23、3G 及以后无线视频组播服务的高效支持

3G 及以后无线视频组播服务的高效支持

1. 引言

无线通信和网络协议的快速发展,有望让视频随时随地在任何设备上播放。然而,无线视频传输面临诸多挑战,如网络拓扑动态变化、高错误率、有限且不稳定的比特率以及电池电量不足等。

新兴和未来的移动客户端设备与仅用于语音通信的设备有很大不同,手持设备将配备彩色显示屏和摄像头,具备处理、录制和编解码视频序列的能力。同时,新兴和未来的无线系统也将提供足够的比特率来支持视频通信应用。但由于物理带宽和功率限制,无线传输环境中的比特率始终稀缺,因此高效的视频压缩至关重要。

过去十年,视频压缩技术经历了 MPEG - 1、MPEG - 2、MPEG - 4 和 H.264 等发展阶段。在几百千比特每秒的带宽下,像 MPEG - 4 这样的现代编解码器能够高效传输高质量视频。

MPEG 视频流由帧内帧(I)、预测帧(P)和插值帧(B)组成。根据 MPEG 编码标准,I 帧独立于序列中的其他帧进行编码;P 帧使用运动估计进行编码,且依赖于前一个 I 帧或 P 帧;B 帧的编码则依赖于前后两个“锚”帧(I 帧或 P 帧)。MPEG 编码的视频序列通常被划分为称为 GOP(图片组)的小间隔。

将实时或存储的视频内容流式传输到移动设备组,属于多媒体广播/组播服务(MBMS)标准的范畴。MBMS 标准化仍在进行中,其全面商业化可能还需要至少三年时间。典型应用包括订阅直播体育赛事、新闻、音乐、视频、交通和天气报告以及直播电视内容等。MBMS 有广播模式和组播模式两种实际应用模式,二者区别在于广播模式用户无需单独订阅每个服务,而组播模式服务可单独订购,组播模式的订阅和加入组操作可由移动网络运营商、用户本人或独立服务提供商完成。目

【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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值