分块自适应量化算法的仿真和实现

介绍了分块自适应量化(BAQ)算法的基本原理,结合机载合成孔径雷达(SAR)原始数据,对其分布特性、均值、量化信噪比等进行了分析,给出了3bitBAQ的压缩仿真和解码成像,并对原始数据、3bitBAQ压缩结果进行了成像比较。研究了该算法在FPGA内的实现方法。     

基于光谱特征编码的快速矢量量化三维谱象数据压缩

本文用矢量量化技术将成象光谱仪的三维谱象数据空间景象中每一个象元对应的光谱定义为一个矢量，用基于光谱特征的二进制光编编码方法对各光谱矢量进行编码，用编码后的光谱矢量来进行快速码字匹配，这种三维谱象数据压缩方法不公认吏处理速度大大加快（当码书取２５６码字时比常规的矢量量化方法快３０倍，码书取４０９６码字时快４３倍）而且压缩后恢复图象精度还有所提高，本文定义的矢量构成方法不仅可有效地保存光谱特性，而且     

SAR原始数据两种量化压缩方式的性能评估

原始数据压缩是高分辨率SAR需要着重考虑的环节.该文针对目前星载SAR比较常用的4 bit量化和8:3 bit BAQ两种量化压缩方式,在不同输入功率下对量化信噪比、功率保真能力和目视图像效果这几个方面进行了深入的分析和评估.分析得出,综合各项性能后4 bit和8:3 bit BAQ的最佳输入功率范围分别为26.1 dB~34.9 dB和23.5 dB~36.5 dB,这为星载SAR实际运行中MGC值的设置提供了依据.     

基于分块能量模量化的鲁棒水印算法

论文提出了一种鲁棒水印算法,在DCT域中对包括直流分量在内的分块能量进行模量化,将水印信息调制到量化所得到的余数上。通过研究DCT分块嵌入系数的选择及降低块效应的对策,得出了对DCT直流分量进行模量化嵌入可以有效降低或者避免块效应的结论。实验显示本算法在对抗Jpeg压缩、加噪及剪切等攻击时具有较好的鲁棒性,是有效可行的。     

归一化自适应预测矢量量化算法压缩SAR原始数据

该文提出归一化自适应预测矢量量化(NAPVQ)算法压缩SAR原始数据。NAPVQ算法先采用矢量线性预测器对输入矢量进行预测,再对原矢量与预测矢量之间的残差矢量进行矢量量化。该算法可视为差分脉冲调制在矢量量化中的拓展,其性能优于块自适应量化(BAVQ)算法以及归一化预测自适应量化(NPAQ)算法。对算法复杂度的进一步分析表明,NAPVQ算法能获得复杂度和性能之间比较合理的折衷,具有实用价值。     

基于分块量化的小波域数字水印嵌入算法

提出了一种基于分块量化的小波域数字水印嵌入算法，该算法具有如下特点：（1）以图像局部相关特性为基础，采纳了分块量化策略；（2）以人眼视觉感知特性为基础，构造了量化步长的自适应选取方案；（3）结合误检概率分析。给出了检测阚值T的一般性选取方法。仿真实验表明，该算法不仅具有较好的透明性，而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强等攻击均具有较好的鲁棒性。     

BAQ算法应用于基站数据压缩

伴随长期演进（Long Term Evolution,LTE）标准的应用,对上下行链路传输速率的需求大幅提高,使得分布式基站传输的数据量也对应增长,而目前硬件设备所能提供的接口速率是有限的。要解决这种不匹配的情况,可以在传输前对基站数据进行压缩。鉴于基站数据的统计分布和合成孔径雷达数据的统计分布相似,本文参考合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）数据的压缩方法—分块自适应量化（Block adaptive quantization）压缩算法,将该算法改进后应用于基站数据压缩。该方法首先将IQ数据（In-phase and quadrature data,IQ data）分块,通过变换使得数据块服从标准正态分布,将块内数据与最佳电平阈值进行比较然后编码。计算机仿真结果表明,BAQ算法能够应用于压缩IQ数据。      

一种基于正交小波包变换的数据压缩方法

本文将最优小波包基变换应用到数据压缩方法的研究工作中,针对不同频率的小波包系数之不同统计特性设计了相应的标量量化和矢量量化方法,并对一组实际测量数据运用我们建议的方法进行压缩,在失真率较小的情况下,得到较高的压缩比.     

