空间多媒体通信过程中存在的不可预测的分组数据丢失、乱序,可变的链路传输及处理时延抖动以及收发端时钟不同步与漂移等问题,这可能导致接收端在对音视频数据进行显示播放时产生音视频不同步现象。为了解决此问题,提出了一种改进的基于时间戳的空间音视频同步方法,该方法采用一种相对时间戳映射模型,结合接收端同步检测和缓冲设计,能够在无需全网时钟和反馈通道的情况下,实现空间通信中的音视频同步传输,并在接收端进行同步播放显示。对该方法进行了仿真,结果表明了设计的可行性。同步前的均方根误差SPD值平均在150 ms左右,最大能达到176.1 ms。文中方法能将SPD值控制在60 ms左右,不仅能实现音视频同步传输,并且开销很小,可应用在空间多媒体通信中。
标签: 音视频
上传时间: 2013-11-21
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由于模拟电路的多样性、非线性和离散性等特点,模拟电路的故障诊断呈现复杂、难以辨识等问题。针对已有方法的数据不平衡,提出了一种支持向量机集成的故障诊断方法。使用小波变换方法提取特征向量,在多类别支持向量机的基础上,设计了模拟电路的最小二乘支持向量机预测模型,实现了对模拟电路的状态的故障预测。将该方法应用于Sallen-Key带通电路进行故障预测试验,结果表明,该方法比单一支持向量机、径向基神经网络、BP神经网络和APSVM有更好的分类和泛化性能,故障诊断准确率更高。
上传时间: 2013-10-31
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数字通信系统设计关注的一个主要问题是误码率(BER)。ADC噪声对系统BER的影响可以分析得出,但前提是该噪声须为高斯噪声。遗憾的是,ADC可能存在非高斯误码,简单分析根本无法预测其对BER的贡献。在数字示波器等仪表应用中,误码率也可能造成问题,尤其是当器件工作于“单发”模式时,或者当器件尝试捕获偶尔出现的瞬变脉冲时。误码可能被误解为瞬变脉冲,从而导致错误的结果。本指南介绍ADC中可能贡献误差率的基本因素,减少问题的办法,以及BER的测量方法。
上传时间: 2014-01-01
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针对Mean Shift算法不能跟踪快速目标、跟踪过程中窗宽的大小保持不变的特点。首先,卡尔曼滤波器初步预测目标在本帧的可能位置;其次, Mean Shift算法在这点的邻域内寻找目标真实的位置;最后,在目标出现大比例遮挡情况时,利用卡尔曼残差来关闭和打开卡尔曼滤波器。实验表明该算法在目标尺度变化、遮挡等情况下对快速运动的目标能够取得较好的跟踪效果。
上传时间: 2013-10-10
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针时引起电磁干技的主要因素一缝隙.本文提出了缝隙转移阻抗等效建模方法,并在文中详细论述,为快速、正确预测电于设备中电磁兼容的性能提供方法和理论依据。
上传时间: 2013-10-25
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光伏发电阵列是一种随机的非线性、多变量对象,平稳且高效地进行最优光能捕获(MPPT)是光伏并网前级控制系统的关键。文中以光伏阵列仿真模型为基础,以模型输出的PV曲线作为调节光伏阵列工作电压的依据,提出了最大功率点曲线拟合+PID的控制模型。仿真实验表明,该控制模型能够有效提高光伏阵列的效率,较好的解决了传统恒压法效率低、扰动法稳定性不足等问题。
上传时间: 2013-11-02
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针对船舶电力系统脆性研究,从脆性致因的内部机制和外部机制入手,建立包含脆性环境和系统结构4 层分析模型。主要分析其下层模型结构,将脆性环境通过脆性事件分解为若干基本脆性根源,用德菲尔法-最大熵原理建立以脆性根源为基础的脆性风险模型,分析预测船舶电力系统的脆性过程。最后以某一个船舶电力系统为例,对在随机的某一年的脆性过程进行了分析,找到船舶电力系统崩溃的主脆性根源,与实际情况进行比较,说明了该方法的可行性。结果说明对于有效的防止船舶电力系统的崩溃,分析其脆性风险,应对其主要的脆性根源进行相应的控制。
上传时间: 2013-11-09
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面向应用于地铁牵引供电系统中的PWM整流器的智能诊断技术开展了研究。文中首先围绕影响PWM整流器可靠性最大的直流支撑电容器提出了基于参数拟合以及Miner累积损伤原则的电解电容器损伤预测方法;其次,文中基于PWM整流器直流中近端非金属性短路时短路电流受其交流电抗器抑制,从而无法可靠实现保护的特点,研究了PWM整流器的非金属性短路电流辨识方法;最后,结合PWM整流器对高性能故障诊断以及虚拟仪器技术的支持,基于分层分布思想以及虚拟仪器技术设计了地铁牵引变电所内PWM整流器的综合监控系统,介绍了系统的组成原理并给出了现场故障录波结果。
上传时间: 2014-12-24
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当前的快速充电器不能遵循蓄电池自身的特性进行快速充电,致使析气多,温升大,缩短电池的使用寿命。针对上述问题,创新性地提出应用ANFIS对电池的可接受电流进行预测,保证电池在最佳充电速率下快速无损充电。详细介绍以单片机XC164CM为核心,完成新型快速无损智能充电器的设计,具有电流检测和控制等功能。样机测试表明,充电过程中析气少,温升低,充电效率高,解决了充电速率与电池寿命之间的矛盾。
标签: 智能充电器
上传时间: 2013-10-19
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本文应用目前较为流行的神经网络方法对电力系统短期负荷进行预报,主要进行了以下工作: 1.了解电力系统短期负荷预报的现状,总结国内外的研究方法。 2.深入学习神经网络及其相关知识,设计出用共轭梯度算法改进的BP网络,并将它应用于负荷预报中,收到了很好的效果。相比普通的BP网络,不但预报精度大大提高,而且学习时间也缩短许多。 3.学习小波理论,尝试将小波分析与神经网络相结合,设计出一种小波神经网络,并将其用于负荷预报,收到了很好的效果。 4.提出一种新型神经网络,即RAN网。它是一种能根据输入数据的复杂程度而自动添加或删除其隐层神经元的神经网络,尝试将其用于负荷预报,同样收到了很好的效果,并且将三种方案进行了比较。
上传时间: 2013-11-20
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