03_Quantization_Lab
Quantization课件
Why 10 log10 ? For amplitude A,
|A|dB = 20 log10 |A|
With power P |A|2 ,
PdB = 10 log10 |A|2 PdB = 20 log10 |A|
Lecture 8
Quantizer
• Quantization is an interpretation of a continuous quantity by a finite set of discrete values
8-4
Uniform Amplitude Quantization
• Round to nearest integer
• Human ears
Foveated grid: point of focus in middle
Respond to frequencies in 20 Hz to 20 kHz range
Respond logarithmically in both intensity (amplitude) of sound (pressure waves) and frequency (octaves)
Analog Lowpass
Filter
Sample at 44.1 kHz
Quantizer 16
Stopband frequency at 22 kHz (i.e. ed to control amount of aliasing that occurs at sampler output (and hence called an anti-aliasing filter)
labsolutions使用流程
labsolutions使用流程English Response:Introduction.LabSolutions is a comprehensive software suite designed to enhance the efficiency and accuracy of laboratory analyses. Developed by Shimadzu, a leading manufacturer of analytical instrumentation, it empowers users with advanced features and intuitive functionality.Key Features.Data Acquisition and Control: LabSolutions seamlessly integrates with a wide range of analytical instruments, enabling seamless data acquisition and control. Users can remotely monitor and adjust instrument parameters, ensuring optimal performance and minimizing the risk of errors.Data Processing and Analysis: Robust data processingtools allow users to perform a comprehensive range of operations, including peak integration, smoothing, and baseline correction. Advanced statistical analysis capabilities enable the extraction of meaningful information from complex data sets.Chromatography Management: LabSolutions provides comprehensive chromatography management features, including peak identification, retention time alignment, and qualitative and quantitative analysis. It supports various chromatography techniques, including HPLC, GC, LC-MS, and GC-MS.Method Development and Validation: LabSolutions streamlines method development and validation processes. Users can create and optimize methods in a user-friendly environment, ensuring compliance with regulatory standards and enhancing analytical accuracy.LIMS Integration: The software can