基于压缩稀疏矩阵矢量相乘的文本相似度计算

在信息检索矢量模型的基础上．提出了一种基于压缩稀疏矩阵矢量相乘的文本相似度计算方法，具有矢量模型计算简单和速度快的特点．该方法采用压缩稀疏矩阵矢量空间存储数据，在相似度计算和数据存储时不需要考虑文本矢量矩阵中的零元素，大大减少了计算量和存储空间，从而使信息检索系统运行效率显著提高．仿真实验表明，上述方法比基于矢量模型的传统反向索引机制节省了38％的存储空间．     

基于小波分析的等高线数据压缩模型

鉴于矢量地图数据压缩在地形环境仿真、制图综合、GIS等研究中具有重要作用，为此，利用小波变换理论和矢量地图数据的特点，提出了一种用于等高线数据压缩的模型和方法，即首先，基于小波变换的特征，提出了基于小波变换的等高线数据压缩的基本思想；然后，根据等高线数据的小波变换特点，研究了小波变换的边界处理；同时，给出了用于等高线数据压缩的特征点选取方法；并提出了基于小波变换的等高线数据压缩模型；最后，根据提出的压缩模型，对实际等高线数据进行了实验。理论分析和实验结果表明，该方法不仅能保持较高的压缩比，而且能使压缩后的数据保留原来数据的变化趋势，从而较好地反映了原数据的内在特性和规律性。     

一种面向移动用户的空间矢量数据压缩算法

针对迅速发展的面向移动的空间信息服务系统中的数据传输问题，基于第二代小波变换理论，提出了空间矢量数据的压缩算法，该算法对空间矢量数据进行不失真压缩，从而降低了传输的数据，提高了移动服务的速度和质量。     

矢量汉字库的结构及汉字变换算法

该文介绍了矢量字库的一般结构，给出了一种矢量汉字字形数据的压缩还原方法，简述了矢量汉字变换过程中几种常用算法，并提供了读取矢量字库字模并显示的程序。     

基于DCT变换矢量数据压缩

针对矢量数据复杂的内部结构和数据量大的特点,提出了基于离散余弦变换的矢量数据压缩方案.该方案特点是提出了动态分块算法,该算法根据数据之间的相关性把矢量数据划分为若干个大小不等的数据块,形成坐标点序列,从而避免固定分块给压缩带来的不利影响.针对变换后的直流系数和交流系数的特点,分别应用了差分脉冲调制编码和游程长度编码技术对数据进行编码.经实验分析表明:本算法具有较高的压缩性能,较好的压缩和解压效率和简单实用性.     

基于动态规划算法的矢量数据压缩改进算法

为了使移动设备存储大容量的矢量数据和提高矢量数据的网络传输效率,矢量数据压缩是一项很重要的工作。提出了基于动态规划算法的矢量数据压缩的模型和改进方法,通过一条参考路径构造一条带形成最小误差搜索范围,同时条带宽度可自适应调整。实验结果表明,该方法具有较高的效率,能够得到较小的压缩误差。     

WebGIS系统中矢量数据的压缩与化简方法综述

空间数据的压缩对于空间数据网络传输以及提高整个WebGIS系统的效率来说是一项很重要的工作。该文针对WebGIS系统中矢量数据压缩问题进行了总结与综述。首先分析了矢量数据压缩的重要性,并对矢量数据压缩技术进行了详细的分类,然后重点分析与比较了Douglas-Peucker压缩方法与小波技术压缩方法,最后简单讨论了WebGIS系统中矢量数据的网络传输策略。     

矢量量化压缩算法在高光谱影像上的研究实现

针对高光谱影像光谱维的数据量大、传统影像压缩方法不易于保存光谱内信息的特点,对矢量量化数据压缩方法中码书设计和码字搜索两个关键技术进行详细地研究,提出针对高光谱影像压缩的改进方法,并在此基础上实现了对高光谱影像的矢量量化压缩算法。最后通过对不同波段组合的AVIRIS的高光谱数据的实验,从压缩后的压缩率、速率和失真率等方面进行观察和对比,证明矢量量化压缩算法对高光谱影像具有显著的压缩效果。     

模拟退火粒子群算法在矢量线数据压缩中的应用

首先根据矢量线数据自身的特点与压缩的要求,给出能够评估压缩后数据精度的目标函数,然后提出一种基于模拟退火的离散粒子群优化算法来实现矢量线数据压缩。实验结果表明,该算法较现有算法具有更好的效果。     

基于多实体的矢量数据压缩改进算法

矢量数据压缩在地形环境仿真、制图综合、GIS等研究中具有重要作用,对增加移动设备的存储能力和提高矢量数据的网络传输效率来说是一项很重要的工作。根据动态规划算法理论、Douglas-Peucker算法和矢量数据的特点,提出了基于动态规划算法的矢量数据压缩的模型和改进方法,通过一条参考路径构造一条带形成最小误差搜索范围,同时条带宽度可自适应调整。并将单一实体的优化压缩算法扩展为基于多实体的压缩算法,解决了图层压缩的全局优化问题。实验结果表明,该方法具有较高的效率,能够得到较小的压缩误差。     

