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公开(公告)号:CN112085667A
公开(公告)日:2020-12-15
申请号:CN202010795777.7
申请日:2020-08-10
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于伪模拟视频传输的去分块效应方法和装置,方法包括以下步骤:1)获取伪模拟视频传输过程中的含噪图片;2)对含噪图片依次进行块匹配和基于硬阈值滤波的变换域协同滤波,从而获取亮度调整后的含噪图片;3)对亮度调整后的含噪图片依次进行块匹配和基于硬阈值滤波的变换域协同滤波,从而获取基础估计后的含噪图片;4)对基础估计后的含噪图片进行块匹配,获取基础估计分组;根据该基础估计分组的坐标,从亮度调整后的含噪图片中提取出待处理分组;对该待处理分组进行基于维纳滤波的变换域协同滤波,从而获取最终图像。与现有技术相比,本发明实现了对伪模拟视频传输中分块效应的去除,提高了伪模拟视频传输的准确性。
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公开(公告)号:CN105554813B
公开(公告)日:2019-02-01
申请号:CN201510915926.8
申请日:2015-12-10
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种在无线中继系统基于随机映射码的数据传输方法,包括以下步骤:S1:给定权重向量w,源节点根据随机映射码构建方法由w和二进制信息序列得到RPC符号,并广播RPC符号x;S2:中继节点接收源节点经信道广播的RPC符号ysr,并对ysr进行Coset编码得到量化取模后RPC符号lr,并转发给目的节点;S3:目的节点接收源节点经信道广播的RPC符号ysd,以及中继节点经信道广播的RPC符号yrd,再对ysd和yrd进行联合译码得到二进制信息序列。与现有技术相比,本发明不仅在中继节点处通过量化压缩降低了信号的峰值信噪比,同时也实现了基于随机映射码的接收端链路自适应中继策略,取得了较高的系统吞量。
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公开(公告)号:CN105678678B
公开(公告)日:2019-01-11
申请号:CN201610037552.9
申请日:2016-01-20
Applicant: 同济大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明涉及一种基于贝叶斯推理的群体相关视频加密方法,建立视频图像加密数学模型和理论框架;基于分层贝叶斯进行解密密钥分析,得到解密信号的最小均方误差估计;先验信息秘钥提取,包括:相关信息密钥提取;幅值信息密钥提取;假设本地加密方拥有大量参考图像,提取本地参考图像中与原始视频图像数据最相关的信息作为密钥之一对图像进行解密。对原始视频图像信息进行DCT变换,得到系数矩阵,通过对系数矩阵进行矩阵变换得到加密图像。由于图像数据在本地存储时存在量化噪声,假设量化噪声近似服从高斯分布,整个推导过程以信号量噪比的最大化为优化目标,保证图像经解密恢复后视觉质量不受影响。本发明采用贝叶斯推理并通过最大化信号量噪比来获得最佳先验知识,抗噪声性能大大提高。
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公开(公告)号:CN109167642A
公开(公告)日:2019-01-08
申请号:CN201810875938.6
申请日:2018-08-03
Applicant: 同济大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明涉及一种基于历史判决数据学习的低开销实时频谱图构建方法,包括:步骤S1:载入采集的大规模认知无线电网络中所有感知节点通过单点频谱感知算法得到的目标频谱可用性历史判决数据;步骤S2:使用最小二乘支持向量机分析载入的历史判决数据确定频谱状态边界以构建频谱图;步骤S3:通过边界用户搜索算法确定历史判决数据中的支持向量以优化频谱图。与现有技术相比,本发明通过边界用户搜索算法筛选出距离频谱状态边界较远的次要用户,这些次要用户可无需参与检测目标频段,从而降低频谱图构建的能量开销和时间开销。
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公开(公告)号:CN108257098A
公开(公告)日:2018-07-06
申请号:CN201810011578.5
申请日:2018-01-05
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于最大后验概率译码和三维块匹配滤波的视频去噪方法,所述视频是经过先验知识增强的移动视频广播传输系统接收得到,所述去噪方法包括以下步骤:S1、接收的视频信号通过空间向量阈转换得到噪声与视频信号的最小均方误差估计的数学关系,再采用最大后验概率译码方法得到视频信号估计值,从而得到除去部分高斯噪声的视频信号;S2、步骤S1得到的视频信号经过三维块匹配滤波进一步消除高斯噪声,得到最终去噪视频。与现有技术相比,本发明不仅能获得较高的峰值信噪比,而且在主观上也能获得较好的视觉体验,能够较好的保留视频图像的细节部分,起到平滑滤波的作用。
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公开(公告)号:CN107801190A
