【摘 要】
:
提出了一种在轻量级TCP协议栈上实现的零存储丢包重传机制,并设计了一种专门适用于多媒体视频流的坚持计时器.这两种机制的共同作用可以有效提高多媒体数据流在嵌入式系统上
论文部分内容阅读
提出了一种在轻量级TCP协议栈上实现的零存储丢包重传机制,并设计了一种专门适用于多媒体视频流的坚持计时器.这两种机制的共同作用可以有效提高多媒体数据流在嵌入式系统上传输的效率和稳定性,避免网络拥塞.同时,针对不同的传输环境,对改进后的TCP/IP轻量级协议栈进行了效率和稳定性的测试,测试结果表明,经优化后的协议栈在不同的网络拥塞可以保持正常工作.
其他文献
随着激光扫描测量技术的发展,其数据测量精度的逐渐增高使得获取的几何模型表面点云数据的细节信息越丰富,能更准确的反应物体几何表面特征,但如此海量的点云数据同时也带来对应的技术挑战,海量的点云数据在计算机文件存储、数据后期进一步处理以及软件可视化方面都不方便且效率低下.本文中的算法首先采用栅格法对点云进行空间划分及领域关系的建立,其次利用局部表面拟合的方法估算点云法向量,然后利用点云K领域法的向量求解
标量乘算法是椭圆曲线密码体制中最基本、最耗时的算法,包含点加和倍点两种运算.传统的改进方法通过改造标量表示形式减少非零元位数来降低标量乘中的点加运算次数.为了进一
为了更好的将人眼感知特性用于视频压缩系统,提出了一种改进的基于显著性协同检测的恰可察觉失真模型(Just Noticeable Distortion,JND).该模型通过像素域和变换域下联合建模计
针对经典混合高斯模型算法在实际应用中计算量大实时性差,且对光线变化和运动物体速度敏感的缺点,提出一种改进的快速检测算法.通过选取合适的间距,先用帧间差分法提取出完整的运动区域和背景区域,只对前者进行混合高斯模型匹配,来降低计算量.对背景图像不同区域采用不同背景更新率,及时响应背景变化.最后引入一个光线突变参数,来预防光线突变给检测带来的干扰.通过实验,证明本算法在实时性,鲁棒性,稳定性等上有了很大
视频监控数据TB级的增长,从海量视频数据中高效准确的分离出视频监控场景中的运动物体,是计算机视觉领域的研究重点和挑战.提出了基于云平台的视频数据处理的并行计算框架及一种改进的基于混合高斯模型(GMM)的自适应前景提取算法,通过对混合高斯分布的自适应学习和在线EM(期望最大化)算法获得最优参数组合,并将改进算法融合到视频处理并行计算框架.实验结果表明,该方法不但能大大提高视频处理的效率,并对复杂环境
针对噪声破坏加速度信号稀疏性、降低其压缩感知重构算法性能问题,提出了一种用经验模态分解(EMD)和小波分析联合消噪的加速度信号压缩重构新方法.该方法首先采用EMD和小波阈值
随着云计算服务的发展,人们对来自互联网上的海量文档资源的需求日益增大,如何快速有效地将来自不同来源的文档元素或文本文件组合成为新的文档成为一个研究热点.基于上述需
在关系型数据库中数据库通过Redo日志来实现事物的快速提交,并记录事物的操作过程与操作内容.通过对Redo日志的分析与变化数据内容的捕获,将变化数据传送到灾备端,并在灾备端
对作者之前设计的求语言特征主成分的"距离法"做了深度解析,指出了"距离法"在应用过程中,切分成两个集合的"断点"会影响计算结果的精度.借助聚类分析的思想重新设计了语言特
针对全局灰度直方图缺少空间分布信息和SIFT特征匹配方法准确性不足的问题,提出基于分块的提取图像颜色矩方法,并改进了SIFT特征度量算法.然后将这两种改进算法相结合,并应用于图像检索系统中.实验结果表明,本文提出的算法在图像检索中取得了较好的效果.