基于平面拟合及残差预测的点云压缩方法

激光雷达点云数据三维表征能力出色,但其庞大的数据量给其存储及传输带来了挑战。基于平面拟合的点云压缩将三维点云转换为二维距离图,并使用空间平面拟合坐标点,在一定误差和精度的条件下能够有效降低单帧点云的空间冗余。针对该方法在复杂场景和高拟合精度情况下非拟合点过多导致压缩性能降低的问题,提出了使用残差预测处理未拟合点数据,进一步提升了压缩率。详细介绍了平面拟合残差预测的工作原理及压缩处理框架,使用对称最近邻均方差和位姿估计,从数据误差和应用精度两个方面评估比较不同压缩算法的性能,验证了残差预测对压缩性能提升的有效性。

基于高斯混合模型和残差预测的说话人转换系统

说话人转换是将源说话人的语音特征转换成目标说话人的特征,使得听起来像是目标说话人的语音。提出的说话人转换系统分为2个部分,第一部分利用高斯混合模型进行谱包络的转换,训练采用时间对齐的源说话人和目标说话人的语音数据进行。第二部分基于一个分类器和残差码本对残差信号预测。该系统在现有的说话人转换系统的基础上做了一些改进,改进后不再需要说话人模仿别人的语调,并且在某些性能上超过了现有的系统。

山东省工业废水排放量GM（1，1）高阶残差预测模型

介绍了ＧＭ（１，１）高阶残差预测模型之建模方法。以山东省工业废水排放量为例，建立了ＧＭ（１，１）高阶残差预测模型。结果表明，ＧＭ（１，１）高阶残差模型比ＧＭ（１，１）模型更贴近实际。

应用于VVC无损帧内编码的残差二次预测算法

在VVC无损帧内编码中,为了无失真地压缩视频,会跳过变换、量化等操作。未经过变换的帧内预测残差之间,存在较强的空间相关性。基于此,提出了一种残差二次预测(Residual Secondary Prediction,RSP)算法,来进一步降低残差能量。算法对经过帧内预测生成的残差样本进行二次预测,得到二次残差,选择绝对值之和较低的残差组作为最终的预测残差。在VVC测试模型(VTM)12.3上应用RSP算法,相较于基础的无损帧内编码,平均可以节省5.65%的比特率,编码时间增加14.6%,解码时间下降17.5%。RSP以增加较低编码复杂度为代价,高效地提升了VVC无损帧内编码的性能。

基于地震动预测残差分析的工程场地分类标准检验与评价

各国抗震设计规范采用不同的指标定义场地分类标准,以中、日、美三国的标准最具有代表性,其能否合理体现相同类别内场地放大的集中性、不同类别间场地放大的差异性鲜见有研究开展检验与评价。针对此问题,利用日本KiK-net台网的强震动记录和台站的钻孔资料,分别以三国分类标准划分台站场地类别,基于地震动预测残差分析方法计算台站的真实场地放大因子,比较分析不同分类标准、不同场地类别的场地放大因子均值及标准差分布情况。得到如下结论:在PGA和SA的短周期段(T<0.1 s),以场地自振周期TS作为分类指标的日本规范没有体现出不同类别间场地放大效应的差异性,以地表20 m内等效剪切波速VSE及覆盖层厚度双指标的中国规范和以地表30 m以内平均剪切波速VS30为指标的美国规范均能较好地反映不同类别间场地放大效应的差异性;日本规范在整体上体现相同场地类别内场地放大的集中性方面表现最好,对于长周期(T>2 s)地震动,中国规范则表现最优越;中国III类场地对中长周期地震动的放大体现出较大离散性,分类标准合理性还需要进一步深入分析。研究结果可为改进场地分类方法提供理论参考。

一种基于线性预测残差倒谱的基音检测算法

基音检测算法一直是音频处理领域的研究热点,但是语音信号声道特征对基音及其谐振结构的影响很大,增加了检测的难度。利用LP残差仅仅保留声门激励信号的特点,通过倒谱分析避免了声道特征和噪声的影响。同时针对倒谱分析中经常出现的半频倍频问题和低频截断问题,引入了谐波积谱(HPS)的解决方案,提高了识别的精度。实验表明,该方法能够较好地避免半频倍频错误,对于截去了低频和高频的电话信道语音也能够得到令人满意的检测结果,同时作为帧检测技术能够满足实时应用的需要。

