面向嵌入式系统的音视频解码与同步播放实现

基于ARM嵌入式系统设计并实现了MPEG-2 TS流的音视频解码和同步播放系统.在该系统中,由于ARM处理器内嵌了硬件视频解码器,为充分利用该资源,采用硬件MFC(multi-format codec)解码器对视频数据进行解码,同时采用开源的Mad(libmad)库对音频数据进行解码.进一步利用V4L2(Video for Linux 2)驱动接口和ALSA(advanced Linux sound architecture)库实现视频和音频的播放.由于视频帧播放周期和硬件处理时延不一致,系统对音视频数据操作存在时间差,从而造成音视频播放不同步.于是采用将视频播放同步到音频播放流的方法实现音视频的播放同步.测试结果表明,设计的音视频解码和同步播放系统可以实现对音视频数据进行解码与同步播放.     

基于循环神经网络的汉语语言模型并行优化算法

计算复杂度高导致循环神经网络语言模型训练效率很低,是影响实际应用的一个
瓶颈. 针对这个问题,提出一种基于批处理(mini-batch) 的并行优化训练算法. 该算法利用
GPU 的强大计算能力来提高网络训练时的矩阵及向量运算速度,优化后的网络能同时并行处
理多个数据流即训练多个句子样本,加速训练过程. 实验表明,优化算法有效提升了RNN 语
言模型训练速率,且模型性能下降极少,并在实际汉语语音识别系统中得到了验证.     

一种基于AT89S52单片机的红外遥控发射码解码技术

红外遥控技术被广泛的应用于各种电子产品中,以HT-12C芯片为例,提出一种采用AT89S52单片机对红外遥控发射码进行解码的技术,该解码技术简易可行,稳定性高,可移植性强,已成功应用于多个智能控制系统.     

一种基于确定性网络编码的P2P文件分发机制

提出了一种新的基于确定性网络编码的P2P 文件分发模型—DLNCCD. 该模型采用确定性编码方法,并将该编码方法应用在特殊的多播网络Uniform Network 上,在保证达到最大的网络编码增益的同时降低了编码解码的复杂度. 仿真表明：与传统的文件分发系统BT 相比,以该模型为基础建立的文件分发系统总的分发时间降
低了10%15%, 系统的吞吐量提高了17%21%, 平均下载时间约减少了20%, 有效地提高了文件分发系统的性能.     

基于信道软输出及信源参数相关性的联合语音解码

提出一种基于接收端的联合语音解码算法,根据信道或信道解码提供的参数软输出值,以及语音编码参数的冗余量计算接收参数的后验概率;利用后验概率基于MAP或MS准则进行参数估计,最佳估计值进行语音解码.仿真中采用G.711和GSM EFR两种语音编码标准,结果表明联合解码算法显著提高了解码语音信噪比.     

基于小波变换的模糊神经网络短期负荷预测方法

为了解决传统神经网络的预测精度取决于输入变量和测试样本的缺陷,采用二阶Daubechies小波作为母小波,通过离散小波变换和逆变换的多分辨率把负荷序列分解为4个小波分量,不但把握了负荷序列的规律性,而且减轻了神经网络的学习压力.采用自适应遗传算法对模糊规则和权重进行修正,优化模糊神经网络,提出GNN-W-GAF模型.该模型既发挥了模糊算法的特点,又使得各种知识点在神经网络中相互融合,避免了初始值设定的随意性.仿真结果表明,该方法能显著提高预测精度和预测性能.     

基于改进的GAC模型的图像分割

利用各向同性非线性扩散的图像滤波,并改进了Li Chunming提出的GAC模型中的边缘函数和Heaviside函数,减少图像弱边缘泄露现象.采用改进后的GAC模型对肺部的CT图片,脑部的MR图片和脊椎的CT图像进行分割,取得了较好的分割效果.     

高压功率VDMOST的SPICE直流模型

基于高压VDMOST的物理机理和特殊结构,详细分析、推导了漂移区电阻、埋层电阻、内部节点电压及内部耗尽层宽度随外加偏压变化而变化的情形;采用数值计算的方法,建立了较精确的高压六角型VDMOST三维物理模型,进而提出了VDMOST的直流(DC)等效电路模型.该模型由level3 NMOS管、控制源、电容等元件组成,较准确地模拟了高压器件的特性.与以往文献的结果相比,该模型物理概念清晰,准确性高,避免过多工艺参数引入的同时,简化了等效电路.将该模型嵌入SPICE进行仿真,得到了全电压范围内连续的I-V特性曲线,与实际测试结果相比,误差接近5%.     

三阶隐马氏模型算法及其与一阶隐马氏模型的关系

为了考虑更多的统计特征,提出了一类三阶隐马氏模型,其中状态转移和输出观测同时取决于当前状态和前面两个状态. 研究和推导了这类三阶隐马氏模型中估值问题的向前－向后算法、解码问题的Viterbi算法和学习问题的Baum-Welch算法. 对此类三阶隐马氏模型,构造了一个与之等价的一阶隐马氏模型,提出并证明了它们的等价性定理. 研究结果丰富了隐马氏模型的算法理论,可为一些实际应用提供更好的方法.     

应用段固定折叠计数器的低功耗测试方案

提出了一种低功耗的测试模式生成方法,采用段固定折叠计数器将确定的测试立方集嵌入片上生成的测试模式序列中. 该测试模式生成器需要依赖随机访问扫描体系结构,测试时新的测试模式可直接载入扫描单元而不需要经过扫描移位. 基于ISCAS-89基准电路的实验表明,该文提出的方案可以有效降低测试数据量、测试应用时间和测试功耗.     

