一、多媒体数据压缩标准化的现状与发展（论文文献综述）
花树天[1]（2021）在《面向工业互联网的边缘微服务架构的研究与实现》文中认为工业互联网已成为工业数字化、网络化和智能化的重要支撑。然而,随着工业应用的发展,大规模感知数据的采集、汇聚和计算,使得网络带宽消耗和服务响应速度面临挑战,这也成为限制工业互联网发展的主要瓶颈。为此,本文提出了一个工业互联网场景下基于边缘计算的微服务架构,并在真实的工业场景中进行了架构的实现与性能优化。区别于传统工业互联网中数据传输与处理异步的架构,本文提出的架构利用计算卸载的思想,将计算能力延伸到边缘和数据源设备,实现了传输和计算的紧密耦合。本文主要工作内容如下:1.面向工业互联网场景,设计了边缘微服务流程、网络结构和交互逻辑,构建了边缘微服务架构,使数据传输和计算更弹性。2.提出了微服务生命周期的控制方法,设计了并实现了微服务的数据反馈机制,使数据转化、数据处理保持可见。并通过对真实场景的工业服务进行细分,形成标准化的微服务集合。3.基于Spring MVC和Docker搭建系统平台,将边缘微服务架构部署于江苏南钢的工业互联网中。系统运行结果表明,相比于传统的工业互联网服务计算架构,本架构下的网络带宽消耗和系统响应得到明显优化。
裴航[2]（2021）在《基于申威421处理器的视频解码SIMD优化技术研究》文中进行了进一步梳理随着互联网的高速发展以及第五代移动通信技术的到来,各个领域对多媒体品质的要求日益提高,视频作为多媒体的关键载体其高清质量的高效压缩逐渐成为研究热点。H.264视频编解码标准作为发展比较成熟的编解码格式,一直应用于人们生活的各个场景。但H.264视频编解码标准在拥有更高编解码质量的同时,带来的是编解码复杂度的增加,导致视频解码性能降低,影响用户的多媒体视觉体验。为满足国产申威平台用户的多媒体需求,推进申威处理器生态软件的发展,对H.264解码器的移植与优化有着很重要的意义。申威421是国产第三代多核处理器,其搭载的SIMD指令集体系非常适合多媒体程序的并行优化。本研究首先对H.264解码器的开源程序FFmpeg进行移植,H.264解码器在申威平台移植后遇到解码效率低,视频播放不流畅等问题。为提升视频解码性能,对FFmpeg开源编解码库中H.264解码器进行了详细分析,使用性能分析工具找到视频解码的瓶颈函数。然后充分利用申威处理器的SIMD扩展部件,对解码器帧间运动补偿、去块滤波、反变换等关键模块代码进行向量指令替换来缩短指令周期,实现关键模块算法的SIMD并行计算,从而提升多媒体程序运行速度。实验平台基于申威421处理器及搭载Debian的Linux桌面操作系统deepin15.5。实验结果表明,在保证没有损失视频品质的情况下,模块化效果测试中帧间运动补偿模块的性能提升最为明显。对于解码器的整体优化效果,优化后的视频解码性能最高提升了35.3%,对于高分辨率的视频序列播放更为流畅。在一定程度上表明了申威SIMD技术对于多媒体应用的性能提升是有效的,解决了视频播放不流畅问题,有效的推动了申威处理器市场化发展。
陈海兰[3]（2021）在《面向聚类及预测的时间序列信息粒化方法研究》文中研究指明随着信息技术的发展,经济管理领域中产生并存储着大量的时间序列数据,运用数据挖掘算法可以挖掘出数据中潜在的、有价值的知识和信息以支持管理和决策活动。但这些时间序列数据通常都具有显着的高维性特征,若对其直接运用数据挖掘算法,会造成过高的计算复杂度,且数据挖掘结果也会受到影响。粒计算是一种模拟人类求解问题思维和解决大数据复杂任务的新方法,该理论的主要思想是将复杂问题抽象、划分转化为若干较为简单的问题（即粒化）,从而有助于更好的分析和解决问题。本文将粒计算的粒化思想引入时间序列分析中,通过对时间序列进行信息粒化,将原始高维时间序列粒化为低维粒时间序列,构造的信息粒能够刻画和反映原始时间序列数据的结构特征,从而实现高效降维,为后续的数据挖掘工作奠定基础。本文针对时间序列的信息粒化问题,从时间轴和论域两个方面提出了三种不同的时间序列信息粒化方法:基于波动点的时间序列时间轴信息粒化方法、基于云模型的时间序列时间轴信息粒化方法和基于论域信息粒化的模糊时间序列预测方法,并应用于股票时间序列数据进行聚类和预测分析,为股票的投资选股问题及涨跌趋势的判断问题提供决策建议。主要研究内容和创新性研究成果如下:（1）在时间序列的时间轴方面,针对低频时间序列的结构特征,提出了基于波动点的时间序列信息粒化方法及粒时间序列相似性度量方法。首先,提出了基于波动点的时间序列信息粒化方法,通过识别波动点对原始时间序列进行信息粒划分,进而使用线性函数对划分后的信息粒进行描述得到粒时间序列,解决了传统时间序列降维方法中对于时间轴的硬划分问题,在降维的同时能更有效地提取时间序列的结构特征。其次,针对粒时间序列提出了相应的相似性度量方法。最后,在标准数据集上进行了聚类实验,实验结果表明运用所提出的信息粒化方法和相似性度量方法能够提高聚类结果的准确性;并在科创板股票数据集上进行了算法的实际应用研究,研究结果可以给投资者在科创板股票市场选股时提供参考。（2）在时间序列的时间轴方面,针对高频时间序列的结构特征,提出了基于云模型的时间序列信息粒化方法及粒时间序列相似性度量方法。首先,提出了基于云模型的时间序列信息粒化方法,在不需要事先指定信息粒划分个数的情况下,可以自适应地将时间序列粒化表示为若干个正态云,该方法针对高频时间序列具有更好的降维效果。其次,针对粒化后的云模型序列提出了相应的相似性度量方法。最后,在具有高频特征的标准数据集上进行了聚类实验,实验结果表明运用所提出的信息粒化方法和相似性度量方法能够提高聚类结果的准确性;并在具有高频震荡特征的沪深A股股票数据集上进行了算法的实际应用研究,研究结果可以给投资者在A股市场上选股投资时提供参考。（3）在时间序列的论域方面,提出了基于模糊C均值聚类和信息粒化的时间序列论域划分方法,并基于论域划分结果提出了时间序列预测方法。首先,运用模糊C均值聚类方法对时间序列的论域进行初始划分,然后提出了基于信息粒化的论域划分优化算法,该方法将聚类算法和信息粒化方法相结合来划分论域,提高了样本数据划分的准确性和可解释性。其次,针对时间序列信息粒化后的论域划分结果,给出了时间序列的模糊预测方法,该方法将精确的时间序列数据转化为符合人类认知形态的语义值构成的时间序列,通过对这些语义值构建模糊逻辑关系来描述时间序列的动态演变过程,得到其模糊变化规则并进行预测,提高了预测结果的可理解性。最后,在台湾加权股价指数（TAIEX）数据集上进行了预测实验,实验结果表明运用所提出的时间序列信息粒化方法进行时间序列预测能够提高预测结果的准确性;并在上海证券综合指数（SHCI）数据集上进行了算法的实际应用研究,研究结果可以帮助投资者了解未来股票市场的走向,为其调整投资策略时提供参考。
