导读:本文包含了维特比解码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:维特,射频,马尔,科夫,印刷体,卷积,模型。
维特比解码论文文献综述
林琴,夏俊峰,涂铮铮,郭玉堂[1]（2019）在《基于帧特征及维特比解码的手写体与印刷体分类》一文中研究指出为有效区分手写体与印刷体,提出了一种基于卷积神经网络隐层帧特征的分类方法。基于卷积神经网络,提取隐层帧特征,利用高斯混合模型结合隐马尔可夫模型的方法对该特征进行建模,再通过维特比解码算法判定每帧特征的类别。基于帧特征的识别结果,结合文本行图像信息对识别结果进行后处理,确定最终的手写体和印刷体的区域。在签名文书类文本行图像上,相比基线,所提方法对手写体与印刷体分类的识别率提升10.8%和27.57%。在自然场景、表格和带噪文档行验证了其有效性。(本文来源于《激光与光电子学进展》期刊2019年06期）
王贺,王俊宇[2]（2017）在《一种基于维特比解码的超高频RFID读写器解码器设计》一文中研究指出车辆管理和生产管理等应用对超高频射频识别(UHF RFID)读写器的灵敏度有很高的要求.读写器数字基带解码器作为接收链路的关键环节,其误码率(BER)性能直接影响读写器的接收灵敏度.维特比解码是一种广泛应用于卷积码的解码算法,利用卷积码中码元间的相互联系实现纠错解码.本文首次将维特比解码移植应用于UHF RFID系统中的FM0编码的解码算法中.该解码器利用FM0编码的记忆性,结合维特比解码的纠错能力来降低误码率.仿真结果表明,该解码器在信噪比(SNR)为7.3dB的条件下,可以将误码率降至10-5.相对于最优接收机结构,该解码算法有2.5dB的信噪比优势.(本文来源于《复旦学报(自然科学版)》期刊2017年03期）
王爽[3]（2017）在《维特比解码算法在超高频RFID中的应用》一文中研究指出射频识别是一种非接触式信息获取和识别技术。随着超高频(UHF)射频识别(RFID)技术在生产管理和物流管理中的广泛应用,人们对其接收机的灵敏度要求也越来越高。接收机数字基带中解码器的误码率(BER)性能直接影响其灵敏度。为了降低解码器的误码率,该文将一种广泛应用于卷积码中的维特比解码算法移植应用于FM0编码的解码算法中,利用FM0编码的记忆性,实现前向纠错解码。仿真表明,在相同的误码率时,该解码器所需的信噪比相对于传统最优接收机结构有2 d B的优势。(本文来源于《科技资讯》期刊2017年08期）
邱泉[4]（2016）在《基于令牌传递的维特比解码及其在语音识别中的应用》一文中研究指出当今移动互联网技术飞速发展,智能终端的使用日益深入到人类的日常生活中。人类与智能终端最直接和便利的交互方式是语音交流,所以语音识别技术己成为当今科学技术发展的一个重要标志,也因此成为移动互联网技术研究和发展的重要领域之一。语音识别终极目标是实现人机无障碍直接交流,经过半个多世纪的发展,语音识别理论已日趋成熟。大量的实践应用说明,目前许多语音识别模型和解码算法都非常有用。本文从传统的语音识别模型和解码算法出发,基于隐马尔可夫模型和令牌传递解码算法,开发了可用于移动设备、智能家居、可穿戴设备、车载设备的Windows和Andriod平台的语音识别系统。具体工作及创新点如下。本文首先简单介绍了语音识别技术,阐述了本文的选题背景、研究意义及国内外的研究现状。接着探讨了隐马尔可夫模型,并推导给出了期望最大化算法和隐马尔可夫模型叁类基本问题的解决算法。然后重点探讨了本文Windows平台语音识别系统的设计与实现,从系统的开发工具和数据库入手,结合系统的整体框架结构,详细的阐述了系统五个部分的设计与实现。最后详细介绍了Android平台实时语音识别系统的搭建以及系统移植的方法和过程,通过对系统性能和质量两方面的测试,表明本套系统的识别率和实时因子都达到应用要求,而且系统资源消耗较低,实用性强。在噪声环境下系统的鲁棒性强于市场上的主流语音识别产品。全文末尾针对令牌传递算法的不足,给出了剪枝、限制最大令牌数以及剪枝与限制最大令牌数相结合的优化措施。(本文来源于《华南理工大学》期刊2016-01-01）
杜呈透,王让定[5]（2005）在《基于音频内容与维特比解码的音频数字水印算法》一文中研究指出利用音频自身特征作为水印的同步信号有利于提高音频水印的鲁棒性。提出了一种基于音频内容分析的算法,算法先经过音频内容分析得到一组特征点,在特征点后面的音频中嵌入水印。水印检测时,同样先分析待测音频得到特征点,利用特征点后面的音频提取出有意义的水印。为了提高水印的检测速度,提出采用维特比(Vitebi)解码技术判决水印。实验结果表明,算法对加噪、低通滤波等具有一定的鲁棒性。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2005年08期）
维特比解码论文开题报告
（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：
车辆管理和生产管理等应用对超高频射频识别(UHF RFID)读写器的灵敏度有很高的要求.读写器数字基带解码器作为接收链路的关键环节,其误码率(BER)性能直接影响读写器的接收灵敏度.维特比解码是一种广泛应用于卷积码的解码算法,利用卷积码中码元间的相互联系实现纠错解码.本文首次将维特比解码移植应用于UHF RFID系统中的FM0编码的解码算法中.该解码器利用FM0编码的记忆性,结合维特比解码的纠错能力来降低误码率.仿真结果表明,该解码器在信噪比(SNR)为7.3dB的条件下,可以将误码率降至10-5.相对于最优接收机结构,该解码算法有2.5dB的信噪比优势.
（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。
维特比解码论文参考文献
[1].林琴,夏俊峰,涂铮铮,郭玉堂.基于帧特征及维特比解码的手写体与印刷体分类[J].激光与光电子学进展.2019
[2].王贺,王俊宇.一种基于维特比解码的超高频RFID读写器解码器设计[J].复旦学报(自然科学版).2017
[3].王爽.维特比解码算法在超高频RFID中的应用[J].科技资讯.2017
[4].邱泉.基于令牌传递的维特比解码及其在语音识别中的应用[D].华南理工大学.2016
[5].杜呈透,王让定.基于音频内容与维特比解码的音频数字水印算法[J].计算机应用研究.2005
论文知识图
