线谱频率参数的快速、低存储矢量量化 被引量：2

1

作者 梁彦霞 杨家玮 +2 位作者 李烨 聂敏 刘欣 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期223-227,共5页

为降低码书的存储空间和搜索复杂度,更充分地利用线谱频率参数帧内和帧间的相关性,提出了一种快速、低存储的矢量量化器。将线谱频率参数去除平均值后进行一阶滑动平均预测,将残差进行三级矢量量化。在第二级量化时,将高维线谱频率参数... 为降低码书的存储空间和搜索复杂度,更充分地利用线谱频率参数帧内和帧间的相关性,提出了一种快速、低存储的矢量量化器。将线谱频率参数去除平均值后进行一阶滑动平均预测,将残差进行三级矢量量化。在第二级量化时,将高维线谱频率参数矢量分裂成两个低维的部分,分别用不同的码书进行量化,降低了码书的存储空间和搜索复杂度。C语言仿真结果显示,在满足低速率编码的前提下,平均谱失真达到0.91dB,2～4dB的谱泄露为0.13%,无4dB以上谱泄露,同时码书的存储空间和搜索复杂度均降低了31%以上。 展开更多

关键词 信息处理技术 语音编码 滑动平均预测 矢量量化 谱失真

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基于最小二乘支持向量机预测器的传感器故障检测与数据恢复(英文) 被引量：24

2

作者 冯志刚 信太克规 王祈 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期193-197,共5页

本文介绍了最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归的基本原理,提出了一种基于LS-SVM回归的时间序列预测器,并将其用于传感器的故障检测和数据恢复。论述了LS-SVM预测器的实现方法和步骤,并且将其应用于压力传感器的故障检测和数据恢复,同线性... 本文介绍了最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归的基本原理,提出了一种基于LS-SVM回归的时间序列预测器,并将其用于传感器的故障检测和数据恢复。论述了LS-SVM预测器的实现方法和步骤,并且将其应用于压力传感器的故障检测和数据恢复,同线性神经网络预测器、RBF神经网络预测器和BP神经网络预测器的比较结果表明,LS-SVM预测器具有更高的预测精度,更好的外推能力,计算效率最高,因此,LS-SVM预测器是传感器故障检测和短期数据恢复的一种有效方法。 展开更多

关键词 数据恢复 神经网络预测器 传感器故障检测 最小二乘支持向量机

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风电场短期风速的多变量局域预测法 被引量：25

3

作者 郭创新 王扬 +2 位作者 沈勇 王媚 曹一家 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期24-31,22,共8页

风电场短期风速的统计预测方法大都基于单变量风速时间序列,预测精度有限,而在多变量预测中选取哪些变量又没有明确的方法。针对此问题,提出一种风电场短期风速的多变量局域预测法,该方法基于相关性原则来筛选多变量时间序列数据并构造... 风电场短期风速的统计预测方法大都基于单变量风速时间序列,预测精度有限,而在多变量预测中选取哪些变量又没有明确的方法。针对此问题,提出一种风电场短期风速的多变量局域预测法,该方法基于相关性原则来筛选多变量时间序列数据并构造多变量相空间,在该相空间中寻找预测状态点的邻域点并建立支持向量回归(support vectorregression,SVR)模型。采用风电场实测数据进行验证,结果表明:在构造相空间时,增加彼此相关程度低的变量数目,能够明显提升局域法的搜索能力,找到与预测点相似程度更高的邻域点并将其用于模型训练;同时结合SVR模型的高维非线性拟合能力,有效地提高了短期风速预测精度。 展开更多

关键词 风速预测 局域预测 相关系数 支持向量回归 相空间重构

原文传递

VSC-HVDC离散模型及其不平衡控制策略 被引量：7

4

作者 周国梁 石新春 +2 位作者 付超 魏晓光 朱晓荣 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第12期137-143,159,共8页

