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利用DCT变换和分段量化的成像声纳实时处理系统图像数据压缩技术研究

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信号处理 2015年第1期31卷 1-7页

作者：江泽林张鹏飞刘维刘纪元中国科学院声学研究所北京100190

成像声纳实时处理系统在某些应用场合下传输图像数据时需要进行压缩,如搭载成像声纳的半潜式航行器与母船之间无线传输声纳数据。针对该应用需求,提出了利用离散余弦变换(DCT)和分段量化的声纳图像数据压缩技术。该方法处理的对象是成... 详细信息

成像声纳实时处理系统在某些应用场合下传输图像数据时需要进行压缩,如搭载成像声纳的半潜式航行器与母船之间无线传输声纳数据。针对该应用需求,提出了利用离散余弦变换(DCT)和分段量化的声纳图像数据压缩技术。该方法处理的对象是成像声纳实时获取的图像行数据。方法的实施步骤为,首先对行数据进行DCT变换,其次利用DCT的能量集中特性,对变换后的DCT系数进行截断处理,最后对截断数据进行分段量化处理,进一步提高压缩效率。在显控端利用相逆的过程进行解压处理,实现成像结果的实时显示。对实际的声纳图像数据进行了处理,验证了方法的有效性。

关键词：声纳图像数据压缩离散余弦变换分段量化

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一种高效的线谱对参数分段量化方案

解放军理工大学学报（自然科学版） 2009年第1期10卷 1-6页

作者：张雄伟闵刚杨吉斌闫佩君解放军理工大学通信工程学院江苏南京210007 西安通信学院陕西西安710106

为了适应300 b/s以下超低速声码器的需要,提出了一种基于离散余弦变换DCT高效的线谱对参数分段量化方案——DCTSQ(discrete cosine transform segment quantization)方案。采用分段量化的思想,针对语音分段后提取出的线谱对参数矩阵维... 详细信息

为了适应300 b/s以下超低速声码器的需要,提出了一种基于离散余弦变换DCT高效的线谱对参数分段量化方案——DCTSQ(discrete cosine transform segment quantization)方案。采用分段量化的思想,针对语音分段后提取出的线谱对参数矩阵维数不固定问题,对维数转换进行优化分析并利用DCT实现。在此基础上,推导出了DCTSQ方案的码本设计方法。仿真结果表明,相对于目前的分段量化方案和矩阵量化方案,DCTSQ方案可有效提高LSP参数量化效率。

关键词：线谱对离散余弦变换分段量化语音编码

基于空洞卷积与分段量化的卷积神经网络轻量化方法研究

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基于空洞卷积与分段量化的卷积神经网络轻量化方法研究

作者：刘新宇辽宁大学

学位级别：硕士

近年来,随着移动互联网的飞速发展,移动设备被人们广泛使用。卷积神经网络已成为计算机视觉领域的主流技术,为泛在的移动设备提供了多元化服务,而卷积神经网络模型常常具有规模庞大、层次深、复杂度高、对于硬件需求标准过高等问题。为... 详细信息

近年来,随着移动互联网的飞速发展,移动设备被人们广泛使用。卷积神经网络已成为计算机视觉领域的主流技术,为泛在的移动设备提供了多元化服务,而卷积神经网络模型常常具有规模庞大、层次深、复杂度高、对于硬件需求标准过高等问题。为了大规模的卷积神经网络模型能够更高效地应用于移动互联网中的边缘设备,对于轻量化卷积神经网络的研究日益增多。如何让卷积神经网络在尽可能保障模型精度的前提下减少模型参数量、降低网络复杂度,来实现网络轻量化是一个值得研究的问题。首先,本文从结构优化设计与模型压缩两个层面对卷积神经网络轻量化的国内外研究现状进行研究与分析。接着从结构优化设计层面入手,将常用于多尺度信息融合的空洞卷积应用于卷积神经网络轻量化研究。利用空洞卷积等间隔采样与扩大感受野的特性,以保障感受野与特征图大小不变为前提,提出基于空洞卷积的卷积神经网络轻量化方法,具体包括基本型、改进型与融合型,实现了模型参数量与运算量的缩减。其中基本型空洞卷积轻量化方法使用一层空洞卷积近似两层普通卷积的表达能力,轻量化效果较好;改进型空洞卷积轻量化方法在基本型的基础上,利用1×1逐点卷积压缩特征图,提升了轻量化效果但网络准确率削减较剧烈;融合型空洞卷积轻量化方法将改进型方法与普通卷积融合,利用改进型方法实现轻量化、普通卷积保障准确率,有效地权衡了速度与精度。其次,本文在模型压缩层面以量化入手,使用分段方式对原始的二幂次量化方法与相加式二幂次量化方法进行改进,提出了基于分段量化的卷积神经网络轻量化方法,包括分段相加式二幂次量化方法与结合权重剪枝的分段二幂次量化方法。其中分段相加式二幂次量化方法面向较高比特量化场景,继承了相加式二幂次量化方法均匀分配增加量化分辨率优点的同时,利用分段方式使量化函数生成的基底更贴合原始全精度权重的分布。启发于权重剪枝可以将对网络影响小的权重剪除的原理,在面向较低比特量化场景提出了结合权重剪枝的分段二幂次量化方法,在量化过程中对部分小影响权重进行舍弃表达,使低比特量化有限的量化资源尽可能多地保留网络中大影响权重的趋势信息。最后,本文在CIFAR10、CIFAR100和KITTI数据集上进行基于空洞卷积的卷积神经网络轻量化方法的实验。在CIFAR10与CIFAR100数据集上进行基于分段量化的卷积神经网络轻量化方法的实验。将基于空洞卷积的卷积神经网络轻量化方法与基于分段量化的卷积神经网络轻量化方法联合,从结构优化设计与模型压缩两个层面实现卷积神经网络轻量化,在CIFAR10数据集上进行实验。实验结果表明,本文方法可以取得较好的轻量化效果。

