第11章同步原理 11.1引言 11.2纠错编码的基本原理 11.3常用的简单编码 11.4线性分组码 11.5循环码 11.6卷积码 11.7网格编码调制口

第七章编码 7.1程序设计语言 7.2程序设计风格 7.3编码工具

3.1.1多媒体数据压缩编码的必要性 3.1压缩编码的必要性和重要性 3.1.1压缩编码的必要性和重要性 1.多媒体系统技术:

9.1引言 9.2纠错编码的基原理 93常用的简单编码 9.4线性分组码 9.5循环码 9.6卷积码

第七章编码 7.1程序设计语言 7.2程序设计风格 7.3编码工具

第一节 图像信号及质量评价 第二节 图像信号的数字化 第三节 数字图像编码及几种常见的编码方法 第四节 数字图像压缩编码的主要国际标准

信源编码 语音编码技术基础 RPE-LTP （GSM） QCELP （CDMA） EVRC（CDMA） 自适应多速率 （AMR） MPEG4 调制技术 调制技术基础 GMSK BPSK/QPSK QAM 自适应调制技术

7.4 无误差编码技术 Lossless Compression Techniques 7.5 有误差编码技术——映射器

AAC( Advanced Audio Coding):高级声音编码 AbS( analysis-by- synthesis):合成-分析 AC-3( Audio code number3):声音编码代号3 ACELP( algebraic- code-excited linear-prediction):代数编码激励线性预测

针对现今煤岩图像识别方法的缺乏与不足,为了挖掘新的煤岩图像识别方法以及更好地处理高维煤岩图像数据,提出了基于最大池化稀疏编码的煤岩识别方法.本方法在提取煤岩图像特征时加入了池化操作,在分类识别时采用了集成分类器,即多个弱分类器组成一个强分类器.实验结果表明:最大池化稀疏编码的特征提取方式能简单有效表达煤岩图像的纹理特征,大大增强煤岩图像的可区分性,获得较高的识别率,并且具有良好的识别稳定性.研究结果可为煤岩界面的自动识别提供新的思路和方法