11、视频压缩与音频场景分类技术解析

视频压缩与音频场景分类技术解析

视频压缩算法分析

压缩相关概念

压缩视频大小指的是所有编码块组合后的大小,而序列表大小则是频繁序列列表与用于编码视频的字典 D 的组合。在一些测试中,如对 bunny、drone 和 parking 视频的测试,发现压缩率(Cr)会随着块大小(b)的增加和参数 α 的减小而增大。

块大小(b)对压缩率的影响

当块大小 b 增加时,事务的长度会增加。事务长度变长后,挖掘出的频繁序列长度也会增加,且频繁序列的数量增多。这样一来,序列标识符就能代表更多、更长的序列,更多更长的序列被更小的序列标识符替代,从而使 Cr 值升高。但如果 b 值过大,可能会增加处理所需的主内存(RAM)消耗,导致内存不足异常。因为在 CM - SPAM 挖掘操作中,较大的 b 值会生成一个大的递归树,递归树过大就会引发内存不足问题。

参数 α 对压缩率的影响

α 值降低时,从块中挖掘出的序列数量比 α 值高时更多。更多的序列被小的序列标识符替代,所以较低的 α 值会产生更高的 Cr。

不同视频数据集的表现

  • parking 视频 :当 α = 2 且 b = 200 时,Cr 达到最高值。这是因为该视频只有一个相机视角,且视频中的运动部分很少。
  • drone 视频 :由于缺乏固定视角且运动较多,很难找到较长的模式,所以难以获得较好的 Cr。
  • bunny 视频 :存在一些稳定的视角和适量的运动像素
【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
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