范家铭[4]（2020）在《基于PHM技术的高铁车载通信装备健康监测智能分析理论与方法的研究》文中指出伴随着我国“一带一路”战略铺展开来,高铁已成为我国新“四大名片”之一,其知名度和重要性不亚于古老中国的“四大发明”。截止2019年末,中国已投入运营的高速铁路里程数达到3.5万公里,稳居世界首位。道路千万条,安全第一条,安全性是高铁飞速发展的基石。对关键零部件的健康状态监测,尤为重要。PHM（Prognostics and Health Management）技术可以对高铁在途运行设备进行状态感知、健康监控,并对故障的发生做出预测,从而降低安全风险。本文利用故障预测与健康管理的技术手段,以数据无损压缩技术、数据传输加密技术、故障特征提取方法、信号去噪技术、关键参数优化方法和神经网络方法为理论基础,建立基于PHM技术的高铁车载通信装备健康监测智能分析方法,实现了关键零部件的故障定位及预测。该方法虽然实现了故障快速定位和精准预测,但通常需要高性能计算机来支撑数据的计算和分析,所以本文将高铁运行数据进行实时无损压缩并加密后,通过铁路无线通信网络将数据回传至地面分析服务器,以其高性能计算能力快速、准确地进行故障定位和预测,有效地解决了高铁车载设备不具备高性能计算能力而无法实时处理数据的问题。地面分析服务器对数据进行解密和特征分析高效快捷,利用神经网络算法使故障识别和故障预测的精度及效率都得以保障,为保障高速铁路安全运营提供了重要的技术手段。本文提出的方法已在兰州铁路局项目中得到了应用,并在实际应用中不同程度的降低了运维成本和故障不可复现率,体现出PHM技术在故障诊断和故障预测研究方面的意义和价值。本文的主要研究成果如下:（1）针对高速铁路的安全运行问题,结合了故障预测与健康管理技术理论,提出了一种基于动车组PHM体系架构。该架构对高铁车载通信装备进行了PHM技术理论分析、故障诊断技术分析、预测技术分析、应用分析等技术进行论述,并基于故障预测与健康管理技术为理论基础提出了动车组故障预测与健康管理体系框架,对高铁车载通信装备的健康状态监测和故障预测方面提供重要理论指导。（2）高铁车载装备的网络资源有限,无法满足对监测的车载装备运行信息实时传输至地面服务器,为此提出了一种无损压缩技术与加密技术联合算法。该算法利用铁路既有无线网络基础在低带宽下实现实时传输高铁车载通信装备运行数据,以供地面服务器实时分析车载装备的健康状况和故障预测。该算法以行程长度无损压缩算法为基础进行了改进以降低数据的压缩比率,同时融入Logistic混沌理论和RSA加密算法以及Logistic置乱加密算法,减少网络传输时所占用的网络带宽,提高了网络传输的安全性,为进一步分析设备的健康状态和故障诊断及预测提供基础性保障。（3）故障诊断通常需要对故障特征进行提取并分析,去除数据中混杂的噪声。该部分对接收到的车载装备运行信息展开深入研究,针对高铁车载通信装备在运行中因场强信号而导致的故障问题,提出了一种基于PHM技术的高铁车载通信装备的故障诊断方法。该方法以双树复小波包变换为基础进行算法改进,同时结合了自适应噪声的完备经验模态分解来进行故障噪声的降噪与特征提取,然后利用无监督学习中的密度聚类方法进行自适应改进,并将提取出的特征类型进行特征分类,最后将分类结果输入到极限学习机中进行训练。实验验证了提出的故障诊断方法具有较强的特征提取能力、快速识别故障能力以及高精度的识别率,为设备的故障预测提供良好的支撑。（4）深入分析高铁车载通信装备的实际运行工况中,针对高铁车载通信装备故障发生率较高的原因是由于电池失效导致高铁车载通信装备无法正常工作的问题,提出了一种HA-FOSELM电池失效预测方法。该方法为了降低噪声对预测带来的影响,采用变分模态分解方法进行去噪处理,同时使用含有遗忘机制的在线序列极限学习机算法对去噪后的数据进行学习和训练,该算法支持数据的动态增量更新。为了提高算法的识别精度和降低关键参数对该算法的影响,引入了混合灰狼优化算法对HA-FOSELM方法的关键参数进行自适应优化,同时融合注意力机制,从而有效地提高了预测精度。通过实验验证,本文提出的方法在性能、效率、精度等方面都优于传统的神经网络算法,有效地降低了因电池故障导致列车行驶安全的问题。
李隆胜[5]（2020）在《面向5G移动前传的数字与模拟光纤传输关键技术》文中研究指明2018年,3GPP Release 15的冻结标志着第一个可商用的5G标准正式确立。随后,于2020年冻结的Release 16进一步丰富了5G应用场景,加快了全球5G部署进程。传统分布式无线接入网（D-RAN）基于宏基站组网,基站具有完整的基带处理功能。为节省无线接入网建设与运维成本,5G独立组网对集中化无线接入网架构（C-RAN）进行了重构,基带处理功能被解耦并分配到中央单元（CU）、分布单元（DU）和射频单元（RU）,其中DU与RU之间的数据传输由光纤前传链路（fronthaul）承载。“5G部署,承载先行”,前传需提供大容量、高谱效率、低时延与高保真的传输性能且保持低成本,是5G组网中极具挑战的关键环节。前传解决方案可分为基于通用公共无线接口（CPRI）或演进版CPRI（e CPRI）的数字传输、模拟光载无线电（Ro F）传输以及数字模拟集成传输三类技术。本文围绕前传传输性能需求,针对上述三类前传技术方向开展了研究,其关键问题、主要学术贡献及创新点如下:一、面向CPRI数字前传的跃变四电平幅度调制技术基于下一代无源光网络（NG-PON）承载的CPRI链路中,低成本、低带宽器件的使用会造成高带宽信号的畸变,且PAM4等高阶调制格式的引入也会导致链路抗噪声能力降低。CPRI对传输链路的10-12误码率要求给NG-PON带来了巨大的挑战。本文提出了跃变四电平幅度调制（T-PAM4）的光调制格式以提升高速PON传输的可靠性与功率预算并满足CPRI的严苛误码率要求。T-PAM4符号由工作在2倍过采样的数模转换器（DAC）结合特殊设计的电平映射产生,接收端基于2倍过采样对T-PAM4进行二维判决以提升信号的抗噪声性能。实验验证了T-PAM4相较PAM4有5-d B的灵敏度提升。此外,该方案具有较低的硬件实现成本与计算复杂度。二、面向e CPRI数字前传的弹性量化技术相较于CPRI标准,5G前传最新标准e CPRI中传输的数据主要为量化后的频域无线IQ信号,具有更低的带宽开销。然而,采用e CPRI将导致前传数据量随无线网络负载的波动而动态变化。