基于允许绝对误差指标的静态图像编码算法

提出了一种新的静态图像编码方法,通过将小波域编码和误差的图像域编码相结合,并进行码率优化,使得在满足绝对误差要求的前提下减少总输出码率。同时提出了一种等效误差编码算法,该算法减少了编码的比特平面数,从而进一步降低最终输出码率。

抑制编码误差扩散的深度图帧内编码

为进一步提高深度图编码的质量和三维视频虚拟的合成质量,提出了抑制编码误差扩散的深度图帧内编码方法.首先根据深度图的特性将深度图划分为平坦区域和边缘区域,并分析这两个区域的误差扩散特性.基于此特性,在宏块的率失真优化计算中,利用修正值修正易引起误差扩散的块或子块,使其后续大量受误差扩散影响的块或子块具有较低的率失真代价函数.实验结果表明,与JMVC8.5的帧内编码方法和基于分割的帧内预测方法相比,文中方法虚拟合成的平均峰值信噪比分别提升0.30和0.25dB.

实验室使用肠杆菌科鉴定编码误差分析及质量控制建议

通过对全国100多个实验室使用编码方法鉴定肠菌科细菌情况的调查,发现无论使用国产还是进口系统均有误差。这种误差可以导致鉴定结果错误。误差是随机性的,建议在鉴定系统中设置质量控制来消除。文中提出设置质量控制的原则及选择质控菌株的方法。

天线角编码误差高精度修正方法

针对天线轴角编码器编码精度修正问题,根据测试所得天线角度编码误差数据,分析了利用傅里叶级数对角度编码误差进行分析并得出角编码误差修正模型的方法,从而完成角编码器输出角度与天线机械轴实际转角的误差修正;结合工程实测数据进行了仿真对比验证,其结果证明了此方法的可行性和准确性,该算法可在后续工程天线角编码误差高精度修正时推广使用。

基于非理想信道状态信息的高通量卫星预编码算法

为了抑制频率复用造成的同频干扰,高通量卫星通信系统开始研究地面干扰抑制技术,包括应用于反向链路的多用户检测技术和应用于前向链路的预编码技术,建立考虑自由空间损耗、降雨衰减和波束增益等影响的前向链路模型。在非理想信道状态信息模型的基础上针对最小均方误差预编码算法进行改进,提出一种适用于非理想信道状态信息的改进最小均方误差预编码算法。考虑的卫星预编码算法采用更加精确的具有非理想信道信息的信道模型,将非理想信道状态信息纳入预编码算法并进行消除设计。仿真结果表明,基于高通量卫星预编码算法在非理想信道状态信息条件下能够显著提升系统的吞吐量,并且提高了系统的鲁棒性。

Matching Pursuits视频编码中原子匹配块搜索中的权值设计

基于 Matching Pursuits的误差图像编码算法因其基函数的灵活性 ,是一种在低码率视频编码应用中较为理想的算法 ,块能量搜索算法被用于减少该算法的编码复杂度 .针对固定权值加权块搜索算法的不足之处 ,提出了一种自适应加权块搜索算法 ,在不增加算法复杂度的情况下 ,对不同的被编码序列采用不同的权值表完成加权块能量算法 ;在各种情况下均得到了较理想的编码效果 .

电视跟踪系统误差分析

分析了电视跟踪系统的垂直轴、水平轴、视轴、编码器、电视脱靶量五个误差源产生误差的原因,探讨了误差的取舍方法及相应的计算公式.给出了方位、俯仰误差与系统精度的关系.经实验测试,系统精度满足设计要求,验证了误差分析的正确性.

一种减小语音矢量编码码率的算法

2维PV编码算法是一种将线性预测编码、SOM神经网络2维矢量编码以及Huffman编码相结合的语音信号编码算法。为了在保证译码恢复的语音质量良好的前提下,进一步减小编码的压缩率,以减小语音信号的存储空间,提出一种增加2维PV编码中矢量量化维数的高维PV编码算法。并利用Matlab软件编程进行2维、4维和8维PV算法的语音信号编解码实验。实验结果表明,在保证译码恢复声音质量良好的条件下,增加2维PV编码算法的量化矢量维数,可以减小码率,其中8维PV编码算法的码率最小为5.94 Kb/s,小于采用ADPCM编码算法的波形编码标准G.721的码率32 Kb/s(波形编码的最小码率),甚至小于采用LD-CELP编码算法的混合编码G.728的码率16 Kb/s。文中提出的编码算法在语言压缩编码方面将具有较高的研究价值和很好的应用前景。