integrate with Laboratory Information Management Systems (LIMS), enabling seamless data transfer and eliminating the risk of manualerrors.User Interface: LabSolutions features an intuitive and customizable user interface that simplifies data handling and analysis. Its configurable layouts and customizable toolbars allow users to tailor the software to their specific workflows.Benefits.Enhanced efficiency and productivity.Improved data accuracy and reliability.Time savings and reduced operating costs.Simplified compliance with regulatory standards.Increased confidence in analytical results.中文回答:简介。
数字媒体技术课件 ch03
• Human intuition and analysis play a central role in the choice of one technique versus another
– this choice often is made based on subjective, visual judgments
largely because each one is connected to its own nerve end • cone vision is called photopic or bright-light vision
Structure of the Human Eye
– Rods
• 75~150 million, distributed over the retina surface • give a general, overall picture of the field of view • they are not involved in color vision and are sensitive to
– Mach bands (Ernst Mach, 1865) – Simultaneous contrast
Brightness Adaptation and Discrimination
Brightness Adaptation and Discrimination
LABsolution软件定量计算操作步骤
定量计算操作步骤(Browser窗口)一、 外标法1. 从主界面下Postrun窗口中选择Browser22. 进入Browser窗口,在助手中点击Quant Browser图标,进入定量浏览器。
3. 将需要进行定量的数据文件选中并拖拉至Quantitative Results View 中4. 在Method View 窗口中点击右上角的Edit 图标,进行积分参数和定量方法编辑5. 依次编辑积分参数和定量方法1)设置积分参数,积分结果在Chromatogram 窗口中可以查看。
1222)设置保留时间偏差范围3)设置定量计算参数(本例以3点外标法为例)4)设置化合物表(本例对4种化合物同时进行定量)依次输入化合物名称,保留时间和标准品的浓度。
其中保留时间在色谱图峰顶上左键点击一下即可自动输入。
25)点击右上角的View图标,方法设置完毕。
6. Quantitative Results View窗口编辑校准点1)将标准样品的Sample Type修改为Standard (Calc. point), Cal. Point勾选2)若Sample Type和Cal. Point选项没有发现,请在此表格上右击鼠标,选择Table Style。
从Hide Items中将需要显示的项目添加到Display Items中。
3)设置level#值(浓度从小到大依次为1.2.3……)7. 校准曲线设置完毕,右下角查看校准曲线信息二、 内标法1. 从主界面下Postrun 窗口中选择Browser2. 进入Browser 窗口,在助手中点击Quant Browser 图标,进入定量浏览器。
3. 将需要进行定量的数据文件选中并拖拉至Quantitative Results View 中24. 在Method View 窗口中点击右上角的Edit 图标,进行积分参数和定量方法编辑5. 依次编辑积分参数和定量方法1)设置积分参数,积分结果在Chromatogram 窗口中可以查看。
LAB颜色空间的转换以及图像分割技术
最近各种无聊,写下我的课程设计题,希望对学弟学妹们有所帮助!废话不多说,LAB颜色空间是什么我就不多说了。
