检索结果-内蒙古大学图书馆

探测与控制学报 2009年第1期31卷 15-18,22页

作者：夏双志刘炳奇周万幸南京电子技术研究所江苏南京210013

在分布式检测系统中,对于融合中心采用软判决融合的情况,大多数研究都假定各传感器的量化位数相同,而没有考虑各传感器量化位数之间的关系。在Neyman-Pearson准则下,给出了最优检测时各传感器量化位数间的关系,并指出了在一定条件下传... 详细信息

在分布式检测系统中,对于融合中心采用软判决融合的情况,大多数研究都假定各传感器的量化位数相同,而没有考虑各传感器量化位数之间的关系。在Neyman-Pearson准则下,给出了最优检测时各传感器量化位数间的关系,并指出了在一定条件下传感器量化位数存在着上界。在不损失系统检测性能的前提下,这些关系可以帮助确定各传感器的最大量化位数。

关键词：分布式检测奈曼-皮尔逊准则软判决量化位数

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量化位数对GPS转发干扰的影响研究

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电子对抗技术 2002年第2期17卷 11-16页

作者：孟建王春丽李其勤电子对抗国防科技重点实验室成都610036

分析含噪的GPS扩谱信号经不同量化位数的量化器后其信噪比的变化 ,在此基础上提出进行GPS转发干扰可以采用较小的量化位数的观点 ,最后通过GPS仿真系统试验证实了这个观点的正确性。

关键词：量化位数干扰 GPS信号信噪比仿真试验

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遥感卫星CCD相机量化位数的选择

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航天返回与遥感 2014年第4期35卷 44-50页

作者：谭伟杨秉新何红艳北京空间机电研究所北京100094

遥感卫星CCD相机量化位数与信噪比等图像质量(Quality)参数有重要关系,CCD相机量化位数的选择能够影响其图像质量。文章简要介绍了国际遥感卫星量化位数的选择,从图像信噪比、图像熵这两方面分析了量化位数与图像质量的关系,详细地对量... 详细信息

遥感卫星CCD相机量化位数与信噪比等图像质量(Quality)参数有重要关系,CCD相机量化位数的选择能够影响其图像质量。文章简要介绍了国际遥感卫星量化位数的选择,从图像信噪比、图像熵这两方面分析了量化位数与图像质量的关系,详细地对量化位数与CCD相机模数转换器件信噪比以及系统信噪比的关系进行了研究,并仿真得到不同量化位数的图像。对仿真图像的主观判断以及客观参数的计算结果表明,图像质量随着量化位数增加而提高。

关键词：图像质量量化位数信噪比图像熵空间遥感

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抗干扰中频数字扩频接收机中AD量化位数的确定

抗干扰中频数字扩频接收机中AD量化位数的确定

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2006军事电子信息学术会议

作者：王世练国防科技大学电子科学与工程学院 410073

借助FIR陷波器的等效高斯噪声分析,给出了一定量化位数下窄带干扰抑制扩频数字接收机的输出信噪比估算公式.针对两重零点陷波器进行了定量的分析,结合某抗干扰直扩数字接收机研制的实践,进行了大量的仿真,验证了估算公式的正确性.计算... 详细信息

借助FIR陷波器的等效高斯噪声分析,给出了一定量化位数下窄带干扰抑制扩频数字接收机的输出信噪比估算公式.针对两重零点陷波器进行了定量的分析,结合某抗干扰直扩数字接收机研制的实践,进行了大量的仿真,验证了估算公式的正确性.计算机仿真结果表明:无干扰时取4位量化即可获得较好的接收机性能,干信比为24 dB时,量化位数应至少为6位.

关键词：量化位数窄带干扰中频数字接收机抗干扰

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测绘相机图像量化位数设计

测绘相机图像量化位数设计

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2012年中国仪器仪表学术、产业大会

作者： Li Guangze 李广泽 Changchun Institue of Optics Fine Mechanics and Physics Chinese Academy ofSciences Changchun 1300 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所长春130033

为确定测绘相机成像电路CCD图像传感器输出信号的量化位数,提出了一种基于成像信噪比的分析方法.首先,根据测绘相机成像电路的组成及工作原理,分析了成像电路工作时引入的量化噪声和图像传感器噪声的特性,建立了成像电路的工作模型.其次... 详细信息

为确定测绘相机成像电路CCD图像传感器输出信号的量化位数,提出了一种基于成像信噪比的分析方法.首先,根据测绘相机成像电路的组成及工作原理,分析了成像电路工作时引入的量化噪声和图像传感器噪声的特性,建立了成像电路的工作模型.其次,根据此模型推导了成像信噪比的计算公式.基于测绘相机实际工作条件确定了入瞳辐亮度和成像电路工作增益的范围.最后,分别计算了8位、10位和12位三种量化条件下的测绘相机成像信噪比,并利用辐射定标实验进行验证.实验结果表明：在4.7倍工作增益条件下,10位量化和12位量化较8位量化成像信噪比最大提升23％和25％;在8.2倍工作增益条件下,10位量化和12位量化较8位量化成像信噪比最大提升均达到7％.在相机观测的全动态范围内,10位量化和12位量化得到的成像信噪比基本一致,在实际工程中采用10位量化是合理可行的.

