文件名称:
基于人工神经网络的QoE估计模型，用于无线网络上的视频流
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文件大小: 391kb
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上传时间: 2021-03-16
详细说明：在本文中，我们为无线网络上的视频流服务提出了一种基于内容的无参考体验质量（QoE）估计模型。 由于由编解码器和网络参数引起的视频质量下降的影响取决于内容，因此跨层参数（例如应用层的比特率，帧速率和分辨率，网络层的丢包率，视频）拟议的QoE估计模型考虑了内容特征和终端设备的屏幕尺寸。 此外，视频质量估计模型基于径向基函数网络（RBFN），它是具有出色逼近能力的前馈人工神经网络。 也就是说，基于RBFN的QoE估计模型是使用跨层参数进行训练和测试的。 仿真结果表明，基于RBFN的QoE估计模型在估计精度高，皮尔逊相关系数高，均方根误差小和计算时间短方面表现良好。
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