具体实现方法:1算法:[X,Y,Z] = [M] * [R,G,B]其中M为一3x3矩阵:[M] = [0.4125, 0.3576, 0.1805;0.2126, 0.7152, 0.0722;0.0193, 0.1192, 0.9505],RGB是经过Gamma校正的色彩分量:R=g(r),G=g(g),B=g(b)。
其中rgb为原始的色彩分量。
g是Gamma校正函数:当x < 0.018时,g(x) = 4.5318 * x当x >= 0.018时,g(x) = 1.099 * d^0.45 - 0.099rgb以及RGB的取值范围则均为[0,1)。
计算完成后,XYZ的取值范围则有所变化,分别是:[0, 0.9506),[0, 1),[0, 1.0890)。
以及XYZ到Lab的转换:L = 116 * f(Y1) - 16a = 500 * (f(X1) - f(Y1))b = 200 * (f(Y1) - f(Z1))其中f是一个类似Gamma函数的校正函数:当x > 0.008856时,f(x) = x^(1/3)当x <= 0.008856时,f(x) = ( 7.787 * x ) + ( 16 / 116 )X1、Y1、Z1分别是线性归一化之后的XYZ值,也就是说,它们的取值范围都是[0, 1)。
此外,函数f的值域也和自变量一样都是[0, 1)。
计算完成后,L的取值范围[0, 100),而a和b则约为[-169, +169)和[-160, +160)。
2代码实现:(运用MATLAB)主函数:CLF,RGB=imread('123.jpg');subplot(2,3,1);imshow(RGB);title('RGB图像')rgb=im2double(RGB);lab=rgb2lab(RGB);lab=mat2gray(lab);%l=lab(:,:,1);%a=lab(:,:,2);%b=lab(:,:,3);l=[lab(:,1),lab(:,1),lab(:,1)];a=[lab(:,2),lab(:,2),lab(:,2)];b=[lab(:,3),lab(:,3),lab(:,3)];subplot(2,3,2);imshow(lab);title('lab图像')subplot(2,3,3);imshow(lab(:,:,1));title('l分量')subplot(2,3,4);imshow(lab(:,:,2));title('a分量')subplot(2,3,5);imshow(lab(:,:,3));title('b分量')RGBTOLAB:function y=rgb2lab(im)Xn = 95.13;Yn = 100.0;Zn = 108.86;xyz = rgb2xyz(im);bx = xyz(:,:,1);by = xyz(:,:,2);bz = xyz(:,:,3);bx = bx / Xn;by = by / Yn;bz = bz / Zn;bin = (bx >= 8.856E-3);f_x = (bin .* bx) .^ (1/3);bin = (by >= 8.856E-3);yyn = (bin .* by) .^ (1/3);f_y = yyn;bin = (bz >= 8.856E-3);f_z = (bin .* bz) .^ (1/3);l = 116 * (yyn) - 16;bin = (bx < 8.856E-3);f_x = f_x + (7.787 * (bin .* bx) + (16/116));bin = (by < 8.856E-3);yyn = (bin .* by);f_y = f_y + (7.787 * yyn + (16/116));bin = (bz < 8.856E-3);f_z = f_z + (7.787 * (bin .* bz) + (16/116));l = l+903.3 * yyn ;a = 500 * (f_x - f_y);b = 200 * (f_y - f_z);y(:,:,1) = l;y(:,:,2) = a;y(:,:,3) = b;RGBTOXYZ:function [ xyz ] = rgb2xyz(rgb)a=double(rgb);mat=[.412453 .357580 .180423;.212671 .715160 .072169;.019334 .0119193 .950227];R=a(:,:,1);G=a(:,:,2);B=a(:,:,3);[m,n]=size(R);RGB=[R(:) G(:) B(:)]';XYZ=mat*RGB;X=XYZ(1,:);x=reshape(X,m,n);Y=XYZ(2,:);y=reshape(Y,m,n);Z=XYZ(3,:);z=reshape(Z,m,n);xyz=zeros(size(a));xyz(:,:,1)=x;xyz(:,:,2)=y;xyz(:,:,3)=z;end完了,就这么简单,觉得有用的下面顶顶!要是大神路过一笑而过就算了!谢绝乱喷!!!!禁止转载!!!!。
matlab量化丝径
matlab量化丝径
浮点转换为定点的过程在Matlab中称为量化,使用quantizer 和quantize两个函数完成。
