导读:本文包含了编码解码技术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:分组码,标记,误码率,大脑,模型,磁共振,环状。
编码解码技术论文文献综述
刘欢[1]（2018）在《单向分布式视频编码中迭代解码技术研究》一文中研究指出随着多媒体设备的普及与通信技术的发展,无线视频监控等新兴应用受到越来越多的关注,与此同时,其编码设备计算能力较弱的特点也给编码算法带来了新的挑战。传统视频编码标准往往具有较高的编码复杂度,而分布式视频编码(Distributed Video Coding,DVC)的出现使得编码复杂度可灵活分配,因此,DVC已成为视频编码领域中热门的研究课题。传统DVC基于反馈信道在解码端进行码率控制,为了避免反馈信道产生的时延,单向分布式视频编码(Unidirectional Distributed Video Coding,UDVC)将其去除,通过编码端码率控制算法估计码率,更好地适应了实时性要求高或无反馈信道的应用。但DVC独立编码的特性使得编码端并不能充分了解视频间的相关性,码率通常会出现过估计或欠估计等情况,进而影响系统性能。得益于DVC非对称性编解码结构,在码率估计不准确时,可考虑单独在解码端引入适当的补偿技术来提升解码性能。相关性噪声的准确性与边信息质量是影响DVC的主要因素,本文基于DVC的特点,针对解码端提出了两点改进方法:(1)提出一种基于迭代解码的相关性噪声细化算法,利用上一次解码得到的重构值对相关性噪声残差进行细化,得到更精确的相关性噪声分布,之后对上一次解码得到的比特平面重新解码以提高重构性能,并且在细化过程中通过考虑重构值的解码可靠性对其进行分类,以此来提高细化精度。(2)提出一种改进的边信息细化算法,对重构帧中错误解码的比特进行标记,并用对应位置的边信息替换得到新的重构帧,以该重构帧为导向对待细化的边信息进行细化,从而得到更精确的边信息帧,该算法修正了现有边信息细化算法中,错误重构帧对细化过程造成的误导。最后结合上述两种算法,本文基于DISCOVER(DIStributed COding for Video sERvices)框架提出UDVC系统,该系统在迭代解码框架上,分别对相关性噪声和边信息进行细化,逐步提升相关性噪声准确性和边信息质量,在保持编码端低复杂度的前提下渐进式地提升系统解码性能。为了验证本文提出的算法和UDVC系统的可用性,本文在四个典型的视频序列上分别进行模块测试,通过比较各模块改进前后重构帧的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)是否有所提高进而验证本文算法的有效性。同时,将设计实现的UDVC系统与目前流行的视频编码框架进行对比,实验结果表明本文提出的UDVC系统可以达到与目前最为有效的DISCOVER框架相当的性能,证明本文算法具有不错的研究前景。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2018-05-01）
曾玉[2]（2018）在《编码标记点识别与解码技术研究》一文中研究指出视觉测量作为机器视觉的一个重要分支,在特征识别与目标匹配中发挥着越来越重要的作用。视觉测量主要通过图像拍摄装置摄取目标图像,再通过图像处理系统根据目标图像的像素分布、亮度、颜色等信息,对其进行数字信号转换,最后采用多种算法对其进行处理,从而获取其特征。而将易于识别的标记点粘贴于被测物上,能够明显提高特征识别的准确性和精度,保证目标匹配的可靠性,因此编码标记点的识别与解码一直是该领域的研究热点。本文主要的研究内容如下:(1)介绍了几种常见的编码标记点,并分析了其各自的优缺点。对几种编码标记点进行了大量的实验验证,最终根据课题需求,选择了环状编码标记点以及环绕式编码标记点作为研究对象,并分别介绍了这两类编码标记点的设计方法和编码原则。