解决了现有系统扩展性能差的缺点,同时不会影响场景产生的速度。     

MPEG—2＆DVB码流分析仪的软件实现

本文描述了MPEG-2＆DVB传输流分析的软件实现。该软件能得到码流PSI表信息、PCR信息、DVB信息,并能检测码流中的部分错误。文中给出了其设计思想、软件结构和运行过程。     

一种USB从设备访问主设备的方法

介绍了一种USB从设备访问主设备的方法。该方法利用USB从设备端存储器中建立的交换缓存区,无须拔插flash存储卡即可实现USB从设备端对主设备端文件的直接访问,从而使USB从设备可访问远大于自身存储空间的文件。通过该方法可实现手持播放器以低成本和省电的方式扩展外接硬盘。     

H.264软件解码器的优化

分析了JM 7.6解码器的结构,指出了影响速度的瓶颈,并且对亮度块运动补偿、色度块运动补偿以及帧内预测等耗时模块进行了优化,对程序的流程和数据结构进行了调整。试验结果表明,优化后程序的解码速度是参考代码JM 7.6的5倍左右,实现了L inux平台上720×480视频序列的实时解码。