关键词：卷积神经网络轻量化结构优化设计模型压缩空洞卷积分段量化

非线性量化小脑模型关节控制器神经网络控制器

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控制理论与应用 2019年第10期36卷 1631-1643页

作者：邱亚李鑫陈薇段泽民合肥工业大学电气与自动化工程学院

常规小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络采用线性均匀量化,稳态控制精度与量化级数相关,增加量化级数可提高稳态精度但会导致内存空间和计算量的增加.本文提出一种可采用幂函数、高斯、分段3种非线性量化方法的非线性量CMAC神经网络,并... 详细信息

常规小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络采用线性均匀量化,稳态控制精度与量化级数相关,增加量化级数可提高稳态精度但会导致内存空间和计算量的增加.本文提出一种可采用幂函数、高斯、分段3种非线性量化方法的非线性量CMAC神经网络,并分析了非线性量化CMAC的收敛性,解释了非线性量化提高稳态精度的本质.面向一阶惯性环节、二阶系统、一阶时变系统及二阶时变系统,分别跟踪方波、斜坡、正弦波、三角波和加速度等输入信号,仿真验证了非线性量化CMAC神经网络控制器的有效性,给出了不同非线性量化方法的适用性.结果表明,非线性量化CMAC参数容易设定,物理意义清晰,与常规CMAC对比,其快速性和控制精度显著提高,可以有效解决实际复杂非线性时变系统的控制.

关键词：小脑模型神经网络非线性量化分段量化神经网络控制器神经网络学习算法

应用于并行ADC性能扩展的一种比特滑动流水模数转换方法研究

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半导体技术 2003年第6期28卷 29-32页

作者：潘志铭王百鸣深圳大学信息工程学院广东深圳518060

根据现代通信对模数转换的高速、高分辨率性能要求,在对现有的并行式模数转换电路研究和改进的基础上,提出了一种比特滑动流水并行式模数转换方法,从而简化了电路结构、节省了器件、降低了功耗,更有利于集成化。时域仿真实验结果表明,... 详细信息

根据现代通信对模数转换的高速、高分辨率性能要求,在对现有的并行式模数转换电路研究和改进的基础上,提出了一种比特滑动流水并行式模数转换方法,从而简化了电路结构、节省了器件、降低了功耗,更有利于集成化。时域仿真实验结果表明,运用该方法实现的ADC,其采样频率达到10Ms/s。

关键词：模数转换方法并行转换比特滑动 ADC 分段量化电路设计仿真

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贵州制造业企业绩效评价研究

贵州制造业企业绩效评价研究

作者：孔梦秋贵州民族大学

学位级别：硕士

制造业是工业的重要组成部分。近年来,贵州制造业持续快速发展,面对激烈的市场竞争和疲惫的投资环境,企业的绩效及其财务报表的相关信息相应成了企业利益者的首要关注点,因此企业的绩效评价已成为当今学者们所研究的热点,很多学者是从... 详细信息