微波数据压缩及定标测试方法的研究

针对星载合成孔径雷达系统回波数据容量大、难以满足星地链路间传输速率要求的问题,根据max-lloyd量化方法获得了回波数据量化压缩的门限,提出星载SAR数据自适应量化编码压缩和解压缩的具体实现方法。同时,以理想调频连续波信号为发射定标信号,对星载合成孔径雷达系统数据压缩及解压缩过程中的误差进行了详细的分析,并且根据雷达系统压缩后的回波数据在数据高速传输过程中的帧格式,对雷达回波数据进行了二进制的解码及解压缩操作,获得了数据的真实大小。最后,通过Matlab/GUI编程设计了能够对雷达回波数据进行定标分析、解码及解压缩的软件演示系统。通过人机交互的设计,将数据处理过程中的实验结果以dat数据、图片数据和word文档数据等形式进行了存储和显示。     

基于DPCM算法的测井数据压缩

由于现实中测井数据数据量大,数据传输实时性强,这就要求传输效率要尽可能地高。但是目前大多数油田仍采用直接传输采样数据的方式。因此提出了一种基于DPCM算法的测井数据传输方式。针对编码方式的特点,设计了编码流程图。对测井数据进行了相关的预处理,再进行编码实现。经仿真实验后发现,差值编码能够有效地去除数据之间的冗余,在保证编码压缩后的测井数据与原始测井数据误差不超过5%的情况下,经压缩后的测井数据量为原始测井数据量的1/2,因此测井数据的传输效率提高到了2倍。     

星载SAR原始数据压缩模块的FPGA实现

分块自适应量化（BAQ）算法是目前最适于工程实现的合成孔径雷达（SAR）原始数据压缩算法。文中介绍了该算法的基本原理，针对星载SAR数据的实时传输，重点介绍了可变压缩比BAQ算法的数据压缩模块方案及其FPGA设计实现硬件压缩，并给出了仿真结果。用FPGA实现原始数据压缩灵活可靠，适合在星载SAR系统中应用。     

一种基于变长数据块相关性统计的测试数据压缩和解压方法

为了解决系统芯片(SoC)测试过程中自动测试设备(ATE)在存储空间以及带宽等方面所面临的问题,本文提出了一种新的基于变长数据块相关性统计的测试数据压缩和解压方法.以测试向量为单位,先用算法确定一个具有最好相关性的数据块作为该向量的参考数据块,再利用它与该向量中数据块的相关性进行压缩.且每个向量的参考数据块长度相互独立.其解压结构只需要一个有限状态机(FSM)、一个5位暂存器和一个与参考数据块等长的循环扫描移位寄存器(CSR)即可,硬件开销小,对ISCAS-89标准电路Mintest集的压缩结果表明,本文提出方案较同类编码方法有更高的压缩效率.     

一种改进矢量量化进行SAR原始数据压缩的方法

在通常的块自适应矢量量化的基础上,对其进行了改进。首先对原始数据进行块自适应量化,并将其符号位提取出来单独编码,从而大幅度缩小了数据的动态范围,然后对块自适应量化后的数据进行矢量量化编码。实验结果证明,该算法可以降低矢量量化的复杂度。     

基于压缩感知的井下图像压缩

为了解决石油测井电视图像的实时有效传输和测井系统数据传输率低下的矛盾,提出了一种基于压缩感知的分块图像压缩方法,在满足测井系统的特殊要求,例如器件简单、功耗低、数据储存量小等,同时有效的压缩和重构图像.通过对井下图像的实验,分析压缩然后重构的图像,结果表明采用该方法能在简单的线性测量下得到高压缩比,并且重构后的图像仍能满足测井需要,符合测井系统的要求,提高了井下数据传输率.     

合成孔径雷达原始数据非线性编码压缩及硬件实现

讨论了合成孔径雷达(SAR)原始数据非线性量化编码原理和二维非线性压缩方案设计,并给出了该方法的硬件实现.     

一种有效的合成孔径雷达原始数据高倍数压缩算法

在分析分块自适应量化(BAQ)压缩数据的分布特性、量化信噪比、动态范围及其对矢量量化数据压缩性能和运算量影响的基础上,对分块自适应矢量量化(BAVQ)压缩算法进行了改进,提出了采用高比特数BAQ压缩的方案.利用改进的BAVQ算法压缩高分辨率SAR原始数据的结果表明,在相同压缩比的条件下,该文提出的改进算法可获得更大的量化信噪比.解压缩数据生成的图像可以清晰地保留图像中的细节信息.     

基于帧间差分的次表层探测雷达数据压缩

针对深空次表层探测雷达相邻帧道数据相似的特性,提出了一种对相邻帧道差值数据进行分块自适应量化的算法——帧间差分分块自适应量化（Frame Difference Block Adaptive Quantization,FD-BAQ）。该算法首先对数据进行分块,然后进行帧间差分,并对差值数据或原始数据进行Lloyd-Max量化,最后用量化后的数据进行重构。在选择对差值数据或原始数据进行量化时,提出用数据方差作为量化误差的衡量指标,当子块差值数据方差小于原始数据方差时,对差值数据进行量化来替代对原始数据量化,否则直接量化原始数据,从而大幅减小量化误差。将该方法与已有改进型BAQ算法比较,实验结果表明,在相同压缩比条件下,FD-BAQ算法在数据域和图像域均能取得更好的压缩效果。     

小波变换的SAR原始数据网格编码量化压缩算法

介绍了小波变换和网格编码量化的优点,针对SAR原始数据的基本特点,提出了基于小波变换的8状态网格编码量化压缩算法。对小波变换后的数据进行网格编码量化,利用卷集编码和信号空间扩展来增大量化信号间的欧氏距离,获得了更好的量化效果。利用实际数据进行的实验结果表明,文中提出的算法在量化性能上优于已有的各种压缩算法。