基于邻块预测的H.264快速帧内预测模式选择算法

针对Pan提出的快速帧内预测模式选择算法存在侯选模式不够精简,以及仅利用了块内部纹理信息进行侯选模式的预测等不足,提出了一种改进的基于邻块预测的H.264快速帧内预测模式选择算法。改进算法不仅采用块内部纹理信息预测,而且利用帧内相邻已编码块进行空域预测,以得到更加精简的侯选模式,从而减少参与选择的模式数量,提高了编码速度。实验结果表明,与Pan算法和JM全搜索算法相比,该算法在保持较好的编码图像质量的同时,可有效地提高编码速度。     

基于动态补偿神经网络误差修正的广义预测控制

本文采用权值可在线调整的动态补偿神经网络(动态BP网络)对模型预测误差进行拟合,从而显著提高了基于线性模型的非线性广义预测(GPC)的预测精度,增强了算法的鲁棒性。仿真实验证明了该算法的有效。     

一种改进BP网络用于电磁兼容预测

为了更好地对电磁兼容进行预测,提出采用人工神经网络的方法.为了改善BP神经网络的性能,提出如下两步改进:采用剪枝法计算最佳隐层神经元数目,同时采用共轭梯度-LM算法计算网络权值.以平行线间电磁耦合干扰为具体算例,证明本文算法的预测结果的均方误差仅有10-11数量级.说明,本文算法有效.     

基于遗传算法和BP算法的混合算法

结合神经网络的优化问题,提出一种新的混合算法.该算法是在遗传操作中嵌入BP算子,有效地结合了遗传算法全局寻优与BP算法快速收敛的特点,同时采用二进制编码和实数编码将神经网络的结构与权值混合编码到串中,实现了结构与权值的同步优化.仿真结果表明,新算法既能够快速地收敛到全局最优解,又能够在简化网络结构复杂度的同时得到网络权值的最佳逼近.     

基于QPSO-RBF神经网络的交通流量预测方法

提出一种粒子群优化神经网络的预测方法,首先基于改进的量子行为粒子群算法对神经网络进行训练,以保证各权值和阈值能得到最优解,同时对训练样本进行了基于聚类算法的优选.最后进行了仿真验证,证明本文方法用于短时交通流量预测可以获得较高的精度并且误差稳定,为交通流量预测的实际应用提供了一种参考.     

多扫描双向参考的快速帧内预测算法

为了进一步提高帧内预测算法的编码性能,提出了一种多扫描双向参考的快速帧内预测算法.首先通过边缘相关性选取最优的扫描模式,并通过预处理缩减单向参考预测模式的数量,然后以哈达马变换比为权重确定双向参考的预测模式,最后利用简化的率失真模型确定最终的预测模式,并用这些预测模式进行编码,大幅度提高了编码性能.仿真结果表明,与双扫描双向参考帧内预测算法相比,该算法在大幅度减少编码时间的情况下,不但使输出码率降低了2.74%,而且使重建图像的平均峰值信噪比提高了0.13dB.     

基于层间预测的空间可扩展帧内编码算法

利用空间可扩展编码中的层间预测技术,提出了一种基于层间预测的空间可扩展帧内编码算法.对于空间基本层上的图像宏块,采用与H.264/AVC标准兼容的帧内编码方法进行编码.对于空间增强层上的图像宏块,除了本层中的邻块数据之外,进一步利用基本层上的对应宏块数据对其进行帧内预测编码.特别是在无法获取本层邻块数据的情况下,使用基本层上的对应宏块数据作为扩展数据源来预测编码,以提高编码效率.实验结果表明,与传统的单层帧内预测算法相比,本算法提高了增强层编码的信噪比,同时编码码率和计算复杂度基本不变.     

基于动态神经网络的系统边际电价预测

在分析系统边际电价(SMP)特点的基础上,确定了预测系统边际价格的主要依据为电力负荷、历史上对应时刻的SMP以及当天的SMP趋势.将电价看作是电力市场动态运行的结果,采用动态神经网络预测电价.由于动态神经网络结构及权值确定困难,采用二进制与实数编码相结合的联合编码,用遗传算法优化得到神经网络结构及对应权值.利用某电力市场的历史数据对该模型进行验证,结果表明该方法所建立的预测模型具有较高的预测精度.     

基于神经网络的短期电力负荷预测

采用神经网络方案来进行短期电力负荷预测，探讨了负荷模型分类模，对应用于实际的神经网络算法进行了具体处理，如数据的归一化问题，网络权值与阈值的初始值选定，训练样本的选择策略等。     

基于数据压缩的无线传感器网络节能方法

针对能量效率问题,提出了预测编码精简算法.由于信源数据之间存在时间相关性,本算法对信源数据进行有效估计,去除信源数据之间的冗余信息,实现了信源数据的压缩.算法可以根据工程需要,设定预测阶数及编码结果的比特数,选取线性的量化方法,使算法实现简单.选取两个传感器节点为实验对象,分别下载原始程序和预测编码精简算法的程序,实验结果表明,虽然数据预处理及预测编码精简算法引入少量的空间和时间开销,但是在保证数据精度的前提下,预测编码精简算法达到了节省能量的目的.     