(1)、quantizer用于定义数据的量化属性
(2)、quantize则按照quantizer定义的量化属性量化浮点数据。
下面举一个例子:
x=[3.5 1.5 6 20.8-128.25 127.75];
qpath=quantizer('fixed','round','saturate',[10,2]);
fix_x=quantize(qpath,x);
运行后fix_x结果为:
fix_x=
3.5000 1.5000 6.0000 20.7500-128.0000 127.7500
其中-128.25溢出了,这里设置溢出后为饱和输出,所以为-128。
具体关于quantizer和quantize函数的使用说明请参考Matlab 的help文件。
假如一个浮点数为10.765,我们用一个总位宽为8bit,小数位宽为3bit的有符号数进行表示那么对应的最接近的二进制数为01010.110,对应的十进制数为10.75,量化误差为0.015。
当然小数位宽越宽,对应的小数部分精度就越高。
对于一个数据总位宽为10bit,小数位为2bit。
则量化的范围为:-128.0~128.75,量化的最小精度为0.25。
小数部分位数的选取时通过对比定点仿真与浮点仿真的结果得
出的,一般最大设置为12bit即可,精度可以达到0.000244140625。
三维脑电提取和分类matlab
三维脑电提取和分类matlab1.数据导入(我的原始数据为Neuroscan采集的.cnt文件)File>>>Impotr data>>>Using EEGLAB functions and plugins>>>From T file——默认设置,点击OK>>>设置文件名,点击OK。
2.电极定位Edit>>>Channel locations——默认,OK。
翻至最后两页,将眼点HEO和VEO改名为HEOG和VEOG,点击Look up locs>>>弹出窗口,点击ok>>>点击Plot 2-D查看确认无误后,OK。
3. 筛选电极(如果需要,可大大减少文件大小)Edit>>>Select data>>>在【Channel range】选择CB1和CB2通道删除:点击【…】同时选择CB1和CB2通道,OK;勾选remove these>>>OK。
保存文件,可勾选overwrite减少数据存储量>>>OK。
Edit>>>Select data>>>在【Channel range】选择需要分析的通道保留>>>OK>>>文件保存(可在Channel location中查看确认)。
4. 差值坏导(如果有的话)Tools>>>Interpolate electrodes>>>Select from datachannels>>>选择坏导,可同时选多个>>>OK>>>【Interpolation method】选择Spherical>>>OK>>>文件保存。
移相光量化代码
移相光量化代码
移相光量化代码是一种将相位信息转换为光强信息的技术,通常用于光学信号处理和通信系统。
以下是一个简单的Python代码示例,用于实现移相光量化:
python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成相位信号
phase_signal = np.linspace(0, 2 * np.pi, 1000)
# 生成光强信号
light_intensity = np.abs(np.sin(phase_signal))
# 绘制结果
plt.plot(phase_signal, light_intensity)
plt.xlabel('相位 (rad)')
plt.ylabel('光强')
plt.title('移相光量化')
plt.show()
这个代码生成了一个相位信号,并使用np.abs(np.sin(phase_signal))将其转换为光强信号。
然后,使用matplotlib库将结果绘制成图形。
请注意,这只是一个简单的示例,实际的移相光量化代码可能会更加复杂,并需要更多的优化和调整。
此外,为了在光学通信系统中实现移相光量化,还需要使用光学器件(例如电光调制器)来调制相位信号。
quantization推理加速原理
量化(Quantization)是深度学习模型推理加速的一种常用方法,它可以通过减少模型中参数的位数,从而降低了模型的复杂性和计算量。
在这篇文章中,我们将详细讨论量化推理加速的原理。
1. 量化概述深度学习模型中包含大量的浮点参数,这些参数占用了大量的内存,同时也需要较长的时间进行计算。
为了解决这个问题,研究人员提出了量化技术,即将参数从浮点数转换为定点数或整数。
量化的过程可以分为两个步骤:首先是参数的离散化,然后是将离散化后的参数映射回原始范围。
离散化可以通过将参数四舍五入到最接近的离散值来实现。
映射可以通过缩放和偏移来实现。
例如,将参数量化到8位整数中,如果原始参数为3.2,离散化后为3,映射回原始范围时,需要乘以某个因子,再加上一个偏移量。
这样可以使得量化后的参数与原始参数的误差最小化。
2. 量化策略量化策略通常包括以下几个方面:量化位数、量化范围和量化方法。
量化位数指的是将参数表示为多少位整数,通常使用8位或4位整数进行量化。
