22、互联网上高效的 H.263+ 视频组播系统及谐波块窗口调度策略

互联网上高效的 H.263+ 视频组播系统及谐波块窗口调度策略

一、H.263+ 视频组播系统

在互联网视频传输中,为了实现高效的视频组播,提出了一种基于 H.263+ 的视频组播系统。该系统包括确定目标带宽、构建覆盖组播树以及实施速率控制等关键步骤。

(一)目标带宽确定
  1. 初始设置
    • 首先设定初始的下限带宽 (BW_{lower}) 和上限带宽 (BW_{upper})。
    • 然后计算新的带宽 (BW_{new}=\frac{BW_{lower} + BW_{upper}}{2})。
  2. 流数量计算
    • 计算流的数量,公式为 (ST = \left\lceil\frac{BW_{new}}{BW_{s}}\right\rceil) 和 (ST_{i}=\left\lfloor\frac{BW_{i}}{BW_{new}}\right\rfloor - 1),其中 (\left\lceil x\right\rceil) 表示大于等于 (x) 的最小整数,(\left\lfloor x\right\rfloor) 表示小于等于 (x) 的最大整数。
  3. 覆盖组播树构建
    • 使用修改后的 Dijkstra 算法,结合上述计算得到的流数量来构建覆盖组播树。
  4. 带宽调整
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究”展开,重点介绍了一种基于Matlab代码实现的数值求解方法,旨在有效处理带有时间延迟的随机平均场博弈问题中的参数无关CSME(Consistent Mean Field Equilibrium)求解挑战。文中详细阐述了解法器的设计思路、算法实现流程及其在复杂系统建模中的应用,强调通过数值仿真验证方法的有效性和鲁棒性。此外,文档还列举了多个相关科研方向与Matlab仿真实现案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该解法器在跨学科研究中的潜在价值。; 适合人群:具备一定数学建模与Matlab编程基础,从事控制理论、博弈论、电力系统优化或相关领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①研究大规模随机系统中均衡解的数值求解方法;②开发适用于延迟动态系统的平均场博弈模型;③借助Matlab平台实现复杂优化算法的仿真与验证;④拓展博弈论方法在能源、交通、通信等领域的实际应用。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,深入理解算法实现细节,并参考所列相关研究方向进行扩展实验。同时,可利用附带的网盘资源获取完整代码与数据,便于复现实验结果,进一步开展创新性研究。
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