自适应最优量化查找表预失真算法

为了在不增加查找表（LUT）长度的前提下,进一步改善功率放大器非线性性能,提出1种自适应最优量化LUT的预失真算法.与已有的最优量化LUT算法不同,该算法综合考虑了预失真器特性和输入信号概率分布,理论分析并得到了最优的LUT量化间隔,并给出了全盲条件下的自适应预失真器LUT参数搜索算法.仿真表明：应用该算法的预失真系统的归一化最小均方误差指标优于均匀量化LUT算法和已有的最优量化LUT算法,尤其是在输入信号功率回退较大的情况下,该算法的预失真效果改善更为显著.     

基于自适应多阈值变换编码的图象二值化处理

给出了一种应用自适应多阈值变换编码，来处理二值图象的方法。首先采用四叉树分块方法，对图象进行自适应分隔，进而在分割的定义块上采用区域编码；为减小压缩损失，再辅以自适应多阈值的阈值编码。实验结果表明：应用所给方法。图象的二值化质量较高。     

基于自适应多阈值变换编码的图象二值化处理

给出了一种应用自适应多阈值变换编码,来处理二值图象的方法.首先采用四叉树分块方法,对图象进行自适应分隔,进而在分割的定义块上采用区域编码;为减小压缩损失,再辅以自适应多阈值的阈值编码.实验结果表明:应用所给方法,图象的二值化质量较高.     

采用视觉加权自适应阈值量化的彩色图像小波编码方法

提出了一种基于视觉特性的彩色图像小波变换编码方法。该方法是以一种简单的灰度图像小波编码方法为基础,首先通过小波变换将图像进行多分辨率分解;然后对彩色分量的高频子带数据进行适当的抛弃;对小波图像的高频数据采取自适应阈值量化方法克服恢复图像中的分量独立点噪声污染现象;最后根据小波系数的码字分布特征,采用行程编码结合Huffman编码。该方法可保证重建图像的主观视觉效果良好,而且具有较高的压缩倍率。     

基于整数平方量化阈值和索引表的小波图像编码算法

一般小波变换，零树编码优点很多，但对于能量集中性较差的整形小波变换就显得力不从心。因此对整形小波变换存在的这一特点结合零树编码的优点提出了一种新算法。第一，根据整形小波变换后各子带系数幅值的动态变化较小；小波图像能量较一般小波差的特点，提出了利用整数平方作为量化阈值的整数平方算法，充分利用了整型小波变换；第二，提出一种基于索引表和游程编码的小波零树编码的新思路，简化了编码与解码的过程。     

一种自适应量化的多水印算法

提出了一种自适应量化的多水印算法。其中鲁棒水印根据局部图像特性,动态确定量化步长;脆弱水印和量化密钥结合嵌入图像的小波系数中,增强了算法的安全性。试验结果表明,鲁棒水印对常见图像处理操作有较好的鲁棒性;无论是低频篡改还是高频篡改,脆弱水印都能加以反映。     

量化LMS算法的自适应滤波器及其低功耗设计

LMS算法实现自适应滤波器,电路结构简单且能够达到满意的性能,广泛应用于以太网和802.11无线局域网中.分析了3种量化LMS算法的收敛速度和稳态误差,提出了用2-指数来量化误差信号,符号截断来量化输入序列;提出了用半加器来实现系数自适应调整,量化后的系数更新因子只有一个“1”,性能可以和传统的LMS算法媲美,硬件规模和功耗只有传统LMS算法的60%.     

低码率下MPEG—2自适应量化控制策略

对ＭＰＥＧ－２ＴＭ５量化控制策略进行了修正,提出了一种基于宏块直方图特性的自适应量化控制方法．该方法考虑了人眼的视觉特性和编码效率,适应于低码率下的ＭＰＥＧ－２压缩编码,并能有效地提高图象质量．     

预测自适应Gauss混合模型线谱频率的量化

为了实现高质量低速率的语音编码,提出了高效线性预测Gauss混合模型(Gaussian mixture model,GMM)线谱频率参数量化算法(LP-GMM-LSFQA)。线谱频率(linear spectral frequency,LSF)参数先去均值,经过一阶线性预测,得到残差信号,将残差用协方差矩阵为对角阵GMM量化算法进行量化。在此基础上,利用反量化后参数自适应更新GMM的加权系数和均值,进一步提出了预测自适应GMM-LSF量化算法(LP-AGMM-LSFQA)。实验表明:LP-GMM-LSFQA在20 b/帧时量化性能超过预测分裂矢量量化22 b/帧时的量化性能,节约2b/帧;LP-AGMM-LSFQA量化性能优于LP-GMM-LSFQA。     