公开(公告)日:2018-03-13
申请号:CN201710874020.5
申请日:2017-09-25
Applicant: 同济大学
CPC classification number: H04W16/14 , H04L25/0222 , H04L27/0006
Abstract: 本发明涉及一种基于HDP-NSHMM的频谱感知方法,采用分层狄利克雷过程-非平稳隐马尔可夫模型对历史感知数据进行融合和聚类,在聚类循环中,在当前状态的保持时间较短时,设置较大的自转移偏移参数,以保证其状态不会随时间快速变化,而随着当前状态保持时间的增长,减小自转移偏移参数,从而减小状态的自转移概率,使其更有可能选择转移到不同的状态。与现有技术相比,本发明通过与聚类类别保持时间相关的自转移偏移参数调整状态自转移概率,对于信道状态的变化能够更准确的判断,通过固定的状态类别可避免冗余状态的出现,提高了历史感知数据聚类准确性,从而具有更高的感知性能,提高了频谱判决准确性。
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公开(公告)号:CN105657434A
公开(公告)日:2016-06-08
申请号:CN201610036778.7
申请日:2016-01-20
Applicant: 同济大学
IPC: H04N19/625 , H04N19/154 , H04N19/164
CPC classification number: H04N19/625 , H04N19/154 , H04N19/164
Abstract: 本发明涉及一种基于数模混合的大数据辅助视频传输方法,包括步骤:1)基于信噪比最大化的无线视频传输系统,具体可分为:建立伪模拟视频传输框架,基于贝叶斯推理得到接收端重建视频信号的最小均方误差估计,最佳先验知识获取;2)基于数模混合的大数据辅助视频传输系统的信号发送端信号发送;3)基于数模混合的大数据辅助视频传输系统的信号接收端视频重建。我们假设发送端与接收端存在相同的云端数据,提取大数据中与传输信号最相关的信息用于辅助视频重建,通过最大化接收端信噪比提取最佳先验知识,在发送端制定相应标准决定是否传输原始视频信号,以节省传输带宽。与现有技术相比,本发明充分利用云端海量数据中与传输信号相关的信息,在提高的同时增强传输视频的视觉质量。
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公开(公告)号:CN103684636A
公开(公告)日:2014-03-26
申请号:CN201310692613.1
申请日:2013-12-18
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于离散傅里叶变换的频谱感知数据处理方法,具体为:对接收到的信号作带通滤波;对带通信号下变频;对解调后的信号作低通滤波;对信号做A/D转换;根据信号的频域特征给出最小采样频率,并对信号做快速傅里叶变换;最后对得到的离散数据进行筛选,仅保留可以反映各个信道真实状态的离散傅里叶变换系数。本发明给出了快速傅里叶变换的采样流程,以及对无线频谱特征的提取方法,另外本发明中还给出了一种提高信息处理效率的方法,在不影响信号频域特征的表示的前提下,通过对离散数据的合理筛选,使得离散点的总数小于原始离散值总数的25%。
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公开(公告)号:CN102760443A
公开(公告)日:2012-10-31
申请号:CN201210206421.0
申请日:2012-06-21
Applicant: 同济大学
IPC: G10L21/00
Abstract: 本发明涉及一种小体积封闭空间中畸变语音的矫正方法,具体为:在正常条件下和小体积封闭空间下,录入语音,得到正常语音和畸变语音;对畸变语音和正常语音进行采样、端点检测和建立1~n个分帧;取正常语音帧和畸变语音帧,采用P阶正常语音帧和Q阶畸变语音帧的线性组合建立预测畸变语音帧,将预测畸变语音帧与畸变语音产生的真实畸变语音帧之间进行比对,得到预测误差,建立最小均方误差准则,得到n组小体积密闭空间系统传递函数;通过所确定的n组小体积封闭空间的系统传递函数,拟合出准确小体积封闭空间系统函数,对该密闭小体积空间的畸变语音进行逆运算处理,得到矫正后语音信号。本发明方法简单,效果好,对任何形状大小固定的小体积封闭空间都适用。
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公开(公告)号:CN215734264U
公开(公告)日:2022-02-01
申请号:CN202121863047.2
申请日:2021-08-10
Applicant: 同济大学
Inventor: 黄新林
IPC: H04B1/59
Abstract: 本实用新型涉及轨道交通领域的信息传输系统,具体的,涉及一种光电复合有源应答器,包括:A接口部分,O/E接口部分,制造信息存储,报文存储以及应答器控制模块。O/E接口部分为本实用新型创新部分,其对外连接光电复合缆。O/E接口部分包括:EMC防护模块,O/E接口工作电源模块,GTP接口,GTP外围接口电路,光口数据收发模块,数据提取模块,逻辑控制模块,串行接口。本实用新型提出的光电复合有源应答器具有传输距离长,抗干扰能力强,全双工通信的特点。
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