针对常规控制下电压源换流器(VSC)对交流电网电压不平衡的敏感特性,避免电网电压不平衡引起的直流侧电压二次脉动通过直流线路传播到相邻换流站,该文对VSC进行功率分析并研究其不平衡控制策略。在对VSC进行功率特性分析的基础上,采用了... 针对常规控制下电压源换流器(VSC)对交流电网电压不平衡的敏感特性,避免电网电压不平衡引起的直流侧电压二次脉动通过直流线路传播到相邻换流站,该文对VSC进行功率分析并研究其不平衡控制策略。在对VSC进行功率特性分析的基础上,采用了网侧功率节点控制并补偿换流电抗和损耗电阻二倍频功率的不平衡控制策略。同时针对工业现场微机控制器,推导了基于双序矢量电流控制器(DVCC)的离散化内环控制模型、Smith预估补偿器模型和外环控制模型。基于电磁暂态仿真软件PSCAD/EMTDC建立了电压源换流器高压直流输电(VSC-HVDC)离散模型,对外环功率指令阶跃以及两端换流站分别发生电网不平衡故障进行仿真,仿真结论验证了本文离散模型以及不平衡控制策略的有效性。 展开更多

关键词 电压源换流器高压直流输电 不平衡 双序矢量电流控制器 史密斯预估器 离散模型

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不确定时滞系统的自适应支持向量机Smith预估控制 被引量：3

5

作者 张国云 章兢 谭建豪 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期84-87,共4页

针对不确定时滞系统提出了一种自适应支持向量机Smith预估控制新方法.首先采用支持向量机对被控对象进行建模,然后设计了一个自适应支持向量机Smith智能预估器,解决了传统Smith预估控制需要预先知道被控对象精确数学模型的问题,克服了... 针对不确定时滞系统提出了一种自适应支持向量机Smith预估控制新方法.首先采用支持向量机对被控对象进行建模,然后设计了一个自适应支持向量机Smith智能预估器,解决了传统Smith预估控制需要预先知道被控对象精确数学模型的问题,克服了基于神经网络的Smith预估控制的不足.仿真实验结果表明,自适应支持向量机Smith预估控制方法充分利用了支持向量机的非线性映射能力,在被控对象数学模型未知的情况下对不确定时滞对象进行控制,具有良好的控制品质,特别是当对象特性发生变化时,还具有良好的适应性. 展开更多

关键词 不确定时滞系统 支持向量机 SMITH预估器 系统辨识

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基于LS-SVM的网络延时单神经元Smith控制 被引量：1

6

作者 史婷娜 张宇 +1 位作者 许卫 方红伟 《电气传动》 北大核心 2010年第2期41-44,共4页

提出了一种Smith预估器和单神经元PID控制器的时变网络时延补偿策略。将网络时延和被控对象作为广义对象,运用最小二乘支持向量机对网络时延进行实时预测,得到广义对象预测模型。先设计Smith预估器,初步实现了网络控制系统的性能改善。... 提出了一种Smith预估器和单神经元PID控制器的时变网络时延补偿策略。将网络时延和被控对象作为广义对象,运用最小二乘支持向量机对网络时延进行实时预测,得到广义对象预测模型。先设计Smith预估器,初步实现了网络控制系统的性能改善。然后将Smith预估控制与单神经元PID控制相结合,提出一种基于时延辨识的单神经元Smith控制策略。仿真表明,该策略能有效提高系统性能,对模型失配情况具有较高的鲁棒性和适应性。 展开更多

关键词 网络控制系统 SMITH预估器 最小二乘支持向量机 单神经元PID

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基于小波包与自适应预测器的音频隐写分析方法

7

作者 王昱洁 郭立 +1 位作者 王翠平 丁治国 《中国科学院研究生院学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第1期49-54,共6页

提出一种基于小波包与自适应预测器的音频隐写分析方法,主要用于检测加性噪声模型.利用加性噪声对音频高频部分比低频部分影响显著的特点,对音频信号进行小波包分解;然后利用最小均方(LMS)自适应预测器对高频小波包系数进行预测,选取预... 提出一种基于小波包与自适应预测器的音频隐写分析方法,主要用于检测加性噪声模型.利用加性噪声对音频高频部分比低频部分影响显著的特点,对音频信号进行小波包分解;然后利用最小均方(LMS)自适应预测器对高频小波包系数进行预测,选取预测误差的统计量作为统计特征;最后采用支持向量机分类.实验证明,对于常用的加性噪声隐写方法,即使在嵌入强度或嵌入率较低的情况下,也能达到较高的分类准确率. 展开更多

