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基于上下文的自适应二进制算术编码,应用于ISScabac中的nmf Matlab代码,旨在实现知情源分离。

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简介:
nmf的MATLAB代码包含了该软件包提供的ICASSP2018论文“非负因子分解参数的自适应编码及其在知源分离中的应用”,该论文由高英博编写。此外,该软件包还包含基于上下文的自适应二进制算术编码(CABAC)引擎的MATLAB接口,我们从中提取了CABAC引擎的核心部分。基于此提取,我们进一步开发了MATLABMEX接口,并提供了便于使用的MATLAB CABAC类。用户可以通过克隆或直接下载该存储库来获取所需资源。在Linux操作系统下,建议使用LD_PRELOAD=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6[INSERT_MATLAB_PATH_HERE]/bin/matlab命令执行;若未采用此方法,可能会出现“versionGLIBCXX_3.4.21notfound”错误。为了方便用户使用我们推荐的ISS方法,请进入ISS文件夹并运行ISS.m文件。若希望了解CABAC的基本操作原理和用法,可以直接访问CABAC文件夹并运行cabacDemo.m演示程序。本软件包已针对Windows系统(在Windows 10上进行了测试)和Linux系统(在Ubuntu 16.04上进行了测试)进行了适配。

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客服
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  • NMFMATLAB-ISSCabac:利行有
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    本文介绍了基于MATLAB的非负矩阵分解(NMF)与ISS-CABAC结合的方法,用于感知源信号分离,通过引入上下文自适应二进制算术编码技术优化压缩效率和音质。 该软件包提供了高英博(音译)在ICASSP2018论文中的实验结果,其内容涉及非负因子分解参数的自适应编码及其应用在知源分离中。此外,还提供了一个基于上下文的自适应二进制算术编码(CABAC)引擎的MATLAB接口,并从该引擎提取了CABAC组件。我们提供了易于使用的MATLAB CABAC类以及与之相关的MEX接口。 对于安装,请克隆或下载此存储库,在Linux系统下,使用LD_PRELOAD=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6 [INSERT_MATLAB_PATH_HERE]/bin/matlab&运行。否则可能会遇到错误信息:version GLIBCXX_3.4.21 not found。 要执行推荐的ISS方法代码,请进入ISS文件夹并运行ISS.m脚本;若想查看CABAC的基本用法,可直接转到CABAC文件夹,并运行cabacDemo.m。该软件包已在Windows 10和Ubuntu 16.04系统上进行了测试及编译。
  • 研究
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    本研究聚焦于探索并改进基于上下文模型的自适应二进制算术编码技术,旨在优化数据压缩效率与解码速度,适用于多种数字通信场景。 上下文的自适应二进制算术编码研究
  • MATLAB
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    本篇文章探讨了在MATLAB环境下实现自适应算术编码的技术细节与应用。通过调整编码策略以优化数据压缩效率,适用于多种信号处理场景。 自适应算术编码与解码的Matlab实现代码已经编写完成,并且运行良好。
  • NMF简单鼓方法:和弦音乐NMF行鼓-MATLAB开发
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    本项目提出了一种利用非负矩阵分解(NMF)技术从和弦音乐中有效分离鼓声信号的方法,并提供了MATLAB实现。 这段脚本展示了如何使用NMF(非负矩阵分解)来提取鼓声部分从伴有时值音乐的音频信号中。它利用了Mathworks文件交换中的NMF和Signal类。 技术的主要步骤包括: 1. 计算不同频段的起始点。 2. 将整个信号建模为NMF,并初始化与鼓相关的H矩阵分量。 3. 对原始信号进行滤波处理。 对于小文件(大约30秒),该代码应该能够正常运行。当使用此脚本开展研究工作时,请引用以下文献: @article{LiutkusGPSS, author = {A. Liutkus, R. Badeau, G. Richard}, journal={IEEE Transactions on Signal Processing}, title={高斯过程在欠定源分离中的应用}, year={2011}, month={7月}, volume={59}, number={7}, pages = {3155 - 3167} doi ={10.1109/TSP}
