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971.
针对新一代视频编码标准离散视编码(HEVC)帧间预 测编码计算复杂度过高的问题,提出一种利用变换量化 后零块分布特征进行快速帧间模式筛选的低复杂度算法。首先统计SKIP和帧间 2N×2N模式下零系数与 非零系数的区域分布特征,判断其运动特征和运动估计匹配效果,用以分析全零块下SKIP 模式的分布;同 时在非全零块下结合残差块的SATD代价分类筛选PU模式分布,从而优先选择符合零块分布 特征的PU 模式,以达到快速筛选帧间模式,降低计算复杂度的效果。实验结果表明,在低延迟和随机 访问配置条件下,本文提出的算法在保证编码性能的情况下,相比原有HM 快速算法, 编码时间平均分别可减少50.3和49.3%,BDBR仅降低0.03%,有效 地降低了编码复杂度。 相似文献
972.
为了有效延长无线传感器网络的生存时间,针对传感器节点能耗不均衡难题,提出一种改进遗传算法优化的无线传感器网络路由算法。首先对LEACH算法不足进行分析,然后构建簇头节点选择的目标函数,并将其作为遗传算法的搜索目标,最后通过遗传算法找到下一时刻簇头的候选节点,并针对遗传算法不足进行相应改进。采用仿真实验对算法的性能进行分析,结果表明,相对于其它无线传感器路由算法,本文算法可以保证无线传感器的节点能量均衡,延长了网络的生存时间。 相似文献
973.
针对单载波频域均衡系统MMSE均衡器存在残留码间干扰的缺点,提出MMSE-RISIC判决反馈均衡器消除残留码间干扰.MMSE-RISIC均衡器采用传统MMSE均衡后的判决数据,对残留码间干扰进行估计并消除.残留码间干扰的估计主要采用FFT和IFFT运算,与其他方法相比计算量较小.对该均衡器在不同信道下进行了计算机仿真,结果表明,在频率选择性衰落信道条件下,系统性能有了较为明显的提高. 相似文献
974.
固化残余应力对倒装焊器件热-机械可靠性的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
采用底充胶的与固化过程相关的粘弹性力学模型,通过有限元仿真的方法,模拟了底充胶的整个固化过程,计算出了热循环加载下硅片、底充胶/硅片界面、底充胶内部的应力分布及其幅值大小。结果表明:底充胶的固化过程及由此产生的固化残余应力不但使得硅片中的最大垂直开裂应力位置偏离中心线达1.6 mm之多,而且还劣化了热循环加载下底充胶中应力幅值约6.25%。最后得出了固化残余应力对倒装焊器件热–机械可靠性的影响是不可忽略的结论。 相似文献
975.
976.
为研究激光冲击强化对K4030合金叶片疲劳性能的影响,对K4030合金片进行了激光冲击强化,并对强化后的试样进行了表面粗糙度、残余应力、微观组织和显微硬度测试,对叶片进行了复合疲劳试验。测试结果表明,冲击强化前后试样的表面粗糙度没有明显变化;试样在距离材料表面1 mm的深度内产生大于450 MPa的残余压应力;试样冲击强化区内晶界处的晶粒得到了细化;试样在距离表面0.8 mm深度内的显微硬度得到了提高,且表面的显微硬度提高了16%。疲劳试验结果表明,激光冲击强化可显著提高K4030合金叶片的复合疲劳安全寿命。 相似文献
977.
978.
从钢轨应力分析的要求出发,提出了弹性基础上开口厚壁杆的半解析计算方法.轨道截面上沿纵向的正应力分为弯曲正应力和约束扭转正应力,弯曲正应力可以根据弹性基础梁的弯曲理论求得,而约束扭转正应力将采用本文的半解析方法.把钢轨的横截面离散为有限单元,将位移(z方向)解表示为横截面上一个离散的数值函数(称为拟扇性坐标ω(x,y))与长度方向上的解析函数相乘的形式.用最小势能原理求解横截面上拟扇性坐标ω的有限元解和长度方向上解析函数表达式.以75kg钢轨为算例,计算了ω、-((e)ω)/((e)x) y和x-((e)ω)/((e)y)的结果,通过它们可以进一步计算钢轨中的约束扭转正应力和截面上的剪应力. 相似文献
979.
针对一阶噪声整形(NS)往往需要增加功耗而以较高的过采样比(OSR)来实现较高的有效位数(ENOB),提出了一种低OSR、低功耗的二阶无源NS SAR ADC。该无源NS模块较高的无源增益可以更好地抑制比较器的噪声;其残差电压是通过开关MOS阵列复用积分电容实现采样,从而无需额外的残差采样电容,避免了残差采样电容清零和残差采样时kT/C噪声的产生,因此减小了总的kT/C噪声。180 nm CMOS工艺仿真结果表明,在不使用数字校准的情况下,所设计的10位二阶无源NS SAR ADC电路以100 kS/s的采样率和5的OSR,实现了13.5位ENOB,电路功耗仅为6.98 μW。 相似文献
980.
针对现有的动态场景图像去模糊方法存在的特征提取不准确、未充分利用有效特征的问题,本文提出了一种基于双分支特征提取与循环细化的动态场景图像去模糊网络。整个网络包括特征提取网络、循环细化网络(cyclic refinement network, CRN)、图像重建(image reconstruction, IR)3部分。其中,特征提取网络包括模糊图像细节和轮廓特征(contour feature, CF)的提取,以残差单元作为特征提取网络的基本单元;循环细化网络通过交替融合轮廓特征和细节特征(detail feature, DF)来细化特征图,得到模糊图像的细化特征(refinement feature, RF);最后,在图像重建阶段,复用轮廓和细节特征,结合残差学习策略将轮廓特征、细节特征和细化后的特征逐级融合后通过非线性映射的方式重建清晰图像。在广泛使用的动态场景模糊数据集GOPRO上的实验结果表明,该方法的平均峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)达到31.86,平均结构相似度(structure similarity,SSIM)达到0.947... 相似文献