(2)论述了传统的编码标记点识别与解码算法,针对传统的编码标记点识别算法效率低的问题,提出了一种基于改进的行扫描算法的编码标记点识别方法。首先,对编码标记点图像进行灰度化、去噪、灰度拉伸以及二值化等处理;其次,采用改进的行扫描算法对其进行目标提取;最后,通过面积阈值法以及形状准则法提取圆形标记点,并采用灰度平方加权重心法对提取到的圆形标记点进行中心定位。实验结果表明,采用改进后的行扫描算法对编码标记点进行提取,明显降低了编码标记点的识别时间,大大地提升了识别效率与识别准确度。(3)针对环状编码标记点和环绕式编码标记点的解码算法效率及解码正确率较低的问题,在其各自传统的解码算法上进行了改进。对于环状编码标记点,本文提出了基于解码端点的解码算法,即通过每个编码带的最小外接矩形,求得编码带与其最小外接矩的四条边的四个交点,从而求得解码端点,最后进行解码;对于环绕式编码标记点,本文提出了一种基于模板点的环绕式编码标记点的编解码方法,即在原始的环状编码标记点的头部与尾部的特征编码标记点中间增加了模板点,依靠圆形标记点与模板点向量之间的夹角关系进行解码。实验结果表明,改进后的两种编码标记点的识别与解码算法,在各种情况下对编码标记点的识别准确率、识别效率均得到了很大的提高,并且鲁棒性强、综合性能高。(本文来源于《西华大学》期刊2018-03-01）
赵世杰[3]（2016）在《基于功能磁共振成像的大脑编码和解码技术的研究》一文中研究指出理解外界信息与大脑活动模式之间联系是深入理解大脑功能机理关键的一步。为了解决这个问题,研究者通过功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging technology,fMRI)数据开发了大量的大脑编码和解码计算模型。大脑编码模型主要是描述外部刺激信息在大脑如何表达以及如何从多种多样的外部刺激信息预测大脑活动模式。相反的,大脑解码模型主要是尝试从观察到的大脑活动模式来预测外部刺激信息。这些大脑编码和解码模型的研究既增进了对大脑如何响应外界刺激信息机理的理解,同时也为脑机接口、临床诊断等应用提供了潜在的解决方案,具有重要的经济效益和社会意义。但是,目前大脑编码和解码模型的研究偏重于实验设计方面,而模型用到的关键技术如大脑编码和解码模型的设计,大脑功能网络检测技术等还有很多局限性,处在发展和探索之中。为了缓解这些问题,本文研究了大脑编码和解码模型涉及的关键技术,提出了新的大脑编码和解码模型并开发了个体层次和群体层次检测大脑功能网络的新技术。具体而言,本文的主要工作如下:第一,提出了一种基于DICCCOL(Dense Individualized and Common Connectivitybased Cortical Landmarks)脑区定位系统的大脑编码模型来预测自然观看视频条件下大脑响应活动模式。具体地,实验刺激视频首先由计算机视觉领域代表性的特征来定量描述,分别代表了视频包含的运动,局部形状,全局颜色分布,和空间分布等信息。然后,使用大脑区域定位系统DICCCOL来确定不同个体间一致的区域和网络。之后,计算不同脑区间的功能连接作为大脑对视频刺激的响应模式。最后,使用最小二乘支持回归向量机算法学习视频刺激特征和大脑响应活动模式之间的定量关系。相比传统的大脑编码模型,本文提出的方法增加了对外界刺激系统地定量描述,并通过DICCCOL系统实现了不同人之间模型一致性。实验结果表明,通过本文提出的大脑编码模型,自然观看视频刺激下的大脑活动模式可以在不同实验者和不同视频片段中准确和稳定的被预测。第二,提出了一种新的基于稀疏表达机制的大脑解码模型来从fMRI数据中重建音频显着性特征。首先,对每段音频提取音频显着性特征。然后,对每个个体每段音频刺激下的功能磁共振图像数据,使用全脑fMRI信号和在线字典学习算法提取与音频有关的典型的大脑活动模式的fMRI字典。最后,使用学习到的fMRI字典和稀疏表达机制重建每段音频的音频显着性特征曲线。