ITU G．726语音编码器在DSP上的实现

ITU G．726建议的语音编码方案是一套从16kbit／s到40kbit／s的完整速率ADPCM算法。本文介绍了有关的算法原理和在一片．ADSP-2181定点DSP芯片上实时实现该编解码器过程中的软、硬件结构。     

CS-ACELP语音编码算法的优化及其在DSP上的实现

针对CS-ACELP语音编码算法编码复杂度较高、DSP实时实现比较困难的问题,提出了一种可降低CS-ACELP语音编码算法复杂度的优化方法,分析了CS-ACELP语音编码算法原理,详细介绍了优化的CS-ACELP语音编码算法从固定码本搜索上降低算法复杂度的实现,并给出了在16位定点DSP芯片TMS320VC5402上实现CS-ACELP语音编解码方案的硬件及软件设计。实验结果表明,优化的CS-ACELP语音编码算法降低了运算复杂度,提高了运行速度,重建的语音符合标准的编解码要求。     

基于DSP的检测算法实现及优化

运动目标检测可以从连续变化的多幅图像中把运动目标提取出来。运动目标的捕捉对于目标分化、采集和动作归类等后续处理相当重要,因为后期过程只处理图像中运动目标周围一定范围内的像素。但由于运动目标所处背景的随机性,比如气候、光线及噪声干扰的影响,检测运动目标实际上是一项比较困难的任务。目前对于运动目标的检测的算法可以划分为两类：基于象素强度的算法及基于运动的算法。细分又包括四种：基于特征的方法、基于帧间差分的方法、基于背景建模的方法和基于光流场的方法。其中前三种属于基于象素强度变化检测的算法,第四种可以看作是基于运动的检测方法。基于强度算法容易实现、效率高,可处理目标跟踪问题比较难。基于运动的算法稳定性强,处理跟踪问题相对简单。该文重点研究目标检测的DSP算法实现,所以在参考大量文献后,选用了传统检测算法中速度较快而且相对便于硬件实现的帧间差分算法,为了取得良好快速的目标检测结果,该文采用Sobel算子与帧间差分结合的方法。     

基于DSP的检测算法实现及优化

运动目标检测可以从连续变化的多幅图像中把运动目标提取出来。运动目标的捕捉对于目标分化、采集和动作归类等后续处理相当重要,因为后期过程只处理图像中运动目标周围一定范围内的像素。但由于运动目标所处背景的随机性,比如气候、光线及噪声干扰的影响,检测运动目标实际上是一项比较困难的任务。目前对于运动目标的检测的算法可以划分为两类:基于象素强度的算法及基于运动的算法。细分又包括四种:基于特征的方法、基于帧间差分的方法、基于背景建模的方法和基于光流场的方法。其中前三种属于基于象素强度变化检测的算法,第四种可以看作是基于运动的检测方法。基于强度算法容易实现、效率高,可处理目标跟踪问题比较难。基于运动的算法稳定性强,处理跟踪问题相对简单。该文重点研究目标检测的DSP算法实现,所以在参考大量文献后,选用了传统检测算法中速度较快而且相对便于硬件实现的帧间差分算法,为了取得良好快速的目标检测结果,该文采用Sobel算子与帧间差分结合的方法。     

基于DSP平台的语音编解码模块的设计与实现

在通信系统中,各种语音编解码模块有着非常广泛的使用,为了使各种语音编解码模块更好的集成在一起,文中设计和实现基于DSP平台的语音编解码模块,这样可以非常方便的实现各种语音编解码的调试和互通,有着非常重要的工程实践意义.     

G.729语音编码算法研究及基于DSP的实现

对G.729语音编解码算法的原理进行了简要分析,并提出了一种基于DSP芯片TMS320VC5510的语音编解码算法的实现方法。针对算法特征及体系结构的特点,提出了一些有效的优化措施。实验结果表明,运算复杂度大大降低,且在语音的编解码压缩过程中具有很好的重建效果。     

多制式语音编解码算法的DSP设计实现

本文详细描述了在TI(Texas Instruments)C55x系列DSP平台上集成实时实现0.3kbps至16kbps多种速率语音编解码算法的方法,及在现有C语言源代码基础上优化汇编指令的技巧.介绍了在编写C55x系列DSP汇编程序中的关键技术,诸如函数调用中的参数传递,指令优化,标志位设置,宏使用等.文章同时给出了一种采用TI C55x系列DSP设计实现的能运行多种语音编解码算法硬件系统平台.最后介绍了该硬件平台的动态调整功耗设计,使系统的功耗在休眠状态下最低仅为155.1mW.     

G.723.1语音编码算法的DSP实现

提出了在TMS320C5416 DSP硬件开发平台上实时实现G.723.1的解决方案。根据G.723.1标准实时实现的要求对程序进行了优化,最终在TMS320C5416 DSP上实时实现了该标准。语音质量良好,达到了通信质量的要求。     

基于DSP的KLT特征点跟踪算法优化实现

针对C6000系列定点DSP下KLT特征点跟踪算法的快速实现问题,通过结合DSP体系结构特点以及软件流水技术,提出了一种该类型DSP下的算法优化实现方案.基于算法流程的模块化分析,完成了该算法的定点化设计与实现工作;针对算法中计算密集型模块,提出了具体的改善软件流水,减少存储器访问,任务级并行设计等优化实现方法.在DSP软仿真平台CCS下进行实验测试,该优化实现方案下的运行效率和资源利用率均有较大的提升,且所使用的算法优化方法适用于所有C6000系列DSP.     