在满足前传峰值请求速率的前提下,过大的负载波动将导致前传带宽部署的冗余,影响了传输效率。此外,无线信道具有时变与频率选择性的功率衰落,加剧了上行IQ信号的量化噪声。针对以上问题,本文进行了如下研究:1)理论分析了频域IQ信号量化后的数据冗余度,提出了一种新型的弹性量化精度方案以缓解e CPRI前传流量的动态特性,减少冗余带宽部署。利用e CPRI功能划分的优势,该方案根据IQ信号的无线信号质量与前传实时负载,自适应地调整IQ信号的量化精度。本工作主要贡献为搭设了符合3GPP标准的无线接入仿真系统,其结果为方案的实际应用提供了可靠的参考价值。系统实现了Low-MAC层与物理层基带功能及无线信道的传输,实验实现了前传IQ信号数据通过光链路的传输。结果表明仅以满载时牺牲1.2～1.9%的终端速率为代价,方案降低了～40%的前传峰值速率,提升了传输效率并节约了链路带宽。此外,本方案基于5G前传广泛部署的e CPRI,比基于CPRI的传输与压缩技术更具实际应用价值。2)理论分析了无线信道衰落对e CPRI前传量化噪声的影响,并据此提出了利用无线系统已有的信道估计结果或解调参考信号对IQ信号进行补偿的方案。该方案在低计算复杂度的基础上能够抑制前传量化噪声高达6.5 d B,可显着提升e CPRI对无线信号的保真度,该效果优于现有针对CPRI的时域补偿方案。三、基于模拟前传的片段时分复用传输技术相较于数字前传,模拟Ro F前传具有更高的传输谱效率。将多路无线IQ信号合并为单路高速模拟信号的复用技术是模拟前传中的关键问题,其中低复杂度的模拟TDM技术是备受业界青睐的候选方案。综合考虑5G多天线（MIMO）场景与低时延要求,TDM方案可采用MIMO信号采样点交织排列的技术以缩短复用时延。该技术依靠大量保护间隔时隙和变频结构来消除光纤传输后采样点间的干扰,分别导致链路传输效率的下降和复杂度上升。本文相应工作如下:1)理论分析了模拟TDM光纤传输对MIMO信号损伤,并针对MIMO交织TDM中采用过多保护时隙导致传输带宽浪费的问题,提出以信号片段为时分复用粒度的改进方案（Se-TDM）。该方案拥有低复杂度的系统结构,在传输谱效率与时延性能间取得平衡。在等效162-Gbps CPRI速率的模拟TDM传输实验中,该方案将传输谱效率提升21%,且支持的QAM阶数从64提升至256。2)提出了一种无变频操作的MIMO交织方案,进一步简化了前传复用结构,并通过理论分析和实验证明了该方案能够实现相同于现有技术的干扰消除效果。该方案直接复用基带IQ信号,更易于减小复用后的信号带宽,提升频谱效率。四、面向数字模拟集成传输的频谱零点填充技术单波长集成共传数字、模拟信号能够实现二者优势互补。集成传输面临硬件结构复杂、谱效率低和信号参数不兼容行业标准等问题。为此,本文开展如下研究:提出了频谱零点填充的集成传输方案,其创新点在于利用56-Gbps PAM4信号在28 GHz处固有的频谱零点,插入5G毫米波射频信号以实现无频谱间隔的高谱效率集成传输;方案中数字信号只需低成本低精度DAC产生,且数字和模拟射频信号分别遵从NG-EPON和5G标准;理论推导了光纤色散对集成传输系统中模拟射频信号质量的影响,并实验演示了频段选择策略以最大化模拟信号传输带宽;基于首次提出的发射机结构,实现了56-Gbps PAM4叠加10×400-MHz模拟射频信号的25-km传输,为目前报道的强度调制直检集成传输方案中最高的容量。综上所述,本文通过理论分析、仿真与实验验证对前传传输中的关键技术开展了一系列研究,为促进光纤承载的5G移动前传演进提供可行的参考方案。
张育铭[6]（2020）在《选煤标准数据平台中生产过程控制信息融合及应用研究》文中进行了进一步梳理在煤炭工业发展“十三五”规划中明确指出煤炭行业要继续深化改革,加强煤炭集成创新,推动物联网、大数据、云计算等现代信息技术在煤炭行业的集成应用。在新形势下,我国选煤厂智能化建设不断探索推进,发现在装备、技术、工艺和管理上还存在难题,同时暴露出信息化发展中遗留下的问题,数据信息冗余、利用程度不足,阻碍智能化快速推进。针对选煤厂发展中存在的选煤生产过程数据重复采集,数据冗余且利用率低等问题,根据数据信息来源对选煤生产基础数据进行了梳理和说明,分别按生产环节和采集频率对选煤生产信息进行了分类。研究了不同来源数据的采集方式以及数据平台与不同需求方的数据交换方法,设计了通用的数据采集规则及方式。利用Web API技术设计了标准数据平台与不同需求方的数据传输接口,为后续选煤生产智能化及信息融合提供基础数据支撑。研究了选煤标准数据平台的数据存储结构、策略及安全。采用异常值归零和动态偏差的旋转门压缩算法对在线数据预处理,以国家和行业标准为规范,将生产数据以字典表、数据表的结构形式存储并制定了编码规则和存储策略,在数据存储中考虑数据安全及备份策略,构建了选煤标准生产数据平台。在以上研究的基础上,针对跳汰过程机理复杂、松散度难以测量表征等问题,通过对跳汰分选过程进行多操作参数的影响因素分析,建立了基于浮标跳动高度、原煤给料量、跳汰频率、风阀周期等参数的LS-SVM松散度软测量模型。预测结果表明,床层松散度预测值与实际值有较高的吻合度,相关性系数达到0.9705,可以满足跳汰生产状态评价需求。提出了以评价和优化分选状态为目标的信息融合框架,并在分析分选过程状态和影响因素的关联性、总结专家与操作人员经验的基础上,利用产生式规则的决策模型等信息融合手段,实现了跳汰生产过程的状态评价,给出了具体优化生产状态的策略方法。最后,利用SQL Server数据库及Visio Studio 2017开发平台对整个跳汰过程检测信息融合系统进行了总体设计和实现。该论文有图32幅,表32个,参考文献72篇。
张米阳[7]（2020）在《三维点云压缩算法研究》文中研究说明随着多媒体通信和三维成像技术的发展,三维点云模型得到广泛的应用。三维点云模型由众多点组成,每个点都由位置、颜色,甚至和法向量信息组成,其庞大的数据量使其在存储、实时传输中非常受限,因此三维点云模型的压缩极其必要。本文研究三维点云压缩算法,主要内容和成果如下:（1）提出一种分层除点新算法。将每个模型细分成若干个子薄片,使用角度限差和弦高限差进行非关键点移除,解决了随机采样法、均匀网格法、法矢量夹角法存在的关键点丢失问题。与法矢量夹角法相比,在相同的精简率下提高了保真度,P-PSNR和P-PSNRy值能够达到35dB左右。（2）提出基于IAAC的混合压缩方法。方法一将IAAC与JPEG 2000相结合,方法二将IAAC与边缘定向预测结合。将三维点云模型投影到二维平面,使用混合方法对点云的颜色数据进行压缩。方法三将IAAC与哈尔小波变换相结合,先对点云的数据进行小波变换,再对变换后的系数采用IAAC方法进行压缩。基于IAAC的混合压缩方法的几种策略中,计算仿真结果表明:方法一和JPEG2000相比压缩率得到了提高,方法一和方法二的PSNR和P-PSNRy值分别达到30dB;方法三与现有的DWT变换方法相比,P-PSNR略低,但压缩率提高了 10%。