基于交替-连续长度码的测试数据编码方法

为了减少测试数据量,提出基于交替-连续长度码的测试数据编码方法。采用变长-变长的编码方式,直接编码测试集中连续-交替的长度码。实验结果表明,该方法的解压结构是一个简单的有限状态机,所需额外硬件开销小,与同类型的编码方法相比,具有更高的测试数据压缩率。     

基于神经网络的数据压缩研究

数据压缩=建立模型 编码,是传统数据压缩的最基本思想。传统的设计思路主要基于减少信息中的冗余着力于编码设计,其压缩比一直在百分之几十左右徘徊,经过传统编码压缩的信息,很难再经类似的方法进一步压缩。为了解决上述的问题可用占用信号空间较少的信息表示占用信号空间较多的信息以实现数据压缩。这就是数据压缩新的设计思路,这样,就突破了传统的只依靠编码减少数据冗余的局限,实现了更高的压缩比。同时,经过这样压缩后的信息可再重复压缩,并有很好的性能。这就是文中所介绍的神经网络与数据压缩结合的基本思想。     

自适应参数的轨迹压缩算法

随着轨迹数据量的急剧增长,数据规模变得越来越庞大、复杂,给数据的存储、传输和分析带来了一系列的难题,迫切需要对移动对象的轨迹数据进行有效地压缩。现有的轨迹数据压缩算法大都是基于固定压缩阈值,来判定轨迹点是否被保留,在算法执行过程中,用户难以确定压缩阈值。针对现有轨迹数据压缩算法压缩阈值难以确定的缺点,本文提出了自适应参数的轨迹压缩算法。该算法根据用户期望达到的压缩效果,按照优先保证压缩比的策略,在保证压缩效率和压缩效果的情况下,帮助用户自动确定压缩阈值,从而避免了用户需要根据自己的经验,进行反复实验来得到理想压缩阈值的过程。实验结果表明,本文提出的算法都具有较高的压缩效率和较好的压缩效果。     

基于HMM的心电数据压缩方法研究

心电数据压缩在远程医疗和动态监测方面具有非常重要的意义。心电信号的各个脉动周期具有很强的相关性。基于隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)的心电数据压缩方法充分利用ECG信号的相关性对源信息进行处理。实验证明,该方法在高数据压缩比的情况下仍然能够很好地恢复原始数据,计算复杂度相对较小。     

Traffic and video quality with adaptive neural compression

Video sequences are major sources of traffic for broadband ISDN networks, and video compression is fundamental to the efficient use of such networks. We present a novel neural method to achieve real-time adaptive compression of video. This tends to maintain a target quality of the decompressed image specified by the user. The method uses a set of compression/decompression neural networks of different levels of compression, as well as a simple motion-detection procedure. We describe the method and present experimental data concerning its performance and traffic characteristics with real video sequences. The impact of this compression method on ATM-cell traffic is also investigated and measurement data are provided.     

Process data compression based on recursive identification of nonuniformly sampled systems

A recursive identification method is proposed to obtain continuous-time state-space models in systems with nonuniformly sampled (NUS) data.Due to the nonuniform sampling feature,the time interval from ...     

一种过程数据有损压缩比的动态控制方法

对于涉及使用压缩偏差[ΔE]的有损压缩算法（如旋转门算法、矩形波串法、后向斜率法）,一般需要长时间的实验才能得到合适的[ΔE]。对于测点较多系统简直是一种灾难。因此,[ΔE]的设置严重限制了压缩算法的实用性和方便性。鉴于此,提出了以压缩比CR（CR=1－压缩后的数据个数/压缩前的数据个数）为导向的动态控制方法。它假定压缩比CR和压缩偏差[ΔE]之间存在线性关系。在给定目标压缩比[CRdest]的条件下,借助于先前一段数据压缩情况,在可调区间[ΔEmin,ΔEmax]上动态地调整[ΔE],使实际[CR→CRdest]。该方法的特点在于使得压缩比可控,同时降低了相关压缩算法参数设置难度。     

远程故障诊断系统通信数据压缩技术研究与验证

根据远程故障诊断的测试数据的网络传输特点,在详细分析和比较了多种数据压缩算法的基础上,针对LZW算法字典列表长度有限、查找时间长等问题,利用加入了动态延伸列表长度、根据压缩比例调整已有的字典内容和哈希函数查找等方法,对LZW算法提出了改进措施;同时,引入MPEG帧间压缩的思想,设计了一种新的"周期性差值压缩方法",将改进的LZW数据压缩算法与"周期性差值压缩方法"相结合,构成了更有效的级联数据压缩方法,有效地提高了数据压缩比率和效率,并且该算法的处理速度能够满足远程故障诊断系统对通信的要求。