TETRA语音编码算法的优化及其DSP实现

在研究了4.567kb/s ACELP的语音压缩编码算法基础上,通过分析其原理及其基本特征,在实际应用中提出了优化算法,原算法和优化后的算法分别用C语言仿真实现,发现优化后的算法提高了语音质量,并大大降低了算法复杂度。优化后的语音压缩编译码算法通过在AD-SP21535芯片上编程实现,人耳主观试听,发现其语音质量有较好的自然度,MOS值为3.7左右。     

基于黑匣子的多通道语音压缩编码实现

语音信号的数字化传输,一直是通信的热点之一,随着电子与计算机技术的不断发展,采用低速率语音编码技术进行语音传输已成为可能,并在铁路、电力、军事以及第三代移动通信系统等领域中得到广泛应用.提出了一个基于TI公司的定点DSP芯片TMS320C5416和ITU-T G723.1双速率语音编解码算法标准的多路语音实时记录系统的实现方案.在对算法标准C源代码深入分析的基础上,根据芯片性能特征对算法的实现进行了优化,并给出了最终结果.     

GSM全速率语音编码算法分析及DSP实现

通过分析GSM全速率语音编码算法(RPE-LTP)的原理和特征,在实际应用中提出优化算法的两种方法.采用ADPCM改进算法的规则脉冲编码部分,使编码速率从13Kbit/s降为9Kbit/s;根据TMS320C55x DSP的特点,通过使用程序级别优化、去除不必要函数调用、优化判断语句等方法进行了代码优化.优化后算法的运算速度是19.63MCPS,需要11.9KW 的程序空间和6.8KW 的数据空间.从实验结果看,经优化后的程序在内存占用和运算复杂度方面都达到了预期目标,语音信号经编码器编码解码之后失真很小.     

基于AVS视频编码的运动估计与DSP算法优化设计

简要介绍AVS(Audio Video Coding Standard)编码标准,对其运动估计算法的技术特点与流程进行了详细分析.采用TI公司的最新多媒体处理器TMS320DM6446为核心的硬件平台,针对原算法的不足之处,在整像素和亚像素搜索算法上做了改进与优化,提出了一种改进了的快速算法系统.实验结果表明,该方法在基本保持性能的前提下,较大程度地降低了运动估计算法的复杂度,提高了编码速率.     

基于FPGA和DSP手持弹道计算器的设计

本文分析了FPGA，DSP和实时操作系统的特点，并介绍了用FPGA和DSP设计手持弹道计算器中的关键技术，如DSP低功耗运行控制，高速RAM低功耗设计，实时操作系统uc/OS-Ⅱ应用等。     

基于模拟退火算法思想的粒子群优化算法

粒子群优化是由Eberhart博士和Kennedy博士于1995年根据鸟或鱼群居社会行为而提出的。本文提出了4种改进的算法,特别推荐结合模拟退火算法思想提出的一种新算法。经过与基本粒子群算法比较测试,证实它是一种简单有效的算法。     

基于递推最小二乘滤波器的语音增强

根据语音信号短时预测特性和短时准周期性，以当前采样前若干点和前若干周期的采样为观测样本，采用横向滤波器结构，构造基于递推最小二乘算法的自适应滤波器。该算法无需先验知识和参考信道，且对平稳或非平稳噪声均适用。实验证明，信噪比有明显提高，且增强后语音信号LPC倒谱与纯净语音LPC倒谱的欧氏距离也比增强前有了明显减小。     

基于蚁群算法的移动边缘服务器收益优化策略

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)是5G的关键技术。由于MEC服务器的计算资源有限,如何对其计算资源分配以提高收益至关重要。为此,提出一种边缘服务器收益优化策略。将MEC服务器收益最大化问题建模为以服务器端任务执行次序为优化变量的最优化问题。在用户对时延和金钱偏好程度不同及子任务具有顺序执行关联性的情况下,提出基于蚁群算法的任务最优执行次序求解算法。仿真结果表明,同等条件下采用该算法获得的收益比SearchAdjust算法提高了33.6%。     

基于DSP的工业机器人控制器的设计与实现

提出了一种基于DSP技术的工业机器人控制器的设计，该控制器采用一台工业PC机以 及一块DSP多轴运动控制卡，较好地实现了机器人的实时控制，提高了机器人控制器的运动 控制性能，最后给出了相关的实验和结论．     

基于改进RRT算法的UAV航迹规划与优化研究

分析步长、搜索次数对UAV航迹生成的影响,给出一种改进RRT算法。结合目标信息给出启发因子、优话采样节点选择方法、选取合适的启发概率等方法,解决了扩展树生长过程中随机性较大的问题,提高了全局搜索能力和搜索速度,同时考虑局部搜索精度。针对航迹随机化造成的航迹不够优化的问题,提出一种航迹迭代优化方法。仿真结果表明:该算法和优化方法具有较快的收敛速度和更短的搜索时间;迭代优化方法减少了冗余规划点,缩短了规划航迹,提高了航迹规划效率。     

基于MapReduce的并行聚类算法设计与实现

针对目前聚类算法对大数据处理效率较低的问题,研究云平台上高效并行化的聚类算法十分必要。在HDFS分布式文件系统基础上,设计一种并行聚类算法P-ISODATA,利用MapReduce编程框架的执行机制将传统ISODATA聚类算法并行化,并在Map阶段之后加入Combine阶段以减少网络传输开销,进一步提高执行效率。实验从著名UCI机器学习库上选取若干数据集作为测试数据,分析了新并行算法P-ISODATA性能,结果表明基于P-ISODATA算法具有优良的加速比、数据伸缩率和扩展率,可以有效地应用于大规模数据的处理。