HEVC帧间编码的快速CU尺寸和PU模式决策算法

为了进一步降低高效视频编码(HEVC)帧间编码的复杂度,提出一种快速的编码单元(CU)尺寸和预测单元(PU)模式决策算法.首先,利用SKIP和平均运动矢量提前结束CU分割过程.其次,根据统计的阈值,实现概率较小的PU模式计算过程的跳过.算法在随机方向(RA)和低延时(LD)配置下,编码时间分别平均降低42.2%和36.3%,造成的BDBR(bjentegaard delta bitrate)损失仅为0.624%和0.264%.实验结果表明:CU尺寸和PU模式决策算法在编码质量基本不变的前提下,能正确地决策出最佳CU尺寸和PU模式,有效地提高HEVC的编码效率.     

H.264中SKIP和帧内模式的快速判断算法

H.264/AVC采用多种编码模式取得了很高的编码效率,同时也带来了极高的运算复杂度。为了克服模式选择运算量大的困难,提出了一种低复杂度的,结合SKIP快速判断并提前退出和选择性帧内预测编码的快速模式选择算法。这种算法可以在不明显降低编码效率的基础上,显著加快编码速度。实验结果表明,该算法平均节约了16.4%的编码时间,码率降低了0.72%,PSNR降低了0.05 dB。同时,这种算法还可以结合不同的快速模式选择算法,具有一定的通用性。     

采用已编码信息的HEVC帧间快速模式决策算法

针对高效率视频编码(HEVC)帧间预测高额的计算复杂度,提出一种利用已编码块的相关信息进行快速帧间预测的算法.首先,在每个深度级上,利用当前编码单元联合其时空上最近的所有已编码单元的运动矢量(MV)长度,提前决定2N×2N的预测单元(PU)分割尺寸.其次,利用当前深度层获得的率失真代价(RDcost),结合离线统计出设置的阈值,终止满足条件的编码单元的进一步分割进程.实验结果表明:文中算法可以节省37.8%的编码时间,并取得与原始算法几乎相同的率失真性能.     

工业设备远程监控中的数据压缩研究

针对大型工业翻车机设备远程监控系统中实时数据传输效率的问题,提出了一种对字符数据和图像采用改进的LZW算法压缩、对时间属性采用时间预测压缩算法进行压缩的方法。其中,改进的LZW算法主要是对构造的字符编码表的长度进行动态分配,并建立父亲指针索引和HASH索引;而时间预测编码压缩方法主要是对时间属性数值进行了压缩。最后采用检验数据压缩性能的指标,通过实例验证改进的LZW算法的数据压缩效果。实验结果表明,改进的LZW算法较WINRAR压缩方法具有较好的数据压缩效果。     

实时视频编码中的低复杂度码率控制算法设计

针对H.264原有码率控制提案中的不足,并考虑到H.264实时编码对编码效率的要求,设计了低复杂度的宏块层码率控制方案.对于图像复杂度的预测,充分挖掘图像的时空相关性,结合运动矢量对MAD进行预测,将G012的MAD预测算法中线性回归的算法复杂度降低为加权平均的算法复杂度.对于率失真模型,采用运算复杂度低的线性拟合代替G0l2算法中的二次拟合,并结合SSIM讨论了这种简化的可能性.针对运动量大的图像编码后PsNR的波动问题,对GOP层初始QP确定和P帧比特分配进行了改进,并充分利用已编码单元信息对当前量化参数进行调整,有效的控制码率.实验证明,改进后的算法对平稳输出序列的PSNR波动和降低运算复杂度有比较好的效果.     

An improved intra-prediction algorithm for H.264

H.264 improves the coding efficiency by adopting rate distortion optimization (RDO); however,it yields high computa-tional complexity. In order to reduce the intra-frame coding time,a fast and effective intra-prediction mode selection algorithm is proposed. The minimum sum of absolute differences between sub-block and its marginal weighted-pixels are used for selecting the candidates of prediction modes to speed up the intra-prediction process with an early termination criterion. Experimental results show that the proposed method can reduce the encoding time by more than 63% comparing with JM (Joint Model) software and is better than the previous algorithms,with negligible loss of coding performance.     

双策略高效视频编码帧间模式快速决策算法

为了减少编码复杂度,提出针对编码单元(CU)级和预测单元(PU)级的帧间快速算法.首先,利用当前编码块的3个空间邻近已编码块的深度信息,提前跳过某些CU的编码模式的检测.其次,利用当前编码块执行完Inter_2N×2N模式后,得出的残差块的纹理信息跳过某些PU的编码模式检测.实验结果表明:文中算法可以节省45.03%的编码时间;BD-BR(bjøntegaard delta bit rate)造成1.49%的损失;算法能够很大程度节省编码时间;引入的率失真性能损失忽略不计.     

无线视频传输系统在消防灭火中的应用研究

由于受无线信道带宽的限制,现有编码技术不能很好的实现实时传输。在分析现有编码方式的基础上,提出了一种基于信道质量的小波变换分级编码算法。该方法通过实时监测信道质量,采用小波变换的分级编码技术进行视频编码,在传输时自适应的改变视频传输编码层,实验表明该算法能够满足实时视频传输的需要。     

基于LDPC的分布式信源编码算法

分布式信源编码是一种新的编码方式,它实现相关信源的独立编码和联合解码。在保证解码输出质量的基础上有效降低信源编码复杂度。本文提出了一种基于LDPC的分布式信源编码算法,该算法针对高斯信源,基于陪集分割原理,采用LDPC码来实现。实验结果表明：相对于采用网格码和Turbo码实现的分布式信源编码,该算法直观简单且更具良好的性能。