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2013年9月,AES 67网络音频技术标准的诞生,使网络音频传输技术在行业内引起了相当地关注。本文旨在回顾数字电视音频系统历史进程,并结合数字电视音频领域面临的新问题、新挑战与“Audio over IP”技术优势做为落脚点进行分析,同时以“AES 67 Livewire+”为例,具体分析数字电视音频网络传输技术的设计理念与目的。 相似文献
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条件接收系统(Conditional Access System ,CAS)是付费数字电视的核心技术,是对数字电视内容的一种保护手段,保证用户只有在满足一定的条件下才能正常收看特定的内容[1]。通过前端条件接收系统,可以向用户发送授权指令、邮件、公告等信息,同时前端条件接收系统还会接受来处营业厅的催缴费信息、加授权或者减授权的指令,即前端系统对外是具有一定的开放性。因此,对邮件、公告信息、催缴费信息等内容建立审查机制是十分必要的,而这些内容大多数为文字,使用模式匹配算法来建立自动审查机制是一个好的选择。本文主要介绍文本过滤在条件接收系统中的重要性、如何将模式匹配算法加入到条件接收系统中。 相似文献
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建立了电视机外壳样品中10种多溴二苯醚的微波萃取-气质联用测定方法。10种多溴二苯醚的定量峰面积与其浓度在一定范围内成线性关系,检出限从0.08μg/m L到0.60μg/m L。采用索氏萃取法进行方法验证,测试结果的RSD≤2.83,两种方法经t检验无显著性差异。该方法具有简便、快速、试剂消耗量少的优点,可应用于电视机等国推污染控制认证产品塑料材料中多溴二苯醚测定。 相似文献
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本文主要应用虚拟技术对电视机进行开发,在设计和开发过程中,主要对电视机的基本结构如电视机外壳、电子元器件、连接导线和PCB等结构要素进行交互操作、场景开发和动画控制,给出了详细的开发过程和开发效果图,对于电视机的开发具有一定的借鉴作用。 相似文献
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在经典的双边全变差( BTV)超分辨率重建中,加权系数和正则化参数的恒定性导致重建结果边缘保持能力受限。为此,提出了一种自适应约束的BTV正则化先验模型。算法首先定义了图像的局部邻域残差均值以区分当前像素属于平坦区域还是边缘区域;然后针对加权系数的不变性导致边缘削弱的问题,利用边缘方向和垂直边缘方向扩散性的不同,设计自适应权重矩阵;最后根据代价函数的极值问题推导出迭代公式,从而进行图像的超分辨率重建,重建过程中采用自适应的方法确定正则化参数,以便求得代价函数的全局最优解,提高了算法的鲁棒性。实验结果表明:与双三次线性插值法和经典BTV算法相比,该算法取得了更好的视觉效果和更高的峰值信噪比,更多地保留了图像的边缘细节信息。 相似文献
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提出一种红外图像多传感器超分辨率重建算法。 算法存在两个关键点:一是有效利用两类图像的相关性;二是针对红外图像的特点利用其自 身信息 构造正则化模型。采用相位一致性算法提取可见光图像边缘,利用此边缘信息对正则化模型 加权,以 充分利用可见光和红外图像的相关性;将一阶梯度锐化算子引入总广义变分模型,构成针对 红外 图像特点的正则化模型;最后采用一阶主-对偶优化算法求得加权后模型的最优解。实验表 明,本文算法可获得边缘清晰的重建结果,并且有效抑制噪声,在主观视觉效果和客观评价 指标方面均优于其他算法。 相似文献
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