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公开(公告)号：CN114422797B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202111626133.6
申请日：2021-12-28
Applicant: 重庆邮电大学
Inventor： 辛龙坤
IPC: H04N19/40 , H04N19/567 , H04N19/91 , H04N19/176 , H04N19/513
Abstract: 本发明涉及一种基于时间依赖率失真优化的H.264到H.265转码方法，属于通信技术领域。转码方案主要分解码器H.264和重编码器H.265两个部分。解码器部分包括、熵解码、反量化、反变换。重编码部分包含信息提取模块、帧内预测、帧间预测、变换、量化、熵编码部分。重编码器信息提取模块利用了解码器得到的运动矢量信息，来加速重编码。为了提升编码质量，重编码器部分加入了时间依赖率失真优化算法，并对时间依赖率失真优化算法的时域失真传播链路做了针对性改进。所提方案在不明显降低编码质量的同时极大地提升率编码速度。
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公开(公告)号：CN114422797A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111626133.6
申请日：2021-12-28
Applicant: 重庆邮电大学
Inventor： 辛龙坤
IPC: H04N19/40 , H04N19/567 , H04N19/91 , H04N19/176 , H04N19/513
Abstract: 本发明涉及一种基于时间依赖率失真优化的H.264到H.265转码方法，属于通信技术领域。转码方案主要分解码器H.264和重编码器H.265两个部分。解码器部分包括、熵解码、反量化、反变换。重编码部分包含信息提取模块、帧内预测、帧间预测、变换、量化、熵编码部分。重编码器信息提取模块利用了解码器得到的运动矢量信息，来加速重编码。为了提升编码质量，重编码器部分加入了时间依赖率失真优化算法，并对时间依赖率失真优化算法的时域失真传播链路做了针对性改进。所提方案在不明显降低编码质量的同时极大地提升率编码速度。
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公开(公告)号：CN114781251B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202210381643.X
申请日：2022-04-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/241 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的电力线信道建模方法，属于电力通信技术领域。该方法包括以下步骤：S1：建立自编码器AE和混合生成对抗网络MGAN；S2：联合AE和MGAN的电力线信道建模。采用自编码器AE和混合生成对抗网络MGAN对复杂的电力线信道进行建模，使用真实信道数据训练网络，获取网络参数。该方案最大限度地减少对电磁信号传播和传输线理论等知识的需求，也无需复杂的理论分析或数据处理，规避了数学近似和假设，直接从真实信道数据中学习的隐藏分布。该方法可为PLC技术的评估以及先进PLC解决方案的开发提供支持。
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公开(公告)号：CN114781251A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210381643.X
申请日：2022-04-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的电力线信道建模方法，属于电力通信技术领域。该方法包括以下步骤：S1：建立自编码器AE和混合生成对抗网络MGAN；S2：联合AE和MGAN的电力线信道建模。采用自编码器AE和混合生成对抗网络MGAN对复杂的电力线信道进行建模，使用真实信道数据训练网络，获取网络参数。该方案最大限度地减少对电磁信号传播和传输线理论等知识的需求，也无需复杂的理论分析或数据处理，规避了数学近似和假设，直接从真实信道数据中学习的隐藏分布。该方法可为PLC技术的评估以及先进PLC解决方案的开发提供支持。
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