SCGM(1,h)_c残差修正预测模型及其在柳州市总体规划中的应用

针对隐含动态系统特征的关联多因子灰色系统,提出了SCGM(1,h)_c残差修正预测模型.将该模型用于柳州市总体规划,对相互关联的社会总产值、工业总产值和农业总产值进行了预测.结果表明,模型精度高、适应性强,预测效果令人满意.

最小化预测残差的图像序列压缩感知

提出了一种最小化预测残差的图像序列压缩感知算法以实现高速相机输出图像的实时压缩。首先,在编码端仅使用映射矩阵对原始输出图像进行压缩,将压缩得到的观测向量通过信道传输到解码端。接着,在解码端对相邻帧进行运动估计和运动补偿,得到一幅待重建图像的预测图像,利用压缩感知算法对原始图像和预测图像之间存在的预测残差图像进行重建。最后,用迭代的方法优化预测残差图像的重建结果,直到连续两次的重建结果之差小于设定阈值,从而获得重建的原始图像。采用DALSA公司的CR-GEN0-H6400相机进行的实验表明,该算法可以实现1 000frame/s图像的实时压缩,并且图像重建质量比独立地重建每张图像至少提高了2～6dB,有效地实现了对高速相机输出图像的实时压缩与高质量重建。

一种利用线性预测残差的语音去噪方法

提出了一种利用线性预测残差去除语音中加性白噪声的方法 .含噪语音经过线性预测分析后 ,所得的线性预测残差可分为与语音相关的语音残差部分和与噪声相关的噪声残差部分 .当噪声为白噪声时 ,噪声残差能量与噪声能量的比值大于语音残差能量与语音能量的比值 ,并且随着含噪语音信噪比的增大 ,两者数值上的差距越来越大 .因此 ,从含噪语音中按一定比例 λ(0 <λ<1 )减去预测残差 ,即可抑制噪声残差能量 .这实际上抑制了含噪语音中的噪声能量 ,提高了其信噪比 ,从而达到在一定程度上去噪的目的 .同时 ,这样处理造成的语音能量损失是有限的 .特别是 ,上述方法中对语音成分的操作仅仅在预测残差内进行 ,对语音的共振峰影响很小 ,因而能够较好地保留语音信号的频谱结构 ,使语音品质不致降低 .实验结果表明 。

一种基于残差分析的H.264/AVC帧间块尺寸选择快速预测算法

为了进一步减小宏块的帧间预测误差,新的视频编码标准H.264/AVC采用了灵活多样的块划分类型,块划分尺寸包含16×16到4×4共7种情况。更准确的块匹配带来了编码效率的提高,同时也使计算复杂度急剧增加,当采用率失真全搜索算法遍历所有可能的块划分尺寸组合时更是如此。这一问题也成了影响H.264/AVC实际应用的因素之一,针对这一问题提出了一种基于残差纹理分析的快速块尺寸划分算法。首先通过一次宏块级的运动搜索预处理得到各个4×4块运动补偿后的残差;然后根据得到的残差纹理大小及分布情况对帧间块的划分尺寸做出快速选择。大量的实验验证了该算法在几乎不牺牲图像质量和压缩效率的基础上将这一过程的计算复杂度平均减少了50%。

基于预测残差平方和的飞机干扰磁场模型求解

针对飞机干扰磁场模型求解时均方误差较大的问题,本文提出了将岭估计的预测残差平方和(PRESS)方法引入飞机干扰磁场模型求解。PRESS法通过计算时间序列的预测残差平方和,选取最小预测残差平方和意义下的最优岭参数。仿真表明:岭估计的均方误差明显小于LS估计,并且PRESS法的均方误差小于岭迹法和GCV法。实验表明:采用PRESS法的岭估计补偿后的信噪比最高,在飞机磁补偿中与其它方法相比具有明显的优越性。

利用线性预测残差的语音去噪方法

语音信号中经常混有加性噪声,噪声的存在会使语音处理系统的性能急剧下降,因此语音去噪是语音信号处理中的关键技术之一.提出一种利用线性预测残差去除语音中的加性白噪声的方法,实验结果表明,该方法可以有效地去除语音信号中的加性白噪声,并且保持语音信号较好的清晰度和可懂度.