与传统大脑解码模型相比,提出的模型将稀疏表达方法作为一个统一的平台来连接大脑fMRI信号的典型活动模式和从音频片段中提取的音频显着性特征。实验结果表明,通过提出的大脑解码模型,不同音频片段的音频显着性特征曲线可以从大脑活动模式中有效地重建。第叁,开发了一种基于有监督的字典学习算法的大脑网络检测模型来检测任务态磁共振成像数据中的大脑功能网络。首先,提取每种任务下每个个体的全脑fMRI信号并排列成fMRI信号矩阵。然后,使用有监督的字典学习算法将fMRI信号矩阵分解成一个混合fMRI字典和系数矩阵。字典的每一列表征着一种典型的大脑网络的活动模式,对应的系数矩阵的每一行表征着大脑网络的空间分布模式。提出的大脑网络检测模型结合了模型驱动方法和数据驱动方法的优点,能够同时检测到任务相关的大脑网络和内在的大脑网络。在公开数据集,人类连接组工程HCP(Human Connectome Project,HCP)任务态数据集,的实验结果证明了提出方法的优越性。第四,提出了一种基于多次稀疏表达机制的群组大脑功能网络检测模型来系统地检测任务态下不同群体的大脑网络。首先,将不同个体的fMRI信号矩阵按时间维度级联起来,然后采用在线字典学习方法来检测群体初步的功能网络。然后,在字典学习过程中“固定”群体初步的大脑功能网络,使用个体功能磁共振数据学习个体化的时域大脑活动模式。之后,固定上一步学习到的个体化的时域大脑活动模式,在个体功能磁共振数据中学习个体的大脑功能网络的空间分布。最后,使用统计方法,在个体大脑功能网络的基础上构建统计意义上的群组大脑功能网络。和传统方法相比,提出的模型检测群组大脑功能网络能力更强,灵敏度更高,同时检测到的群体大脑功能网络更容易解释。提出的模型在两组任务态功能磁共振数据上做了验证,实验结果证明了方法的有效性。(本文来源于《西北工业大学》期刊2016-09-01）
袁博[4]（2015）在《协作通信中基于Turbo编码的软信息解码转发技术》一文中研究指出协作通信技术是一种可以抑制多径衰落的空间分集方法,将Turbo编码这种成熟的信道编码技术应用到协作通信中,可以进一步提升传输表现。本文提出了一种协作通信中的中继策略,即软信息解码转发技术(SIF),并对其进行理论分析和性能仿真。(本文来源于《数字通信世界》期刊2015年09期）
焦红亮[5]（2014）在《手机扫描二维码编码解码技术设计与实现》一文中研究指出随着计算机技术的进步,人们已经进入了互联网信息时代。条码技术作为信息交换的高效手段得到了越来越多的运用。目前已经广泛使用的一维条码由于其数据容量很低,使得其无法脱离数据库独立使用,局限了它的使用范围。而二维码的出现很好地解决了这个问题。二维码在横竖两个维度上承载信息,能够承载大量的数据,包括数字、字母、汉字,甚至图片及音频信息。二维码能够支持较高的错误纠正水平,适合各种传递方式。QR码作为二维码的一种,最高版本能存储高达千个的中文汉字,非常适合中国使用。二维码能够脱离数据库独立使用,加入了安全策略的二维码更能够应用到商业、支付等领域。目前,二维码已经在世界范围内得到了极大的推广,书刊、广告、产品包装等场景时常能够见到它的身影。在国内,随着信息自动化的进行,二维码作为高效的信息传递手段,得到了迅速发展和广泛使用。伴随手机等智能终端的爆炸式发展及硬件技术的提高,在这些终端上进行二维码应用已经得到了重视和推广。对于手机二维码的编解码技术也有着重要的意义。经过对QR二维码的定义以及编解码技术的深入研究,本文实现了对QR码应用的核心功能。本系统基于Android平台进行开发,主要分为两个模块,分别为QR码编码和解码模块。QR码编码模块对用户输入的文本信息进行识别,选择合适的QR码版本进行设计,对于信息内容采取其相应的编码模式进行编码。编码系统支持四种数据内容的编码,分别为:数字模式、中文汉字模式、数字字母模式、8位字节模式。最终将编码完成的QR码图像输出供用户使用。