「きほんこうしべくとる」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

本発明の一実施の形態では、予測ベクトルの候補となるベクトル値の分布に応じて予測ベクトルの決定方法を切り替える。

在本发明的一个实施方式中，根据成为预测向量的候补的向量值的分布来切换预测向量的确定方法。 - 中国語 特許翻訳例文集

さらに本発明の一実施の形態では、候補ベクトルの選択情報に基づいて差分ベクトルの符号化方法を切り替えることにより、さらなる符号量の削減を実現する。

另外，在本发明的一个实施的方式中，通过根据候补向量的选择信息切换差分向量的编码方法，实现进一步削减编码量。 - 中国語 特許翻訳例文集

図10に示すように、本発明の好適な第2の実施例に係る手ぶれ補正装置101は、上述した入力処理部110、選択部130、演算部140、ベクトル算出部150、出力スケーラ部120、補正部160などと共に、制御部180をさらに備えることができる。

如图 10所示，本发明优选第 2实施例中抖动修正装置 101可以进一步包括上述内容中予以说明的输入处理器 110、选择器 130、运算器 140、矢量计算器 150、输出定标器 120、修正器160以及控制器 180。 - 中国語 特許翻訳例文集

本発明の譲受人へ譲渡され、引用して本明細書に組み込まれる「時相及び解像度の階層化の向上」（"Enhancements to Temporal and Resolution Layering”）と題する係属中の米国特許出願第09／545，233号において記述されているように、DCTブロックのサイズが8×8とは異なるシステムにおいては、動きベクトルのフィールドを特定する際、より高い適応性を達成することができる。

在 DCT块尺寸不是 8x8的系统中，那么可以在指定的运动向量域中实现更大的灵活性，如在题为“Enhanced Temporal and Resolution Layering in Advanced Television”的共同待决的美国专利申请09/545233号中所描述的，其被转让给本发明的受让人，因此通过引用将其并入。 - 中国語 特許翻訳例文集

また、本発明に係る画像合成符号化方法は、前記符号化ステップにおいて検出される動きベクトル情報に基づいて合成画像の動きを検知し、前記符号化ステップにおいて符号化を行う際に使用する参照画像の更新周期を前記検知した動きに基づいて制御することを特徴とする。

另外，本发明涉及的图像合成编码方法的特征在于，基于所述编码步骤中检测的运动矢量信息检测合成图像的运动，基于所述检测的运动控制所述编码步骤中进行编码时使用的参考图像的更新周期。 - 中国語 特許翻訳例文集

本発明の一実施の形態では、では、前述した付加ビットによる最適ベクトルの選択方法において、どの候補ベクトルが選択されたかを調べることによって対象領域における動きの性質を詳細に推定することができ、この推定情報に基づいて符号表を切り替えることにより、より詳細な符号表の切り替えが可能になり、その結果さらなる符号量の削減を可能にした。

在本发明的一个实施方式中，在基于上述的附加比特的最佳向量的选择方法中，通过调查选择了哪个候补向量，能够详细地推定对象区域中的运动的性质，通过基于该推定信息而切换编码表，能够进行更详细的编码表的切换，其结果是能够进一步削减编码量。 - 中国語 特許翻訳例文集

以上説明した本発明の実施例1に係る動画像符号化装置、動画像符号化方法、動画像復号化装置および動画像復号化方法によれば、動きベクトルの符号量を減少して圧縮効率を向上した動画像符号化方法および動画像復号化方法を実現することが可能となる。

利用以上说明的本发明的实施例 1中的运动图像编码装置、运动图像编码方法、运动图像解码装置以及运动图像解码方法，能够实现减小运动向量的编码量而提高压缩效率的运动图像编码方法以及运动图像解码方法。 - 中国語 特許翻訳例文集

本発明の実施例に従えば、プリコーディング・マトリクスWkは、送信されるプリコーディングベクトルにおけるシンボル・ストリームの混合を最小化するか、少なくとも制限し、そして、プリコーディング・マトリクスを適用することが原因となって生じる送信信号のPAPRの増加を最小にするか、少なくとも制限するように構成される。

根据本发明的实施例，预编码矩阵 Wk配置为最小化或至少限制传送的预编码向量中符号流的混合，并且因此最小化或至少限制通过应用预编码矩阵造成的所传送信号的PAPR增大。 - 中国語 特許翻訳例文集

本明細書に記載されたさまざまな自動化態様を実施することにより、これらの技術は、（例えば、Hidden Markov Models（HMM）および関連する原型依存モデル、例えば、Bayesianモデル・スコアまたは近似を用いた構造探索によって生成されるBayesianネットワークのようなより一般的な確率論的グラフィック・モデル、例えば、サポート・ベクトル・マシン（SVM）のような線形クラシファイヤ、例えば、「ニューラル・ネットワーク」方法と称される方法のような非線形クラシファイヤ、ファジー理論方法、および、データ融合を実行するその他のアプローチ等のように）データから学習を行い、複数の記憶装置に情報を動的に格納することに関する推論および／または判定を行うための数多くの方法のうちの1つを適用しうる。

为了实现本文中所描述的各个自动化方面，这些技术可以采用多种方法中的一种方法，根据数据进行学习，然后关于动态地在多个存储单元之间存储信息得出推论和 /或做出判断 (例如，隐式马尔可夫模型 (HMM)和相关的原型依赖模型 (prototypical dependency model)，诸如贝叶斯网络 (例如，利用贝叶斯模型评分或近似法通过结构搜索所产生的 )之类的更一般化的概率图形模型、线性分类器(例如，支持向量机 (SVM))、非线性分类器 (例如，称为“神经网络”方法、模糊逻辑方法的方法 )，以及其它用于执行数据融合的方法等 )。 - 中国語 特許翻訳例文集

本明細書に記載されたさまざまな自動化態様にしたがって、これらの技術は、（例えば、Hidden Markov Models（HMM）および関連する原型依存モデル、例えば、Bayesianモデル・スコアまたは近似を用いた構造探索によって生成されるBayesianネットワークのようなより一般的な確率論的グラフィック・モデル、例えば、サポート・ベクトル・マシン（SVM）のような線形クラシファイヤ、例えば、「ニューラル・ネットワーク」方法と称される方法のような非線形クラシファイヤ、ファジー理論方法、および、データ融合を実行するその他のアプローチ等のように）データから学習を行い、複数の記憶装置に情報を動的に格納することに関連する推論および／または判定を行うための数多くの方法のうちの1つを適用しうる。 モバイル・デバイス304は、帯域幅範囲に保持された情報を収集するオブテイナ310と、収集された情報が、帯域幅範囲のガード帯域幅に存在するかを判定するロケータ312とを含みうる。

根据实现本文描述的各种自动化的方面，这些技术可以使用与在多个存储单元上动态存储信息相关的、用于从数据进行学习并得出推论和 /或作出决定的大量方法中的一种方法 (例如，隐马尔科夫模型 (HMM)及相关的原型依赖模型、更一般的概率图模型 (例如 (例如由使用贝叶斯模型得分或近似值的结构搜索所建立的 )贝叶斯网络、线性分类器 (例如支持向量机 (SVM))、非线性分类器 (例如称为“神经网络”的方法 )、模糊逻辑方法以及执行数据融合的其它方法等 )。移动设备 304可以包括获取器 310和定位器 312，获取器 310收集保留在带宽范围中的信息，定位器 312确定所收集的信息是否位于该带宽范围的保护带宽上。 - 中国語 特許翻訳例文集