较小的位数会导致更少的内存和更快的计算速度,但会影响模型的精度。
量化范围指的是参数的取值范围,通常使用最小化和最大化的值来确定范围。
范围越小,可以保留更多的精度,但也会增加误差。
量化方法包括对称量化和非对称量化两种方法。
对称量化指的是将参数映射到[-127, 127]或[-255, 255]之间的整数,而非对称量化则将参数映射到[0, 255]之间的整数。
对称量化需要考虑到偏移量,而非对称量化不需要。
3. 量化推理加速原理量化推理加速的原理是通过减少模型中的参数位数,从而减少了计算量和内存占用。
通过使用定点数或整数,可以使用更快的硬件进行计算,例如整数乘法器或定点数加法器。
在量化推理过程中,输入数据也需要进行量化。
如果输入数据为浮点数,则需要将其转换为整数或定点数。
这可以通过对输入数据进行相同的量化过程来实现。
在量化推理中,模型的精度可能会有所降低,特别是在较小的位数下。
matlab quantizer函数
matlab quantizer函数MATLAB是一种广泛使用的数学软件,它提供了许多有用的函数来帮助用户进行数字信号处理。
其中一个非常有用的函数是quantizer函数,它可以帮助用户将数字信号量化为指定的位数。
quantizer函数的语法如下:q = quantizer(mode, range, wordLength, fractionLength)其中,mode参数指定量化器的模式,可以是'floor'、'round'或'ceil'。
range参数指定量化器的范围,可以是一个包含两个元素的向量,也可以是一个标量。
wordLength参数指定量化器的总位数,fractionLength参数指定量化器的小数部分位数。
例如,以下代码将一个包含10个元素的向量量化为8位,其中4位为小数部分:x = rand(1,10);q = quantizer('round', [-1 1], 8, 4);y = quantize(q, x);在这个例子中,我们使用了'round'模式,将量化器的范围设置为[-1,1],将总位数设置为8位,小数部分位数设置为4位。
然后,我们使用quantize函数将向量x量化为y。
quantizer函数还可以用于创建自定义量化器。
例如,以下代码创建了一个自定义量化器,将范围设置为[0,1],总位数设置为8位,小数部分位数设置为4位:q = quantizer('round', [0 1], 8, 4);使用自定义量化器时,我们可以将其作为参数传递给其他函数。
例如,以下代码使用自定义量化器将一个包含10个元素的向量量化为y:x = rand(1,10);y = quantize(q, x);总之,quantizer函数是MATLAB中非常有用的一个函数,它可以帮助用户将数字信号量化为指定的位数。
labsolutions的自动积分方法
labsolutions的自动积分方法
LabSolutions是一种用于化学和生物实验室的数据分析软件。
在LabSolutions中,自动积分方法是一种自动化技术,用于对实验数据进行积分,从而提取出所需的信息。
以下是关于LabSolutions的自动积分方法的介绍:基于模板的自动积分:LabSolutions提供了一套内置的积分模板,这些模板适用于不同类型的实验数据。
用户可以选择适合自己实验数据的模板,然后根据需要调整模板参数,以获得最佳的积分效果。
自动阈值选择:在自动积分过程中,LabSolutions会自动选择合适的阈值来分割峰和背景。
这有助于确保积分结果的准确性和可靠性。
自动峰识别:LabSolutions能够自动识别并标记出实验数据中的各个峰。
用户可以根据需要调整峰识别的参数,例如峰宽度、峰高和峰面积等。
自动校正和校准:在自动积分过程中,LabSolutions会自动进行必要的校正和校准,以确保积分结果的准确性。
例如,它会自动减去背景噪声、校正基线漂移等。
可视化界面:LabSolutions提供了一个直观的图形界面,用户可以通过该界面轻松地查看和编辑实验数据、调整积分参数以及导出积分结果。
总之,LabSolutions的自动积分方法是一种高效、准确的技术,可以帮助用户快速处理实验数据并提取所需的信息。
通过使用该方法,用户可以节省大量时间和精力,并提高实验结果的可靠性。
matlab iq采样的离散小波变换
matlab iq采样的离散小波变换
MATLAB提供了几种方法来进行IQ采样的离散小波变换:
1. 使用 `wavedec` 函数对IQ采样数据进行离散小波变换。
该
函数将IQ采样数据分解为多个尺度的近似子信号和细节子信号。
例如,以下代码将使用多级小波变换对IQ采样数据进行
2级离散小波变换:
```matlab
% 假设 IQ 采样数据存储在变量 iq_data 中
level = 2; % 小波层数
[wav_approx, wav_details] = wavedec(iq_data, level, 'db4');
```
2. 使用 `wavedec2` 函数对二维IQ采样数据进行离散小波变换。
该函数将二维IQ采样数据分解为多个尺度的近似子信号和细
节子信号。
例如,以下代码将使用多级小波变换对IQ采样数