林正灵[8]（2020）在《AVS2中基于编码预测块预测模式的QP值调整算法研究》文中研究说明二十一世纪,科技不断进步,多媒体技术日趋成熟,在多媒体服务中高清、实时成了最重要的指标。在越来越大的视频数据信息的存储和传输挑战下,视频编码技术、码率控制技术成为了最重要的研究技术点。当前AVS2编码标准中的码率控制方案是采用模糊逻辑码率控制法,有一定的局限性,没有考虑到视频不同帧图像的特殊性。在图像复杂度较低或者帧间相关性较大的帧图像中,可以通过适当地调整量化参数QP,进而对码率做出更进一步的压缩调整。本课题研究的量化参数调整方案主要是对AVS2视频编码过程中的编码块划分和编码块预测模式选择进行分析,通过一定的比例反馈,对每帧图像的量化参数QP进行调整,在细节上进一步加深视频图像复杂度和帧间相关性的码率控制影响。本课题在设计和技术实现上主要有下列两个创新点:第一,将AVS2编码标准的编码块划分过程进行细致的分析,利用不同尺寸块划分的比例情况,对图像复杂度进行反映,进而利用调整量化参数QP对码率进行适当压缩。第二,深入分析帧内/帧间预测过程,对块划分后的预测模式选择进行研究,利用采取帧间预测模式的像素所占比例对量化参数QP进行适当的调整,达到适当压缩码率的目的。本论文的主要工作有以下几项:1.AVS2编码平台搭建,主要包括虚拟机系统Linux的安装,FFmpeg多媒体处理框架的搭建,XAVS2代码运行环境构建。2.XAVS2代码的初始化和运行调整。3.原XAVS2块划分和码率控制相关部分的研究分析,在此基础上利用适当的调整方案对量化参数QP进行调整,并用通用测试序列进行测试,验证性能。从测试的结果可以看出,本方案的比特率失真比率（BD-Rate）获得了良好的增益效果,能够在原来码率控制的基础上进一步做到对码率的调控。
廖宗榜[9]（2020）在《收发平衡与码率优化的单兵应急视频通信装备研制》文中研究表明灾害救援的信息化处置是国家的重大需求,搭建灾害现场与指挥中心之间的信息互通是开展应急救援的关键所在。针对重大灾害的发生伴随的断电、断网等次生灾害造成的信息孤岛,本文工作在国家重点研发项目“基于广电体系的融合应急通信关键技术研究与应用示范”的支持下,开展面向应急救援场景的高效视频压缩方案,并研制面向融合通信的单兵应急救援装备,实现应急救援业务的高效传输,具体包括:（1）针对应急融合通信网络环境下带宽不足而业务数据量大的问题,提出了三维显着性下的视频编码码率分配方案。基于已有图融合模型获取三维场景像素级别的视觉显着性参数,通过k-means聚类的中心值对显着图中所有像素下采样,高斯滤波平滑后得到适用编码的编码显着图,再将其与基于纹理复杂度的复杂度图融合得到融合显着图。最后融合显着图每个块的显着权重引导码率预分配和宏块级目标比特分配策略,调节编码器中的λ参数,达到码率控制的目的。所设计的方法HTM16.8平台上得到了验证,分别对Bicycle和Fountain Bench序列进行了验证并获得了13.60%和2.78%的码率提升,达到了显着性引导的编码码率策略有效提高视频数据压缩比、减少视频业务中传输数据量的目的。（2）针对异构融合通信网络给应急视频传输稳定性带来的挑战,本文采用分级缓冲机制和收发自适应平衡机制保证数据流平稳传输,使得应急视频通信业务能够适应不稳定的信道环境。（3）基于上述码率分配方案与自适应收发平衡机制,研制了单兵应急视频通信装备,克服了异构融合通信网络应急视频传输带来的带宽小、信道抖动难题。在基于无线Wi-Fi、4G以及广电无线网络的三种异构融合信道上,此装备能够在100K～1M的低码率下传输清晰画面的视频,单向传输时延和丢包率分别在0.307s和6.6%,同时还能自适应改变吞吐率达到收发平衡,具有较好的视频业务传输能力和抗干扰能力。该装备经由国家救灾应急装备工程技术中心主任为组长的验收专家组考察和验收,认为“单兵融合应急通信设备”的研制工作满足项目既定要求;该装备经遴选参加了由中国外交部和中国地震应急搜救中心联合举办的“东盟地区城市搜救”装备演练,取得了良好的效果。
刘静[10]（2020）在《一体化指挥调度综合业务系统平台设计》文中进行了进一步梳理随着海洋科技与军事指挥调度系统的不断发展,众多系统的分散作业不利于集中指挥和管理。本文为满足武汉某研究所一体化指挥调度系统的需求,开发了一体化指挥调度综合业务系统平台,在保留原生系统拥有的基础功能和结构的同时,实现在海事监管领域的一体化指挥调度以及其他综合业务的整合、拓展与管理。论文首先研究业务处理基础单元完成了对底层业务资源需求的整合,在满足各个设备自身输入输出业务处理需求的同时,构建了系统组网。通过将业务处理基础单元的视频数据处理功能、接口以及逻辑关系进行重新定义,完成对底层视频数据流与业务控制逻辑的分离。将复杂的视频应用分解到离散、独立的视频基础单元中,为指挥调度综合业务系统以及其他设备应用提供了硬件端的基础平台。其次研究通过网络和通信技术,对系统中各个业务处理基础单元进行有机结合,建立高效的指挥调度平台,进而实现了系统组网架构、系统软件架构、系统逻辑架构与系统数据流架构的一体化指挥调度管理架构设计。针对这些统一的业务处理基础单元,通过指挥调度平台实现远程的在线配置与管理,为用户提供可视化操作的方式来管理在线所有业务处理基础单元,实现对系统内部各业务处理基础单元之间输入输出逻辑连接关系以及编解码输出参数定义,从而完成系统灵活的可配置能力和多功能整合能力,为一体化指挥调度管理提供便利。最后研究基于模型-视图-控制器设计准则与模块化设计原则,将指挥调度、协同办公、记录回放和统计分析等系统功能模块进行一体化整合。分别对这些功能模块研究基于业务处理基础单元与指挥调度平台之间的链路通信,并以多级管理和融合互通为核心,集指挥调度系统的视频会议、语音调度、数据联动、综合显控、视频监控等综合业务需求于一体,实现远程指挥控制、音视频会话、多源画面、录像计划和在线诊断等功能。目标系统已在当前海事应用领域中通过联调上线,系统运行稳定,满足了海事一体化指挥调度与综合业务功能整合的需求。
二、多媒体数据压缩标准化的现状与发展（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、多媒体数据压缩标准化的现状与发展（论文提纲范文）
