一种600bps极低速率语音编码算法

该文针对抗干扰通信中对低速率语音编码算法的应用需求,提出了一种600bps极低速率语音编码算法,采用6帧超帧结构,超帧中包括2个基本帧与4个插值帧。插值帧的线性预测(LPC)参数采用基于闭环最优一阶线性预测的4阶段残差矩阵量化;在解码端,提出了闭环的激励脉冲幅度估计方法,提高了合成语音的自然度与鼻音音节的清晰度。该算法可以提供良好的合成语音质量,DRT测试结果达到88.55分。     

基于内容复杂度的视频编码码率控制

该文根据线性模型提出信源内容复杂度的一种度量方式,并以此进行帧级比特分配和宏块级的视频码率控制。仿真表明该方法与MPEG2中的TM5相比,能比较显著地提高信噪比,实现更加准确的码率控制,同时可以在帧间和帧内获得更一致的视觉效果。该算法在MPEG4及低码率视频编码中也是适用的。     

基于强化学习的立体全景视频自适应流

针对当前立体全景视频传输缺少有效的流自适应方法,且传统全景视频流自适应策略传输双目立体全景视频使得传输数据加倍,所需带宽巨大的问题,该文提出一种基于多智能体强化学习的立体全景视频非对称传输自适应流方法,以实时应对网络带宽波动。首先,根据人眼对视频显著性区域的偏爱,左右视点中每个瓦片(tile)对立体视频的感知质量的贡献度不同,提出一个基于tiles的左右视点观看概率预测方法。其次,设计了一种基于策略-评价(Actor-Critic)的多智能体强化学习框架,对左右视点进行联合码率控制。最后,根据模型结构和双目抑制原理,设计合理的奖励函数。实验结果表明,与传统流自适应传输策略相比,该文所提方法更加适用于基于tiles的立体全景视频传输,实现在有限带宽下提高用户的体验质量(QoE),为立体全景视频联合码率控制提供了一种全新的方法和思路。     

结合时空梯度感知特征的HEVC-SCC码率控制算法

针对屏幕内容视频具有大量文字、图形区域以及锐利边缘的特点，本文在HEVC-SCC编码标准上提出一种结合时空梯度感知特征的HEVC-SCC码率控制算法。考虑把有效的码率用在对于人眼视觉系统更加敏感的特性上，本算法主要从空域和时域两方面进行屏幕内容视频感知特性的提取。在空域方面，采用差分算子提取梯度幅值信息，得到空域特征的描述子；在时域方面，采用可以较好描述屏幕内容视频感知特征的梯度相似性度量信息，结合相邻帧间的相关性，得到时域特征的描述子。将时空梯度感知特性进行融合，用以控制屏幕内容视频编码的码率。实验结果表明，在随机接入模式下，本算法和原始HEVC-SCC算法相比，在略微降低误码率、节省码率开销的同时提高了视频的感知质量。      

（二）差分解码器

差分解码器与差分编码器是相互依存的。在本系统中，为了提高对Y、C信号的预测精度，并利于码率压缩，系统的编码方案采用的是分量差分编码方式，即DPCM。因此，我们的解码器包括两方面的内容，即色差信号解码器和亮度信号解码器。     

43cm纯平面CRT用偏转线圈

一种用于完全平面的“纯平面管”的新型的ＤＹ设计，其独特的ＰＳＭ（花瓣形多段式）鞍形线圈在显露器多级扫描时既保持自会功能又无Ｎ／Ｓ枕形失真，另外还采用了降低ＤＹ温升和ＶＬＭＦ幅射的新技术。     

因特网环境下MPEG-4视频自适应码率控制方案

介绍了因特网上一种端到端的MPEG-4视频网络传输结构的自适应码率控制方案.结合RTP/RTCP协议,通过终端系统的反馈控制算法,在视频发送端的MPEG-4编码器中由合适的码率调整算法自适应地调整输出码率,从而最大限度地利用网络带宽资源,并且保证视频传输的视觉感知质量.     

谈谈数字化卫星电视系统

本文较为全面地介绍了有关数字卫星电视广播的一些基础概念和系统的基本原理 ,并对接收天线口径的理论值进行了计算。     

对传送16QAM和64QAM信号的回传通道的描述

由于VoIP和HSD(High Speed Data)占用更多的宽带，所以需要更高效的调制方式，64QAM的数码率比16QAM要高出50％．但对SNR(Signal to NoiseRate)的要求也高了6dB。除了64QAM以外，DOCSIS2．0还增加了8QAM和32QAM。这样在数码率和系统性能方面。可以有更多的选择。     

按边缘信息分类的图象变换编码

本文在分析图象边缘特征与视觉机理的基础上提出了一种新的自适应变换编码。该方法根据图象边缘控制信息在空间域对图象子块分类,然后在变换域依各类不同特征采取合适的抽样、量化和编码,特别是设计了适于平直边缘数据压缩的柱形滤波器。计算机模拟实验以标准人物头肩图象为例,其结果表明在码率0.2bit/pel时输出图象主观质量良好,峰峰信噪比约为33.9dB。