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電子發(fā)燒友網(wǎng)>通信網(wǎng)絡(luò)>使用分段近似方法實現(xiàn)Mu-law壓縮的低保真損失方法研究

使用分段近似方法實現(xiàn)Mu-law壓縮的低保真損失方法研究

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2017-11-29 16:29:290

基于MapReduce的并行化軌跡壓縮方法

軌跡壓縮方法,針對并行化導(dǎo)致的分段點前后軌跡的相關(guān)性被破壞的問題,首先,采用兩種分段點相互交錯的劃分方法劃分軌跡;然后,將分段軌跡分配到多個節(jié)點上進(jìn)行并行化壓縮;最后,對壓縮結(jié)果進(jìn)行匹配合并。性能測試分析結(jié)果表明,所提出的并
2017-12-03 09:51:190

一種新的面向列存儲的壓縮方法

,采用抽樣的方法獲得重復(fù)度較高的前綴;最后,使用字典編碼進(jìn)行壓縮,提出了列索引( CI)和列實體(CR)作為數(shù)據(jù)壓縮結(jié)構(gòu)來降低大數(shù)據(jù)存儲的空間需求,從而直接有效地在壓縮數(shù)據(jù)上支持選擇、投影、連接等基本操作,并實現(xiàn)了基
2017-12-25 16:23:540

小波變換的電暈電流降噪方法

隨著電壓等級升高和輸電距離增加,在特高壓直流輸電線路上因電暈電流引起的電能損失和環(huán)境問題更加嚴(yán)重。深入分析電暈電流特性,對抑制電暈效應(yīng)、實現(xiàn)長距離高效輸電具有重要意義。電暈電流的復(fù)雜性導(dǎo)致時域和頻域
2018-01-12 15:20:223

一種針對浮點運(yùn)算的分段式異常處理方法

異常會造成程序錯誤,實現(xiàn)完全沒有異常的浮點計算軟件也很艱難,因此,實現(xiàn)有效的異常處理方法很重要.但現(xiàn)有的異常處理并不針對浮點運(yùn)算,并且研究重點都集中在整數(shù)溢出錯誤上,而浮點類型運(yùn)算降低了整數(shù)溢出存在
2018-01-19 15:50:141

基于分段電價的風(fēng)電消納方法

大規(guī)模風(fēng)電跨區(qū)輸送越來越頻繁,加大了受端區(qū)域電力系統(tǒng)的調(diào)節(jié)壓力,嚴(yán)重影響了風(fēng)電的消納能力。針對這一問題,提出一種基于分段電價的風(fēng)電消納方法。該方法以電網(wǎng)公司購電總費用最小為目標(biāo),考慮火電和抽蓄各自
2018-01-21 11:17:482

分類冗余字典稀疏的圖像壓縮方法

上述問題,提出一種利用分類冗余字典進(jìn)行稀疏表示從而實現(xiàn)圖像壓縮方法。利用KSVD方法訓(xùn)練平滑和細(xì)節(jié)2類冗余字典,根據(jù)字典原子與圖像信號相關(guān)系數(shù)和表示誤差的關(guān)系,通過改進(jìn)的正交匹配追蹤算法對圖像進(jìn)行稀疏表示,分別得到平滑表示系數(shù)和忽略較小取
2018-01-25 16:17:581

CEEMD與近似熵的腦電去噪方法

針對現(xiàn)有完備總體經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法在腦電去噪中的模態(tài)篩選偏差問題,結(jié)合改進(jìn)的完備總體經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解( ICEEMD)與近似熵,提出一種新的腦電(EEG)信號去噪方法。對EEG信號進(jìn)行ICEEMD分解
2018-02-02 16:53:164

基于壓縮感知理論的稀疏信道估計方法

針對頻率選擇性衰落信道下的放大轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)同正交頻率復(fù)用( OFDM)通信系統(tǒng),提出一種基于壓縮感知理論的稀疏信道估計方法。首先,構(gòu)造協(xié)同OFDM系統(tǒng)模型,利用循環(huán)矩陣?yán)碚?,將該系統(tǒng)模型變換成類似于傳統(tǒng)
2018-02-04 10:53:171

基于重疊分段和FrFT的VCO非線性度檢測方法

VCO非線性度檢測是實現(xiàn)其非線性度精確校正的前提,研究VCO非線性度檢測方法具有重要理論意義和實用價值。針對目前基于微元法和分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的VCO非線性度檢測方法在抗噪性、實時性等方面存在的不足
2018-02-28 15:08:000

微電網(wǎng)并網(wǎng)同步檢測方法

熵的微電網(wǎng)并網(wǎng)同步檢測方法的原理和優(yōu)勢,研究微電網(wǎng)并網(wǎng)同步檢測方法中互近似熵參數(shù)取值等關(guān)鍵問題,進(jìn)而具體介紹基于互近似熵的微電網(wǎng)并網(wǎng)同步檢測方法實現(xiàn)步驟。最后在Matlab中搭建微電網(wǎng)通過斷路器并入配電網(wǎng)的簡化
2018-03-27 14:06:598

基于分段電流技術(shù)的電能表快速校驗方法

今天為大家介紹一項國家發(fā)明授權(quán)專利——一種基于分段電流技術(shù)的電能表快速校驗方法。該專利由廣州市格寧電氣有限公司申請,并于2017年9月12日獲得授權(quán)公告。
2019-01-15 09:03:021412

螺桿壓縮機(jī)常見故障及處理方法

本文以圖片的形式呈現(xiàn)了螺桿壓縮機(jī)十九個常見故障及處理方法。
2019-08-04 09:16:299294

單相壓縮機(jī)的接線方法

單相壓縮機(jī)其實就是一個單相電機(jī),它的接線方法和單相電機(jī)一樣,分主副繞組,又叫運(yùn)轉(zhuǎn)繞組和啟動繞組。其接線圖如下
2019-10-13 03:06:0034183