多精度反馈编码在并联DC/DC无线通信系统中的应用

提出了一种对误差信息进行多精度反馈编码的方法。该方法通过将主模块的电流基准值的误差信息进行多精度反馈编码后传输到从模块,而主从模块通过误差信息来恢复电流的基准值,实现并联变换器均流。与传统的将主模块电流基准值信息直接进行编码发送到从模块相比,该方法在电流基准信息发生改变时仍然有效。通过对编码区间段进行合理地划分,可以在不增加传输数据量的同时,提高有效数据位的利用率。通过对误差信息多精度反馈编码,可以有效降低无线网络延时对系统的影响,从而进一步提高无线并联系统的开关频率。最后,实验验证了该方法的有效性。

大规模MIMO系统中基于牛顿迭代和超松弛迭代的WWSE预编码算法

在大规模MIMO系统中,将牛顿迭代法用于传统的WWSE预编码算法求逆运算,但是其迭代初始值计算复杂。针对这一问题,提出WWSESOR-NT算法。在SOR算法的基础上提出中间算法,然后与牛顿迭代算法相结合,利用中间算法直接对高阶矩阵的逆进行估算,将得到的结果作为牛顿迭代法的迭代初始值以加快收敛速度。仿真结果显示,与传统牛顿迭代法比较,WWSESOR-NT算法能够以更少的迭代次数和近似相同的复杂度逼近WWSE算法的性能。

基于MIMO系统的预编码设计与应用探讨

多输入多输出系统利用多根发射和接收天线,可以在不增加系统带宽的前提下显著提高无线通信系统的传输速率和链路可靠性,是未来移动通信系统的关键技术之一.为了进一步满足通信的要求,在多输入多输出通信系统中使用预编码技术利用发射端信道状态信息,目的是降低接收端设备的复杂度并消除用户间的干扰.仿真结果表明,在单用户预编码中最小均方误差算法的性能好;多用户预编码中规则化信道反转的性能好,且系统误码率显著降低.

提升高精度图像弱目标视觉质量的高效压缩算法

为了实现对高精度图像进行高效压缩,同时确保重建图像的弱目标区域有较好的保真效果,提出了一种提升弱目标区域质量的基于误差优化编码的高精度图像压缩算法.首先,使用JPEG-LS(joint photographic experts group lossless)压缩算法对图像数据进行压缩,在游程编码过程中自适应地选择需要二次编码的误差数据,并完成了基于视觉质量的非均匀量化;其次,对量化值进行数据分解,去除量化值之间的相关性,并对分解后的数据进行MQ算术编码的熵编码;图像重建时根据量化间隔重建反量化值,并设计了反量化优化和滤波优化过程;最后,将本文算法与JPEG-LS、JPEG2000(joint photographic experts group 2000)算法进行了性能比较,结果表明:本算法能够实现高精度图像数据的高效压缩,且复杂度低,易于硬件实现,虽然引入了误差数据二次优化编码等过程,但增加编码的数据量较小,故与JPEG-LS算法的压缩速度相当,然而比JPEG2000算法的压缩速度提升4.47倍;同时有效减少了常规算法造成的信息损失,重建图像的峰值信噪比与JPEG-LS、JPEG2000相当或略低,但弱目标区域的视觉质量及保真效果更好.