预测自适应Gauss混合模型线谱频率量化

为了实现高质量低速率语音编码,提出了高效线性预测Gauss混合模型(Gaussianmixturemodel,GMM)线谱频率参数量化算法(LP-GMM-LSFQA)。线谱频率(linearspectralfrequency,LSF)参数先去均值,经过一阶线性预测,得到残差信号,将残差用协方差矩阵为对角阵GMM量化算法进行量化。在此基础上,利用反量化后参数自适应更新GMM的加权系数和均值,进一步提出了预测自适应GMM-LSF量化算法(LP-AGMM-LSFQA)。实验表明LP-GMM-LSFQA在20b/帧时量化性能超过预测分裂矢量量化22b/帧时的量化性能,节约2b/帧;LP-AGMM-LSFQA量化性能优于LP-GMM-LSFQA。     

基于Tetrolet变换的自适应阈值去噪

提出一种新的阈值函数,在Tetrolet变换域中利用此阈值函数通过最小均方误差进行自适应图像去噪.此方法主要优点是利用图像Tetrolet变换的多尺度框架和方向性来保留原始图像的边缘和纹理等重要信息,同时在Tetrolet变换域中利用新阈值函数通过LMS算法来对图像自适应去噪.实验结果表明:该算法具有更高的峰值信噪比和更好的视觉效果,是有效可行的.     

高码率平滑图像质量自适应量化控制算法

针对MPEG-2纯Ⅰ帧编码情况，在MPEG-2TM5自适应量化控制算法的基础上，提出了一种基于平滑图像质量的高码率下自适应量化控制算法。根据已编码帧的复杂度平滑分配各帧目标码字，利用非线性方法使宏块的量化因子变化平缓，以达到高码率下提高图像质量的目的，仿真结果表明，在相同码率下重建图像质量(PSNR)优于TM5算法。     

用自适应量化改进G.728算法

分析了ITU—TG．728语音编码算法中增益固定量化的缺陷，设计了精确表示增益的自适应量化方案，对G．728算法中增益的精确值进行量化。结果表明：G．728自适应量化比G．728固定量化增益信噪比提高0．97dB．     

基于正负量化的自适应水印算法

根据HVS的特性和DCT系数的特点,提出了一种基于AC系数的自适应水印嵌入方案。仿真实验表明：该算法具有良好的不可见性,并能抵抗剪切操作以及噪声、滤波和JPEG压缩等常见的信号处理,表现出较强的鲁棒性。     

一种高清晰度综合数字多媒体系统的研究和应用技术

利用MPEG-2空间域编解码的结构,提出了一种具有实时实现数字存储播放功能的多媒体系统。该系统的编码采用量化参数与各帧图像归一化活动系数相乘的自适应量化阶来调整图像的量化水准,使数字多媒体解码回放的图像质量保持了MPEG-2MP@ML的高清晰度。     

自适应最佳去噪小波基的构造及其应用

针对给定的带噪信号,在传统小波阈值去噪的基础上结合多分辨分析理论,给出了使其Stein无偏风险估计子最小的最佳去噪小波基的自适应构造方法,再利用该小波基对原始信号做小波阈值去噪处理而得到一种自适应去噪算法,并将此算法应用到地震信号这类典型的非平稳信号的去噪处理中.仿真实验表明,较传统的小波阈值去噪方法,该算法不仅具有较...     

二阶Sigma-Delta ADC自适应量化算法及电路实现

分析了二阶Sigma-Delta ADC(SDADC)量化反馈电平对SNR的影响,提出了自适应量化算法及其电路实现.该算法能够检测输入信号的强度、自适应调整量化反馈电平的大小,并在调制器的输出端用数字电路矫正自适应量化引入的输入信号幅度的增长.仿真结果表明,所提出的算法能同时解决由于输入信号强度的减小和量化器过载而引起的SNR下降问题,使得自适应Sig-ma-Delta ADC(ASDADC)的SNR与输入信号的强度无关,且输入动态范围扩大至满幅.     

基于自适应多尺度的血液细胞图像阈值分割方法研究

提出一个基于自适应多尺度滤波的阈值分割方法,对血液细胞图像进行了自动分割。首先,对图像原始直方图进行多尺度滤波,根据它的尺度空间图特性,确定合适的滤波尺度,然后完成对谷点由“粗”到“精”的定位,并作为阈值对原始图像进行分割;其次,利用松驰方法对分割图像作后处理;最后,将该方法与其他阈值分割方法做了分割性能的比较,证明了算法的有效性。     

基于遗传算法的多传感器自适应噪声抵消器

讨论了同一噪声源多传感信号的自适应噪声抵消器的设计方法·针对同一信号源的多传感信号,采用快速遗传算法获取多路信息融合器(LC)的权系数及自适应噪声抵消器的系数,克服了基于梯度的搜索算法和随机搜索等算法获取最优滤波器参数难的问题·利用遗传算法自适应调整LC的权系数,克服了采用并行噪声抵消器的输出平均作为估计信号时,可能造成估计误差太大的缺陷·仿真结果表明,该自适应噪声抵消器的设计方法,不仅实现简单、运行时间短,而且充分利用了多传感信号的信息,其去噪效果良好·