关键词 加性噪声模型 音频隐写分析 小波包分解 自适应预测 支持向量机

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支持向量机方法在单站降水预报中的应用探讨 被引量：7

8

作者 王建生 熊秋芬 《暴雨灾害》 2007年第2期159-162,共4页

将武汉天空云量预报的81个预报因子运用到该站中等以上强度的降水预报中,基于SVM方法进行了交叉验证和预报试验。结果表明用81个预报因子建立的5～9月和全样本的降水预报模型有较好稳定性、且对降水都有正的预报技巧。因此天空云量的预... 将武汉天空云量预报的81个预报因子运用到该站中等以上强度的降水预报中,基于SVM方法进行了交叉验证和预报试验。结果表明用81个预报因子建立的5～9月和全样本的降水预报模型有较好稳定性、且对降水都有正的预报技巧。因此天空云量的预报因子可以用来做降水的预报因子,同时也证明了这些预报因子在天空云量和降水预报中是协调的。SVM方法为天空云量和降水的预报提供了客观参考依据。 展开更多

关键词 SVM方法 天空云量 预报因子 降水预报

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基于预测-校正原对偶内点法的多分类支持向量机学习算法 被引量：2

9

作者 袁玉萍 钟萍 邹艳华 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期494-498,共5页

支持向量机基于统计学习理论,是一种新型通用的有监督的机器学习方法,其核心思想是使结构风险极小化,但是由于需要求解二次规划,使得它在求解大规模数据上具有一定的局限性,尤其是对于多分类问题,现有的支持向量机算法具有很高的复杂性... 支持向量机基于统计学习理论,是一种新型通用的有监督的机器学习方法,其核心思想是使结构风险极小化,但是由于需要求解二次规划,使得它在求解大规模数据上具有一定的局限性,尤其是对于多分类问题,现有的支持向量机算法具有很高的复杂性.本文构造了基于线性规划的一对一三类结构支持向量分类器,可以直接利用比较成熟的线性规划算法——预测-校正原对偶内点法,并在此基础上提出了基于预测-校正原对偶内点法的支持向量机的多分类学习算法,这种算法可用于比较庞大的多类别识别问题,并且克服了标准支持向量机的一些缺点,而且模型简单,容易实现.针对UCI数据库上数据进行了实验,结果证实该算法具有较高的可行性和实用性. 展开更多

关键词 支持向量机 预测-校正原对偶内点法 多分类 多分类支持向量机

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DSP在污水处理溶解氧控制方面的应用

10

作者 李军生 欧卫斌 李为民 《电子设计工程》 2010年第8期45-47,共3页

针对连续循环曝气系统(CCAS)污水处理中溶解氧浓度控制存在的实时性差、溶解氧浓度波动范围偏大、运行费用较高等问题,建立溶解氧DO环、速度环和电流环组成三闭环的系统模式,达到对溶解氧的稳定控制。以TMS320LF2812作为主控芯片,通过... 针对连续循环曝气系统(CCAS)污水处理中溶解氧浓度控制存在的实时性差、溶解氧浓度波动范围偏大、运行费用较高等问题,建立溶解氧DO环、速度环和电流环组成三闭环的系统模式,达到对溶解氧的稳定控制。以TMS320LF2812作为主控芯片,通过对风机施以FOC的矢量变频调速控制以控制风机的鼓风量;同时对溶解氧施以Smith预估补偿控制,消除对溶解氧控制的滞后,提高系统的鲁棒性。在不同阶段溶解氧参数稳定效果好,出水水质指标明显提高。系统具有良好的动态性能,系统硬件电路简单经济、性价比高,有较高的实用价值。 展开更多

关键词 连续循环曝气系统(CCAS) 溶解氧 SMITH预估器 磁场定向控制(FOC) 矢量变频调速

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学习矢量量化网络在太阳耀斑预报中的应用

11

作者 李蓉 崔延美 贺晗 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2009年第8期173-175,187,共4页

