15、H.323(VoIP)协议指标质量研究与交通标志自动检测识别

H.323(VoIP)协议指标质量研究与交通标志自动检测识别

一、H.323(VoIP)协议指标质量研究
1. 相关工作

在基于H.323/SIP协议的VoIP视频流技术领域,众多学者开展了研究,主要聚焦于路由协议传输,以实现IP网络语音传输的高鲁棒性和大容量。相关研究如下:
- Jengfarn lee等人探讨了VoIP网络中WLAN指标质量的实际挑战,分析了IP网络上下行传输的平均延迟指标值。
- Jae - Woo So等人研究了IEEE 802.16.e网络中基于VoIP的OFDM系统上下行信令开销信息流。
- Rahmatullah, M.M等人提出了基于VoIP的三级多并行视频通话传输方案。
- Rangel V等人分析了数字视频广播(DVB)/数字视听委员会(DAVIC)有线电视协议在低速率等时流传输中的性能,适用于最多700个节点、数据速率达128 Kbps的压缩/未压缩语音及视频补充服务传输。
- Carmona, J.V.C等人分析了通过住宅室内电力线通信(PLC)网络进行高数据速率VoIP视频流传输的情况。
- Jianxin Liao等人提出在无线网络中引入新的SCTP传输层协议,以实现有损网络中的实时语音传输。
- Sajal K. Das等人研究了移动用户之间基于H.323/SIP协议的呼叫初始化设置、呼叫建立延迟及呼叫建立过程,并实现了保证服务。
- An Chan等人提出了不同数据速率下室内/室外WLAN共存的VoIP流服务方案。
- Wei Wang等人研究了WLAN中VoIP容量低以及存在不同用户应用视频流量时VoIP性能不佳的两大问题,指出每个视频流要求低于10Kbps

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证优化。
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