（1）面向工业互联网的边缘微服务架构的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 Docker容器化技术 |
| 2.1.1 Docker核心技术 |
| 2.1.2 Docker系统结构 |
| 2.1.3 Docker文件结构 |
| 2.1.4 Docker网络模式 |
| 2.1.5 Docker存储模式 |
| 2.2 边缘计算网络技术 |
| 2.3 微服务相关技术 |
| 2.3.1 微服务框架 |
| 2.3.2 微服务部署算法 |
| 2.4 边缘微服务平台相关技术 |
| 2.4.1 Spring-Spring MVC-MyBatis框架 |
| 2.4.2 DB2数据库 |
| 2.4.3 Nginx文件服务器 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 边缘微服务架构的概要设计 |
| 3.1 边缘服务计算的流程设计 |
| 3.1.1 工业数据汇聚与计算问题 |
| 3.1.2 边缘微服务架构的流程设计 |
| 3.2 边缘微服务的网络结构设计 |
| 3.2.1 边缘计算网络的优化策略 |
| 3.2.2 边缘微服务网络的交互设计 |
| 3.3 边缘微服务架构的计算卸载策略 |
| 3.4 功能性需求 |
| 3.4.1 计算设备管理功能 |
| 3.4.2 网络拓扑配置功能 |
| 3.4.3 标准化微服务集合和镜像仓库 |
| 3.4.4 微服务部署运行功能 |
| 3.4.5 微服务数据反馈功能 |
| 3.4.6 服务通信接口 |
| 3.4.7 Web平台 |
| 3.5 非功能性需求 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 边缘微服务架构的功能模块设计 |
| 4.1 边缘微服务架构的模块关系 |
| 4.2 微服务计算卸载模型的设计 |
| 4.2.1 最近的边缘节点卸载 |
| 4.2.2 最优的边缘节点卸载 |
| 4.2.3 云端卸载 |
| 4.3 网络优化相关功能的设计 |
| 4.3.1 计算设备管理模块 |
| 4.3.2 网络拓扑提取模块 |
| 4.3.3 SDN规则配置模块 |
| 4.4 微服务计算部署功能的设计 |
| 4.4.1 计算卸载策略的功能流程 |
| 4.4.2 服务镜像部署模块 |
| 4.5 微服务数据反馈与通信的设计 |
| 4.6 工业互联网微服务集合的设计 |
| 4.7 边缘微服务平台基础功能的设计 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 边缘微服务架构的实现 |
| 5.1 计算网络优化功能的实现 |
| 5.1.1 计算设备管理模块的实现 |
| 5.1.2 网络拓扑配置模块的实现 |
| 5.2 微服务部署运行模块的实现 |
| 5.3 微服务数据反馈与通信模块的实现 |
| 5.4 边缘微服务集合的实现 |
| 5.5 本章总结 |
| 第六章 边缘微服务架构的测试与评估 |
| 6.1 测试环境说明 |
| 6.2 功能测试 |
| 6.2.1 网络优化相关功能测试 |
| 6.2.2 YOLOv3检测服务对比实验设计 |
| 6.2.3 微服务部署运行功能测试 |
| 6.2.4 微服务数据反馈功能测试 |
| 6.2.5 微服务构建和存储测试 |
| 6.3 性能测试 |
| 6.3.1 数据传输量 |
| 6.3.2 响应时间 |
| 6.3.3 运行时间 |
| 6.4 测试结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的论文及研究成果 |
（2）基于申威421处理器的视频解码SIMD优化技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文研究背景 |
| 1.2 视频压缩编解码技术 |
| 1.2.1 视频压缩基本原理 |
| 1.2.2 视频编解码的发展历程 |
| 1.3 申威处理器及SIMD技术 |
| 1.3.1 申威处理器 |
| 1.3.2 SIMD技术 |
| 1.3.3 申威SIMD扩展部件 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.5 研究内容及章节安排 |
| 2 H.264 视频编解码标准 |
| 2.1 H.264 的分层结构 |
| 2.2 H.264 编解码框架 |
| 2.2.1 视频编码框架图 |
| 2.2.2 视频解码框架图 |
| 2.3 H.264 关键技术 |
| 2.3.1 熵编码 |
| 2.3.2 帧内预测 |
| 2.3.3 变换与量化 |
| 2.3.4 帧间预测 |
| 2.3.5 去块滤波 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 申威平台下H.264 解码器的移植 |
| 3.1 FFmpeg介绍 |
| 3.1.1 FFmpeg中函数及数据结构简介 |
| 3.1.2 FFmpeg的编译使用 |
| 3.2 基于FFmpeg的 H.264 解码器移植 |
| 3.2.1 编译第三方依赖库 |
| 3.2.2 编译FFmpeg |
| 3.3 基于FFmpeg的 H.264 解码器分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 关键模块的向量化并行 |
| 4.1 热点函数分析 |
| 4.2 分像素插值算法优化 |
| 4.2.1 插值过程分析 |
| 4.2.2 算法优化及实现 |
| 4.2.3 模块优化效果测试 |
| 4.3 整数反变换的优化 |
| 4.3.1 整数变换过程分析 |
| 4.3.2 算法优化及实现 |
| 4.3.3 模块优化效果测试 |
| 4.4 去块滤波优化 |
| 4.4.1 宏块内边界滤波顺序 |
| 4.4.2 边界强度的选择 |
| 4.4.3 滤波器判决条件 |
| 4.4.4 滤波优化及实现 |
| 4.4.5 模块优化效果测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 H.264 解码器优化效果测试 |
| 5.1 测试环境搭建 |
| 5.2 正确性测试 |
| 5.3 优化效果测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录:攻硕期间取得研究成果 |
