-
公开(公告)号：CN103024390B
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201210574913.5
申请日：2012-12-21
Applicant: 天津大学
Abstract: 一种用于视频编码中的运动估计的自适应搜索方法，包括：1）根据运动矢量分布的空间方向性，并结合运动估计的中值预测值来简化搜索模板的层数，将运动估计的中值预测值中X方向和Y方向中的最大值表示为Max；将搜索层次数表示为Num，设定初始状态的Num=search_range/4，查找搜索点坐标；2）利用当前获得的最佳运动矢量与邻近参考帧运动矢量预测值的偏离方向，确定自适应模板的搜素方向。本发明的算法在提高编码速度上效果尤为明显，尤其是对运动的图像序列，效果更好；并且本发明的算法适用于各种分辨率的图像序列；而且随着搜索范围的扩大，本发明的算法的效果就越明显。
-
公开(公告)号：CN104573369A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510018301.1
申请日：2015-01-14
Applicant: 天津大学
Abstract: 一种基于混洗蛙跳的软硬件划分方法：初始时刻，并确定算法最大迭代次数；计算在软硬件划分中，每一个青蛙所对应的软硬件划分方案中的硬件占用面积和时间开销；按照青蛙个体的适应度值对整个青蛙种群进行降序排序；对每组青蛙种群进行多次更新，使组内最差青蛙的适应度值优于之前的青蛙且满足系统本身的约束条件；若无法更新成功，则采用随机更新的方式更新组内最优青蛙；对全体青蛙种群进行混洗；迭代过程结束时找到的全局最优解即为最佳的软硬件划分方案。本发明针对一个嵌入式复杂系统实现子任务在处理器上的划分，同时提高系统的搜索和寻优能力，寻找最佳的软硬件划分方案，提高系统执行任务的效率。
-
公开(公告)号：CN103116693A
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201310012918.3
申请日：2013-01-14
Applicant: 天津大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种基于人工蜂群的软硬件划分方法，包括：将蜂群算法映射到软硬件划分中，并进行食物源的侦察；将侦察到的食物源进行评估；确定食物源的搜索邻域，并进行邻域搜索；计算每一只跟随蜂得到的适应度高的食物源的收益度占所有食物源适应度总和的比重，再按比重对食物源进行开采；选择每只蜂适应度最高的食物源作为当前食物源进行评估，找到当前最佳的软硬件划分方案；将剩余的蜜蜂进行新的食物源搜索和开采，如果觅食过程中连续不能更新的最大搜索次数大于限制条件时，初始化该食物源，再评估和搜索邻域，直到循环次数大于系统要求的最大循环次数为止。本发明可以有效解决目前已有软硬件划分算法存在的搜索能力差、收敛速度慢等问题，更高效的完成软硬件划分任务。
-
公开(公告)号：CN103024390A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210574913.5
申请日：2012-12-21
Applicant: 天津大学
Abstract: 一种用于视频编码中的运动估计的自适应搜索方法，包括：1）根据运动矢量分布的空间方向性，并结合运动估计的中值预测值来简化搜索模板的层数，将运动估计的中值预测值中X方向和Y方向中的最大值表示为Max；将搜索层次数表示为Num，设定初始状态的Num=search_range/4，查找搜索点坐标；2）利用当前获得的最佳运动矢量与邻近参考帧运动矢量预测值的偏离方向，确定自适应模板的搜素方向。本发明本发明的算法在提高编码速度上效果尤为明显，尤其是对运动的图像序列，效果更好；并且本发明的算法适用于各种分辨率的图像序列；而且随着搜索范围的扩大，本发明的算法的效果就越明显。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103164275B
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201310069308.7
申请日：2013-03-05
Applicant: 天津大学
IPC: G06F9/48
