2、分布式视频编码(DVC)技术解析

分布式视频编码(DVC)技术解析

1. 多描述编码(MDC)基础研究

多描述编码(MDC)的早期研究主要集中在理论层面。Ziv 给出了汉明失真下双源 MDC 的初步结论。对于任意零记忆信息源和给定的有界失真向量(D0, D1, D2),Gamal 和 Cover 给出了可达率区域(R1, R2)。Ozarow 证明了上述区域对于无记忆高斯源和平方误差是紧的,Ahlswede 指出在无剩余率(R1 + R2 = R(D0))时,Gamal - Cover 界限是紧的,而 Zhang 和 Bergner 证明当 D0 > D(R1 + R2) 时,上述界限不紧。不过,这些结论大多是基于高斯信息源得出的,非高斯信息源的率失真界限仍有待深入研究。

在均方误差下,Zimir 对非离散零记忆信息源的 MDC 进行了研究,其给定的率失真范围实际上是香农界限在率失真函数下的扩展。对于五元函数(R1, R2, D0, D1, D2)可达区域的研究,主要集中在汉明失真下的无记忆二元对称源。

早期 MDC 以理论研究为主,自 Vaishampayan 提出第一个实用的 MDC 方法——多描述标量量化后,研究方向转向实用 MDC 系统的构建。1998 年左右,MDC 成为研究热点,涌现出多种新方法,如基于子采样的 MDC、基于量化的 MDC、基于变换的 MDC 等。

国内多描述视频编码始于 1990 年。部分现有的 MDC 是基于块的运动估计和运动补偿编码方案,这不可避免地涉及失配校正问题,即如何处理信道错误导致的编解码器中帧不一致的问题。此外,MDC 还需考虑非理想多描述信道的影响,因为实际的互联网和无线信道并非理想的描述信道,数据包可能在任何信道中随机丢失,所以多描述视频编码方案应

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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