参数编码算法概述

参数模型已经被证明是一种在低码率下行之有效的音频编码技术。介绍了参数编码的基本方法，分析和比较了参数编码中不同的参数模型和相关的算法，以及参数编码的一些缺陷和以后的发展方向。     

基于参数模型的自适应二进制算术编码算法

为了在视频编码系统中更灵活地运用二进制算术编码,分析了内容自适应二进制算术编码算法的原理和编码流程,针对编码中的模型参数提出了2种不同的参数模型配置:高编码效率参数模型和低复杂度参数模型。低复杂度参数模型与高编码效率参数模型相比,在同等编码质量下可以将运算量降低约30%,存储空间节省87.5%,并结合视频编码中的码率控制机制提出了编码过程中在两种参数模型之间的自适应切换策略,以此来实现熵编码中复杂度和编码效率的折中,以适应不同的应用需求。     

极低速率模型基视频图像编码(英文)

对模型基编码方法进行了综述 ,着重叙述了目前模型基视频图像编码方法所遇到的问题和解决方法 ,其中许多问题都是我们目前正在研究的内容 ,包括 :3D线框模型、人脸检测、人脸纹理编码、运动参数估计和人脸模型参数编码等 .这些问题是模型基方法在实用前必须解决的问题 ,例如 ,如何在一幅图像中检测和定位人脸 ,如何从构成人脸模型的图像中提取参数 ,及如何进行运动参数的压缩等 .采用这种技术 ,讲话人的脸部图像可用一个模型来表示 ,它在各帧之间的运动可以用很少的参数来编码 ,从而在视频会议系统中使用模型基视频图像编码技术可以得到最大的视频图像压缩率     

混沌高效遗传算法在水库含沙量预报中的应用

利用混沌映射的遍历性和实编码遗传算法的全局优化性,通过在遗传进化过程中加入混沌变异操作,在变量的定义域内投放大量的混沌初始群体,在实编码遗传算法进化过程中加入单纯形法学习算子,建立了一种新的混沌高效遗传算法(chaos higher efficient genetic algorithm, CHEGA).应用该法对3个非线性、高维、多峰值测试函数进行了仿真,在收敛速度和全局优化方面好于现有的简单遗传算法和改进的遗传算法.建立了水库含沙量预报模型.并将CHEGA用于求解上述模型的参数优化问题,与实数编码加速遗传算法(RAGA)、二进制加速遗传算法和随机优化算法等方法相比,CHEGA可以遍历到整个区域,较好的保持了种群的多样性,并且精度高、收敛速度快.CHEGA对求解实际水库计算模型的参数优化问题非常有效.     

质子交换膜燃料电池分布参数模型数值仿真研究进展

对比了3类质子交换膜燃料电池数学模型(分布参数模型、集总参数模型和混合参数模型)的特点及应用范围,从相关的守恒方程及数值计算方法、重要参数的数值特征、研究内容、仿真区域和模型验证等方面总结了分布参数模型的研究进展.     

水文模型参数识别算法研究及展望

就国内外水文模型参数识别算法的最新进展做了较为详细的阐述，特别对各种编码的遗传算法、单纯形混合加速遗传算法、模式搜索混合加速遗传算法、模拟退火混合加速遗传算法等现代优化算法在流域水文模型参数识别中的应用进行了研究，并与传统方法进行了比较；通过比较水文模型各参数优选方法的特点，认为混合加速遗传算法SHAGA,HJHAGA是一种较好的方法，具有较高的应用价值；同时对水文模型参数识别算法的发展前景进行了展望.     

非线性半参数模型最小二乘近邻估计

目前对非线性半参数模型的研究尚处于初级阶段,关于非线性半参数模型的计算理论还未见实质性报道.基于非线性半参数模型最小二乘近邻估计,给出了其参数分量和非参数分量估计的构造式,导出了参数分量和非参数分量顾及二次项直接解法的非线性直接解法.基于工程实际中的非线性模型用模拟数据进行计算,证明对于非线性半参数模型最小二乘近邻估计,可采用顾及二次项的直接解法.     

客户驱动的MC广义产品配置模型

文章针对具有模块化特性的大批量定制生产的产品配置问题,提出了一种以客户驱动为基础的扩展虚拟模块的广义产品配置模型。通过客户需求分析建立驱动参数映射模型,结合虚拟模块特性建立广义的客户驱动参数描述格式和模块特性参数开放式柔性编码规则,从而得出量化的数学描述形式,把产品配置问题转变为模块的定量组合优化问题。     

基于实数编码遗传算法的超二次模型参数提取计算

如何从真实景物形状信息中计算出对其几何形状描述的超二次基元模型的参数,是从二维图像或三维数据中进行超二次模型重建的关键,这个过程称为超二次模型的参数提取,也称为超二次拟合计算.由于传统的搜索算法很容易陷入局部最优解,因此,本文将实数编码遗传算法应用于超二次模型的参数提取中,针对不同的遗传算法控制策略、遗传算子等进行了大量的拟合计算数值比较实验.数值实验表明,应用实数编码遗传算法进行超二次模型参数提取计算具有效率高、鲁棒性好、精度高的优点.     