| 致谢 |
（3）面向聚类及预测的时间序列信息粒化方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 论文框架与研究内容 |
| 1.4 研究创新点 |
| 2 理论基础与文献综述 |
| 2.1 时间序列分析 |
| 2.1.1 时间序列及其结构特征 |
| 2.1.2 时间序列的降维表示方法 |
| 2.1.3 时间序列的相似性度量方法 |
| 2.1.4 时间序列的数据挖掘任务 |
| 2.2 粒计算 |
| 2.2.1 粒计算的基本组成 |
| 2.2.2 粒计算的基本问题 |
| 2.2.3 粒计算的理论模型 |
| 2.3 时间序列信息粒化 |
| 2.3.1 时间序列信息粒化的时间轴信息粒化方法 |
| 2.3.2 时间序列信息粒化的论域信息粒化方法 |
| 2.3.3 已有研究的不足 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于波动点的时间序列时间轴信息粒化方法 |
| 3.1 本章研究思路 |
| 3.2 基于波动点的时间序列信息粒化 |
| 3.2.1 信息粒划分方法 |
| 3.2.2 信息粒描述方法 |
| 3.3 基于线性信息粒化的时间序列相似性度量 |
| 3.3.1 线性信息粒匹配 |
| 3.3.2 线性信息粒的相似性度量 |
| 3.4 实验及结果分析 |
| 3.4.1 UCR标准数据集实验 |
| 3.4.2 科创板股票数据集实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于云模型的时间序列时间轴信息粒化方法 |
| 4.1 本章研究思路 |
| 4.2 基于云模型的时间序列信息粒化 |
| 4.2.1 云模型理论 |
| 4.2.2 基于云模型的自适应信息粒化算法 |
| 4.3 基于云模型信息粒化的时间序列相似性度量 |
| 4.3.1 云模型匹配 |
| 4.3.2 基于期望曲线的云模型相似性度量 |
| 4.4 实验及结果分析 |
| 4.4.1 UCR标准数据集实验 |
| 4.4.2 沪深A股股票数据集实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于论域信息粒化的模糊时间序列预测方法 |
| 5.1 本章研究思路 |
| 5.2 基于模糊C均值聚类和信息粒化的时间序列论域划分 |
| 5.2.1 基于模糊C均值聚类的时间序列论域初始划分 |
| 5.2.2 基于模糊信息粒化的时间序列论域划分优化算法 |
| 5.3 基于论域信息粒化的时间序列预测 |
| 5.3.1 模糊时间序列 |
| 5.3.2 基于模糊逻辑关系的时间序列预测方法 |
| 5.4 实验及结果分析 |
| 5.4.1 台湾加权股价指数(TAIEX)数据集实验 |
| 5.4.2 上海证券综合指数(SHCI)数据集实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）基于PHM技术的高铁车载通信装备健康监测智能分析理论与方法的研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 目前存在的问题 |
| 1.4 主要研究内容和创新点 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 2 关键技术及相关工作 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 机车综合无线通信设备工作原理 |
| 2.3 压缩算法 |
| 2.3.1 无损压缩技术 |
| 2.3.2 有损压缩技术 |
| 2.4 加密算法 |
| 2.5 特征提取方法 |
| 2.6 PHM技术 |
| 2.6.1 PHM系统体系结构 |
| 2.6.2 动车组PHM体系结构 |
| 2.6.3 动车组PHM技术架构 |
| 2.6.4 动车组PHM系统功能和目标 |
| 2.6.5 动车组PHM诊断技术 |
| 2.6.6 动车组PHM预测技术 |
| 2.7 小结 |
| 3 基于无损数据压缩及加密联合算法的研究 |
| 3.1 问题提出 |
| 3.2 相关研究 |
| 3.3 SRLE无损压缩算法 |
| 3.3.1 SRLE压缩处理 |
| 3.3.2 SRLE解压处理 |
| 3.4 混合加密算法 |
| 3.4.1 Logistic混沌加密算法 |
| 3.4.2 RSA加密算法 |
| 3.4.3 压缩加密联合算法 |
| 3.5 实验与结论 |
| 3.5.1 压缩性能分析 |
| 3.5.2 安全性能分析 |
| 3.5.3 复杂度及效率分析 |
| 3.6 小结 |
| 4 基于PHM技术的高铁车载通信装备故障诊断 |
| 4.1 问题提出 |
| 4.2 相关研究 |
| 4.3 基于高铁机车综合通信设备中故障诊断的研究 |
| 4.3.1 实验数据集 |
| 4.3.2 特征提取 |
| 4.3.3 无监督聚类 |
| 4.3.4 极限学习机故障识别模型 |
| 4.4 实验与结论 |
| 4.4.1 仿真实验验证 |
| 4.4.2 实测数据集实验验证 |
| 4.5 小结 |
| 5 基于PHM技术的高铁车载通信装备健康状态评估预测 |
| 5.1 问题提出 |
| 5.2 相关研究 |
| 5.3 基于锂电池的剩余使用寿命预测与健康状态监测 |
| 5.3.1 实验数据集 |
| 5.3.2 健康状况和健康指标 |
| 5.3.3 降噪处理 |
| 5.3.4 关键参数优化 |
| 5.3.5 注意力机制 |
| 5.3.6 遗忘机制的在线序列极限学习机 |
| 5.4 实验与结论 |
| 5.4.1 算法训练过程 |
| 5.4.2 在线监测部分 |
| 5.4.3 剩余使用寿命预测部分 |
| 5.5 小结 |
| 6 总结及展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）面向5G移动前传的数字与模拟光纤传输关键技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 光纤承载的无线接入网研究背景 |
| 1.2 光纤前传关键问题及研究现状 |
| 1.3 本论文的研究内容和创新点 |
| 1.4 本文的结构安排 |
| 参考文献 |