为了提高太阳耀斑预报的预报精度,主要是提高识别性能,提出了应用学习矢量量化(Learning Vector Quantity,LVQ)网络建立耀斑预报模型。LVQ是一种基于竞争学习规则的神经网络,采用有监督学习模式。算法每次修改连接获胜输出单元的权向量... 为了提高太阳耀斑预报的预报精度,主要是提高识别性能,提出了应用学习矢量量化(Learning Vector Quantity,LVQ)网络建立耀斑预报模型。LVQ是一种基于竞争学习规则的神经网络,采用有监督学习模式。算法每次修改连接获胜输出单元的权向量。更新规则是获胜单元的类别与输入向量的类别相匹配,它的权向量将向模式移近,否则将距离拉开。应用LVQ的耀斑预报模型是两层神经网络结构,输入层单元为预报因子的特征值,输出单元是耀斑预报的类别。仿真预报结果证明预报模型具有较高的预报精度,说明LVQ是有效的预报方法。 展开更多

关键词 耀斑 预报因子 参考点 权值向量 竞争学习

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结合支持向量机和近邻法的太阳耀斑预报方法 被引量：3

12

作者 李蓉 崔延美 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第15期3605-3607,3611,共4页

为了提高太阳耀斑预报模型的预报精度,提出了一种结合支持向量机和近邻法(SVM-KNN方法)的太阳耀斑预报方法。将太阳耀斑预报问题看作一个模式识别问题,在此基础上建立新的预报方法。选择太阳活动区的特征参量作为预报因子,如果活动区未... 为了提高太阳耀斑预报模型的预报精度,提出了一种结合支持向量机和近邻法(SVM-KNN方法)的太阳耀斑预报方法。将太阳耀斑预报问题看作一个模式识别问题,在此基础上建立新的预报方法。选择太阳活动区的特征参量作为预报因子,如果活动区未来48小时发生大于等于M级耀斑标识为正例样本,未发生耀斑为反例样本,由这些样本组成训练集代入SVM训练算法构造了耀斑预报模型。通过输入活动区的特征参量值,预报模型使用SVM-KNN分类算法预报该活动区未来2天内是否发生太阳耀斑。模拟预报结果表明,新方法比使用SVM方法具有较高的报准率,可以应用到其它太阳活动预报领域。 展开更多

关键词 支持向量机 核函数 最优分类超平面 预报因子 代表点

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多维奥伦斯坦－乌伦贝克过程的一些统计性质 被引量：1

13

作者 李寿山 《沈阳化工学院学报》 1995年第1期56-63,共8页

记为ｎ维奥伦斯坦－乌伦贝克过程，Ｘ＿ｊ（ｔ）由广义维纳积分，ｎ来确定，其｛Ｂ＿ｊ（ｔ），ｔ∈Ｒ￣１｝是相互独立且规范化的广义布朗运动过程。本文探讨了ｎ维奥伦斯坦－乌伦贝克过程｛Ｘ（ｔ），ｔ∈Ｒ￣１）和随机泛涵向量ｆ（... 记为ｎ维奥伦斯坦－乌伦贝克过程，Ｘ＿ｊ（ｔ）由广义维纳积分，ｎ来确定，其｛Ｂ＿ｊ（ｔ），ｔ∈Ｒ￣１｝是相互独立且规范化的广义布朗运动过程。本文探讨了ｎ维奥伦斯坦－乌伦贝克过程｛Ｘ（ｔ），ｔ∈Ｒ￣１）和随机泛涵向量ｆ（Ｘ（ｔ））的一些统计特性，这里ｆ，ｆ＿１，…，ｆ＿ｎ都是ｎ元有界Ｂｏｒｅｌ可测函数。在此基础上再探讨随机泛函向量ｆ（Ｘ（ｔ））的预测向量，并给出一些关于预测向量以及格应的均方误差向量的解析表达式。 展开更多