水体富营养化模型比较与关键参数分析

通过分类比较的方法探讨了常用3类富营养化模型的特点,并分析了其中的关键参数.结果表明,单一营养盐负荷模型的主要参数是平均水深、水力停留时间、沉积速率、垂直交换系数.浮游植物与营养盐相关模型主要参数是总磷浓度、总氮浓度、半饱和常数、藻类生长速率.生态动力学模型参数可分为水质参数、物理参数、生物参数和水动力参数.其中水质参数主要有:COD、C、P、N、Chla及各营养盐之间的比例;物理参数有:pH、DO、光照强度和水温;生物参数有:藻类生长速率、呼吸速率和光合作用速率;水动力参数有:沉积速率.前两类模型适用于静态浅水水域,生态动力学模型适用于污染物较为复杂且空间变化较大的水域.结论可作为富营养化模型和参数选择的依据.     

一种结合G.719编解码器的参数立体声音频编解码扩展方法

针对ITU-T G.719全频带音频编码标准尚不支持立体声压缩编码的问题,结合G.719编解码器提出并设计基于离散傅里叶变换（discrete Fourier transform,DFT）的参数立体声音频编解码扩展模块. 输入音频信号进行 DFT变换后在子带内提取相应的空间参数,并将左右声道下混为和声道;解码时,对和声道进行能量补充,分别运用等式法和基于Givens旋转的奇异值分解法（singular value decomposition,SVD）进行解码恢复. 测试结果表明,在G.719中合理设计参数立体声编解码可以获得较好的压缩效果,对于平缓的音乐,等式法比奇异值分解法可解码得到稍高的音质,且复杂度较低;对于变化较快的音乐,奇异值分解法可得到相对较好的音质,但复杂度较高.      

参变概率空间与参变随机过程

本文在[1]的基础上讨论了参变概率空间与参变随机过程的一般概念;证明了参变过程是通常随机过程及多指标过程概念的推广;证明了存在定理。用参变过程概念建立了体系发展的数学模型,并概述了一些实例。     

可变码率压缩和音速、音调调整的音频信号的正弦模型

提出一种用于可变码率音频编码的正弦 噪声(SN)模型．提出了对正弦模型进行本质上的增强．从大、中、小三个前后衔接的尺度上对音频信号进行时域重叠相加(overlap-add)的正弦分析时引入了心理声学模型加权的匹配跟踪算法(matching pursuits algorithm)，将大尺度正弦分析-合成后的余量送入相对小的尺度进行分析，以达到相应的分辨率．这种算法有效的解决了正弦模型固有的预回声效应，提高了重建音频的质量．这一模型适用于可变码率、高保真的音频压缩和发音速度、音调的调整．     

面向实时通信的低延迟高质量音频编码算法

提出了一种新的低延迟高质量音频编码算法,主要面向交互式的实时通信。为了降低编解码算法延迟,采用了相对较短、长度固定的变换窗,从而大幅度地降低了算法延迟。同时,为了在高压缩比下获得高质量的音频,运用修正的离散余弦变换(MDCT)的分析方法,不仅降低了算法复杂度,同时也提高了分析的精确度。算法的提出弥补了传统音频编码算法和语音编码算法的不足,它不仅具有较低的编解码算法延迟,而且在编码效率、音质和算法复杂度等方面,可以与时下的其它高级感知音频编码算法相媲美。     

基于参数化特征造型系统的草图尺寸标注的实现

论述了在参数化特征造型系统中草图元素间的尺寸关系 ,并将其细分为六类 .然后阐述了表示各种类型尺寸标注的诸要素的方法以及尺寸标注的过程 .最后讲述了草图尺寸标注在参数化特征造型系统 EB3D中的实现 .     

分布式多信源音频编码的方法研究

阐述了多信源编码系统结构,分析了分布式多信源音频编码系统结构中的几种音频变换、量化和LDPC编码,总结了分布式多信源音频编码的优点.     

非对称多信源音频编码算法的研究

多信源音频编码是指多个相关音频信源的独立编码和联合解码。它基于分布式信源编码定理,利用信道编码原理和信源之间的相关性实现信源的压缩编码,能在保证输出质量的基础上有效降低编码的复杂度。设计了一种非对称的多信源音频编码算法并进行了分析和仿真。结果表明：该算法编码简单且具有良好的性能。     

集成电路参数成品率的研究

集成电路参数成品率的研究是集成电路可制造性工程和设计研究的重要内容之一。作者首先给出了参数成品率的计算模型;其次讨论了模拟参数成品率的原理和算法;最后给出了参数成品率的优化模型和求解方法。     

带有向量参数的参数线性规划解的连续性

本文证明了参数线性规划P(λ,μ,θ):min{c~T(λ)x|A(μ)x=b(θ),x≥0}当μ,λ不出现,b(θ)=b_1+Fθ,b_1∈R~m,F是m×t矩阵,θ∈R~t时,最优顶点集VS(θ)是下半连续的,还给出了当μ,θ不出现,c(λ)=c_1+Hλ,c_1∈R~n,H为n×r矩阵,λ∈R~r时,最优顶点集VS(λ)下半连续的充分必要条件.