AVS中B帧宏块模式选择快速方法

为了降低AVS中B帧宏块模式选择的计算复杂度,提出了一种基于率失真优化（RDO）的宏块模式快速选择算法。根据人眼对图像边缘比较敏感的特点,提出了视觉阈值模型;利用sobel算子提取出宏块的边缘信息,并应用到视觉阈值模型中,从而得到了边缘点模型。在对图像水平、垂直纹理复杂度分析的基础上,对边缘点模型进行了选择,得到了宏块分割模式的快速算法;根据图像序列的时/空相关性提出了帧内预测判决算法。仿真结果表明,与原AVS全搜索算法相比,本算法在比特率略有增加和信噪比基本保持不变的条件下,使整个图像的总编码时间减少了40%左右,从而大大提高了AVS编码速度。     

Microchip推出适用于三相电能计量的六通道模拟前端

MicrochipTechnologyInc．（美国微芯科技公司）推出旗下首款独立的适用于三相电能计量的高精度六通道模拟前端（AFE）。MCP3903AFE包括6个16／24位∑-△模数转换器（ADC）,提供了较高的精度,同时具有89dB〈典型值）的信噪比和失真度（SINAD）,以及-99dB（典型值）的总谐波失真（T...     

享受音乐是愉快的事

音乐是人类生活的反映,人们用音乐抒发情感,用音乐愉悦生活;音乐能带给人们美感,使人们获得高尚的情感;音乐有益智的功能,能集中注意、激活思维、发展语言、丰富想象的作用;音乐有调节情绪的功能,给烦燥的情绪降降压……所以,享受音乐是愉快的。     

自适应粒子群反演算法在阵列侧向测井严重失真井段的应用

阵列侧向测井往往因为环境因素的影响而不能准确反映储层真实电阻率信息,需要进行反演处理。在经典粒子群算法的基础上引入混沌序列优化粒子群算法初始种群生成方式,加强初始种群多样性,同时对惯性权重等参数进行自适应改进,平衡其反演过程中的局部收敛和全局寻优能力。在反演之前预先建立阵列侧向测井正演响应数据库,在反演过程中直接插值调用,三次样条插值与严格正演计算相对误差在5%以内,可在保证反演精度前提下加快反演速度。实际资料处理表明,在阵列侧向测井资料严重失真井段,基于自适应粒子群算法的反演方法可有效恢复泥浆侵入剖面信息,反演地层真实电阻率与随钻电阻率基本一致,同时基于反演地层电阻率相较视电阻率、经典粒子群算法反演地层电阻率计算得到的含水饱和度降低了53.4%,结果更加符合MDT取样结论。     

基于MVDR和ICA的语音识别方法研究

本文讨论了最小方差无失真响应建模方法,并与线性预测方法进行了比较,比较发现最小方差无失真响应滤波器能提供一个更好的原始语音包络。然后在研究ICA原理及FastICA快速算法的基础上,将MVDR参数提取方法与独立分量分析方法相结合,并与传统语音识别方法在有噪声和无噪声的情况下进行了比较,进而对识别率、计算时间等结果进行了分析。MVDR参数提取方法可以提高语音识别系统的识别率,但是会增加平均识别时间;而经过ICA特征变换后的语音识别系统具有较好的鲁棒性。     

车载命令词识别系统背景音乐的自适应抵消

在车载命令词识别系统中,背景音乐的播放降低了命令词识别率。而音乐信号因自相关矩阵特征值扩散度较大和谱平坦度较小在算法收敛速度上比语音信号慢,以至于传统的自适应抵消算法很难将音乐干扰消除干净,保证不了命令词识别率。为了解决这一问题,文中引入了预白化自适应滤波器来减小其自相关矩阵特征值扩散度和增大谱平坦度,并将此方法结合双滤波自适应算法,用来消除车内的背景音乐,以提高车载命令词识别系统的识别率。实验结果表明,经过背景音乐消除,命令词识别率有明显的提高,并且预白化也提高了识别率。     

多扫频接收方案改善电离层相位失真估计的算法

提出了一种新的多扫频接收方案,以改进对电离层相位路径失真的估计精度。该方案无需对发射端进行改动,只在接收端采用多扫频信号进行混频,即可分离出含有相同的电离层相位路径失真信息的多通道数据。利用多通道数据可获得比单通道数据更好的相位失真估计。通过理论推导和仿真实验,验证了提出方案的有效性。     

一种防篡改的脆弱数字水印算法

数字水印技术是一种实现版权保护以及安全认证的有效方法,已经成为多媒体信息安全研究领域的一个热点.本文提出了一种脆弱性数字水印算法,能够将强度较大的一般性处理造成的失真与恶意篡改操作造成内容失真区分开采.可以被用来进行安全认证.     

面向H.264标准的改进码率控制方法

为降低H.264/AVC编码器码率控制的计算复杂度,提高码率估计的精确性和视频输出质量,提出了一种简单高效的率失真码率控制方法.基于残差信息服从拉普拉斯分布的假设,推导出精确的率失真模型.并利用线性模型和二次模型拟合率失真曲线,得到优化的R-1/Q和D-Q模型,极大地降低了算法的计算负担,而头信息预测模型的引入进一步提高总码率估计的精确性.自适应的分配各层目标码率,确定最优的量化参数.实验结果表明,与JVT-G012码率控制算法相比,该算法获得更高的编码效率,视频解码质量更加平稳,输出码率更精确.