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高帧频相机需要较长时间记录目标状态的图像信息,由于记录介质的存储容量所限,需要对图像进行实时压缩、记录与传输。EZW和SPIHT两种编码方法速度慢,不易在FPGA上实现,且对缓存要求较高。根据小波变换后小波系数的冗余及分布特性,提出一种新的编码算法,通过直接对系数大小做比较,然后结合数值特性和分布特性对小波系统进行动态分组,用较少的存储空间记录图像系数信息。该算法适合在FPGA上实现,实验结果验证了方法的可行性。 相似文献
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Hua Xu 《International Journal of Communication Systems》2014,27(8):1201-1216
Low encoding complexity is very important for quasi‐cyclic low‐density parity‐check (QC‐LDPC) codes used in wireless communication systems. In this paper, a new scheme is presented to construct QC‐LDPC codes with low encoding complexity. This scheme is called two‐stage particle swarm optimization (TS‐PSO) algorithm, in which both the threshold and girth distribution of QC‐LDPC codes are considered. The proposed scheme is composed of two stages. In the first stage, we construct a binary base matrix of QC‐LDPC code with the best threshold. The matrix is constructed by combining a binary PSO algorithm and the protograph extrinsic information transfer (PEXIT) method. In the second stage, we search an exponent matrix of the QC‐LDPC code with the best girth distribution. This exponent matrix is based on the base matrix obtained in the first stage. Consequently, the parity‐check matrix of the QC‐LDPC code with the best threshold and best girth distribution are constructed. Furthermore, bit error rate performances are compared for the QC‐LDPC codes constructed by proposed scheme, the QC‐LDPC code in 802.16e standard, and the QC‐LDPC code in Tam's study. Simulation results show that the QC‐LDPC codes proposed in this study are superior to both the 802.16e code and the Tam code on the additive white Gaussian noise (AWGN) and Rayleigh channels. Moreover, proposed scheme is easily implemented, and is flexible and effective for constructing QC‐LDPC codes with low encoding complexity. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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最小二乘逆时偏移(LSRTM)是一种高分辨率和振幅相对保真的地震成像方法,但是该方法往往需要迭代近十次,而每次迭代大约需要两次所有炮逆时偏移(RTM)的计算成本,因此计算量非常大。文中应用深度学习领域中的自适应矩估计方法提高LSRTM的计算效率:每次迭代只采用部分共炮点道集计算梯度,利用动量法对梯度进行修正;考虑梯度的非稳态性,通过均方根传播算法消除照明不足带来的影响。自适应矩估计方法结合了这两种方法的优点,不仅降低了每次迭代的计算量,而且提高了迭代收敛的速度。该方法易于实现、计算效率高、占用内存小,是一种快速有效的梯度预条件方法。自适应矩估计方法不仅可以直接用于LSRTM,也可应用于炮编码的LSRTM。SEG/EAGE盐丘模型数值试验表明,自适应矩估计方法仅需两倍的RTM计算成本就能够获得高精度、高分辨率的成像结果。计算效率的大幅度提升有助于将LSRTM方法推广应用于实际地震数据处理。 相似文献
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