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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于感知与预测的视频直播系统的研究
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基于感知与预测的视频直播系统的研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
abstract第5-6页
专用术语注释表第9-11页
第一章 绪论第11-15页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-13页
        1.2.1 认知无线电技术研究现状第12-13页
        1.2.2 深度学习研究现状第13页
    1.3 论文的主要内容及组织结构第13-15页
第二章 认知无线电、家庭基站以及深度学习综述第15-23页
    2.1 认知无线电综述第15-20页
        2.1.1 认知无线电技术第15页
        2.1.2 频谱感知技术第15-17页
        2.1.3 动态频谱接入技术第17-18页
        2.1.4 USRP RIO软件无线电平台第18-20页
    2.2 家庭基站第20页
    2.3 深度学习第20-21页
    2.4 本章小结第21-23页
第三章 基于USRP RIO的视频直播系统框架设计第23-29页
    3.1 引言第23页
    3.2 系统框架设计第23-27页
        3.2.1 视频直播系统框架第23-25页
        3.2.2 视频直播系统的部署与实现第25-27页
    3.3 系统流程第27-28页
    3.4 本章小结第28-29页
第四章 基于双层驱动干扰协调的视频直播系统研究第29-40页
    4.1 引言第29页
    4.2 系统模型第29-32页
        4.2.1 基于双层驱动干扰协调的视频直播系统模型第29-31页
        4.2.2 系统流程第31-32页
    4.3 双层干扰协调策略研究第32-35页
        4.3.1 融合策略第33页
        4.3.2 调度策略第33-35页
    4.4 实验结果分析第35-39页
        4.4.1 实验平台设置第35页
        4.4.2 实验环境设置第35-36页
        4.4.3 结果分析第36-39页
    4.5 本章小结第39-40页
第五章 基于长短期记忆网络预测的视频直播系统研究第40-53页
    5.1 引言第40-41页
    5.2 系统模型第41-43页
        5.2.1 基于长短期记忆网络预测的视频直播系统模型第41页
        5.2.2 基于长短期记忆网络预测的视频直播系统流程第41-43页
    5.3 长短期记忆网络预测第43-49页
        5.3.1 逐时隙预测场景第43-44页
        5.3.2 长短期记忆网络第44-48页
        5.3.3 深度学习评价标准第48-49页
    5.4 结果分析第49-52页
    5.5 本章小结第52-53页
第六章 总结与展望第53-55页
参考文献第55-59页
附录1 攻读硕士学位期间申请的专利第59-60页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目第60-61页
致谢第61页

 
 
论文编号BS4338226,这篇论文共61
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