导读:本文包含了码书设计论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:算法,矢量,模型,小生境,蜂群,线谱,权重。
码书设计论文文献综述
韩云肖[1]（2018）在《基于BOPPPS模型的大学生通识课移动码书设计研究》一文中研究指出教育信息化正逐渐成为国家教育关注的方向,《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》中强调“信息技术对教育发展具有革命性的影响,必须予以高度重视,应充分发挥现代信息技术作用,促进优质教学资源共享”。随着移动智能设备的兴起与普及,智能手机、平板电脑等移动终端设备已慢慢进入学校课堂,促进课堂教学,学生可以通过智能设备随时随地进行移动学习。目前,有很多提供学生移动学习的教学资源或教学软件在某种程度上促进了教学,但效果并不明显。主要原因在于在移动学习过程中,这些资源不能提供有目的性的引导。如何借助信息化手段实现移动学习过程中教学的引导,切实方便学生学习、提高学习效果,是本研究旨在探索的问题。大学生通识课面向全校不同专业的学生,选课人数多且没有固定教材,导致学生在学习过程中盲目性强,教师很难顾忌到每一位学习者的学习情况,在这种情况下,学习者不能得到即时的引导学习。本研究基于BOPPPS教学模型进行课程的教学设计,利用二维码为技术起点,经过技术研发、资源设计、资源整合等设计工作,完成了基于BOPPPS模型的移动码书的开发,以解决大学生通识课中学习者人数较多、水平参差不齐、学习缺乏引导等问题。该移动码书在设计与实现过程中充分体现教师为主导、学生为主体的教学理念,提供了丰富的教学资源和功能服务,增强学生学习体验、提高学习效果。同时,除了课程学习外,还提供了知识拓展模块以及话题讨论模块,拓展了学生的知识面、提升了学生获取知识的能力,实现知识联通。在移动码书的教学资源开发过程中以多媒体认知理论为依据,充分考虑学习者的信息加工能力,以达到学习效果最优化。本研究以大学生通识课中的Photoshop课程为例,在前人研究及相关理论的基础上设计了基于BOPPPS模型的Photoshop移动码书,为学习者提供了丰富的学习资源,帮助学习者实现引导性的移动自主学习。本研究提出了移动码书的设计框架及以Photoshop移动码书为例的开发流程与应用模式,为大学生通识课中其它学科移动码书的建构提供了参考价值。(本文来源于《河北师范大学》期刊2018-03-16）
张攀峰,韩云肖[2]（2017）在《基于BOPPPS模型的大学生通识课移动码书设计研究》一文中研究指出移动码书借助信息技术呈现教学内容,用二维码技术实现知识共享,突破了传统电子教材的种种局限。BOPPPS模型作为一种有效的教学模式,为移动码书的建设提供了完善的教学设计,最大化的发挥了移动码书的教学效能。本文从移动电子教材及大学生通识课的现状出发,融入方便共享的二维码技术,将BOPPPS模型作为移动码书资源建设的支撑,是对数字化建设资源的一次尝试,通过理论与实践总结出基于BOPPPS模型的移动码书开发流程,开发流程的研究对于以后教材开发具有指导意义。基于BOPPPS模型的移动码书强调学生是主体,教师是引导者,通过数字化的资源,完成知识的自我筛选,摆脱平台限制,实现随时随地移动学习与知识共享。(本文来源于《中国教育信息化》期刊2017年17期）
浦灵敏,张健[3]（2017）在《云模型猫群优化算法的矢量量化码书设计研究》一文中研究指出针对标准猫群算法在矢量量化码书设计中收敛速度慢及易陷入局部最优的缺点,将标准猫群优化算法和云模型相结合,提出了一种基于云模型猫群算法。通过运用云发生器建立猫个体变异程度和适应值大小的关系,实现猫群搜索的自适应调节,从而增强种群多样性、提高收敛速度,避免局部最优。仿真实验证明,改进的算法较其他同类型算法在收敛性、类间离散度和矢量量化不均匀度等方面有较大的提升。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2017年08期）