  • 优质
    改进的自适应算术编码是一种优化的数据压缩技术,通过动态调整概率模型提高编码效率和数据压缩比,适用于实时通信与大数据存储场景。 大多数信源是有记忆的信源,这意味着它们输出的符号之间存在明显的相关性(依赖关系)。m阶马尔可夫信源是指:其输出的符号之间的记忆长度为m,即当前输出的符号与前m个符号有关,而与其更早之前的输出无关(或相关性可以忽略不计)。
  • LMS滤波器FPGA
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    本研究采用LMS算法,在FPGA平台上实现了高效的自适应滤波器设计与代码优化,提升了系统的实时处理能力。 2017年电子设计大赛E题涉及基于LMS算法的自适应滤波器的设计,并使用Xilinx芯片进行编写。仿真已经成功完成。需要注意的是,虽然仿真结果令人满意,但尚未在实际硬件上进行调试验证。对于从事自适应信号处理的研究者来说,这可以作为一个参考案例。
  • 简易
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    本文章介绍了一种简单且高效的自适应算术编码方法,适用于数据压缩领域。该技术能够自动调整以优化各种类型的数据输入,提供卓越的压缩效率和解压速度。 三个信源的自适应算术编码的C++实现及算法说明。
  • MATLABJADE
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    本研究探讨了利用MATLAB平台实现JADE算法进行盲源分离的编程技术,分析其在信号处理领域的有效性和适用性。 **盲源分离(Blind Source Separation, BSS)**是一种信号处理技术,其目的是从混合的信号中恢复原始独立源信号,而无需预先了解混合过程或源信号特性。在标题和描述中的JADE算法是BSS领域的一种经典方法。全称“联合近似特征矩阵对角化”(Joint Approximate Diagonalization of Eigenmatrices)由Cardoso和Souville于1993年提出,它基于独立成分分析(Independent Component Analysis, ICA)。ICA的基本思想假设存在一组非高斯且相互独立的源信号,在未知的方式下混合形成观测到的混合信号。JADE通过寻找一种使得协方差矩阵或互功率谱密度矩阵尽可能接近对角化的变换来实现分离。 在Matlab环境中实施JADE算法通常包括以下步骤: 1. **数据预处理**:去除直流偏置、标准化等操作。 2. **计算统计特征**:利用四阶累积量(Cumulant)评估信号,因为独立的非高斯源具有最小的四阶累积量。 3. **特征值分解**:对每个样本的四阶累积量矩阵进行特征值和特征向量分析。 4. **近似对角化**:通过旋转得到一组新的特征向量以实现接近于完全分离的目标状态,即使得混合信号尽可能独立地表达源信号。 5. **逆变换**:使用获得的旋转矩阵来处理原始数据,最终恢复出各个单独的源信号。 JADE算法通常包含一个名为`jade.m`的核心函数以及用于演示和测试目的的例子脚本。此外还可能包括一些预定义的数据集文件如混合信号数据(data.mat)及原始独立源信号文件(sources.mat),这些可用于验证分离效果或进行进一步的研究分析。 在使用JADE算法时需要注意: - **模型假设**:确认所处理的混合信号符合线性混合模式,且来源是相互独立而非高斯分布; - 调整参数如迭代次数和阈值等以优化性能; - 使用互信息、信噪比等指标评估分离效果。 JADE算法在音频信号处理(例如语音源定位)、脑电图分析及金融时间序列研究等多个领域都有广泛应用。掌握并理解这个工具对于深入相关领域的科研或开发工作非常有帮助。
  • MatlabSaDE化)
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    本研究利用MATLAB平台实现了SaDE算法,这是一种改进型差分进化算法,通过自适应策略优化参数设置,提升了复杂问题求解效率和精度。 实现了自适应差分进化(SaDE)算法,该算法中的参数(CR,F)由种群自适应生成,并提供了灵活的适宜度函数接口以解决复杂的优化问题。
  • MATLAB维DCT水印法参考
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    本段落提供了一套在MATLAB环境下实现的二维离散余弦变换(DCT)基础上的图像自适应数字水印嵌入与提取算法的源代码。 基于二维DCT的自适应水印算法在MATLAB中的实现参考源代码,该方法根据图像块包含边缘信息的数量来调整嵌入强度。