关键词：测绘相机图像处理量化位数成像信噪比

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不同量化位数与压缩倍率组合对图像压缩质量影响初步分析

不同量化位数与压缩倍率组合对图像压缩质量影响初步分析

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第19届中国遥感大会

作者：产晓冰周川杰北京遥感信息研究所北京100192

本文就压缩倍率与量化位数组合优选对光学遥感图像质量影响进行了初步分析，通过对目前常用的JPEG2000压缩算法，对不同量化位数的样本图像进行了不同压缩比处理，采用主观图像质量评价和客观参数计算两种方法，初步分析得到两者之间组... 详细信息

本文就压缩倍率与量化位数组合优选对光学遥感图像质量影响进行了初步分析，通过对目前常用的JPEG2000压缩算法，对不同量化位数的样本图像进行了不同压缩比处理，采用主观图像质量评价和客观参数计算两种方法，初步分析得到两者之间组合关系对图像压缩质量的影响初步结论，认为随着图像量化位数的提高，压缩比对图像质量的影响程度呈下降趋势。相同压缩比下，随着量化位数的增加，压缩重建图像质量差异越来越小。

关键词：遥感图像质量评价压缩倍率量化位数

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一种最优量化位数的模数转换器

一种最优量化位数的模数转换器

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作者：陆晓峰高嘉伟杨洁理 215600 江苏省苏州市张家港市塘桥镇弘吴大道199号节能环保创新园A区43幢

本申请公开了一种最优量化位数的模数转换器，属于信号处理领域，包括：放大单元，用于放大输入信号的幅度；调制单元，用于将输入信号从模拟信号转换为数字信号；控制单元，所述控制单元包括滤波单元、计算单元和判断单元，所述滤波单... 详细信息

标准号: CN117526957B

本申请公开了一种最优量化位数的模数转换器，属于信号处理领域，包括：放大单元，用于放大输入信号的幅度；调制单元，用于将输入信号从模拟信号转换为数字信号；控制单元，所述控制单元包括滤波单元、计算单元和判断单元，所述滤波单元用于滤除输入信号中的噪声；所述计算单元用于计算滤波后输入信号的量化位数和输出速度；所述判断单元用于循环判断所述量化位数和输出速度。通过设置量化位数和输出速度的范围判断信号的精度和速度是否满足要求，先对不满足量化位数要求的输入信号循环抽取调节，再选取设置范围内的输出速度，最后将其存储并输出。通过上述模数转换器，能根据所需的精度和速度对信号进行自适应调节，从而使其输出最优量化位数。

关键词：量化位数输出模数转换器计算单元滤波单元判断单元放大输入信号模拟信号转换信号处理领域自适应调节调制单元范围判断放大单元数字信号信号循环循环判断滤波滤除噪声抽取存储申请

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一种最优量化位数的模数转换器

一种最优量化位数的模数转换器

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作者：陆晓峰高嘉伟杨洁理 215600 江苏省苏州市张家港市塘桥镇弘吴大道199号节能环保创新园A区43幢

标准号: CN117526957A

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一种神经网络模型量化位数设置方法

一种神经网络模型量化位数设置方法

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作者：陈其宾段强姜凯李锐 250100 山东省济南市高新浪潮路1036号S02号楼

本发明涉及模型量化技术领域，具体为一种神经网络模型量化位数设置方法，包括以下步骤：准备包含少量数据的数据集；定义量化损失评估指标；定义模型量化位数；获取模型相关内存限制；定义目标神经网络模型；计算激活值不同量化位数的... 详细信息

标准号: CN116611470A

本发明涉及模型量化技术领域，具体为一种神经网络模型量化位数设置方法，包括以下步骤：准备包含少量数据的数据集；定义量化损失评估指标；定义模型量化位数；获取模型相关内存限制；定义目标神经网络模型；计算激活值不同量化位数的量化损失；分析模型推理步骤及各时刻内存中激活值；有益效果为：本发明提出的神经网络模型量化位数设置方法解决在内存限制条件下的激活值量化位数选择问题。首先分析激活值在不同位宽下的精度损失，其次分析不同时刻在内存中的激活值集合，构建一个优化问题，在限制所有时刻激活值内存占用的条件下，通过整数线性规划方法，优化得到最优的精度损失。

关键词：量化位数激活神经网络模型精度损失量化整数线性规划定义模型定义目标分析模型内存限制内存占用损失评估限制条件优化问题数据集构建推理位宽内存分析集合优化

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一种基于自组织映射的高量化位数海面红外图像分割方法

一种基于自组织映射的高量化位数海面红外图像分割方法

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作者：王小勇文高进王洪民吴立民龙亮王玉强杨坤黄浦周紫薇 100094 北京市海淀区友谊路104号

本发明提供了一种基于自组织映射的高量化位数海面红外图像分割方法，包括：根据输入的红外图像计算预处理图像；根据预处理图像计算像素特征矩阵；依据像素特征矩阵，进行自组织映射网络计算学习，计算得到分类结果；依据分类结果计算... 详细信息

标准号: CN117830707A

本发明提供了一种基于自组织映射的高量化位数海面红外图像分割方法，包括：根据输入的红外图像计算预处理图像；根据预处理图像计算像素特征矩阵；依据像素特征矩阵，进行自组织映射网络计算学习，计算得到分类结果；依据分类结果计算分割连通图；依据分割连通图，计算输出分割图像。本发明提出一种全新的联合像素灰度值、统计值和差分绝对值的像素特征，能够高效实现高量化位数海面红外图像的精确分割；采用了自组织映射无监督学习方法，不需要额外的标签，能够自动聚类，具有很高的泛化能力，能够处理之前没有出现过的图像数据样本；采用的自组织映射神经网络结构简单，具有很好的生物神经元特征，容错率高，具有自稳定性和自联想性。

关键词：自组织红外图像像素特征映射分割矩阵预处理图像分类结果量化位数连通图海面神经网络结构图像数据样本生物神经元无监督学习分割图像高效实现像素灰度映射网络自动聚类联想性容错率标签输出统计联合学习

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