DRM系统信道编码原理及软件实现

首先简要介绍了DRM系统发送端信号处理流程.其次,从能量扩散、比特分配、可删除卷积编码、比特交织、QAM映射五个方面重点阐述了DRM系统信道编码.最后,介绍了DRM信道编码基于PC的软件实现.     

新型数字电视音频编码系统--杜比E

本文介绍了运用在ATSC制式数字电视中的一种新型的音频编码系统--DolbyE.对它的应用范围、特点、以及技术标准逐一介绍,并把它与Dolby Digital做以比较,得出应用它的原因.     

WCDMA中的鉴权和密钥分配机制

为了满足第三代移动通信安全体系的要求,详细讨论了WCDMA系统中的鉴权和密钥分配机制, 从应用的角度分析了具体的算法和参数,如从HE/AuC发送鉴权消息到VLR/SGSN的过程,VLR/SGSN 与MS之间相互鉴权、新加密和完整性密钥的建立过程,重同步过程等。     

车辆的声音识别技术

提出了一种利用车辆运动的声音进行车辆识别的技术.根据车辆声音与语音的形成过程及信号特征的比较,讨论了适用于车辆声音识别技术的识别模型.介绍了车辆声音识别实验装置的结构与实验过程并分析了实验结果.车辆声音识别装置具有体积小、重量轻、造价低、便于设置和可以全天候工作等特点.     

基于人工神经网络的汉语数字语音识别系统

利用改进的有序聚类算法得到解决时间规整问题的新算法,在此基础上建立了基于人工神经网络的普通话数字语音识别系统。对基于人工神经网络的算法和基于动态时间伸缩的算法作比较识别实验,结果表明,基于人工神经网络的语音识别算法的识别性能优于传统的动态时间伸缩算法。     

基于遗传算法的降阶H∞控制器

考虑一类线性时不变连续动态系统,应用遗传算法给出其降阶H∞控制器的设计方法·用线性矩阵不等式给出控制器存在的充要条件,把秩约束作为遗传算法的目标函数,通过对目标函数的全局搜索,得到控制器的最小阶次nk及相应的正定矩阵参数(X,Y),进而设计出降阶H∞控制器·遗传算法采用实数编码,排序选择和最佳个体保存相结合的选择算子,实值中间重组的交叉算子,实值变异的变异算子·仿真结果表明,所提出方法可达到与MATLAB设计的全阶H∞控制器的相同控制效果,且具有阶次低、易于工程实现的特点·     

P3软件在连城电厂项目管理中的应用

概述了当前我国工程项目管理新的特点和利用P3项目管理软件管理工程项目建设的必要性 ,简述了P3软件的主要实用功能和特点 ,重点结合近年参与工程项目建设和应用P3软件的体会 ,阐述了将P3软件应用于工程项目管理的方法。主要内容包括 :工程项目管理的主要内容 ;项目信息编码体系的建立 ;计划的编制及动态跟踪 :成本管理 ;应用成效 :存在的主要问题及思考和建议。     

基于集合和神经网络架构搜索的自动历史拟合方法

由于人工经验选取的局限性,难以获取决定模型重构精度的最优网络参数是目前使用深度学习方法在自动历史拟合中对油藏地质模型进行降维时的难点之一.针对此问题,通过将深度自编码器与粒子群优化算法相互结合实现最佳网络架构的自动搜索,并以此构建一种基于集合数据同化和神经网络架构自动搜索的油藏自动历史拟合方法.分别对一个二维河流相油藏...     

非对称调制下物理层网络编码系统设计及性能分析

对于非对称信道,通信系统两端采用相同调制方式发送信号时会存在误码率高、传输功率浪费等问题.?针对以上问题,设计了基于非对称调制的物理层网络编码方案.?首先给出方案的系统模型并制定中继节点处的解调映射规则;其次对系统在不同功率分配比下展开分析;最后在系统中引入LDPC码作为信道编码,设计相应的译码映射算法.?仿真实验结果...     

新一代通用视频编码标准H.266/VVC:现状与发展

相比于上一代标准,新一代通用视频编码标准(H.266/VVC)在同等质量下能够节省大约50%的码率,且适用于多种多样的视频应用场景。论文从H.266/VVC的关键技术出发,对标准的现状、实现和应用发展进行深入探讨。H.266/VVC沿用既往标准中的双层码流体系和混合编码框架,针对帧内预测、帧间预测、变换、量化、环路滤波等所有主要编码模块进行了技术革新,并为屏幕内容视频等应用提供了高效的专用编码工具。H.266/VVC标准目前已处于实用化阶段,官方参考软件VTM和开源编解码器VVenC/VVdeC是目前最具代表性的软件编解码实现。对H.266/VVC的性能分析可以看出：H.266/VVC针对高分辨率视频取得的编码增益更为突出;主要编码工具对性能的贡献通常以复杂度为代价,但也有部分编码工具在提升编码性能的同时可降低整体编码复杂度。H.266/VVC的硬件实现面临诸多挑战,发展明显滞后于软件实现,现有研究主要集中在对具体编码模块的硬件加速方面。H.266/VVC标准发布之后,下一代视频编码标准的发展目前仍围绕混合编码框架进行探索,聚焦在两大方向：超越VVC的增强压缩关注更为先进的、非神经网络...