一种基于智能电视机的音视频通讯研究与实现

在研究SIP协议、音视频编解码的基础上,提出了一种基于智能电视机平台的音视频通信解决方案.基于此方案开发的软件可实现Android系统的智能电视机和手机之间进行音视频通信.通过移植实现跨平台开发,完成Android系统和IOS系统的智能设备之间音视频通信.软件安装应用在创维智能电视机上,实践证明该方案高效、可行.     

基于改进SSIM的HEVC率失真优化

HEVC继承了传统的客观率失真模型,主要采用均方误差、平方误差和或绝对误差和等客观评价方法作为失真测度.然而,这些方法并不能得到很好的主观视觉感知质量.为了进一步解决HEVC的计算复杂度,提出了将结构相似度(Structural Similarity,SSIM)引入到HEVC的率失真代价函数中.该方法使用失真测度均方误差对SSIM进行改进,将改进后的SSIM对率失真代价函数进行优化,求解出拉格朗日乘子,从而实现率失真性能的提升.实验结果表明,该方法与HEVC参考测试模型相比,在全Ⅰ帧(All Intra,AI)配置下,率失真性能平均提高了2.6％,同时可以获得很好的编码质量,以及可忽略的编码时间增长.     

基于相位影响的单声道语音增强幅度谱相减改进算法

结合经典语音谱相减算法的基本理论,针对在恢复时域信号过程中利用带噪语音相位来代替纯净语音相位而使消噪效果变差的缺点,基于带噪语音功率谱、噪声谱和纯净语音功率谱三者相位几何关系,提出一种直接使用纯净语音相位来恢复信号的改进算法.经过仿真实验,通过对时域波形图以及信噪比的比较,结果表明提出的算法比经典的谱相减算法均有一定的提升.     

冗余余数系统低复杂度快速纠错算法设计

余数系统由于具有增强传输信息在并行系统中鲁棒性的优势,已被广泛应用在无线局域网(WLAN)以及码分多址通信技术(CDMA)等领域。而余数系统中的纠错检错是保证传输数据可靠性和高效性的关键问题。该文根据有限环上剩余类的性质提出溢出判定定理,不重复判断定理和唯一性区间搜索定理,并在此基础上进一步提出采用模运算代替传统中国剩余定理进行快速恢复的单错误纠错算法,将复杂度降低为O(k,r);提出不重复判定纠错算法;并对于一般错误情形,设计通过比较算子实现的搜索纠错算法。其中搜索纠错算法能直接实现系统最大纠错能力,且避免依靠复杂模运算算子实现,系统吞吐率得以提高;与传统算法相比,计算复杂度由多项式级降低至对数级。     

基于信道分类和自适应调制编码的认知无线电决策引擎

在多径信道条件下,针对单载波频域均衡(SC-FDE)认知系统不能通过多目标优化策略进行决策的问题,该文提出一种基于信道分类和自适应调制编码(AMC)的认知无线电决策引擎。该决策引擎首先对当前信道进行分类,确定当前信道状态;然后根据当前信道状态下的策略切换表选取最优传输策略(MCS),并计算该策略的使用时长(MCSD)。一旦当前策略的持续时间超过了其使用时长,认知决策引擎就会对最优策略进行更新。仿真结果表明,该决策引擎能够提供最优的传输策略以提高频谱效率,使SC-FDE认知系统更好地适应无线信道复杂的电磁环境。     

GF(q)上非线性码的距离分布的均值和均方差

本文给出GF(q)上非线性码的距离分布的均值和均方差的下界和上界,并且举例说明这些下界和上界是可以达到的。     

8kb／s低复杂性代数码激励线性预测语音编码

基于码激励线性预测语音编码技术，提出一种低复杂性８Ｋｂ／ｓ代数码激励线性预测语音编码。解码器中采用自适应基频前置滤波器与频谱后置滤波器，以进一步提高再生语音的质量。     

基于KL鉴别信息的语音识别粗分类

本文用修正的隐Markov模型的KL鉴别信息作为失真测度进行语音识别粗分类。文中证明了分类方法的可行性,给出了分类算法,实验研究了分类的正确率与子集间交叠率的关系。     

A multimodal teaching advisor for sensor-enhanced robotic systems in manufacturing

A multimodal teaching advisor (MTA) has been developed for sensor-enhanced robotic systems used in manufacturing. The MTA utilizes the work-site operator's know-how and robotic-systems information, including that from sensors, in a complementary manner. This system integrates information from various sources to carry out robotic tasks and presents this information through user interfaces that are easily understood by the operator. That is, the system integrates task specifications including tolerances, system constraints, sensory information, and operator- and robot-related information. The synthesized information is then presented in realtime to the operator at the work-site through a mobile multimodal interface. Experimental results show that this system can significantly improve total robotic system performance by ensuring a high-quality teaching task.     

遗传算法成卷策略的编码实例

遗传算法能解决选题的盲目性,并能从群体中选择更满足条件的个体,具有很强的智能性,同时它能根据不同的环境产生不同的后代,具有动态性、自适应性,从而能满足题库不断变化的要求.由于理想题库容量大,覆盖面广,因此选题计算量大.利用遗传的内在并行性,可以有效地解决计算量大的问题,而且其搜索是从一个初始种群出发,即从多点出发,减少了陷入局部最优解的概率.遗传算法优化求解只需知道问题本身所具有的目标函数,同传统优化算法比较,它具有更强的鲁棒性.本文的大量试验亦证明了这一点.