HDTV解码中的无损存储压缩及高效帧存结构

提出一种用于视频解码器的无损帧重压缩方法以及参考帧存储的高效地址映射方式,可以减少解码器核心部分对外部存储器访问的读写以及行激活操作次数,并将提出的方法集成到采用MPEG-2标准的高清视频解码器中进行验证.与传统的解码器相比,在视频质量无损失且运动补偿部分读取的数据量不增加的前提下,采用本方法的解码器写入片外存储器的数据量可以减少50%左右.同时,采用将相邻的10个宏块的亮度和色度数据都存储在存储空间同一行的地址映射方法,视频解码过程中对片外存储器访问需要的逻辑换行次数可降低到传统线性存储方法的近5%.     

一种基于向量差的粒子群优化模型

针对传统粒子群优化技术存在易陷入局部最优解而导致的收敛速度变慢、多样性差的缺点,对参数设置进行研究,并提出一种基于向量差的粒子群优化模型,将2个随机选择的不同向量差加权到粒子速度更新公式中,能够使粒子摆脱局部最小值而向全局搜索.经对几个典型函数的测试,表明该模型效果较好.     

基于深度学习的金融文书摘要自动生成研究与实现

金融文书的自然语言处理是目前金融科技领域的研究热点,相关研究大多数着眼于传统的分词和基于机器学习的语义场景分析这种有监督的学习方法,难以满足当前金融监管行业快速处理金融文本的需求。针对这一问题,本文构建了一个基于多层LSTM的中文金融文书摘要自动生成算法框架,通过Seq2Seq模型,基于注意力机制的强化学习框架,发现最优策略,对文本进行编码、解码,从LSTM编码器中抽取文本序列并输出摘要。实验结果表明,多层LSTM结构相比传统RNN的ROUGE值更高,具有较好的学习能力。     

飞机环控/发动机系统多目标优化

提出一种改进的多目标粒子群优化算法,应用于飞机环控/发动机系统的综合优化. 将不同飞行阶段系统总熵产最小视为不同的目标函数,建立了多目标优化模型. 进而在基本多目标粒子群优化算法基础上,引入跳转操作、族群概念和一种全局最优位置分配方法,提出了一种改进算法,测试结果表明该算法性能良好. 采用该算法对多目标优化模型进行计算,得到收敛且分布均匀的非劣最优解集,为飞机系统综合优化提供一种新思路.     

基于迭代结构和MS估计的信源信道联合解码

利用信源参数的非等概分布和时间相关性,以及软输入软输出信道解码提供的接收参数似然信息,提出了基于递归结构的联合信源信道解码算法.该算法由基于MS估计的软输入信源解码和基于迭代结构的维特比信道解码两部分组成.仿真实验表明对于具有时间相关性的高斯信源和加性高斯白噪声信道,与信源信道独立解码相比,联合算法得到的参数信噪比提高了近10 dB,有效提高了接收系统性能.     

MIMO OFDM系统时变信道估计及最优导频分布

基于分段线性模型,提出了一种利用导频序列的信道估计算法.该算法首先利用导频序列估计出当前OFDM符号间隔内信道线性变化的斜率和中间时刻信道的冲激响应值,然后根据线性模型利用估计出的参数得到当前符号间隔内所有时刻上的信道冲激响应.此外,还研究了所提算法中的导频分布问题.可以证明,在快时变环境下,分组且每组等间隔分布于频域上的导频序列有着更好的系统性能.仿真结果表明了所提算法在时变环境下的有效性和采用等间隔分组导频序列的优越性.     

面向数字电路测试生成的智能方法研究

提出一种蚁群算法和粒子群算法相结合的方法(ACA-PSO),将该算法引入数字电路测试生成当中。为了有效提高故障覆盖率和缩小测试生成时间,首先将蚁群算法的信息素更新机制进行改进,使其免于陷入局部最优,提高了故障的覆盖率,其次又对粒子群算法的参数进行了改进,使其具有较好的收敛性,得到较短的测试时间,该算法采用数字电路固定型故障模型来验证。将两种算法结合取长补短,实验结果表明,测试时间和故障覆盖率都得到了提高。     

电流模电路的小波神经网络测试研究

提出一种基于多尺度小波分解及神经网络映射归纳的测试电流模电路故障缺陷的方法.针对CMOS器件典型故障建立了测试所需的故障模型,给电路节点加入故障模型进行故障响应测试.对故障信号进行时域采样,采用小波多尺度分解对故障相应信号进行频域多尺度分解,然后将处理数据作为神经网络训练样本,对各类缺陷响应结果进行分类、识别,最后根据可接受偏差范围确定信号为故障或非故障.给出了6类故障的故障覆盖率测试结果.     

分布式数据库管理系统中的RNN方法

分布式数据库的设计需要分布式环境来进行子数据库设计,并在该环境中对数据库进行分段.总结了数据库分段方法的不同技术,研究了用随机神经元网络(RNN)方法进行数据自动分段选择操作,并设计了两种非线性算法,取得了令人满意的结果.     

基于纠错编码的图像水印算法

本文提出了一个基于纠错编码的图像水印算法，在嵌入水印时先将水印信息进行纠错编码再嵌入到图像中，在提取水印时对恢复出的水印信息进行纠错解码，实验结果表明，该算法比未采用纠错编码的同一水印算法具有更好的稳健性能。