针对物理层抽象技术缺乏理论模型以及等效指数信噪比映射(EESM)物理层抽象算法依赖调整参数和通用性较差的缺点,依据信息论、信号检测和概率理论,提出了物理层抽象的概率模型,并据此推导得出基于平均互信息量的物理层抽象算法——块平...针对物理层抽象技术缺乏理论模型以及等效指数信噪比映射(EESM)物理层抽象算法依赖调整参数和通用性较差的缺点,依据信息论、信号检测和概率理论,提出了物理层抽象的概率模型,并据此推导得出基于平均互信息量的物理层抽象算法——块平均接收信息率(RBIR)算法。基于采用MIMO-OFDM技术和最小均方误差(MMSE)检测算法的WiMaxⅡ系统的仿真结果表明,对于ITU PedB 3kmph和ITU VA 30kmph信道模型、多种调制编码方式,该算法都能够获得与EESM算法相当的性能,并且不需要相关的调整参数,从而使得该算法更具一般性,能够较容易地扩展到不同的无线通信系统中,实现物理层抽象。该算法的有效性进一步验证了本文提出的物理层抽象概率模型。展开更多
文摘针对物理层抽象技术缺乏理论模型以及等效指数信噪比映射(EESM)物理层抽象算法依赖调整参数和通用性较差的缺点,依据信息论、信号检测和概率理论,提出了物理层抽象的概率模型,并据此推导得出基于平均互信息量的物理层抽象算法——块平均接收信息率(RBIR)算法。基于采用MIMO-OFDM技术和最小均方误差(MMSE)检测算法的WiMaxⅡ系统的仿真结果表明,对于ITU PedB 3kmph和ITU VA 30kmph信道模型、多种调制编码方式,该算法都能够获得与EESM算法相当的性能,并且不需要相关的调整参数,从而使得该算法更具一般性,能够较容易地扩展到不同的无线通信系统中,实现物理层抽象。该算法的有效性进一步验证了本文提出的物理层抽象概率模型。
文摘提出一种通过兴奋解说检测进行体育比赛精彩片断提取的方法。该方法包括训练和检测两个阶段:在训练中,基于训练数据对兴奋语音和普通语音分别建立高斯混合模型GMM(Gaussian Mixture Model),构成初始的分类器;在集外检测中,首先使用最大后验方法MAP(Maximum A Posteriori),基于测试数据对初始模型进行无监督自适应,进而利用更新后模型构成分类器识别体育解说的兴奋部分,经进一步处理得到精彩片断。将该方法用于足球比赛视频,实验表明,该方法能够召回87%的进球。引入无监督自适应有效地减少了由干训练数据与测试数据失配造成的性能下降,提高了兴奋解说检测和精彩片段提取的性能。
