數(shù)學建模與信息優(yōu)化傳輸問題
時間:2022-01-18 09:37:25
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【摘要】信息的傳輸過程當中,經(jīng)常會出現(xiàn)傳輸速率較低,失真度較高等問題,本文對信息傳輸?shù)年P鍵技術進行分析和探討,利用高碼流技術和多聲道技術,結合數(shù)學建模當中的粒子群優(yōu)化算法對其進行優(yōu)化,從而使其能夠更好地進行信息的傳輸.
【關鍵詞】數(shù)學建模;信息;傳輸
一、引言
計算機信息傳輸辦公自動化應用計算機技術的蓬勃發(fā)展,給辦公環(huán)境帶來了一場深刻的革命,現(xiàn)代計算機信息傳輸技術的發(fā)展,又使辦公環(huán)境向著現(xiàn)代化智能辦公的方向發(fā)展.現(xiàn)代社會正在進入信息時代,人們對信息的需求日益增強,計算機技術和通信技術的有機結合促進了現(xiàn)代信息技術的發(fā)展,從而對社會的信息需求又起到了支持和推動作用.Internet就是這種技術的典型代表,它從根本上解決了分散數(shù)據(jù)庫的集中檢索.通過數(shù)學建模中的粒子群優(yōu)化可以有效地提升其傳輸能力,避免偏差.
二、信息傳輸關鍵技術分析
(一)高碼流技術.信息傳輸需要利用高碼流的技術應用,在文件傳輸過程中可采取上變換的措施對信號接口進行針對性的設置,確保單聲道信號在變換的設置策略下得到采集.而完成播放聲音的視頻服務器同樣也有復合混合系統(tǒng)的要求,必須同時傳輸兩種信號,單聲道文件可隨時轉變?yōu)槎嗦暤佬盘栞敵觯诹硪环矫?,上下變換器技術運用到聲音系統(tǒng)的實現(xiàn)中,可在不同的需求之下,針對性地進行不同的設置方式進而調整,進而可實現(xiàn)單聲道與多聲道信號之間便捷地上下變換.并且,為了達到信息傳輸混合制播系統(tǒng)良好工作的效果,其中重要的一環(huán)即信息傳輸作品的播出模式必須針對性地進行設計,既可以將多聲道作品和單聲道作品的播出系統(tǒng)分別管理,產(chǎn)生各自分立的多聲道、單聲道信號,分別進行各自的獨立播出,也可以直接使用多聲道播出系統(tǒng)實現(xiàn)節(jié)目的錄制,而在輸出的過程中利用清晰度轉換器完成多聲道向單聲道的轉變,進而兼顧部分無法實現(xiàn)多聲道播放的終端設備,此類信息傳輸轉換模式操作便捷,易于實現(xiàn),使得錄音的效果得到保證,如果用多聲道進行錄制無法對聲像進行有效的定位,從而獲得較好的交叉混合效果,在播出的時候利用多聲道可以有效地把單個聲道當中的音軌進行混合,從而達到相應的效果,使用立體聲的方式可以完成多樣的效果錄制,但是其主要取決于能否用解碼器來對我們所錄制的聲音進行播放,一個較為成熟的模式來進行播放,給人以身臨其境的體驗,模擬信息傳輸裝置也有了更快的發(fā)展.(二)多聲道技術.信息傳輸可以通過多個聲道來實現(xiàn)較好的兼容性,它還提供了雙向立體聲播放的良好兼容性,其中從左和右揚聲器再現(xiàn)可以形成立體聲中心,并且環(huán)繞從兩個揚聲器再現(xiàn),以漫射方式發(fā)射音頻信號.一個簡單的四聲道解碼器可以簡單地向中心揚聲器發(fā)送和信號(左聲道+右聲道),并將差分信號(左聲道-右聲道)發(fā)送到周圍.但是,這樣的解碼器將在相鄰的揚聲器通道之間無法提供較高精度的差分信號,因此,用于中置揚聲器的信號需要從左側和右側揚聲器傳輸.然而,左右兩者之間以及中心和環(huán)繞通道之間存在著完全的分離.為了克服這個問題,電影解碼器使用差分電路來改善分離的情況.邏輯電路決定哪個揚聲器通道具有最高信號電平并給予其優(yōu)先級,衰減饋送到相鄰通道的信號.因為相對通道之間已經(jīng)存在完全分離,所以不需要衰減很多,實際上解碼器在左聲道和右聲道優(yōu)先級之間切換.這對杜比立體聲的混音造成了一些限制,并確保聲音混音器混合配樂,他們將通過杜比立體聲編碼器和解碼器串聯(lián)監(jiān)聽聲音組合.除了差分電路之外,環(huán)繞聲道還通過延遲,可調節(jié)高達100ms的音頻,以適應不同情況下的觀看,這利用了優(yōu)先效應來將聲音定位到預期的方向.
三、數(shù)學建模方案在信息傳輸中的應
在現(xiàn)代信息傳輸領域中,通過進化算法得到測試數(shù)據(jù)已經(jīng)成為當前該領域的研究熱點.以往的利用進化算法獲得測試數(shù)據(jù)的技術,要求將全部的測試數(shù)據(jù)輸入其中,被測程序運行后即可獲得個體適應值.故此,以往的無算法所需要耗費的時間是較長的,因此,為了能夠減少由于程序運行而導致的時間損耗,利用基于粒子群優(yōu)化算法信息傳輸數(shù)據(jù)的生成方法.本文所提出的算法基本思想為,首先,需要通過一定的樣本實現(xiàn)對粒子群的有效訓練,以實現(xiàn)對個體適應值的有效模擬;在對測試數(shù)據(jù)進行生成時,要求首先利用已經(jīng)經(jīng)過訓練的粒子群實現(xiàn)對個體適應值的大致估計,從中選擇具有較好適應值的個體,隨后再運行程序.應當認識到,由于部分信息是極易被覆蓋的,故此,對這部分信息而言,通過隨機法即可較為容易地得到測試數(shù)據(jù),因此,是無須利用進化算法的.在信息的傳輸當中,需要用上下變換來對作品當中的聲音進行采樣與分析和調整,但是在時空的分辨率轉換當中可能會出現(xiàn)一定的損失,因此,我們的系統(tǒng)當中應該加強其分辨和調整,使得上下變換技術能夠有效地實現(xiàn)聲音質量的變換,盡量地減少損失,使得音色不失真.因此,幅型在進行轉變的過程中,必須確保原聲音不進行裁切形變,并可以通過增大信息量,例如擴展傳輸帶寬可很好地降低質量損失程度.
四、總結
同時,數(shù)學建模中粒子群優(yōu)化算法為信息的傳輸技術發(fā)展提供了相關的保障,各種技術使得信息的采集與管理越來越方便,可以使得數(shù)據(jù)管理分析設備的使用更加方便,這些創(chuàng)新技術使得信號傳輸技術越來越成為各行業(yè)的重要發(fā)展趨勢,因此,我們需要提升技術的可靠性,使其更好地為我們而服務.
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作者:李宗鍇 單位:西安交通利物浦大學