关键词 n维奥伦斯坦 乌伦贝克过程 预测向量

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SVM方法在降水预报中的应用及改进 被引量：12

14

作者 熊秋芬 曾晓青 《气象》 CSCD 北大核心 2008年第12期90-95,共6页

以T213数值模式输出产品为基础,结合常规观测的降水资料,利用SVM方法,进行了大量多因子的随机交叉验证,从而选出最优参数,建立了全国72个站点的降水预报模型,并用独立的样本对预报模型进行了检验。再通过计算正、负样本的贴近度来分析... 以T213数值模式输出产品为基础,结合常规观测的降水资料,利用SVM方法,进行了大量多因子的随机交叉验证,从而选出最优参数,建立了全国72个站点的降水预报模型,并用独立的样本对预报模型进行了检验。再通过计算正、负样本的贴近度来分析预报因子,实现了预报因子的筛选和降水预报模型的改进;检验结果表明:改进后的降水模型的预报结果优于改进前的。实时业务试运行的结果也显示SVM模型的降水预报效果好于T213模式直接输出的降水预报。 展开更多

关键词 SVM方法 降水预报 贴近度 因子

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选择预报因子的新方法及其对预测的影响分析

15

作者 陶凤玲 刘海波 +3 位作者 李钊年 王思茹 保广裕 史旺旺 《水电能源科学》 北大核心 2012年第2期187-189,共3页

针对选择适合预报因子预测负荷时采用相关系数法仅能确定两个随机变量之间线性关系的问题,采用相关概率法选择预报因子构建预测模型,分别考虑了单因素与双因素,并利用最小二乘支持向量机法预测电力负荷。结果表明,该方法精度较高,预测... 针对选择适合预报因子预测负荷时采用相关系数法仅能确定两个随机变量之间线性关系的问题,采用相关概率法选择预报因子构建预测模型,分别考虑了单因素与双因素,并利用最小二乘支持向量机法预测电力负荷。结果表明,该方法精度较高,预测结果较好。 展开更多

关键词 相关概率法 预报因子 负荷预测 最小二乘支持向量机

原文传递

LASSO回归和支持向量回归耦合的中长期径流预报 被引量：27

16

作者 谢帅 黄跃飞 +2 位作者 李铁键 刘朝云 王建华 《应用基础与工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期709-722,共14页

同样预报精度情况下,中长期径流预报提前期越长,对水库调度方案与发电计划的制定辅助决策作用效果更强.中长期径流预报的难点在于径流序列的随机性以及相应预见期的气象难以可靠预报.当前的预报模型大都是基于数据分析的数据驱动模型,... 同样预报精度情况下,中长期径流预报提前期越长,对水库调度方案与发电计划的制定辅助决策作用效果更强.中长期径流预报的难点在于径流序列的随机性以及相应预见期的气象难以可靠预报.当前的预报模型大都是基于数据分析的数据驱动模型,其输入因子多为前期径流和大尺度气候因子.而预报因子的选择对于数据驱动模型的精度非常关键.因此,需要有效的因子筛选方法以辅助建模.本文引入lasso回归方法以筛选径流预报因子,其选择结果作为支持向量回归（SVR）模型中的预报因子,形成LASSO回归和支持向量回归耦合（LSVR）模型,并将LSVR模型应用到龙羊峡水库进行预见期为一个月的入库径流预报,并与传统SVR模型预报结果进行对比.结果表明,径流因子的选择对两种模型的预报效果都有较大的影响,过多引入前期径流因子时预报效果较差.两种模型的预报结果对比表明,LSVR模型能够增强有益预报因子的作用,减弱干扰因子的影响,在验证期和测试期的预报结果都好于SVR模型的.在2010年1月到2016年10月的82个月的测试期中,LSVR模型的4项评价指标相比SVR模型都有所提升,其中均方误差（MSE）比SVR模型减小了13.09%. 展开更多

关键词 中长期径流预报 lasso 支持向量回归 预报因子 龙羊峡水库

原文传递

基于支持向量机算法的微注射成型工艺参数优化 被引量：6

17

作者 杨金领 尹自强 +1 位作者 关朝亮 铁贵鹏 《塑料工业》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期27-30,共4页

