逻辑型的二维自适应DPCM图象编码

提出一种逻辑型的自适应ＤＰＣＭ预测器．用周围象素亮度差的平均值作参考，将邻近象素亮度的差值表示为二进制码，再用逻辑运算单元选择适当的预测器，从而有效地提高了图象编码的速率．     

基于JPEG2000低内存低复杂度的图像编码算法

针对JPEG2000内存需求大、计算复杂度高等问题，提出了用提升格式实现的基于行的小波变换方法．以累进方式完成列向的小波变换，可在不影响变换结果的前提下降低对存储容量的需求；同时利用提升格式的特点，进一步节省内存和加快计算速度．针对EBCOT算法3个通道编码、三次扫描操作浪费大量运算时间的情况，应用一次扫描完成3个通道编码操作的算法对其进行改进，不用重复形成上下文，大大减少了运算时间，并保持了JPEG2000的优异性能．     

千兆以太网1000BASE-T收发器物理编码子层系统及芯片设计

提出了一种优化而可行的系统结构,并以硬件实现了千兆以太网物理编码子层.该系统主要电路模块包括:递归式系统卷积码和网格编码器,以达到约6 dB的编码增益;优化的逻辑电路,以实现符号映射,替代了约6 KB的ROM;并行搜索阵列电路,以实现物理编码子层的训练.仿真及FPGA验证结果表明,该系统的关键路径时延小于7 ns,符合802.3标准.     

改进GA算法的电力系统机组优化组合研究

提出了一种新的基于实数和二进制数统一编码的改进遗传算法.把机组组合问题分解为两个优化子问题,分别对其优化.应用实数编码来模拟功率并用实数遗传算法解决负荷经济分配问题,同时结合二进制编码模拟机组启停状态,解决了机组优化组合的0-1混合整数非线性规划问题.本算法运用到模拟10台机组的优化组合研究中,取得了很好的效果.     

利用非最大纠缠态的量子信息隐藏方案

为保证信息安全,提出了一种利用非最大纠缠态的量子信息隐藏方案.该方案建立在双粒子量子系统纠缠态的非定域性质的基础上,信息被编码于双粒子系统的整体态,然后,这两个粒子分配给两个人,他们只允许做定域操作而且彼此之间只能交换经典信息.这样,信息就被隐藏起来.相对于使用最大纠缠态的方案,该方案更容易实现.研究结果证明:该方案可以被用于网络上保存秘密信息.     

空间相关莱斯快衰落信道下的MIMO系统性能

考虑到多输入多输出（MIMO）系统的收发分集优势和空间相关莱斯快衰落信道的普遍性，根据多变量统计学理论，推导出了MIMO系统在空间相关莱斯快衰落信道下平均成对差错概率上界的闭合表达式，发现随着信道空间相关性的增强或者莱斯分量的下降，系统误码性能呈下降趋势，最后通过仿真实验验证了理论推导的正确性．     

语音矢量量化全局最优问题的研究

为提高运算速度和识别率,采用编码器扰动在线简化算法解决矢量量化编码时“全局”最优问题.这种算法无需计算扰动前后的目标函数差(ΔE).扰动是全局且永远被接受,在一个温度下无需进行多次扰动以达到热平衡,而且随着码本容量(M)的增加,计算时间要大大缩短,该算法提高了运算速度和识别率,能较好地解决了矢量量化陷入局部最小点问题.     

一种快速的H.264帧间模式选择算法

提出了一种新的快速帧间模式选择方法,该方法利用模式预截断和精确的大小模式判决等算法,快速地选出最优的模式.实验表明,该算法比全搜索算法和快速多块运动估计算法(FMBME)分别节省了80%和45%的运算量,而峰值信噪比(PSNR)和比特率性能几乎无下降.在对运动较小的序列编码时,该算法比大小模式分离算法节省了75%的运算量,同时PSNR提高了0.06 dB,比特率节省了3.7%.     

多级矢量量化中的码本共享

为了解决语音参数编码算法中多级矢量量化中码本尺寸过大,存储量过大,导致搜索复杂度大的问题,提出了多级矢量量化中的码本共享的迭代算法。该算法基于多级矢量量化中各级待量化码矢之间的相似性,采用模拟退火算法,通过迭代得出共享变换系数。在1.2 kb/s的正弦激励线性预测声码器中,采用该算法对线谱对参数进行多级矢量量化。测试结果表明:在共享级别选择恰当时,可降低存储量20%,同时重建语音谱失真损失约为0.02 dB,可见该算法可以有效降低码本容量,同时对语音质量影响极小。     

基于遗传算法的多用户OFDM比特加载

根据最小发送功率准则,针对多用户OFDM系统,提出了基于遗传算法的自适应比特加载解决方案.采用的矩阵编码方法直观、简单,具有并行性运算特性.通过交叉和变异让搜索跳离局部极值的陷阱,搜索到全局最优解.仿真结果表明,在给定的误比特率下,遗传算法与等比特分配方案相比可节省功率5~6 dB,与multiuser adaptive OFDM(MAO)方法相比仅相差1 dB,同时遗传算法的并行性使得节省了运算时间,提高了运算效率.