导读:本文包含了比特分配优化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:分配,小波,电力线,聋哑人,正交,载波,声学。
比特分配优化论文文献综述
谢显中,李丹,雷维嘉,张森林[1]（2017）在《基于优化比特分配的有限反馈干扰对齐方案》一文中研究指出针对多小区MIMO上行链路中有限反馈干扰对齐方案的不足,给出一种基于优化比特分配的有限反馈干扰对齐方案。为克服低SNR时频谱效率的损失,通过最大化用户的信号功率与泄露到其他小区的干扰与噪声功率之和的比值来求预编码,基于最大化每个数据流的信干噪比来设计干扰抑制矩阵。进一步,为克服传统比特分配方案反馈比特利用度不高的问题,给出一种新颖的比特分配方案来改善比特分布,减小了量化误差的影响。仿真实验表明,本算法能有效减少量化误差对系统性能的影响并显着提高系统的比特利用率,使有限反馈CSI时的干扰对齐性能得以提升。(本文来源于《通信学报》期刊2017年11期）
付彩梅,李有明,陈斌,雷鹏[2]（2016）在《基于比特交换的多用户电力线通信系统资源优化分配》一文中研究指出针对多用户电力线通信系统的资源分配问题,为了保证用户间的公平性,引入速率比例约束条件,建立了功率最小化模型,然后分步进行子载波分配及功率分配,并提出了一种基于比特交换的最优功率分配算法。该算法先根据各用户的目标速率要求,在其占用子载波上进行等比特分配;再根据功率最小化准则,将剩余比特分配给增加1比特所需额外功率最小的子载波;最后在各用户分配总比特不变情况下,根据比特交换准则在子载波间进行比特交换,从而使功率分配达到最优。在经典电力线信道环境下仿真结果表明,本文算法在满足各用户间速率比例约束下能够有效降低系统能耗。(本文来源于《无线通信技术》期刊2016年01期）
王博[3]（2014）在《CGS/空间可伸缩视频编码的率失真优化及其比特分配》一文中研究指出率失真优化技术是视频编码中的关键技术,该技术基于香农率失真编码理论,在视频编码的比特消耗和编码失真之间取得合适的折中,为了在目标比特的限制下,获得尽量高的视频质量,达到率失真性能最优的目的。本文重点研究可伸缩视频编码中的率失真优化的相关问题以及率失真优化的应用。本文的主要工作如下：首先,针对H.264/SVC单层码率模型预测不准的问题,分析了头比特占总比特的比例与量化参数之间的关系,并成功拟合出了头比特的占比与量化参数之间的线性关系。通过该线性关系,推导出了残差比特的占比与量化参数之间的数学关系,从而得出一个全面考虑头比特与残差比特特性的单层码率模型。经过实验验证,本文改进的H.264/SVC单层码率模型有很高的预测精度。其次,针对H.264/SVC中没有合适的增强层残差MAD预测模型问题,本文借助H.264/SVC自底而上的编码结构,提出新的增强层残差MAD预测模型。H.264/SVC基本层的率失真模型就可以灵活地拓展到增强层。经过实验验证,本文改进的增强层残差MAD预测模型有很高的预测精度。最后,为了高效地解决CGS/空间可伸缩编码的比特分配问题,本文提出了一种基于本文所提率失真模型的比特分配算法。具体地,把可伸缩编码的比特分配问题公式化为每一个可伸缩层的最优量化参数选择问题。这样比特分配问题就可以被公式化为在每层目标比特的限制下,最小化总失真的最优化问题。进一步,引入拉格朗日乘数,把上述的限制优化问题转化为非限制优化问题。为了验证提出的比特分配算法的编码有效性,首先把所提算法实现到可伸缩视频编码参考软件平台JSVM上,然后在多种测试序列上进行验证。并以包括JSVM算法在内的两种之前可伸缩编码比特分配算法作为对比基准。实验结果表明,本文提出的比特分配算法的编码性能明显地提升了(本文来源于《北京邮电大学》期刊2014-12-30）
张爱华,陈莉莉,陈晓雷,雷小亚[4]（2014）在《H.264计算资源和比特资源联合优化分配方法》一文中研究指出针对聋哑人移动手语视频通信,提出一种H.264计算资源和比特资源联合优化分配方法。该方法根据聋哑人视觉选择特性将手语视频划分为不同的区域,通过为不同区域分配不同的量化系数进行比特资源优化分配;并将H.264手语视频编码复杂度分为叁个级别,根据能量受限设备的电池能量自适应地选择编码级别进行计算资源优化分配。研究结果表明:该算法在保证手语视频感兴趣区编码质量的同时,可以有效降低编码器的计算复杂度,延长电池工作时长。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2014年07期）
李李,胡艳军[5]（2007）在《OFDM系统的比特分配次优化算法性能分析》一文中研究指出针对OFDM系统中的几种比特分配的次优化算法进行仿真分析,尤其对具有代表性的Chow算法、LC算法进行了性能的分析、比较以便能够了解这几种算法在传输功率、复杂度等性能上的差异。在此基础上,将得出在不同的要求下选用不同的比特分配次优化算法的选择方案。(本文来源于《信息技术》期刊2007年10期）
