一种基于MPEG-2的立体视频编码中的视差匹配快速算法

高效，快速的视差匹配是立体视频处理中的一项关键技术。本文在分析立体图像序列的视差矢量与运动矢量之间的相关性的基础上，提出一种基于MPEG-2的立体视频编码中的视差匹配快速算法。实验结果表明，与全搜索法相比，在保证重建图像质量的前提下，快速算法能显著降低视差估计的计算复杂度。     

潮汐河口平面二维非恒定流数值模拟

本文基于三角形网格划分，采用有限元法，建立了平面二维非恒定潮流数学模型。采用了质量集中、压缩存储的处理方法和“预估校正”的时间推进算法，较好地解决了有限元计算存储量和计算速度问题。对长江口南北支河段进行了验证计算，结果表明模型能较好模拟长江口南北支河段的潮流运动情况，且计算稳定性好、速度快、精度高。     

准连续波体制雷达最大熵方法的算法选择

准连续体制作为一种新型雷达体制以其固有的优越性给雷达界带来了巨大的冲击。其数字信号处理系统的开发是进一步完善该体制雷达的关键。本文针对数字信号处理系统中最大熵谱外推电路的算法选择进行了研究。     

迭代迫零多用户检测算法研究与应用

最优的最大似然多用户接收机的复杂度随用户数成指数增长,传统的Rake接收机干扰受限且存在远近效应。次优的线性多用户检测是性能和复杂度的折衷,其中,迫零联合检测多用户接收机属于一种线性解相关接收机,虽然避免了对数据符号矢量的穷举搜索,大大减少了计算量,但是由于其基本运算中包含了随机矩阵的求逆运算,而矩阵求逆运算对于硬件定点实现的舍入误差非常敏感,有时会产生很大的误差甚至无解。考察比较了迫零检测接收机的四种迭代算法。对其复杂度进行了分析和仿真,结果表明Gauss-Siedel是一种收敛速度较快,时间复杂度较低的迭代算法。     

基于感知器的快速彩色图像无损压缩算法

针对彩色图像像素和颜色分量之间存在的相关性，将神经网络中的感知器技术引入彩色图像的无损压缩算法中，提出了一种新的预测模型。应用感知器的自学习和自适应能力，对预测值进行自适应调整，使算法在运行过程中具有很小的预测残差并具有较小的动态范围。同时应用颜色空间变换来减小颜色分量间的相关性。相对于新的国际标准JPEG—LS，这种预测模型具有较低的计算复杂性。对比实验结果说明，这种算法的性能明显优于传统算法，在压缩比损失很小的前提下，其执行速度高于JPEG—LS。     

SDH网络中的光接口参数

在目前各电信网络运营中．SDH技术作为最具潮流的本地网传送技术受到了最为广泛的应用。在网络的日常维护和测量中，我们经常会涉及到光接口问题。     

BP神经网络在致密砂岩储层识别中的应用

川西须家河组地层岩性复杂,属于超致密低孔渗储层,所以储层识别是该地层天然气勘探中所面临的关键问题和难点之一。针对常规储层识别准确率不高的状况,提出利用BP神经网络进行储层的气水干层识别,利用模糊聚类和产层测试结果标定建模样本,采取随机抽样形成建模集与测试集,建立BP神经网络模型对23口井的储层进行气水干层预测,正确率达77.9%以上,明显提高了该地区的测井解释精度,并提供了一种准确率较高的储层预测方法。     

MS方法的一个新证明及其结构优化算法

本文给出Ｍｉｌｎｅ－Ｓｉｍｐｓｏｎ（ＭＳ）预测─校正法新的导出方法，并以结构优化思想设计出通用性和可靠性较强的算法。     

基于参考模型的自适应话音处理

本文讨论了一种带有参考通道的自适应话音消噪滤波器原理，该滤波器采用最小均方差(心幅)算法。将此滤波器应用于复杂噪音背景的话音信号提取，能很好地抑制背景噪声，从而获得清晰的话音信号。