| 第二章 高可靠CPRI数字传输与压缩技术 |
| 2.1 基于跃变PAM4 调制格式的低误码传输技术 |
| 2.2 基于椭圆滤波重采样的前传数据压缩 |
| 2.3 CPRI前传FPGA系统仿真及时延验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 针对e CPRI数字前传的弹性量化精度技术 |
| 3.1 针对无线信号质量多样性的灵活量化精度技术 |
| 3.2 负载自适应的链路弹性容量方案 |
| 3.3 基于无线衰落补偿的量化噪声抑制技术 |
| 3.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 承载MIMO信号的模拟光纤传输技术 |
| 4.1 基于片段时分复用的模拟前传传输技术 |
| 4.2 无中频变换的基带MIMO交织时分复用方案 |
| 4.3 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 数字与模拟前传集成传输 |
| 5.1 零点填充技术原理及信号质量分析 |
| 5.2 实验系统与结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 附录 缩略语 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间已发表的论文 |
| 攻读博士学位期间申请的发明专利 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
（6）选煤标准数据平台中生产过程控制信息融合及应用研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景及意义 |
| 1.3 研究内容 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 选煤领域信息数据利用现状 |
| 2.2 信息融合技术研究现状 |
| 2.3 跳汰选煤技术研究现状 |
| 2.4 工具及技术介绍 |
| 3 选煤生产信息的分类和采集 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 数据的来源 |
| 3.3 生产数据的分类 |
| 3.4 数据的采集 |
| 3.5 数据的传输 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 选煤生产数据平台的标准化设计 |
| 4.1 数据平台标准及数据要求 |
| 4.2 在线数据的处理 |
| 4.3 数据存储结构规范 |
| 4.4 数据存储策略 |
| 4.5 数据文件安全 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 跳汰生产过程检测信息融合 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 跳汰生产状态分析 |
| 5.3 松散度软测量模型 |
| 5.4 跳汰过程决策模型 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 跳汰过程检测信息融合与实现 |
| 6.1 跳汰过程检测信息融合系统总体设计 |
| 6.2 系统设计 |
| 6.3 检测信息融合系统实现 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（7）三维点云压缩算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 点云编码研究现状 |
| 1.2.2 精简压缩研究现状 |
| 1.3 本文结构安排 |
| 2 相关理论基础 |
| 2.1 三维点云数据格式 |
| 2.2 点云编码 |
| 2.2.1 点云压缩标准化进程 |
| 2.2.2 编码方法简介 |
| 2.3 三维模型质量评价 |
| 3 分层除点新算法研究 |
| 3.1 经典的点云精简算法 |
| 3.1.1 精简压缩原理 |
| 3.1.2 仿真结果分析 |
| 3.2 分层除点压缩算法原理 |
| 3.2.1 点云切片 |
| 3.2.2 点云划分 |
| 3.2.3 除点压缩 |
| 3.3 仿真结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于IAAC的点云色彩混合方法研究 |
| 4.1 二维平面化 |
| 4.1.1 最大化面积映射 |
| 4.1.2 点的规整化处理 |
| 4.2 IAAC结合JPEG2000 |
| 4.2.1 JPEG2000基础 |
| 4.2.2 IAAC |
| 4.2.3 IAAC-JPEG2000 方法原理 |
| 4.2.4 仿真结果与分析 |
| 4.3 IAAC结合EDP |
| 4.3.1 EDP基本概念 |
| 4.3.2 IAAC-EDP方法原理 |
| 4.3.3 仿真结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于DWT的 IAAC混合方法研究 |
| 5.1 相关基础 |
| 5.1.1 小波变换 |
| 5.1.2 矢量归一化函数 |
| 5.2 DWT-IAAC方法原理 |
| 5.3 仿真结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 主要工作与创新点 |
| 6.2 有待进一步解决的问题 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（8）AVS2中基于编码预测块预测模式的QP值调整算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 视频编码标准发展现状 |
| 1.2.2 我国视频压缩标准AVS的制定与发展 |
| 1.2.3 码率控制的发展及现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文工作及章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 视频编码相关理论和技术 |
| 2.1 视频编码技术 |
| 2.1.1 压缩编码 |
| 2.1.2 预测编码 |
| 2.1.3 图像基本切割单元 |
| 2.1.4 码率控制和量化参数 |