时用水量预测残差中的混沌及其预测研究

利用基于Lyapunov指数的混沌辨识理论 ,探讨了城市时用水量预测残差序列中混沌的存在及其最大预测尺度问题 .针对预测模型中所利用的时用水量序列较短、采用传统Wolf算法计算Lyapunov指数存在结果不稳定的困难 ,引入了改进的Rosenstein短序列快速算法 .鉴于预测残差中混沌成分的存在 ,提出了基于预测残差混沌预测修正的时用水量复合预测模型 .实例结果表明 :时用水量观测序列中除通常认为的周期性、趋势性及随机扰动性成分以外 ,还存在有较为明显的混沌成分 ;

基于LPC预测残差的倒谱基音检测算法分析

给出了加窗语音的新倒谱模型 ,提出了基于语音LPC预测残差的倒谱基音周期检测算法 (LP -CEP法 ) ,该算法在倒谱计算中采取高频分量置零的新措施 ,仿真研究结果表明 ,该算法相对于传统倒谱基音检测算法 (CEP法 ) ,无论是对不同的干净语音还是对不同信噪比的含噪语音 。

残差灰色风速预测最大风能追踪策略研究

该文引入灰色预测理论,用以往时刻的风速信息预测下一控制时刻的风速,并用残差修正方法来提高预测精度。根据该预测风速的大小来确定下一时刻最优功率点搜索的起始风电机组转速,再利用变步长转速扰动的最大风能追踪策略(爬山法)找到最优功率点。仿真表明,残差灰色风速预测方法具有很好的预测效果,有效缩小了最优功率点的搜索区间,缩短了搜索时间,提高了机组的运行效率。

预测残差判别统计量抗差因子在UKF算法中的应用

在UKF滤波中,针对观测信息存在粗差的问题,基于预测残差构建了预测残差判别统计量。结合三段函数组成了一种新的抗差因子函数,并给出抗差UKF算法公式。该算法计算过程无需迭代,实现一步抗差,适合实时滤波估计。计算结果表明,该抗差因子函数不仅能够有效地控制含粗差观测值对滤波结果的影响,得到可靠的滤波解,而且可以提高滤波精度。

采用预测残差的回声消除单双端检测算法

在单端与双端状态下,自适应滤波器的预测残差数值迥异,对预测残差数值进行归一化处理,拉开单端、双端状态的数值差距,扩大阈值范围.提出基于预测残差的回声消除单双端判断方法,并提出在单双端交界处使用自适应滤波器权值复用与更新机制,以及算法的实现步骤.实验结果表明:该算法具有宽广的阈值选择范围,可以有效防止因单双端误判引起的滤波器发散,减小总的回声消除预测误差.

基于模型预测残差和目标函数的MPC实时性能监控

模型预测控制的性能受多种因素的影响,现有的模型质量评价指标没有考虑外界干扰的变化,反映系统整体性能时不够全面。针对上述问题,现结合两个指标:基于模型预测控制目标函数的历史性能指标和基于模型预测残差的协方差指标对系统性能进行实时监控。其中,历史性能指标用以评价系统的整体性能,协方差指标反映模型失配和干扰变化的影响。根据两个指标对不同性能影响因素的不同表现和性能恶化后对干扰新息的重新辨识结果,对系统性能下降的原因进行初步诊断,缩小性能下降源的范围,并通过Wood-berry塔实验验证了该方法的有效性。

基于线性预测残差倒谱的基音检测

传统的基音检测算法对含噪语音的检测结果较差,本文在线性预测倒谱方法的基础上采用基于线性预测残差倒谱的方法对含噪语音进行基音检测。实验结果表明,该方法使基音峰点更加清晰,提高了基音检测的精度。