不同基站和用户间由于距离变化等使传播时延不同而造成小区间的迟延干扰,严重恶化了系统性能。为此,探讨了如何利用SLNR ( Signal to Leakage Noise Ratio)预编码抑制小区间的迟延干扰,给出了小区协作的系统模型及小区间迟延干扰分析。针对存在迟延的LTE ( Long Term Evolution)系统设计了一种基于SLNR 准则的迟延SLNR预编码,以抑制小区间的迟延干扰,降低接收终端的复杂度。同时,对迟延SLNR预编码在LTE系统多基站协作环境下的性能进行了仿真。仿真结果表明,该

ke-rtsp 一种基于Media Source Extensions（简称MSE）技术实现的html5实时视频直播方案。Node.js调用ffmpeg包装rtsp流，然后通过socket.io转发包装后的流，前端html5获取流数据并通过MSE把流一点一点喂给video标签进行视频播放。能够支持谷歌浏览器、火狐浏览器、Edge浏览器、安卓原生浏览器，不支持IE。高性能，支持同时转发多路视频，占用硬件资源不多。低延时，延时1s。 运行示例项目 1、克隆或者下载项目到本地。 2、命令行进入到项目目录，执行命令node sample/index.js。 3、修改sample/index.html中的config对象的url参数为你的rtsp测试地址。 4、浏览器打开http://localhost:8080/。 集成到你的项目中 代码量较少，请自行加工后将源代码添加到你的项目中，npm上的代码

应用中断，精确的c语言延时程序，可以精确到mS,时间长度可调，程序整体结构严谨易懂，可移植性好，让你不再为延时而苦恼

密集连接的时延神经网络 在我们的论文 的密集 （INTERSPEECH 2020）中，密集连接的时延神经网络（D-TDNN）的PyTorch实施。 什么是新的 :warning: [2021-02-14]我们在添加了一个impl选项，现在您可以选择： 'conv'：通过F.conv1d实现TDNN。 'linear'：通过F.unfold和F.linear实现TDNN。 检查此以获取更多信息。 请注意，尚未完成“ conv”的预训练模型。 [2021-02-04]此存储库中的TDNN（默认实现）比nn.Conv1d慢，但我们采用它是因为： 此仓库中的TDNN还用于创建nn.Conv1d（非对称填充）不完全支持的F-TDNN模型。 nn.Conv1d（dilation> 1，bias = True）训练缓慢。 但是，这里我们不使用F-TDNN，我们总是在D-TDNN中设置bias = F

无延迟直播的架构，实际应用案例

由redis支持的优先级队列队列，为eggjs构建。

研究了万兆交换网络中交换原理，对万兆交换机中性能的关键因数和瓶颈存在于缓存区中的拥塞控制和排队调度机制，基于早期的网络应用传统的拥塞控制及避免，排队调度方法能很好的处理网络时延和丢包问题。然而对于万兆网络无法达到很好的性能要求，因此有必要寻求新的拥塞控制及避免和排队调度算法。本文在32口万兆交换网络中应用了端到端快速重传快速恢复（E2E-CC）拥塞控制机制，加权的早期随机检测（WRED）拥塞避免机制，多优先级加权差额循环调度（WDRR）机制，最后交换机正常工作时实现了交换大包数据（1 518 bytes）时延小于3 μs，小包数据（64 bytes）时延小于2 μs，丢包率在10亿分之一以下的性能，并且提供端口流镜像、流统计、VLAN（虚拟网络）划分、万兆链路聚合，抑制广播风暴等服务质量（QoS）功能。

在本文中，我们研究了Gross-Pitaevskii（GP）方程，该方程通过协变扩展结构理论描述了具有抛物线密度和恒定相互作用阻尼的介质中大波长，小振幅的电子等离子体波包的传播。 结果，我们获得了Lax-Pair表示的一般形式。 此外，还发现了一些控制GP方程动力学的隐藏结构对称性，例如SL（2，R），SL（2，C），Virasoro代数，SU（1,1）和SU（2）。 使用线性特征值问题的Riccati形式，明确构造了GP方程的无穷守恒律，并通过使用简单直接的Hirota双线性方法获得了精确的解析孤子解。

声卡检测工具+播放器+延迟测试工具

matlab音频播放延迟代码EE2020音频效果（Fpga） 代码 有一个matlab代码可将.wav格式转换为.coe格式。 这将用于在xilinx fpga basys3上产生音乐 FPGA具有音量控制，音高改变器，延迟，乐器声音，回放，七段显示和倒计时。