费伟,徐平,朱善安[6]（2007）在《基于Cauchy分布的H.264优化比特分配及码率控制算法》一文中研究指出为了提高图像质量和码率控制精度,提出了一种H.264优化比特分配及码率控制算法。该算法首先基于Cauchy分布得出简化的宏块层码率模型,并引入复杂度系数MAD和头信息比特率,使码率模型可随视频内容复杂伸缩;同时采用线性模型对失真度进行预测,通过Lagrange率失真优化来选择每个宏块的量化参数,最小化整帧的失真度以实现宏块层的优化比特分配。实验结果表明,该算法能在降低比特数估计偏差、更好地跟踪目标码率的情况下,获得更好的PSNR性能。(本文来源于《光电工程》期刊2007年07期）
陈云鹏,张培仁,孙轶,高修峰[7]（2006）在《基于率失真优化的ARQ比特分配》一文中研究指出针对易错信道视频传输的ARQ(automatic repeat request)系统,综合考虑了基于错误隐藏的帧内刷新方法与ARQ重传比特数分配,提出一种率失真优化方法.实验结果表明,该方法在给定信道带宽和报文丢失率的情况下,相对于不带比特分配的ARQ系统,能够取得更好的图像质量,在低码率情况下尤为明显.(本文来源于《中国科学技术大学学报》期刊2006年08期）
谭国平,程时昕,陈明[8]（2005）在《MIMO系统中优化比特功率分配方法的频谱效率分析》一文中研究指出在假设只有接收端知道信道状态信息(CSI)的情况下,为了满足固定的目标链路质量,提出了一种在多输入多输出(MIMO)系统中应用的基于V-BLAST检测算法的简单优化比特功率分配方法.由于不同的检测顺序会导致不同的等效信道增益,因此分别采用了前向排序法,反向排序法和最优排序法这3种方法进行仿真研究.当设定目标误符号率(SER)为10-5,并采用M维的QAM调制方式时,对该方法采用3种排序法进行仿真的结果表明:在发射功率限制较低时,基于反向排序法的频谱效率性能优于前向排序法,但是不如基于特征值分解(SVD)的方法;当发射功率限制高到一定程度时,结论恰好相反.(本文来源于《应用科学学报》期刊2005年05期）
李涛,俞斯乐[9]（1997）在《基于小波变换的图象编码中的噪声分析和优化比特分配》一文中研究指出研究了基于小波变换的图象编码。在系统地分析了小波变换各子图象的量化噪声和恢复噪声的基础上，提出了在给定的比特率下，使系统恢复失真达到最小的优化比特分配方案。指出了在均匀量化时各子图象量化步长之间具有成倍的关系。模拟实验证明了该结论，并给出了满意的结果。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊1997年Z2期）
熊小兵,赵尔沅[10]（1997）在《基于小波基优化和动态比特分配的数字音频压缩编码方案》一文中研究指出提出了一种新颖的基于自适应小波基优化选择和心理声学模型相结合的数字音频信号的透明质量编码方法，保证固定失真水平上使每帧信号的变换系数的动态分配的比特数最少，并且利用动态码本的方法来消除音频信号的统计冗余，进一步压缩比特率．对于抽样率为４４．１ｋＨｚ，每样值用１６比特线性码表示的光盘单声道音乐信号可以压缩到６４ｋＢＰＳ左右．(本文来源于《电子学报》期刊1997年07期）
比特分配优化论文开题报告
（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：
针对多用户电力线通信系统的资源分配问题,为了保证用户间的公平性,引入速率比例约束条件,建立了功率最小化模型,然后分步进行子载波分配及功率分配,并提出了一种基于比特交换的最优功率分配算法。该算法先根据各用户的目标速率要求,在其占用子载波上进行等比特分配;再根据功率最小化准则,将剩余比特分配给增加1比特所需额外功率最小的子载波;最后在各用户分配总比特不变情况下,根据比特交换准则在子载波间进行比特交换,从而使功率分配达到最优。在经典电力线信道环境下仿真结果表明,本文算法在满足各用户间速率比例约束下能够有效降低系统能耗。
（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。
比特分配优化论文参考文献
[1].谢显中,李丹,雷维嘉,张森林.基于优化比特分配的有限反馈干扰对齐方案[J].通信学报.2017
[2].付彩梅,李有明,陈斌,雷鹏.基于比特交换的多用户电力线通信系统资源优化分配[J].无线通信技术.2016
[3].王博.CGS/空间可伸缩视频编码的率失真优化及其比特分配[D].北京邮电大学.2014
[4].张爱华,陈莉莉,陈晓雷,雷小亚.H.264计算资源和比特资源联合优化分配方法[J].计算机应用与软件.2014
[5].李李,胡艳军.OFDM系统的比特分配次优化算法性能分析[J].信息技术.2007
[6].费伟,徐平,朱善安.基于Cauchy分布的H.264优化比特分配及码率控制算法[J].光电工程.2007
[7].陈云鹏,张培仁,孙轶,高修峰.基于率失真优化的ARQ比特分配[J].中国科学技术大学学报.2006
[8].谭国平,程时昕,陈明.MIMO系统中优化比特功率分配方法的频谱效率分析[J].应用科学学报.2005
[9].李涛,俞斯乐.基于小波变换的图象编码中的噪声分析和优化比特分配[J].中国图象图形学报.1997
[10].熊小兵,赵尔沅.基于小波基优化和动态比特分配的数字音频压缩编码方案[J].电子学报.1997
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