有遮挡人脸识别综述:从子空间回归到深度学习

有遮挡人脸识别是面向现实的人脸识别系统需要重点解决的问题,其困难性主要体现在由遮挡所引发的特征损失、对准误差和局部混叠等方面.该文从鲁棒分类器的设计和鲁棒特征提取两方面回顾了现有的方法.充分利用人脸图像和遮挡自身所固有的结构来表示、抑制或消除遮挡或由遮挡引发的误差是目前设计鲁棒分类器的关键思路.从子空间回归的角度回顾了主流的线性回归分类器处理遮挡问题的一般方法:协同表示、遮挡的字典表示及遮挡字典的学习和压缩技术;从结构化误差编码的角度回顾了基于人脸图像低秩结构的误差编码方法和将遮挡的空间结构嵌入重构误差的编码方法;从噪声抑制和遮挡检测两方面回顾了现有的迭代重权误差编码方法.文中强调特征提取对于解决有遮挡人脸识别问题的重要性,总结了鲁棒特征提取的基本要素,深入分析了以图像梯度方向和韦伯脸为代表的"浅层"特征所引发的零和差异现象、以PCANet为代表的将卷积神经网络与经典的"特征图-模式图-柱状图"特征提取框架相结合的编码原理,以及以DeepID为代表的卷积神经网络所生成的"深度"特征所具有的遮挡不变性及其所蕴含的编码准则.在Extended Yale B、AR和LFW等三个基准数据库上对现有方法的有效性进行了大规模测试,指出了现有方法的适用面及局限性.最后指出了有遮挡人脸识别给计算机视觉带来的挑战、现有方法在优化算法和特征提取方面存在的主要问题以及未来利用卷积神经网络处理遮挡问题需重点考虑的问题.

有遮挡人脸识别方法综述

现实人脸识别系统的图像采集过程中往往存在光照、姿态、遮挡等不确定性因素,传统的人脸识别方法识别效果不佳,有效地处理这些问题提高识别效率仍是人脸识别系统中的难点。回顾了传统的人脸识别的相关方法,重点针对人脸遮挡的处理方法,从遮挡区域如何重构地生成模型,如何检测遮挡位置的判别模型及鲁棒特征提取三个方面进行了详细的综述,比较了各自的优缺点及应用场合,总结分析了目前有遮挡人脸识别存在的问题和未来研究方向。

下行多用户MIMO系统中的低复杂度用户选择

对采用最小均方误差预编码的下行多用户MIMO系统的用户选择问题进行了研究,提出一种低复杂度的用户选择算法。该算法根据贪婪搜索的思想依次选取使最小均方误差最小的用户。仿真结果表明,该算法能达到的和速率与穷举搜索法所能达到的和速率非常接近;与已有的用于迫零预编码系统的用户选择算法相比,该算法的和速率也有一定的提高。

基于SVM的网络文本信息自动分类

介绍基于SVM的网络文本信息自动分类算法,该算法在训练阶段将一个大型数据集分成许多不相交的子集,按批次对各个训练子集中的样本进行训练而得到多个分类器,利用误差纠错输出编码优化分类器,从而减少较深层次训练需要学习的文档。

ON CLASSICAL BCH CODES AND QUANTUM BCH CODES

It is a regular way of constructing quantum error-correcting codes via codes with self-orthogonal property, and whether a classical Bose-Chaudhuri-Hocquenghem (BCH) code is self-orthogonal can be determined by its designed distance. In this paper, we give the sufficient and necessary condition for arbitrary classical BCH codes with self-orthogonal property through algorithms. We also give a better upper bound of the designed distance of a classical narrow-sense BCH code which contains its Euclidean dual. Besides these, we also give one algorithm to compute the dimension of these codes. The complexity of all algorithms is analyzed. Then the results can be applied to construct a series of quantum BCH codes via the famous CSS constructions.

MIMO系统的物理层安全性

针对闭环多输入多输出(MIMO)预编码,分析了符号随机加密特性以及系统的安全容量,针对信道和预编码矩阵估计存在误差的情况,分析给出了窃听者接收信干噪比的上界。仿真分析表明,在同样信噪比下,安全容量随着收发天线数增加而增大,即使窃听者信噪比略好仍然具有无法窃听的安全容量。存在估计误差时,窃听者接收信干噪比降低,且预编码矩阵估计误差对其影响更严重。

Quantum BCH Codes Based on Spectral Techniques

当在量信号处理的时间变量是分离的时， Fouriertransform 在 Galois 域 F_2 上在 n 元组的向量空间存在，它在量信号的调查起一个重要作用。由使用 Fourier 变换，编码理论的量的想法能在与看见那不同的一个背景被描述那远。QuantumBCH 代码能被定义为状态有其量的代码某些指定连续光谱到零的部件平等者和改正错误的能力被数字也描述连续零。而且，译码量代码能与更多的效率幽灵似地被描述。