为了控制菲涅尔透镜在注塑过程中的翘曲变形量,采用支持向量机算法建立了菲涅尔透镜的翘曲预测模型,并对该模型的预测精度进行了研究。采用正交试验法获取注塑工艺参数,各组注塑工艺经Moldflow仿真得出模型的训练样本及检验样本数据。然... 为了控制菲涅尔透镜在注塑过程中的翘曲变形量,采用支持向量机算法建立了菲涅尔透镜的翘曲预测模型,并对该模型的预测精度进行了研究。采用正交试验法获取注塑工艺参数,各组注塑工艺经Moldflow仿真得出模型的训练样本及检验样本数据。然后,对支持向量机算法建立的翘曲预测模型进行样本学习,训练完毕后由检验样本验证该模型的预测精度。实验结果表明:采用支持向量机算法建立的预测模型预测误差比较稳定,均在0.2%以内。因此,采用支持向量机算法建立菲涅尔透镜的翘曲预测模型可有效地预测菲涅尔透镜的最大翘曲量,且预测的精度与稳定性较高。 展开更多

关键词 微注射成型 支持向量机 翘曲 预测 菲涅尔透镜

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时变大时滞系统的一种智能控制策略

18

作者 潘峰 常嫦 马兵胜 《电气技术》 2009年第7期19-22,共4页

针对具有复杂非线性特征的时变大时滞系统,本文提出了一种新的智能控制策略。该方法利用遗传算法来辨识系统的时变时滞,用改进的自适应向量遗忘因子法来辨识系统的时变参数,然后利用Smith预估器对系统进行预估补偿控制,取得了良好的控... 针对具有复杂非线性特征的时变大时滞系统,本文提出了一种新的智能控制策略。该方法利用遗传算法来辨识系统的时变时滞,用改进的自适应向量遗忘因子法来辨识系统的时变参数,然后利用Smith预估器对系统进行预估补偿控制,取得了良好的控制效果。 展开更多

关键词 时变大时滞系统 遗传算法 自适应向量遗忘因子 SMITH预估器 参数辨识

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基于在线LSSVM的超声波电机转速预测器 被引量：1

19

作者 高博 谭永红 张新良 《兵工自动化》 2007年第9期64-65,70,共3页

旋转行波超声电机的转速预测器,基于在线最小二乘支持向量机建立,并采用输入增维,化多值映射为多对一映射。其输出位置信息使用增量式圆光栅编码器进行测量,转速则由编码器位置信息求差分获得。输入数据每个点为相关的维向量,输出数据... 旋转行波超声电机的转速预测器,基于在线最小二乘支持向量机建立,并采用输入增维,化多值映射为多对一映射。其输出位置信息使用增量式圆光栅编码器进行测量,转速则由编码器位置信息求差分获得。输入数据每个点为相关的维向量,输出数据每个点为标量,同时在线更新的数据集。最后令LSSVM在线完成一步预测,由得到的原始数据和预测结果,可获得误差曲线和预测结果的迟滞环。实验验证该预测器有效。 展开更多

关键词 旋转行波超声电机 转速预测器 最小二乘支持向量机 迟滞

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基于有效运动矢量识别的提前终止算法

20

作者 胡东启 黄凯 +2 位作者 冯炯 严晓浪 葛海通 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第12期4764-4767,4771,共5页

为提高H.264编码器中运动估计的速度,提出一种提前识别出有效运动矢量来简化运动搜索过程的快速运动估计算法。在统计分析四种预测运动矢量的预测准确率基础上,算法通过判别预测运动矢量之间的关系,有针对性地设置自适应阈值,从而较快... 为提高H.264编码器中运动估计的速度,提出一种提前识别出有效运动矢量来简化运动搜索过程的快速运动估计算法。在统计分析四种预测运动矢量的预测准确率基础上,算法通过判别预测运动矢量之间的关系,有针对性地设置自适应阈值,从而较快识别出有效运动矢量,终止无效的运动搜索。实验结果表明,应用在UMHexagons算法和Simplified UMHexagons算法中,可以将运动估计时间分别节省19%～60%和17%～45%,且对图像质量和码率影响不大。 展开更多

关键词 H.264 运动估计 提前终止 预测运动矢量

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