28、实时通信中MediaSync以用户为中心的评估方法

实时通信中MediaSync以用户为中心的评估方法

1. 引言

为给实时通信系统的用户提供满意体验,有两个主要要求:一是端点间的传播时间要尽可能短,理想情况是不超过几十毫秒;二是音频和视频的相对延迟要非常小。但在实际中,这些要求并非总能达成,本文将探讨未满足这些要求的影响,尤其关注其中的人为因素。

在进行系统评估时,了解影响延迟的因素很重要,如系统环境和用户期望。通常,应用越复杂,评估难度越大。例如,网络广播是简单情况,只有一个单向流,用户期望能流畅收听内容,端到端延迟基本无关紧要,也无其他同步需求。而增加更多感官通道(如视频或触觉数据)会使复杂度增加,因为要确保各通道间正确同步,在视听系统中这常被称为“唇同步”。已有研究表明,在电视屏幕上,音频和视频可察觉的延迟阈值约为 +45 毫秒至 -125 毫秒,可接受的延迟阈值约为 +90 毫秒至 -185 毫秒(正值表示声音相对画面提前)。

实时交互式通信更为复杂,是本文重点。远程交流已很普遍,但电信系统无法完全替代面对面交流,参与者会根据会议系统特点调整行为,且这一行为受文化、个性、环境等多种因素影响。在其他应用领域,如交互式音乐表演,精确计时更为重要。

2. 影响延迟的因素

实时通信中,延迟的影响受多种因素制约,当前的用户体验质量(QoE)分析模型将这些因素分为系统因素、用户因素和环境因素三类。

2.1 系统因素

系统因素涵盖系统或服务的技术层面。在视听电信应用中,典型因素包括音频表示(编码、频谱)、视频表示(分辨率、帧率、编码)以及网络传输的影响(带宽、丢包、延迟、抖动、同步)。虽然本文聚焦延迟和同步,但音频和视频编码、丢包等系统因素也会影响

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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