据矩阵进行2级离散小波变换:
```matlab
% 假设 IQ 采样数据存储在矩阵 iq_data_matrix 中
level = 2; % 小波层数
[wav_approx, wav_details] = wavedec2(iq_data_matrix, level,
'db4');
```
以上两种方法将返回近似子信号和细节子信号。
注意:在使用这些函数之前,您需要确保已经正确安装并加载了MATLAB的Wavelet Toolbox。
matlab quantizer函数
matlab quantizer函数MATLAB Quantizer函数是一种非常有用的工具,它可以将连续的信号转换为离散的信号。
这个函数可以用于数字信号处理、通信系统、音频处理等领域。
在本文中,我们将介绍Quantizer函数的基本原理、使用方法和一些实际应用。
Quantizer函数的基本原理是将连续的信号分成若干个离散的量化级别。
这些量化级别可以是等间隔的,也可以是不等间隔的。
Quantizer函数的输出是一个离散的信号,它的值只能是量化级别中的一个。
这个函数可以用于将模拟信号转换为数字信号,或者将数字信号转换为模拟信号。
Quantizer函数的使用方法非常简单。
首先,我们需要定义量化级别的数量和范围。
然后,我们可以使用Quantizer函数将连续的信号转换为离散的信号。
例如,下面的代码将一个连续的信号转换为一个8位的离散信号:x = linspace(-1,1,1000);y = sin(2*pi*10*x);q = quantizer([8 0],'round');yq = quantize(q,y);在这个例子中,我们定义了8个量化级别,范围从-1到1。
我们使用round函数将连续的信号转换为离散的信号。
最后,我们将离散的信号存储在yq变量中。
Quantizer函数在实际应用中非常有用。
例如,在音频处理中,我们可以使用Quantizer函数将模拟音频信号转换为数字音频信号。
在通信系统中,我们可以使用Quantizer函数将模拟信号转换为数字信号,然后通过数字信号传输。
在数字信号处理中,我们可以使用Quantizer函数将数字信号转换为模拟信号,然后进行滤波、放大等操作。
Quantizer函数是一个非常有用的工具,它可以将连续的信号转换为离散的信号。
这个函数可以用于数字信号处理、通信系统、音频处理等领域。
如果您需要将连续的信号转换为离散的信号,或者将数字信号转换为模拟信号,那么Quantizer函数是一个非常好的选择。
matlab quantizer函数
matlab quantizer函数Matlab是一种广泛应用于科学计算、数据分析和工程设计的编程语言和环境。
它提供了许多内置的函数,用于处理数字信号和图像等不同领域的数据。
其中一个非常重要的函数就是quantizer函数。
quantizer函数是Matlab中用于量化(Quantization)操作的函数。
量化是将连续数值转换为离散数值的过程,即将具有无限可能取值的连续信号映射为具有有限离散取值的信号。
在实际应用中,通常需要将连续的信号进行量化,以便于存储、传输和处理。
量化的过程可以简单理解为将输入信号按照一定的规则映射到一个有限的离散集合中。
quantizer函数正是用来实现这一映射过程的。
它可以根据用户指定的参数,将输入信号映射到指定的离散值集合中,从而实现信号的量化操作。
quantizer函数的基本语法如下:output = quantizer(input, levels)其中,input表示输入信号,levels表示量化级别,即离散值的个数。
函数将根据levels的取值范围将信号input映射到离散值集合中,并返回映射后的结果output。
使用quantizer函数可以实现不同精度的量化操作。
通过调整levels 的取值,可以控制量化的精度。
例如,当levels取较大的值时,量化的精度较高,输出信号与输入信号的差异较小;当levels取较小的值时,量化的精度较低,输出信号与输入信号的差异较大。
quantizer函数还可以应用于信号压缩和数据存储等领域。
在信号压缩中,通过减少离散值的个数,可以将信号的数据量减小,从而实现信号的压缩。
在数据存储中,量化操作可以将连续信号转换为离散信号,以便于存储和传输。
除了基本的量化操作外,quantizer函数还支持一些高级功能,如非线性量化和自适应量化等。
通过使用这些功能,可以进一步提高量化的效果和性能。
quantizer函数是Matlab中用于实现量化操作的重要函数。
基于矢量量化的颜色图像检索方法
基于矢量量化的颜色图像检索方法
陈善学;于佳佳;李俊;韩勇
【期刊名称】《电视技术》
【年(卷),期】2013(37)23
【摘要】针对颜色空间量化和直方图检索存在的问题,提出一种新的颜色图像检索方法.该方法通过对颜色空间进行矢量量化,使量化结果更接近人的感知;在提取分块主颜色的基础上引入颜色转移矩阵,以描述颜色的空间分布情况;并将索引直方图和颜色转移矩阵两种颜色特征相结合,对图像整体和局部感兴趣区域赋以不同的权值,使局部图像特征矢量增强,从而提高检索精度.实验表明,该方法能较有效地提高检索效率.
