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神经网络已显示出对实时数据处理系统的重要性。本文介绍使用神经网络的自适应图象编码系统。系统设计以系统适应性是其效率和效能的关键这一事实为基础。建议用合成源数据模型作为图象数据的数学模型。以合成源模型为基础,编码系统首先对图象数据分类,然后用专用方案变换和编码数据类型。为用纹理分类的图象数据分类,推荐利用经验和透视的可靠的学习神经网络模型——LEP。开发了与两层线性-前馈网络特征值有关的按递降次序排列的学习Karhunen-Loeve(K-L)变换基方案。这两个学习机构用作为编码系统的基本部分,能大大提高系统的适应性。试验结果表明压缩后高质量图象的位比率低到0.1767位/象素。 相似文献
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本文以离散余统变换的快速蝶形算法为基础,给出了ＤＣＴ变换系统的一种计思想,并对实现图象数字信号的ＤＣＴ编码进行了实验研究,此项研究对提高数字通信系统的抗干扰性及传儿率有一定价值,并进一步进行图象信号的帧同编码和运动补偿编码打下基础。 相似文献
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在分析LSP参数降维量化可行性的基础上,设计预处理机制实现了一种无码书LSP参数降维格型矢量量化算法,并提出了两个不同量化速率的VQ方案与MELP算法进行了对比。在24 bit/frame的实验方案中,组合4合成语音的PESQ均分超过了2.5,在无码书的条件下接近MELP有码书MSVQ的性能,可以满足低速率语音编码的音质要求并降低系统对空间复杂度和计算复杂度的需求。 相似文献
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在数字语音通信中,极低速率语音编码有着广泛的应用前景,是声码器研究中的重要课题。本文提出了一种高质量的极低比特率声码器,这种声码器利用了矢量量化,马尔可夫链等技术,对经过线性预测分析后得到的语音参数进行压缩。计算机模拟结果证明所提出的极低比特率编码系统是成功的,其合成语音达到了较高的自然度和可懂度。 相似文献
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高效的运动估计算法是实时视频编解码技术的研究重点。为降低视频编码中运动估计的高计算复杂度问题,提出了基于上下文的快速自适应运动估计算法。该算法在运动估计过程中引入了次最佳匹配点,并且使用了一种基于平行四边形模式的方向性搜索策略。该算法的基本思想是:在块运动矢量估计过程中,利用前面搜索步中得到的块运动矢量及次最佳匹配点与最佳匹配点之间的位置关系,自适应选择一种平行四边形搜索模式,并确定下一步搜索的方向,进行更精确运动矢量的搜索。实验结果表明,该算法有效降低了视频压缩编码中运动估计的运算复杂度。 相似文献
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基于模糊C-划分和3D小波变换的视频编码方法 总被引：1，自引：0，他引：1
在传统矢量量化的基础上,引入噪声模型的影响,结合模糊数学理论,提出了一种基于模糊C-划分的混合噪声模型的矢量量化方法,并将其应用到视频编码中。文中视频编码方法采用了运动补偿与3D小波变换相结合。主要对基于模糊C-划分的混合噪声模型的矢量量化进行了分析。实验结果表明,该方法在视频压缩中具有良好的效果。 相似文献
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ADPCM(自适应差分脉冲编码调制)是八十年代发展并完善的一种新型低速率语音编码技术.本文介绍了采用MC145532芯片实现单路ADPCM的简捷方法,对于数字卫星通信、数字微波通信以及数字无绳电话系统,具有一定的参考价值. 相似文献
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作为全数字发信机系统中广泛应用的一种脉冲编码技术,Delta-Sigma调制(Delta-Sigma Modulation, DSM)通过增加量化电平,能够实现调制性能的提升。但限于全数字发信机系统开关功放的具体结构,多电平DSM序列无法直接驱动后级功放电路。在传统3电平DSM基础上,通过引入面积等效原理和非均匀量化技术,提出了适用于开关功放的一种新的脉冲编码策略。理论分析和仿真结果表明,相比常规2电平DSM序列,采用该策略获得的调制脉冲序列具有更优的带内SNR和编码效率性能。 相似文献
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吴成禧 《国防科技大学学报》1982,(1):89-104
本文讨论了HO-DPCM(Higb Order-DPCM)编码对彩色复合电视信号的预测和量化问题。分析了线性预测回路和量化误差反馈回路的级联系统与DPCM 系统之间的等效性。为了提高零频和彩色付载频的预测精度,提出了对复合彩色电视图象HO-DPCM 编码器的预测回路和量化器的量化特性的设计原则。 相似文献
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