| 2.2 AVS2视频编码技术 |
| 2.2.1 AVS2编码框架 |
| 2.2.2 深度优先CU划分过程 |
| 2.2.3 多假设帧间预测 |
| 2.3 码率控制的相关技术 |
| 2.3.1 模糊逻辑码率控制 |
| 2.3.2 PID反馈码率控制 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 AVS2编码平台搭建 |
| 3.1 AVS2编码平台需求分析 |
| 3.2 VM虚拟机 |
| 3.3 Linux系统介绍 |
| 3.4 FFmpeg多媒体处理框架 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 AVS2量化参数QP值调整策略 |
| 4.1 AVS2码率控制局限性 |
| 4.2 图像复杂度估计和帧间相关性判断 |
| 4.3 量化参数QP值调整方案 |
| 4.4 测试环境与结果分析 |
| 4.4.1 测试环境 |
| 4.4.2 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（9）收发平衡与码率优化的单兵应急视频通信装备研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容及结构安排 |
| 2 实时视频传输关键技术研究 |
| 2.1 视频编码技术 |
| 2.2 基于显着性优化编码 |
| 2.3 业务数据传输协议 |
| 2.4 业务传输控制 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于显着性的码率分配和收发端自适应平衡 |
| 3.1 显着性引导的编码码率分配 |
| 3.2 收发端自适应平衡 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 单兵应急视频通信装备研制与测试 |
| 4.1 单兵应急视频通信装备的需求及目标 |
| 4.2 单兵应急视频通信装备研制与关键技术 |
| 4.3 实验测试 |
| 4.4 应用场景示范 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术成果 |
（10）一体化指挥调度综合业务系统平台设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状及问题 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 目前存在的问题 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.4 研究的主要内容 |
| 1.5 论文的内容安排与结构 |
| 第2章 指挥调度综合业务系统技术研究 |
| 2.1 视频监控系统概述 |
| 2.2 物联网 |
| 2.3 视频数据压缩技术研究 |
| 2.3.1 视频压缩编码原理 |
| 2.3.2 视频编码标准 |
| 2.4 网络流媒体通信 |
| 2.4.1 网络传输协议 |
| 2.4.2 网路传播技术 |
| 2.5 开发平台技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 指挥调度综合业务系统分析 |
| 3.1 业务系统整体概述 |
| 3.2 业务系统处理基础单元分析 |
| 3.3 系统平台需求分析 |
| 3.3.1 平台功能需求 |
| 3.3.2 平台性能需求 |
| 3.4 需求模型分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 指挥调度综合业务系统设计 |
| 4.1 系统设计原则 |
| 4.2 系统架构设计 |
| 4.2.1 系统组网架构 |
| 4.2.2 系统软件架构 |
| 4.2.3 系统逻辑架构 |
| 4.2.4 系统数据流架构 |
| 4.3 系统功能模块分类与关系 |
| 4.4 系统各功能模块设计 |
| 4.4.1 系统指挥调度功能模块设计 |
| 4.4.2 系统协同办公功能模块设计 |
| 4.4.3 系统记录回放功能模块设计 |
| 4.4.4 系统统计分析功能模块设计 |
| 4.4.5 系统辅助功能模块设计 |
| 4.5 系统中间件功能设计 |
| 4.5.1 数据存储设计 |
| 4.5.2 网络流通信设计 |
| 4.5.3 视频流解析设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 指挥调度综合业务系统实现 |
| 5.1 系统实现概述 |
| 5.2 系统各功能实现及效果 |
| 5.2.1 系统指挥调度实现 |
| 5.2.2 系统协同办公实现 |
| 5.2.3 系统记录回放实现 |
| 5.2.5 系统统计分析实现 |
| 5.2.6 系统辅助功能实现 |
| 5.3 平台效果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 硕士期间参与的科研项目与研究成果 |
| 致谢 |
四、多媒体数据压缩标准化的现状与发展（论文参考文献）
- [1]面向工业互联网的边缘微服务架构的研究与实现[D]. 花树天. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]基于申威421处理器的视频解码SIMD优化技术研究[D]. 裴航. 中原工学院, 2021(08)
- [3]面向聚类及预测的时间序列信息粒化方法研究[D]. 陈海兰. 北京科技大学, 2021(02)
- [4]基于PHM技术的高铁车载通信装备健康监测智能分析理论与方法的研究[D]. 范家铭. 北京交通大学, 2020
- [5]面向5G移动前传的数字与模拟光纤传输关键技术[D]. 李隆胜. 上海交通大学, 2020(01)
- [6]选煤标准数据平台中生产过程控制信息融合及应用研究[D]. 张育铭. 中国矿业大学, 2020(03)
- [7]三维点云压缩算法研究[D]. 张米阳. 西安科技大学, 2020(01)
- [8]AVS2中基于编码预测块预测模式的QP值调整算法研究[D]. 林正灵. 北京邮电大学, 2020(05)
- [9]收发平衡与码率优化的单兵应急视频通信装备研制[D]. 廖宗榜. 华中科技大学, 2020(01)
- [10]一体化指挥调度综合业务系统平台设计[D]. 刘静. 武汉大学, 2020(03)