徐静云,赵晓群,蔡志端,王培良[4]（2016）在《基于胞腔均匀度的清浊模式码书设计算法》一文中研究指出清音和浊音线谱频率(LSF)参数分布具有差异性。为了提高声码器中LSF参数的量化性能,利用胞腔均匀度(CE)能定量表征清浊音LSF参数分布的差异程度,提出了一种基于CE的清浊模式码书设计算法。该算法首先根据CE推导出清音和浊音参与训练的LSF参数的数量比;然后剔除清音中指定数量的非典型LSF参数;最后重新训练出码书。实验结果表明,在相同码率情况下,该算法较码书共享算法谱失真降低2.5%,平均意见得分提高了2.3%,码书存储量下降了21.1%,并且适用于不传输清浊音标志的声码器。(本文来源于《计算机应用》期刊2016年12期）
侯小月[5]（2016）在《低开销的MIMO预编码码书设计与选择》一文中研究指出随着通信技术的发展以及人们对于数据速率要求的提高,超高速无线通信逐渐成为通信发展的主流。其中,超高吞吐量无线局域网(Very High Throughput Wireless Local Area Network,VHT WLAN)以其高数据吞吐率、低成本、方便快捷等优点得到快速发展。以IEEE802.1 1ac为代表的VHT WLAN系统采用多输入多输出正交频分复用(Multiple-Input Multiple-Output and Orthogonal Frequency Division Multiplexing,MIMO-OFDM)技术传输,增加了天线数目和空间数据流数目。研究发现IEEE802.11ac系统中的预编码方案存在反馈开销大、信道信息量化精确度低等问题,在未来VHT WLAN系统天线数目与数据流数目更多的场景下并不适用。针对上述问题,本文以IEEE802.11ac为基础对未来VHT WLAN多天线多数据流系统的预编码技术进行了研究。首先深入分析了IEEE802.11ac的信道特征以及现有的预编码方案,并介绍了已有的改进预编码方案。分析了基于码书的预编码技术应用于VHT WLAN系统的优势,提出一种基于Grassmann流型的矩阵LBG(Linde-Buzo-Gray,LBG)预编码码书设计算法,并结合原有预编码方案研究了算法中初始码书的生成方法。通过理论分析与仿真验证,本论文提出的码书设计算法只需利用30%的反馈开销即可达到现有预编码方案提供的信道矩阵量化精度。此外,本论文在提出的预编码码书设计算法的基础上研究了适用于该算法的码字选择算法,从理论分析与仿真的角度,充分比较了不同码字选择算法的性能差异,确定了该码书设计算法对应的码字选择算法。同时,针对该算法应用于多数据流系统时需要的码书规模庞大的特点,提出一种基于二叉搜索树的非遍历码字选择算法以降低码字搜索的复杂度。理论分析与仿真结果表明,该码字选择算法可以将码字搜索的复杂度降低到O(log n)。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2016-03-14）
赵梦玲,刘红卫,刘若辰[6]（2015）在《基于遗传模拟退火算法的矢量量化码书设计》一文中研究指出首先介绍了遗传算法和模拟退火算法等全局优化算法,并针对遗传算法的早熟现象和容易陷入局部最优的缺点,将模拟退火算法引入到遗传算法中,提出了遗传模拟退火矢量量化码书设计(GSAKVQ)算法.此外,针对基于划分的染色体编码方式的特点,算法提出了新的有效的交叉算子和变异算子.同时,将算法从输入空间映射到特征空间,提出了相应的遗传模拟退火核矢量量化算法,改善了算法在某些数据集上的不足.最后,通过实验表明,GSAKVQ算法,在大部分的数据集上都能取得较好的结果,从而验证了算法在数据聚类问题上的有效性.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2015年01期）