【总页数】5页(P35-38,45)
【作者】陈善学;于佳佳;李俊;韩勇
【作者单位】重庆邮电大学移动通信安全研究所,重庆 400065;重庆邮电大学移动通信安全研究所,重庆 400065;重庆邮电大学移动通信安全研究所,重庆 400065;重庆邮电大学移动通信安全研究所,重庆 400065
【正文语种】中文
【中图分类】TN919.8
【相关文献】
1.基于分块k-主色矢量量化的图像检索方法 [J], 胡云;孙志挥
2.一种基于HSV颜色空间模糊量化的图像检索方法 [J], 常小红;濮黄生;见伟平
3.基于格矢量量化和倒排文件的快速图像检索方法 [J], 陈学青;罗航哉;薛向阳;吴立德
4.基于颜色分布矢量的图像检索方法 [J], 毋小省;孙君顶
5.一种HSV颜色空间量化的藏毯图像检索方法 [J], 孙琦龙;张明亮
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
ptq 量化原理
ptq 量化原理
PTQ(Post-Training Quantization)量化原理是一种常用于深度学习领域的量化技术。
它的基本原理是在模型训练后,通过对模型进行量化,将模型的浮点数权重和激活转换为较低精度的表示,从而减小模型大小和计算复杂度,同时保持模型的精度损失较小。
具体来说,PTQ量化过程可以分为以下几个步骤:
1. 准备校准数据集:选择一个与原始训练数据集相似的数据集作为校准数据集,以确保校准过程中的数据分布与原始训练数据集相似。
2. 预训练模型评估:在准备好的校准数据集上评估预训练模型的性能,以便了解模型在量化前后的性能差异。
3. 模型校准:使用校准数据集对预训练模型进行校准,即通过在量化过程中对每一层的权重和激活进行统计,计算出每一层的量化参数。
4. 量化:根据校准过程中计算出的量化参数,对预训练模型的权重和激活进行量化,将它们转换为较低精度的表示。
5. 性能评估:在相同的测试数据集上评估量化后的模型性能,并与原始浮点数模型进行比较,以评估量化对模型精度的影响。
PTQ量化的优点包括:
1. 可以在模型训练后进行量化,不需要重新训练模型,从而节省了大量时间和计算资源。
2. 可以将模型的权重和激活转换为较低精度的表示,从而减小模型大小和计算复杂度,这在边缘设备上部署模型时尤为重要。
3. 通过校准数据集的选取和校准过程,可以减小量化对模型精度的影响,保持模型的性能。
需要注意的是,PTQ量化并不能完全消除模型精度损失,特别是对于一些对精度要求较高的应用场景,如语音识别、图像分类等。
因此,在实际应用中,需要根据具体需求和场景来权衡是否采用PTQ量化技术。
基于离散余弦变换的鲁棒感知图像哈希技术
基于离散余弦变换的鲁棒感知图像哈希技术
王阿川;陈海涛
【期刊名称】《中国安全科学学报》
【年(卷),期】2009(19)4
【摘要】对现有感知图像哈希的生成方法进行深入研究,分析该方法存在的不足之处。
分别介绍离散余弦变换、Watson视觉模型和混沌模型的原理和特点,提出将这3种模型进行融合来设计感知图像哈希的生成方法。
该方法采用离散余弦变换提取图像特征,对比敏感表对特征向量进行处理并用Logistic方程作为混沌序列发生器进行加密,最后采用预测差分方法进行量化编码。
试验结果表明:该方法可以抵抗内容保持的修改操作,并具有较强的鲁棒性、安全性和检索性,且冲突概率降低到10-7数量级。
该技术在图像认证、版权保护、安全和基于内容的图像检索等方面有应用价值。
【总页数】6页(P91-96)
【关键词】感知哈希;离散余弦变换(DCT);混沌模型;鲁棒性;安全性
【作者】王阿川;陈海涛
【作者单位】东北林业大学信息与计算机工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】X913.2;TP391
【相关文献】
1.基于Radon变换和多级离散余弦变换的鲁棒性水印算法 [J], 何冰
2.基于离散余弦变换音频数字水印鲁棒性研究 [J], 唐晗
3.基于离散余弦变换与最优嵌入强度预测的鲁棒图像水印算法 [J], 滕春燕;杨德运
4.基于三维离散余弦变换的鲁棒彩色图像水印算法 [J], 熊祥光;韦立
5.基于分块离散余弦变换感知哈希算法与ResNet模型的供电安全图像管理 [J], 曹增新;蒋程;朱龙辉
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
Quantization LabQuantization LabIntroductionThis lab will introduce you to floating- to fixed-point conversion features of the AccelDSP™synthesis tool. The AccelDSP synthesis tool will automatically generate a fixed-pointrepresentation of a floating-point design. This process is controllable by using quantize directives. ObjectivesAfter completing this lab, you will be able to:Use the accel_probe feature to analyze a quantization errorReduce hardware resources while maintaining the design’s signal-to-noise ratio Proceduren Copy all the files from the filter project created in folderSynthesizableMATLAB/part_b/solution to the lab folder named Quantization. There shouldbe no quantization directives on this filter at this point1.What are the source files for the AccelDSP synthesis tool project??_______________________________________________________________o Invoke the AccelDSP synthesis tool and load the project file proj.acc for this design. Once loaded, perform the Verify Floating Point, Analyze, Generate Fixed Point, and Verify Fixed Point steps? 