解码系统则是编码算法的逆过程。系统调用手机摄像头采集图像,对图像进行预处理,对图像进行识别,当确认其为QR码时进行解码计算,解码完成之后输出数据。本系统的实现严格按照软件的开发过程进行。在需求分析中,使用流程图,详细的体现出了系统的工作过程;在系统实现环节,分析了每一种编码模式的编解码实现细节;系统实现中,给出了系统在Android手机中运行的截图,形象的说明了系统的运行结果;最后,在系统测试环节,给出了所有的测试用例及测试方法,充分说明了系统运行的稳定性能。从二维码的广泛应用以及智能终端的快速发展能够看出,对于手机端二维码编码解码过程的深入研究有着重要的意义。(本文来源于《电子科技大学》期刊2014-03-01）
朱卫国,孙程程,唐觉[6]（2013）在《一种高帧频数字相机编码解码技术的设计与实现》一文中研究指出采用高帧频数字相机作为输入源,能够明显提高对小目标的跟踪精度和显示效果。系统以DSP、FPGA、CAN总线以及大容量缓存作为硬件构架,通过DSP和FPGA的逻辑编程灵活调配系统资源,将图像采集、图像处理、视频格式转换、通信控制、图像显示等功能合理分配至各个硬件单元。经过实验验证,该系统处理能力强,跟踪精度高,通信控制好,各个功能单元都达到了预期的效果。(本文来源于《黑龙江科技信息》期刊2013年28期）
高超,李生红,唐俊华[7]（2012）在《基于压缩感知解码的网络编码技术》一文中研究指出证明了随机网络编码的传输矩阵具有压缩感知观测矩阵的性质,提出了一种基于随机编码和压缩感知的网络编码方案,该方案利用了压缩感知求解欠定方程组的优点。在该方案中,随机网络编码的误码率可以依靠信息的稀疏性而降低。如果信息足够稀疏,那么网络的容量甚至可以超过限定了网络编码容量上界的最大流-最小割定理的理论值。给出了误码率的理论上界,仿真结果表明该方案可以达到较好的性能。(本文来源于《通信技术》期刊2012年02期）
周盛,王晓春,杨军,王延群[8]（2011）在《医学高频超声编码成像中解码压缩技术的研究》一文中研究指出将数字编码激励与现有眼科高频超声成像技术相结合,提出一种全新的高速数据检测和信号处理方法。由FPGA产生16位Golay互补序列,激励换能器产生超声波。数据采集电路实现了15 MHz高频超声回波信号的数字化,采样频率120 MHz,采样位数14 bits。解码压缩算法由FPGA实时实现,A序列解码和B序列解码交替进行,分别将回波信号与A,B解码序列卷积运算,两路延迟迭加即实现了Glayo码的实时解码压缩。实验表明,采用编码激励技术可以在保持发射电压和轴向分辨率的前提下,有效提升回波主瓣幅度,抑制旁瓣噪声,可有效提高信噪比。此法对于改善眼科超声图像质量,提高设备安全性等方面具有重要的应用价值。(本文来源于《中国医疗器械杂志》期刊2011年06期）
陈金杰,杨俊安[9]（2011）在《无线数传信号编码盲识别与解码技术研究》一文中研究指出针对无线数传信号中广泛采用的线性分组码盲识别问题展开研究,利用分组码的线性构造和校验性质,对线性分组码的新型数据矩阵盲识别模型进行了改进。理论上通过求解二元域线性方程组来实现对编码参数及生成矩阵的盲识别,降低了识别所需的数据量;对改进的识别模型进行了大量的仿真分析,结果表明其识别模型的有效性;论文最后将改进的识别模型应用到工程实践当中,对实际接收的无线数传信号进行分析,完成了对信道编码和信源编码的盲识别,并成功恢复出数据信息。(本文来源于《电子测量与仪器学报》期刊2011年10期）
方朝曦,李国胜,朱宇,王宗欣[10]（2011）在《一种基于联合网络编码和信道解码的高效率中继技术》一文中研究指出针对一个两用户单中继系统,研究了一种基于联合网络编码与信道解码的高效率传输技术。利用无线信道的广播特性以及常见信道编码的线性特性,所提出的方法只需要两个时隙即可完成两个用户的数据传输,具有和点对点直接传输一样的传输效率。在第一个时隙,两个用户将各自的数据同时广播给中继和接收端。在第二个时隙,中继进行联合网络编码与信道解码,并将编码后的数据转发给接收端。仿真结果表明在各种情况下,所提出的中继传输技术可以有效改善用户的比特误码率性能。(本文来源于《电路与系统学报》期刊2011年04期）
