朱仁峰
- 作品数：16 被引量：21H指数：2
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- 利用神经网络逆控制系统提高Turbo码译码性能被引量：1
- 2005年
- 对Turbo码译码逆模型建立问题,提出使用神经网络结构的非线性滤波器来建立Turbo码译码自适应逆模型.采用最优常系数比例因子统计得到Turbo码期望衰减系数,通过利用期望衰减系数训练神经网络非线性自回归外输入NARX滤波器,建立全局范围内的Turbo码译码逆输入输出映射模型.在线性逆控制系统中采用该自适应逆模型,与非线性逆控制结构的自适应逆控制系统相比,具有系统结构简单、运算量小等特点.仿真结果表明在信噪比大于0dB时,该自适应逆模型算法收敛迅速、稳定,计算误差保持在较小的范围之内.自适应逆译码模型从译码机理角度提供了一种改善译码性能的新途径.
- 董正宏周辉朱仁峰
- 关键词：神经网络TURBO码自适应逆控制系统
- 用信源信道联合编码实现通信系统整体优化被引量：1
- 2004年
- 通信系统的优化可用最优编码方式实现,不同的系统优化指标可产生不同的最佳编、译码方式.从通信系统的优化理论入手,论证了用信源信道联合编码(joint source-channel coding, JSCC),实现通信系统整体优化的可行性,并给出了一个基于信源信道统计特性的联合编译码实例及其结果分析.实验结果表明:采用该方案使译码效率和传输性能都得到了改善.
- 周辉刘颖朱仁峰
- 关键词：信源信道联合编码通信系统最优编码
- 改善基音估计准确度的有效途径被引量：2
- 2005年
- 基音周期是语音信号处理中的重要参数,基音周期估计的准确度对合成语音的质量有决定性作用.讨论了多带激励(multi-band excitation,MBE)语音编码模型中,对自相关基音周期估计的2种改善方法:数值滤波和动态基音平滑技术,由此可以得到更精确的基音轮廓.实验证明:在多带激励语音编码模型中,结合这2种改进方法,可有效提高基音周期估计的准确度.
- 杜立昌朱仁峰周辉
- 关键词：基音估计
- 静态图像自适应编码的一种实现方法被引量：1
- 2004年
- 在静态图像的方块截断编码中由于受到每个子块中电平级数的限制,编码过程无法正确识别图像边缘的变化,在一些灰度变化比较剧烈的子块中很容易造成有用信息的丢失。为了解决以上问题,本文提出了一种自适应方块截断编码算法,仿真结果表明:本文的自适应算法对图像边缘的恢复有较大的改进,视觉质量有很大的提高。
- 邵菲周辉朱仁峰
- 关键词：压缩比
- 自适应块截短编码的一种实现方法
- 2002年
- 固定块大小的块截短编码器设计的灵活性受到很大限制,且编码器无法正确识别微小的边缘变化,造成许多有用信息的丢失;提出了一种自适应块规模的块截短编码方案;通过实验把该方案与非自适应的块截短编码进行了比较;结果表明:该算法对提高恢复图的边缘质量有很大改进,取得比BTC编码器好得多的结果.
- 朱仁峰周辉
- 关键词：自适应图像压缩
- 用比例因子改善Turbo码的译码性能被引量：1
- 2004年
- Turbo码译码算法中对分支度量的计算,默认信道软信息与信源信息(先验信息)的比例关系为1,这种均等的比例关系并不能使译码性能达到最佳.在研究这2种信息关系的基础上,引入了共用的比例因子,发现比例因子与暗示译码性能的交叉熵(cross-entropy)有着密切的联系;给出了比例因子的算法结构及计算机仿真结果,仿真结果表明:比例因子的引入可加速交叉熵的收敛,减少译码迭代次数,进一步提高Turbo码的译码性能.
- 董正宏周辉朱仁峰
- 关键词：比例因子TURBO码交叉熵
- 一种新型的可逆变长码——代价测评对称可逆变长码
- 2004年
- 因其良好的防误码扩散性能,可逆变长码已被采纳为H.263+和MPEG-4的标准.应用自适应的思想,由一个自定义的代价函数构建了一种新型的对称可逆变长码--代价测评对称可逆变长码,并从最小汉明距离的角度出发,阐述了代价测评对称可逆变长码性能优于Huffman 码、Takishima RVLCs和B2码的理论基础.
- 崔文惠周辉朱仁峰
- 关键词：误码扩散H.263+MPEG-4
- 基于神经网络的反馈式自适应逆控制系统被引量：2
- 2006年
- 由于在建立非线性逆模型时采用带有复杂非线性函数的滤波器来完成,而由此带来了结构复杂、运算量大等缺点,在实际运用上受到了很多限制。为此,采用较为简单的线性逆控制方式与单层神经网络相结合构成逆控制结构,其良好的非线性特性使系统具有逼近任何非线性模型的能力,且结构简单实用。应用举例表明这种方法在运算量和控制性能上均取得了非常好的效果。
- 周辉董正宏朱仁峰
- 关键词：自适应逆控制非线性神经网络
- 神经网络算法在Turbo码译码错误检测中的应用
- 2004年
- 经统计分析,Turbo码译码输出的交叉熵与译码错误之间有着十分密切的关系,且该关系具有非线性性质.神经网络技术具有独特的非线性输入、输出映射能力,因此可通过对神经网络进行某种训练来检测Turbo码译码数据中出现的错误.在训练过程中,将交叉熵作为神经网络输入端的样本值,译码错误作为期望输出值进行自适应模拟.另外,考虑到Turbo码译码的实时性和运算量要求,采用了改进型的Levenberg Marquardt神经网络算法对神经网络进行训练,并用以检测译码错误.仿真结果表明:该方法比起传统的循环冗余校验(cyclic redundancy check, CRC)方法在检测Turbo码译码错误时,检测性能和运算复杂度均得到了很大的改善.
- 朱仁峰董正宏周辉
- 关键词：译码TURBO码运算复杂度交叉熵神经网络算法
- 反馈式自适应逆模型及应用被引量：2
- 2004年
- 在解决非线性系统的逆控制问题上,一般逆模型的建立都采用带有神经网络结构的滤波器来设计。由于采用带有神经元的滤波器存在结构复杂、运算量大等缺点,在实际运用上受到了很多限制。提出了一种基于线性逆模型的反馈式自适应逆模型控制方法来解决上述问题,该结构具有算法相对简单、结构易实现等特点,同时也给出了其在三代移动通信Turbo码译码中的应用。仿真结果表明:该方法在运算量和控制性能上均取得了较好的效果。
- 董正宏周辉朱仁峰
- 关键词：非线性系统逆控制神经网络第三代移动通信译码器