2.What information do the Overflows and Underflows (rounded to zero) fields in the Verify Fixed Point Report give you to help in selecting the correctquantization?________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ p Set an accel_probe on the Ports of the design function. This will give you more insight into the nature of the quantization error and will also help you determine more efficientquantization values. The accel_probe function is ignored for synthesisfunction FilterOut = synth_filter(FilterIn)accel_probe(FilterIn,'FilterIn',2050);coeff = load('b.txt');|persistent tap_delayif isempty(tap_delay)tap_delay = zeros(1,length(coeff));end% Shift tap delay linetap_delay = [tap_delay(2:length(coeff)) FilterIn];% Perform sum of productsFilterOut = tap_delay * coeff(end:-1:1)';accel_probe(FilterOut,'FilterOut',2050);Add a call to the accel_probe_plot function at the bottom of the top-level script file.r Perform the Verify Floating Point step again. You will notice two new waveforms being generated by accel_probe. These are showing the dynamic range of the floating-pointsimulationNote: In the accel_probe plot windows, you can select Tools → Data Statistics from the pull-down menu to observe the max and min values of a plot.Variable Most positive value Most Negative ValueFilterInFilterOuts Perform the Analyze, Generate Fixed Point, and Verify Fixed Point steps. accel_probe will generate the two plots again during the Verify Fixed Point step, but now it shows the fixed-point simulation values superimposed on top of the floating-point values. The top of each plot will also list the max error and signal-to-noise ratioVariable Largest Error Signal-to-Noise RatioFilterInFilterOutt Adjust the quantization values to achieve a signal-to-noise ratio greater than 75 for the output variable FilterOut. Record the bit width used:Variable QuantizationFilterInFilterOutcoefftap_delayu Take the design through Synthesize RTL and record the following results:SlicesSlice Flip-Flops4 input LUTsbonded IOBsGCLKsDSP48sEstimated FrequencyInput Samplingv Reduce the bit widths as much as possible while maintaining a signal-to-noise ratio greater then 75 for the output variable FilterOut. Record the bit widths used:Variable QuantizationFilterInFilterOutcoefftap_delayw Take the design through Synthesize RTL and record the following results:SlicesSlice Flip-Flops4 input LUTsbonded IOBsFIFO16/RAMB16sGCLKsDSP48sEstimated FrequencyInput SamplingConclusionThe auto-quantizer is a very powerful feature that allows you to quickly generate informationabout fixed-point behavior. Directives can be applied to override decisions made by the auto-quantizer. Reports are generated to aid you in analyzing the floating- to fixed-point conversionresults. In addition, the accel_probe function gives you comparison plots on the amount ofquantization noise that was introduced into the design.。