杨淑莹,刘旭鹏,陶冲,刘婷婷[7]（2014）在《基于免疫猫群优化算法的矢量量化的码书设计及语音识别》一文中研究指出在矢量量化的码书设计过程中,针对传统的LBG算法对初始码书选取的依赖性及易陷入局部最优的缺陷,提出基于免疫猫群优化算法的矢量量化码书设计.将整个种群分为搜索组和跟踪组,运用克隆扩增算子在搜寻组中进行局部搜索,根据适应度值大小调节变异个体数目,保持解的多样性.运用动态疫苗提取与接种算子使跟踪组个体基因与疫苗进行交叉变异,向最优解靠拢,防止无监督交叉变异可能引起的退化现象.通过浓度平衡算子和选择算子更新子代种群,防止种群"早熟".将训练出全局最优码书输入到HMM模型进行训练和识别,实验结果表明,基于免疫猫群优化算法的矢量量化码书设计不依赖于初始码书选取,鲁棒性强且降低语音识别误差率.(本文来源于《模式识别与人工智能》期刊2014年07期）
顾俊凯[8]（2014）在《矢量量化码书设计及优化算法研究》一文中研究指出矢量量化作为一种有效的压缩手段，具有编解码简单、压缩比大等特点，使其广泛的应用于卫星遥感影像的压缩，数字电视、DVD等视频的压缩、存储及传输等方面。在矢量量化技术发展的20多年间，逐步形成了叁个重点研究方向：码书设计、码字搜索和索引分配，其中码书设计最为关键。虽然矢量量化技术具有许多优点，但在码书设计中由于通常使用的各种局部最优、类全局最优以及全局最优的码书设计算法，使得生成码书的速度不够快、质量不够好。本文针这一制约矢量量化码书设计的关键问题，为加快码书的生成速度及提高码书的质量，分别提出了小生境猴群繁衍模拟算法、自进化萤火虫优化算法，使得码书的生成的速度和质量得到提高。小生境猴群繁衍模拟算法是以“小生境”思想为基础的遗传码书设计方法。遗传算法作为一种仿生学算法，能够有效的进行全局搜索。本文在传统的基于训练矢量划分的遗传码书设计算法基础上，提出了一种对交叉空间进行一定约束的，基于“小生境”思想的遗传码书设计算法。由于对交叉空间进行了一定的约束，使当前训练矢量总是按照更加优秀的参照码书，以带有一定随机性的并按空间距离最小的方式进行归类，使码书的生成速度得到提高，并在文中给出了此算法的收敛性证明。实验结果表明，此算法在不降低码书质量的基础上，提高了码书的生成速度。自进化萤火虫算法解决的是提高码书质量的问题。在矢量量化码书设计中，只要当前码书不是全局最优码书，都可以对其进行优化以提高码书质量。矢量量化是一种在高维空间中求解多峰值极值的问题，萤火虫算法在高维空间中求解单峰值极值问题，具有良好的效果，但在高维空间中求解多峰值极问题，该算法不能使用。本文对萤火虫算法在矢量量化码书优化过程中的缺陷进行了细致分析，提出了一种改进算法。通过对震荡系数的动态调整，增大了萤火虫之间的距离、减小引力参数、扩大搜索范围，抑制了算法过快收敛的现象。实验表明，此算法能够提高码书性能0.2---0.45dB，使码书更加优化。本文将以上两种改进算法应用于图像处理中，并以本文所提出的码书生成算法（或优化算法）为代表，将最终生成的码书分别嵌入到纹理分类及数字水印中。纹理分类以K-View算法作为分类基础框架，将小生境算法生成的码书作为纹理基元参加分类，取得良好效果；在数字水印中，将水印信息直接加载在生成码书中并接受各种攻击。实验结果表明由本文提出的算法生成的码书质量更好，速度更快。本文对矢量量化码书设计的贡献是针对制约矢量量化技术发展的速度和质量两个瓶颈问题分别给出了解决方案。其中，小生境猴群繁衍模拟算法在遗传算法及小生境技术上提出了一种不依赖于模式定理以及积木块假设的遗传码书快速生成算法，使码书的生成速度大大加快；自进化萤火虫算法在通过对引力参数的控制，实现了对已生成码书的继续优化，使码书质量大大提高(本文来源于《长安大学》期刊2014-06-01）