制造业是工业的重要组成部分。近年来,贵州制造业持续快速发展,面对激烈的市场竞争和疲惫的投资环境,企业的绩效及其财务报表的相关信息相应成了企业利益者的首要关注点,因此企业的绩效评价已成为当今学者们所研究的热点,很多学者是从几个常用的财务绩效评价指标,或结合非财务指标定性、定量地对上市公司的绩效进行评价,并对公司绩效加以排名。本文从一个全新全面的角度,选取盈利能力、营运能力、偿债能力三个财务绩效评价内容进行分段量化,分别对盈利能力、营运能力、偿债能力下的绩效因子量化得分加总处理后作为因变量,结合企业相关利益者的需求定性定量分析财务报表,以比较分析法、因素分析法作为参考,对绩效因子以外的报表科目加工构造了N（本文取59个）个变量,建立贵州省制造业绩效评价内容的朴素贝叶斯分类模型（NB模型）,探索几个常用的财务绩效评价指标与财务报表其他科目间是否存在一定的相关性,如若相关,可以进一步从报表结构合理性的角度判断企业财务报表其他科目数据的真实可靠性以及报表所体现的企业资产结构的配置。实验结果表明,几个常用的财务绩效评价指标与财务报表其他科目间确实存在一定的相关关系;在Accuracy和AUC评价准则下,将朴素贝叶斯模型与决策树模型、BP神经网络、Logistic回归模型、支持向量机的分类效果进行比较分析,得到朴素贝叶斯模型的表现最优。最后就朴素贝叶斯模型对贵州省制造业绩效评价内容进行分类得到的实验结果,给企业投资者、债权人以及企业相关管理者提出相应的决策参考。

关键词：贵州制造业绩效评价分段量化变量构造朴素贝叶斯模型

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基于图像特征的最近邻搜算法研究

基于图像特征的最近邻搜算法研究

作者：单廷佳中国科学技术大学

学位级别：硕士

伴随着互联网的飞速发展,互联网的内容从文字逐渐向着图片视频等多媒体形式方向发展,特别是近年来移动互联网的普及使图片应用的限制逐渐减弱,有关图像的应用变得火热起来。在诸多图像应用中,图像检索作为基础,在实际应用中扮演着重要... 详细信息

伴随着互联网的飞速发展,互联网的内容从文字逐渐向着图片视频等多媒体形式方向发展,特别是近年来移动互联网的普及使图片应用的限制逐渐减弱,有关图像的应用变得火热起来。在诸多图像应用中,图像检索作为基础,在实际应用中扮演着重要角色。尤其在当前互联网图片数量呈指数增长的情况下,快速检索到所需图像很有意义、也很有挑战性。针对这一挑战,传统的图像最近邻检索算法无法同时满足快速性和高精度的要求。为此,本文结合分段量化思想,加入文本检索中的倒排索引算法,提出了一种改进的最近邻检索算法,实现高精度、快速图像检索,为图像检索问题提供了新的解决方案,具体描述如下:本文将倒排索引策略与量化思想结合,充分利用倒排索引结构对数据的分类特性,提高了图像检索的速度。在量化方面,从分段量化方法入手,通过分析向量量化过程中产生的误差、待检索向量以及量化后向量三者之间的关系,给出了一种真实距离的估计方法,在其基础上提出一种阈值限制策略,以达到进一步减少遍历量、提高检索速度的目的。具体来讲,本文算法首先根据三角不等式进行真实距离最大值阈值计算,通过迭代使阈值下降、直到比较接近真实距离。接着应用该阈值来进行遍历范围限制,即对于倒排索引结构来说,不再遍历固定数量的挂载点,而是先计算每个挂载点与待检索向量的距离,当阈值与挂载点的距离比较大时,认为此挂载点与待检索向量的距离较远而终止遍历;此种方式与之前的遍历方式相比,能更好的适应数据集的变化从而很大程度上减少了遍历量、提高了检索速度,同时保持了较高的的检索准确率。本文提出的改进最近邻检索算法被应用来解决大规模数据集下的相似图像检索问题。在相似图像检索问题中,对图像表达和相似图像检索过程进行了优化:首先,针对基于神经网络的图像表达问题,在现有网络的基础上加入了微调操作;在特征提取阶段,利用微调后的网络提取特征来作为图像特征,从而保证在图像表达效果上优于传统的图像特征。在相似图像检索系统流程上,根据检索结果加入多特征重排序策略,即对于初次检索结果再利用颜色特征进行重排序,此策略解决了一次检索所出现的颜色差异较大的缺陷,进一步提升了检索效果。

关键词：最近邻检索相似图像检索分段量化阈值估计倒排索引结构卷积神经网络