编码解码技术论文开题报告
（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：
视觉测量作为机器视觉的一个重要分支,在特征识别与目标匹配中发挥着越来越重要的作用。视觉测量主要通过图像拍摄装置摄取目标图像,再通过图像处理系统根据目标图像的像素分布、亮度、颜色等信息,对其进行数字信号转换,最后采用多种算法对其进行处理,从而获取其特征。而将易于识别的标记点粘贴于被测物上,能够明显提高特征识别的准确性和精度,保证目标匹配的可靠性,因此编码标记点的识别与解码一直是该领域的研究热点。本文主要的研究内容如下:(1)介绍了几种常见的编码标记点,并分析了其各自的优缺点。对几种编码标记点进行了大量的实验验证,最终根据课题需求,选择了环状编码标记点以及环绕式编码标记点作为研究对象,并分别介绍了这两类编码标记点的设计方法和编码原则。(2)论述了传统的编码标记点识别与解码算法,针对传统的编码标记点识别算法效率低的问题,提出了一种基于改进的行扫描算法的编码标记点识别方法。首先,对编码标记点图像进行灰度化、去噪、灰度拉伸以及二值化等处理;其次,采用改进的行扫描算法对其进行目标提取;最后,通过面积阈值法以及形状准则法提取圆形标记点,并采用灰度平方加权重心法对提取到的圆形标记点进行中心定位。实验结果表明,采用改进后的行扫描算法对编码标记点进行提取,明显降低了编码标记点的识别时间,大大地提升了识别效率与识别准确度。(3)针对环状编码标记点和环绕式编码标记点的解码算法效率及解码正确率较低的问题,在其各自传统的解码算法上进行了改进。对于环状编码标记点,本文提出了基于解码端点的解码算法,即通过每个编码带的最小外接矩形,求得编码带与其最小外接矩的四条边的四个交点,从而求得解码端点,最后进行解码;对于环绕式编码标记点,本文提出了一种基于模板点的环绕式编码标记点的编解码方法,即在原始的环状编码标记点的头部与尾部的特征编码标记点中间增加了模板点,依靠圆形标记点与模板点向量之间的夹角关系进行解码。实验结果表明,改进后的两种编码标记点的识别与解码算法,在各种情况下对编码标记点的识别准确率、识别效率均得到了很大的提高,并且鲁棒性强、综合性能高。
（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。
编码解码技术论文参考文献
[1].刘欢.单向分布式视频编码中迭代解码技术研究[D].西安电子科技大学.2018
[2].曾玉.编码标记点识别与解码技术研究[D].西华大学.2018
[3].赵世杰.基于功能磁共振成像的大脑编码和解码技术的研究[D].西北工业大学.2016
[4].袁博.协作通信中基于Turbo编码的软信息解码转发技术[J].数字通信世界.2015
[5].焦红亮.手机扫描二维码编码解码技术设计与实现[D].电子科技大学.2014
[6].朱卫国,孙程程,唐觉.一种高帧频数字相机编码解码技术的设计与实现[J].黑龙江科技信息.2013
[7].高超,李生红,唐俊华.基于压缩感知解码的网络编码技术[J].通信技术.2012
[8].周盛,王晓春,杨军,王延群.医学高频超声编码成像中解码压缩技术的研究[J].中国医疗器械杂志.2011
[9].陈金杰,杨俊安.无线数传信号编码盲识别与解码技术研究[J].电子测量与仪器学报.2011
[10].方朝曦,李国胜,朱宇,王宗欣.一种基于联合网络编码和信道解码的高效率中继技术[J].电路与系统学报.2011
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