郭艳菊,陈雷,陈国鹰[9]（2013）在《基于改进人工蜂群的图像矢量量化码书设计算法》一文中研究指出为了进一步提高图像矢量量化的码书质量,提出了一种新的图像压缩矢量量化码书设计算法。该算法采用均方误差(MSE)作为码书设计的适应度函数,利用改进的人工蜂群算法进行适应度函数的优化求解,增强了算法的自组织性和收敛性,大大减少了陷入局部收敛的可能性。将一种基于和值特性的快速码字搜索思想引入到码书设计算法中,使算法计算量明显降低。仿真结果表明,该算法具有计算时间短、收敛速度快的优点,并且生成的码书质量好、稳定性强。(本文来源于《计算机应用》期刊2013年09期）
陈善学,尹雪娇,张艳[10]（2013）在《基于改进粒子群算法的码书设计方法》一文中研究指出基本的矢量量化码书设计方法的性能易受到初始码书的影响,采用群体优化的粒子群算法是克服这一缺陷的有效手段。在粒子群算法中,惯性权重因子的大小决定了粒子的搜索能力。为了权衡粒子群算法中全局搜索能力与局部搜索能力,提出了一种非线性递减的惯性权重粒子群优化算法。该算法能够自适应地调整惯性权重因子的大小,从而有效地改善粒子的全局搜索能力。(本文来源于《重庆邮电大学学报(自然科学版)》期刊2013年02期）
码书设计论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
移动码书借助信息技术呈现教学内容,用二维码技术实现知识共享,突破了传统电子教材的种种局限。BOPPPS模型作为一种有效的教学模式,为移动码书的建设提供了完善的教学设计,最大化的发挥了移动码书的教学效能。本文从移动电子教材及大学生通识课的现状出发,融入方便共享的二维码技术,将BOPPPS模型作为移动码书资源建设的支撑,是对数字化建设资源的一次尝试,通过理论与实践总结出基于BOPPPS模型的移动码书开发流程,开发流程的研究对于以后教材开发具有指导意义。基于BOPPPS模型的移动码书强调学生是主体,教师是引导者,通过数字化的资源,完成知识的自我筛选,摆脱平台限制,实现随时随地移动学习与知识共享。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
码书设计论文参考文献
[1].韩云肖.基于BOPPPS模型的大学生通识课移动码书设计研究[D].河北师范大学.2018
[2].张攀峰,韩云肖.基于BOPPPS模型的大学生通识课移动码书设计研究[J].中国教育信息化.2017
[3].浦灵敏,张健.云模型猫群优化算法的矢量量化码书设计研究[J].计算机应用与软件.2017
[4].徐静云,赵晓群,蔡志端,王培良.基于胞腔均匀度的清浊模式码书设计算法[J].计算机应用.2016
[5].侯小月.低开销的MIMO预编码码书设计与选择[D].北京邮电大学.2016
[6].赵梦玲,刘红卫,刘若辰.基于遗传模拟退火算法的矢量量化码书设计[J].数学的实践与认识.2015
[7].杨淑莹,刘旭鹏,陶冲,刘婷婷.基于免疫猫群优化算法的矢量量化的码书设计及语音识别[J].模式识别与人工智能.2014
[8].顾俊凯.矢量量化码书设计及优化算法研究[D].长安大学.2014
[9].郭艳菊,陈雷,陈国鹰.基于改进人工蜂群的图像矢量量化码书设计算法[J].计算机应用.2013
[10].陈善学,尹雪娇,张艳.基于改进粒子群算法的码书设计方法[J].重庆邮电大学学报(自然科学版).2013
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