LVQ(學習矢量量化)算法：它是Kohonen的有監督學習的擴展形式。融合了自組織和有導師監督的技術，學習方法是競爭的，但產生方式是有教師監督的，也就是說，競爭學習是在由訓練輸入指定的各類中局部進行。
上傳時間： 2014-05-26
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LVQ(學習矢量量化)算法：它是Kohonen的有監督學習的擴展形式，融合了自組織和有導師監督的技術。
上傳時間： 2015-04-12
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lbg算法是一種經典的矢量量化算法，此源碼為lbg算法的c語言實現。
上傳時間： 2014-01-15
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本源碼為學習矢量量化算法源程序。支持模式識別和人工智能算法
上傳時間： 2015-09-12
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神經網絡學習中的矢量量化算法，VC編寫完整源代碼，很有參考價值。
上傳時間： 2015-11-12
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用于FPGA的量化算法的HDL編碼，包括VHDL及Verilog代碼。可用于JPEG及MPEG壓縮算法。
上傳時間： 2013-12-25
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用于FPGA的反量化算法的HDL編碼，包括VHDL及Verilog代碼。可用于JPEG及MPEG壓縮算法。
上傳時間： 2016-09-19
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vq算法，一個矢量量化算法，用于圖像壓縮，很經典的算法
標簽： 算法
上傳時間： 2014-01-02
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隨著科學技術的發展與公共安全保障需求的提高，視頻監控系統在工業生產、日常生活、警備與軍事方面的應用越來越廣泛。采用基于 FPGA 的SOPC技術、H．264壓縮編碼技術和網絡傳輸控制技術實現網絡視頻監控系統，在穩定性、功能、成本與擴展性等方面都有著突出的優勢，具有重要的學術意義與實用意義， 本課題所設計的網絡視頻監控系統由以Nios Ⅱ為核心的嵌入式圖像服務器、相關網絡設備與若干PC機客戶端組成。嵌入式圖像服務器實時采集圖像，采用H．264 編碼算法進行壓縮，并持續監聽網絡。PC機客戶端可通過網絡對服務器進行遠程訪問，接收編碼數據，使用H．264解碼算法重建圖像并實時顯示，使監控人員有效地掌握現場情況， 在嵌入式圖像服務器設計階段，本文首先進行了芯片選型與開發平臺選擇。然后構建圖像采集子系統，采用雙緩存乒乓交換的方法設計圖像采集用戶自定義模塊。接著設計雙Nios Ⅱ架構的SOPC系統，闡述了雙軟核設計中定制連接、內存芯片共享、數據搬移、通信與互斥的解決方法。同時完成了網絡服務器的設計，采用μC/OS-Ⅱ進行多任務的管理與調度， H．264視頻壓縮編解碼算法設計與實現是本文的重點。文中首先分析H．264．標準，規劃編解碼器結構。接著設計了16×16幀內預測算法，并設計宏塊掃描方式，采用兩次判決策略進行預測模式選擇。然后設計4×4子塊掃描方式，編寫整數變換與量化算法程序。熵編碼采用Exp-Golomb編碼與CAVLC相結合的方案，針對除拖尾系數之外的非零系數值編碼子算法，實現了一種基于表示范圍判別的編碼方法。最后設計了網絡傳輸的碼流組成格式，并針對編碼算法設計相應解碼算法。使用VC++完成算法驗證，并進行測試，觀察不同參數下壓縮率與失真度的變化。 算法驗證完成后，本文進行了PC機客戶端設計，使其具有遠程訪問、H．264解碼與實時顯示的功能。同時將H．264 編碼算法程序移植到NiosⅡ中，并將嵌入式圖像服務器與若干客戶端接入網絡進行聯合調試，構建完整的網絡視頻監控系統， 實驗結果表明，本系統視頻壓縮率高，監控圖像質量良好，充分證明了系統軟硬件與圖像編解碼算法設計成功。本系統具有成本低、擴展性好及適用范圍廣等優點，發展前景十分廣闊。
上傳時間： 2013-04-24
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隨著科學技術的發展與公共安全保障需求的提高，視頻監控系統在工業生產、日常生活、警備與軍事方面的應用越來越廣泛。采用基于 FPGA 的SOPC技術、H．264壓縮編碼技術和網絡傳輸控制技術實現網絡視頻監控系統，在穩定性、功能、成本與擴展性等方面都有著突出的優勢，具有重要的學術意義與實用意義， 本課題所設計的網絡視頻監控系統由以Nios Ⅱ為核心的嵌入式圖像服務器、相關網絡設備與若干PC機客戶端組成。嵌入式圖像服務器實時采集圖像，采用H．264 編碼算法進行壓縮，并持續監聽網絡。PC機客戶端可通過網絡對服務器進行遠程訪問，接收編碼數據，使用H．264解碼算法重建圖像并實時顯示，使監控人員有效地掌握現場情況， 在嵌入式圖像服務器設計階段，本文首先進行了芯片選型與開發平臺選擇。然后構建圖像采集子系統，采用雙緩存乒乓交換的方法設計圖像采集用戶自定義模塊。接著設計雙Nios Ⅱ架構的SOPC系統，闡述了雙軟核設計中定制連接、內存芯片共享、數據搬移、通信與互斥的解決方法。同時完成了網絡服務器的設計，采用μC/OS-Ⅱ進行多任務的管理與調度， H．264視頻壓縮編解碼算法設計與實現是本文的重點。文中首先分析H．264．標準，規劃編解碼器結構。接著設計了16×16幀內預測算法，并設計宏塊掃描方式，采用兩次判決策略進行預測模式選擇。然后設計4×4子塊掃描方式，編寫整數變換與量化算法程序。熵編碼采用Exp-Golomb編碼與CAVLC相結合的方案，針對除拖尾系數之外的非零系數值編碼子算法，實現了一種基于表示范圍判別的編碼方法。最后設計了網絡傳輸的碼流組成格式，并針對編碼算法設計相應解碼算法。使用VC++完成算法驗證，并進行測試，觀察不同參數下壓縮率與失真度的變化。 算法驗證完成后，本文進行了PC機客戶端設計，使其具有遠程訪問、H．264解碼與實時顯示的功能。同時將H．264 編碼算法程序移植到NiosⅡ中，并將嵌入式圖像服務器與若干客戶端接入網絡進行聯合調試，構建完整的網絡視頻監控系統， 實驗結果表明，本系統視頻壓縮率高，監控圖像質量良好，充分證明了系統軟硬件與圖像編解碼算法設計成功。本系統具有成本低、擴展性好及適用范圍廣等優點，發展前景十分廣闊。
上傳時間： 2013-08-03
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