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IEEE802.11n
- 本论文主要以IEEE802．1ln协议1.0版本草案为基础，研究的主要内容有两个。第一是研究了802．1ln协议介质控制访问层(MAC)的聚合帧、帧结构简化、预约时间、PSMP等多种有效提高网络吞吐量的关键技术。第二是研究了802．1ln协议中物理层的信道估计技术。-This paper mainly IEEE802.1ln basis of the draft version 1.0 protocol, the study has two main elements. The first is
STM-N-frame
- 介绍了SDH传输中的STM-N帧的定位和开销处理的一些关键信息，有助于FPGA编程实现开销处理和通道处理。-Describes the SDH transmission of STM-N frame and the positioning of some of the key information processing costs, help processing and FPGA programming overhead channel processing.
analysis-of-video-structure
- 关于视频结构分析，总结了目前镜头分割、关键帧提出、场景边界检测的方法，基于目前算法存在的缺陷，提出了尺度不变特征变换的方法。-Video structure analysis, summed up the scene boundary detection, shot segmentation, key frame proposed scale invariant feature transform method based on the current algorithm defects.
video-key-frame-extraction
- 关键帧的提取方法的研究，对现有算法进行了总结分析，提出一种采用无监督聚类的自适应关键帧提取算法。-Keyframe extraction method, the existing algorithms were analyzed to propose a unsupervised clustering adaptive key frame extraction algorithm.
based-robot-teleoperation
- 提出了一种基于移动通信网的多机器人遥操作方案，榔决了在恶劣的移动环境中如何保证系统稳定性，并 进行具有实时力觉、视觉反馈的双向遥操作等问题。其中通过比较现存的各种视频压缩标准，结合关键帧提取、帧 分割等技术，提出了一种移动网中的实时视频传输方案。一系列室外机器人群编队行进实验验证了方案的有效性-Abstract：A prototype system for controlling multi-robot via the mobile communication networks was
get_video_squency
- 该程序能够从输入的MPEG2 传送流(TS)中提取出MPEG2序列流。其中包括将TS流拆包得到视频原始流(PES)，再把视频PES流拆去包头，去掉填充字节等最后得到视频序列流。提取得到的视频序列流可以用作转码，关键帧提取等与MPEG2相关的视频编辑和处理-The program can be extracted from the input MPEG2 transport stream (TS) of MPEG2 sequence flow. Including the TS stream un
Chapter2
- 动画技术中关于关键帧技术以及关键帧的应用等详细介绍-Key frame animation techniques regarding technology and the application of key frame detail
video-abstract-based-on-key-frame
- 基于关键帧的视频摘要论文，共三篇，提供基于关键帧的视频摘要生成-video abstract based on key fram
MFC-handle-conversion
- 一般我们使用的框架是VC提供的Wizard生成的MFC App Wizard(exe)框架，无论是多文档还是单文档，都存在指针获取和操作 问题。 下面这节内容主要是一般的框架，然后再讲多线程中的指针使用。使用到的类需要包含响应的头文件。 首先一般获得本类(视，文档，对话框都支持)实例指针 this，用this的目的，主要可以通过类中的函数向其他类或者函数中发指针，以便于在非本类中操作和使用本类中的功能。 这其中的关键在于理解 m_pMainWnd， AfxGetApp()，AfxGetMai
formant_estimation
- his MATLAB exercises illustrates an algorithm for estimating the locations of the formants of voiced speech intervals based on the locations of the speech polynomial roots as obtained a frame-based analysis of a speech signal using the method of Line