MPEG音频标准技术与发展

MPEG(Moving Pictures Experts Group)系列标准由ISO/IEC制订,是计算机多媒体应用最广泛的国际标准之一.MPEG音频作为标准的重要内容,其发展经历了内容表示、内容描述以及互操作应用框架等阶段.然而,作为支撑技术,更高效的编码方法和更精确的描述手段仍然是当前研究工作的重点.综合分析了MPEG系列标准中音频技术的现状,并提出和讨论了进一步研究中需要解决的若干技术问题.      

基于XML的“零编码”组件框架的设计与实现

为了提高管理信息系统的开发效率,适应用户界面的多变性,增强系统的可修改性和维护性,框架结合MVC和MDA的优势,使用XML描述业务流程、界面组件、数据组件、连接组件、业务组件;动态生成用户界面;创建业务流程、数据组件及连接组件的实例;采用Petri网来控制业务流程,协调各种组件完成业务逻辑处理。开发人员可在几乎“零编码”的情况下完成业务逻辑开发,极大地提高了开发效率,方便了系统变更与扩展,增强了系统可维护性。     

企业信息化中的信息编码标准化工作

探讨了企业信息编码需求的收集与分析、编码标准体系的构建及企业编码标准的选用、制定和实施等内容.     

基于Java多线程技术的项目进度并行仿真研究

利用系统仿真的思想,对项目中的工序进行建模.通过计算得到工期的估计.根据MonteCarlo仿真原理.基于Java多线程技术,利用网格计算集群对一个算例进行并行仿真.研究结果以及时间统计表明.该方法不仅可以计算出工期进度概率分布,明确关键路径,而且可以缩短仿真时间,提高效率.     

基于FPGA的可变尺寸块运动估计高效结构

针对可变尺寸块运动估计(VBSME,Variable Block-Size Motion Estimation)的硬件结构在现场可编程门阵列(FPGA, Field Programmable Gate Array)上实现时消耗资源多且速度慢的问题,提出了一种面积和速度优化的VBSME硬件结构.其中,绝对差累加和(SAD,Sum of Absolute Differences)的计算采用基于随机存储器(RAM,Random Access Memory)的累加计算方式,比基于寄存器合并的方式节省了面积并增加了速度;通过采用脉动比较链而非总线结构,增强了多个SAD值的比较能力,并能高效地实现对部分差排除算法(PDE,Partial Difference Elimination)的支持.基于Virtex-II型FPGA器件,本结构消耗了2261个slice,时钟频率达到164MHz,在搜索窗口为16×16时可实时处理标清格式的视频.与同类设计相比,设计的面积可减少77%,速度增加218%,FPGA的硬件效率显著提升.     

并行遗传算法在机载宽频带天线罩设计中的应用研究

用评估函数法构造了适用于遗传算法求解的复合材料结构多目标优化问题的等价表达形式,给出了离散变量与连续变量混合优化问题解的染色体表示。研究了粗粒并行遗传算法和细粒并行遗传算法在本类问题中应用的优劣。给出的数值实验表明:粗粒并行遗传算法对天线罩等复合材料结构的优化设计具有更好的适应性和鲁棒性。具有很好的应用前景。     

基于分布式并行遗传算法的电力系统无功优化

针对传统遗传算法寻优质量差、计算时间长的问题,提出了基于计算机集群的一种新的分布式并行遗传算法解决电力系统无功优化问题.采用遗传模拟退火算法和分布式并行计算MPI(Message Passing Interface)技术,实现多进程的分布式集群计算.该算法通过个体迁移策略来协调优化各个子种群,使用计算效率来判断计算负载状态,采用动态种群来进行负载平衡.通过运用标准测试算例IEEE14节点和一个实际电力系统的无功优化计算,结果表明这种算法具有很高的稳定性,有较好的并行效率,适合求解大规模电力系统的无功优化问题.      

一种鲁棒的图像小波变换模拟编码传输方法

在复杂度和延迟受限或者可变信道条件下,由于通信系统的一体化设计,信源信道联合编码(JSCC, Joint Source-Channel Coding)技术的应用有助于改善传统的分离结构系统.针对带宽功率限制模拟信道,提出了一种结合了小波变换编码和香农映射信源信道联合编码的静止图像模拟编码传输方法;并基于更加合理的考虑了信道噪声的重建图像失真估计,提出了相应的联合优化带宽分配算法.仿真及分析表明,由于信源信道的联合优化及具有模拟编码传输的特点,该方法表现出良好的编码传输性能,且编解码复杂度和延迟小;同时在信道失配情况下表现出的柔性降级/改善特性有助于提高可变信道条件下系统的鲁棒性和信道带宽利用率.      

冗余直接驱动阀系统的余度控制策略

针对冗余直接驱动阀伺服系统中由于余度降级所造成的性能降低问题,提出一种神经网络自适应滑模余度控制策略.利用径向基函数神经网络RBFNN(Radial Basis Function Neural Network) 的在线学习功能,对系统发生的变化进行快速自适应补偿,使系统状态趋近于滑模面,提高跟踪精度和鲁棒性;并通过与比例微分PD(Proportional-Derivative)算法的并行控制,促进RBFNN的收敛,增强系统的稳定性.通过与PID(Proportional-Integral-Derivative)切换控制策略的对比研究,表明RBFNN自适应滑模余度控制方法不但设计简单,而且能够有效克服余度降级带来的系统性能下降的问题,极大地改善了系统的品质.      

局部概率传播译码的非系统低密度卷积码

低密度卷积码(LDCC)是低密度码(LDPC)经由其产生矩阵的侧滑变换成为带状产生矩阵而得到的,具有LDPC和卷积码的误码性能好等一些共同特征。LDCC码的和积算法译码方法可以进一步改进为局部概率传播译码方法。采用流水线结构的局部概率传播译码方法用于LDCC码得到了接近和积算法的译码性能,而且译码延迟比LDPC大为降低,译码器更为简单,便于实时工作。