Abstract: 一种在调度问题中降低最大数据存储的方法：通过计算r值的方法，r值越大表明该任务占用的硬件资源就越多，因此，先完成那些占用硬件资源较多的可以执行的任务结点，从而在已经进行软硬件划分的基础上增大硬件处理器的任务执行的并行量。由于在DAG图中每一个结点任务执行完之后都要产生新的数据，当下一个需要执行的任务子结点的所有父结点的任务未执行完毕时，已经执行完的任务结点产生的数据被存储，这样一定会增大该结点任务执行前的数据存储，这将提高数据存储器的最大存储容量要求，通过MDF算法，能充分发挥硬件处理器任务可以同时执行的优点，硬件处理器执行任务的并行量增大后，系统任务完成前的任意时刻的最大数据存储量将明显降低，提高调度效率。
-
公开(公告)号：CN103116693B
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201310012918.3
申请日：2013-01-14
Applicant: 天津大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种基于人工蜂群的软硬件划分方法，包括：将蜂群算法映射到软硬件划分中，并进行食物源的侦察；将侦察到的食物源进行评估；确定食物源的搜索邻域，并进行邻域搜索；计算每一只跟随蜂得到的适应度高的食物源的收益度占所有食物源适应度总和的比重，再按比重对食物源进行开采；选择每只蜂适应度最高的食物源作为当前食物源进行评估，找到当前最佳的软硬件划分方案；将剩余的蜜蜂进行新的食物源搜索和开采，如果觅食过程中连续不能更新的最大搜索次数大于限制条件时，初始化该食物源，再评估和搜索邻域，直到循环次数大于系统要求的最大循环次数为止。本发明可以有效解决目前已有软硬件划分算法存在的搜索能力差、收敛速度慢等问题，更高效的完成软硬件划分任务。
-
公开(公告)号：CN104573814A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510018118.1
申请日：2015-01-14
Applicant: 天津大学
IPC: G06N3/00
Abstract: 一种基于多目标混洗蛙跳的软硬件划分方法：混洗蛙跳算法的初始时刻；初始化V组青蛙种群，并利用评估模块进行预调度和计算，获得每个青蛙个体对应解的各个基本参数；分别以第i组青蛙种群以第i个优化目标用混洗蛙跳算法进行进化；分别从两组青蛙种群中提取出各自组内的Pareto最优解集；保留精英的Pareto最优解，生成本代的Pareto最优种群；将本代Pareto最优种群分别与V组青蛙种群进行交叉混合操作，生成用于下一代V个优化目标进行进化的青蛙种群；比较gen与最大迭代进化代数MaxGen的值；输出最后一代的最终Pareto最优种群作为本次算法的输出。本发明可以提高系统的搜索和寻优能力，提高系统执行任务的效率。
-
公开(公告)号：CN103164275A
公开(公告)日：2013-06-19
申请号：CN201310069308.7
申请日：2013-03-05
Applicant: 天津大学
IPC: G06F9/48
Abstract: 一种在调度问题中降低最大数据存储的算法：通过计算r值的方法，r值越大表明该任务占用的硬件资源就越多，因此，先完成那些占用硬件资源较多的可以执行的任务结点，从而在已经进行软硬件划分的基础上增大硬件处理器的任务执行的并行量。由于在DAG图中每一个结点任务执行完之后都要产生新的数据，当下一个需要执行的任务子结点的所有父结点的任务未执行完毕时，已经执行完的任务结点产生的数据被存储，这样一定会增大该结点任务执行前的数据存储，这将提高数据存储器的最大存储容量要求，通过MDF算法，能充分发挥硬件处理器任务可以同时执行的优点，硬件处理器执行任务的并行量增大后，系统任务完成前的任意时刻的最大数据存储量将明显降低，提高调度效率。
-
公开(公告)号：CN103021421A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210574003.7
申请日：2012-12-24
Applicant: 天津大学
IPC: G10L25/18
Abstract: 一种用于枪声的多级筛选检测识别方法：选取单一枪声的模板信号并进行分帧处理；提取模板信号的倒谱特征参数MFCC的特征系数；选取待测信号，并进行分帧处理；计算待测信号当前帧的短时能量和短时平均过零率，并判断；当连续的有效帧数等于3/2模板信号的帧数时，将该连续有效帧中前2/2部分作为目标段，其余1/2部分参与下一帧的判断；对目标段内的帧提取倒谱特征参数MFCC的特征系数，若模板信号和待检测信号两者的倒谱特征参数MFCC的特征系数的匹配距离小于训练得出的门限值，则将该目标段认为是目标信号；否则，不是目标信号。本发明将时域特征参数、倒谱特征参数和DTW算法很好的相结合，兼顾了系统计算量和识别率。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.022 seconds)