不同于針對壓縮單個權(quán)重的方法

也許是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較強(qiáng)的泛化能力和較窄的應(yīng)用場景之間的矛盾,造成了網(wǎng)絡(luò)參數(shù)存在很大冗余。因此各種壓縮方法五花八門,層出不窮。
2019-11-27 15:49:542746

微軟亞洲研究院的研究員們提出了一種模型壓縮的新思路

近日,來自微軟亞洲研究院自然語言計算組的研究員們提出了一種與顯式地利用蒸餾損失函數(shù)來最小化教師模型與學(xué)生模型距離的知識蒸餾不同的模型壓縮方法
2020-11-24 09:48:172176

新型的結(jié)合三態(tài)信號的改進(jìn)游程編碼壓縮方法

為提高集成電路測試效率,提出一種結(jié)合三態(tài)信號的改進(jìn)游程編碼壓縮方法。先對原始測試集進(jìn)行部分輸入精簡處理并填充測試集的無關(guān)位,再對經(jīng)過預(yù)處理的測試集根據(jù)游程長度進(jìn)行變長分段處理找岀最優(yōu)段長。按照游程
2021-03-11 11:53:386

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的端到端圖像壓縮方法

圖像壓縮是數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)在數(shù)字圖像上的應(yīng)用,其目的是減少圖像數(shù)據(jù)中的冗余,從而用更加高效的格式存儲和傳輸數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的圖像壓縮方法中,圖像壓縮分為預(yù)測、變換、量化、熵編碼等步驟,毎一步均采用
2021-04-08 09:30:2716

近似最小有效瓶頸優(yōu)先的Coflow調(diào)度方法

針對先驗知識未知場景下的 Coflow調(diào)度問題,提出一種近似最小有效瓶頸優(yōu)先的 Coflow調(diào)度方法。通過結(jié)合 Coflow當(dāng)前大小和寬度決定 oflow的調(diào)度順序,并區(qū)分出流大小以及短與長等特征
2021-05-25 15:06:078

雷達(dá)測角方法研究

雷達(dá)測角方法研究說明。
2021-06-11 14:12:172

應(yīng)用于CPRI基帶數(shù)據(jù)的Mu-law壓縮方法研究

現(xiàn)代無線基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)使用運(yùn)行CPRI(普通公共射頻接口)協(xié)議的光纖傳輸頻率、相位、復(fù)合數(shù)據(jù)和控制信息。人們對無線數(shù)據(jù)的需求一直在呈指數(shù)式增加。運(yùn)營商和設(shè)備供應(yīng)商都在努力設(shè)法減小在基帶單元和無線單元之間運(yùn)行多根高數(shù)據(jù)速率光纖所需的資本投資和運(yùn)維成本。
2021-06-29 14:01:283394

DCDC開關(guān)電源的功率損失計算方法

DCDC開關(guān)電源的功率損失計算方法
2022-02-18 09:40:4416

使用NVIDIA RTX MU提供壓縮和子分配解決方案

  NVIDIA RTX 內(nèi)存實用程序( RTX MU ) SDK 旨在降低與加速結(jié)構(gòu)優(yōu)化內(nèi)存管理相關(guān)的編碼復(fù)雜性。 RTX MU 為 DXR 和 Vulkan 光線跟蹤提供壓縮和子分配解決方案
2022-04-22 10:56:211914

布辛涅斯克近似概述

下面以COMSOL官網(wǎng)的“自然對流傳熱”二維模型為例子[2],用三種方法處理這個熱浮力流問題,其中方法1為利用COMSOL內(nèi)置的“布辛涅斯克近似”進(jìn)行求解,方法2為利用自定義的“布辛涅斯克近似”進(jìn)行求解,方法3為利用可壓縮的納維-斯托克斯方程直接進(jìn)行求解。
2022-11-03 16:02:355566

6種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮方法

簡單理解就是,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重矩陣往往稠密且巨大,從而計算開銷大,有一種辦法是采用低秩近似的技術(shù)將該稠密矩陣由若干個小規(guī)模矩陣近似重構(gòu)出來,這種方法歸類為低秩近似算法。
2023-02-08 16:11:201360

關(guān)于1dB增益壓縮點的基本測試方法分享

今天要給大家分享的是關(guān)于1dB增益壓縮點的基本測試方法,眾所周知,現(xiàn)代矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀往往具有功率掃描的功能,可以非常方便地測出1dB增益壓縮點。不過今天介紹的是基于頻譜儀的手動測試方法,這也是非常流行的測試方法
2023-06-13 15:41:077039

transformer模型詳解:Transformer 模型的壓縮方法

剪枝在高稀疏率時往往不可避免地刪除表達(dá)神經(jīng)元,這將導(dǎo)致模型性能嚴(yán)重降低。低秩近似則旨在壓縮表達(dá)神經(jīng)元,它對于壓縮神經(jīng)元中的相干部分十分有效,其本質(zhì)就是提取神經(jīng)元共享相干子空間的公共基,該方法在 Transformer 結(jié)構(gòu)上也遇到了困難,不
2023-07-17 10:50:433517

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓縮方法

,CNN模型的參數(shù)量和計算量也隨之劇增,這對硬件資源提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。因此,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓縮方法成為了研究熱點。本文將從多個角度詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓縮方法,包括前端壓縮和后端壓縮兩大類,旨在為讀者提供一個全面而深入的理解。
2024-07-11 11:46:211130

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