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1.
针对3D-HEVC的多视点视频加深度图的编码格式和四叉树编码结构所带来的编码复杂度问题,提出了一种深度图像快速帧内预测模式选择算法。首先,从深度视频序列中以最优的深度图最大编码单元(largest coding unit,LCU)划分深度为标签获取训练集;其次,构建了适用于LCU的Cu深度快速选择卷积神经网络(fast selecting Cu’s depth-convolutionalneural network,FSCD-CNN);最后,对深度图LCU进行划分深度预测,跳过部分编码模式决策,实现最佳LCU划分。实验结果表明,与相关文献对比,所提算法在保持了编码性能的同时平均减少了15%的编码时间,实验验证了其有效性和可靠性。  相似文献   
2.
赵壮志  侯嘉 《科学技术与工程》2021,21(32):13753-13757
为了提高多输入多输出(MIMO)系统中并行干扰消除(PIC)算法的检测性能并降低其计算复杂度,本文通过融入串行干扰消除(SIC)思想提出了一种串/并混合(HIC)的信号检测算法。该算法首先通过优化PIC中不同子检测过程的共同成分来降低计算复杂度,然后将子检测的估计结果代入后续子检测中实现串/并混合来提升检测性能。仿真结果表明,所提算法在4-QAM调制的 MIMO系统中,误比特率为 时较传统PIC算法有大约1.2 dB的性能提升,而复数乘法次数大约为传统PIC算法的28%。  相似文献   
3.
研究非单调线性互补问题的宽邻域不可行内点算法.为减小算法的理论复杂度,通过两个牛顿方程分别计算两个搜索方向,再通过这两个搜索方向的凸组合,获得该算法的搜索方向.通过分析,该算法的复杂度与当前最好的宽邻域不可行算法的复杂度一致.  相似文献   
4.
5.
为了满足5G新无线对标准低密度奇偶校验(low-density parity-check,LDPC)码纠错译码器的要求,提出一种基于归一化最小和算法的单最小值算法。利用一次绝对最小值计算和近似第二最小值代替两次最小值计算,减少译码器的运算复杂度。通过密度进化理论计算归一化因子α,利用加权平均修正出最优的α值提前存储,可以在不消耗额外计算资源的前提下改善由于使用单最小值而损失的性能。提出一种分层译码器结构,利用值重用技术实现减少内存和计算资源消耗。仿真结果证明,在比特错误率(bit error ratio,BER)为10-5时,所提算法比现有的单最小值算法有大约0.2dB的增益,也比传统归一化最小和算法拥有更好的译码性能和收敛速度。  相似文献   
6.
针对现有聚类分析算法对平面空间时空轨迹进行聚类的不足,提出了基于区域的快速聚类方法。借助先验知识确定输入参数,使用符合现实情况的切比雪夫距离或曼哈顿距离度量点间距离以划分聚类簇,区分人的各个常驻地点;使用区域叠加的概念度量点的密度,确定簇的质心以获得每个常驻地点的中心坐标;在保证算法复杂度的前提下确定簇的边缘点,标注人在每个常驻地点的活动范围。相比现有算法,该算法更适用于时空轨迹数据分析。  相似文献   
7.
微波加热在工业领域中广泛应用,利用超声波测温对其温度场重建可以实时监控设备内部温度,重建算法是实现温度场重建的关键。经典的重建算法为最小二乘法,其在重建过程中为保证结果唯一性,要求有效声波路径数大于区域划分数,重建结果的边界处会出现温度信息缺失。优化声波换能器安装位置,减少待测区域边界位置信息损失,提出基于Reflected Sigmoid径向基函数重建温度场算法,结合病态矩阵广义逆矩阵求解,可有效避免子区域划分条件限制,弥补了经典算法的缺陷。通过仿真实验及对比,所提算法可降低5%的误差。  相似文献   
8.
替代数据法是非线性系统分析的一种有效方法. 该方法不能直接判断信号是否处于混沌状态,而是基于排除法思路,提高混沌识别的置信度. 文中引入一种针对类周期信号混沌识别的伪周期替代数据法,在数值实验中发现了该算法的3个缺陷:一是相空间重构在实际信号分析中效果不佳;二是替代数据直线化;三是检验统计量容错性较差. 针对这些问题分别提出了改进方法. 使用改进算法对不同类别信号(包括由Logistic模型产生的周期信号和混沌信号以及其它典型混沌信号等)进行数据实验. 发现所有混沌信号在各噪声半径下的复杂度都呈线性增长趋势;而周期信号在噪声半径小于0.1时,复杂度的取值保持平稳,噪声半径大于0.1时,复杂度取值开始单调增长. 对数据实验的结果分析表明:在各噪声半径下复杂度的线性增长趋势是混沌信号的共同特征,可作为一种有效的图形化混沌判据.  相似文献   
9.
微吧是微博平台的贴吧,具有良好的话题主题性,为更好地进行话题流行度预测研究,对电影吧作为研究对象,建立复杂网络模型,并设计自适应差分进化算法对网络进行训练。在算法参数的设计中,通过对算法复杂度边界的推导得到最优参数。对比实验表明,较于神经网络该模型结构更加灵活,较于拟合模型该模型能够对话题特性进行更为全面的描述,并且在话题流行度的预测中具有更高的准确度和稳定性。  相似文献   
10.
密钥流序列的随机性检测和稳定性度量的两项重要指标:线性复杂度与k-错线性复杂度,对密钥流序列密码强度的研究具有极其重要的意义。分析讨论汉明重量最小的错误序列是计算给定k-错线性复杂度条件下所对应的原序列个数的一个有效方法。使用该方法,分别给出了5-错线性复杂度等于2n-3+x,2n-2-2n-m以及2n-1-2n-3时,周期和线性复杂度均等于2n的原序列s(n)的计数公式,并通过计算机编程进行了验证。  相似文献   
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