Wyner-Ziv视频编码中边信息估计改进算法

首先简要介绍了分布式编码基本原理和一种典型的分布式编码方案——Wyner-Ziv视频编码。然后在Wyner-Ziv视频编码中提出了一种改进边信息估计算法,该算法中运动估计采用加权MAD准则。实验仿真结果表明,采用该文算法得到的运动矢量场更为准确,同时在相同输出码率时PSNR比原始算法平均提高0.7 dB。     

无线传感器网络节点自定位算法研究

节点位置信息是无线传感器网络应用的基础,该文介绍了几种典型的节点自定位算法,并对其进行了分析比较。其中ACT算法是分布式的算法,定位精度最高,但是最大的缺点就是计算发杂性高。该文对传统的ACT算法进行了改进,降低了算法的复杂性,提高了定位的精度。仿真试验表明:改进的ACT算法大幅降低了算法的运算复杂性,对于定位精度也有一定的提高。     

无线传感器网络节点自定位算法研究

节点位置信息是无线传感器网络应用的基础,该文介绍了几种典型的节点自定位算法,并对其进行了分析比较。其中ACT算法是分布式的算法,定位精度最高,但是最大的缺点就是计算发杂性高。该文对传统的ACT算法进行了改进．降低了算法的复杂性,提高了定位的精度。仿真试验表明：改进的ACT算法大幅降低了算法的运算复杂性,对于定位精度也有一定的提高。     

基于相关系数的快速分形图像编码算法的改进

分形图像编码具有快速解码的优点,但需要较长的编码时间。因此,快速编码算法对扩大分形编码的应用领域是十分必要的。最近,作者提出了一种基于相关系数的快速分形编码算法,该算法基于一个未经理论证明的命题（两个等尺寸的子块不能组成匹配对,除非它们的相关系数相对较大）。该文继续讨论基于相关系数的快速分形编码算法,从理论上验证了该算法依据的命题,并改进了这个算法。计算机仿真显示,与基本分形算法比较,改进的相关系数算法能够实现加快编码5倍左右,同时峰值信噪比（PSNR）还有所增加。     

一种整数编码的改进遗传算法

遗传算法作为一种优秀的寻优算法,编码策略是其基础。因二进制编码和实数编码均存在一定的不足,该文提出一种整数编码的最优化遗传算法。为了提高收敛效率和避免算法的早熟收敛,该文采用了截断选择机制和混合杂交、邻近变异等操作算子,并引入邻域搜索技术来提高算法的局部搜索能力。仿真计算表明了该算法具有令人满意的全局最优性能和统计稳定性。     

基于遗传算法的0/1背包问题求解

背包问题是一个典型的NP完全问题。该文给出了背包问题基于0/1规划的数学模型,提出了解决该问题的二重结构编码的混合遗传算法;该算法在传统遗传编码方式的基础上提出了一种改进的编码方式二重结构编码,在约束条件的处理上结合"贪心法",提高了搜索效率。最后的实例仿真,通过大量的数值试验,给出了传统遗传编码与二重结构编码的混合遗传算法计算结果的比较,充分证明了使用二重结构编码的混合遗传算法来求解背包问题的有效性和实用性。     

四叉树理论在分形图像编码中的应用

在分形图像编码领域,四叉树经典理论及各种各样的改进算法越来越多地被运用,不断地提升编码方法的正确性。着重对分形编码理论、经典四叉树算法和Fisher自适应四叉树算法进行研究,并在此基础上提出了一种改进四叉树的编码方法,最后,在VC6.0开发工具中进行了仿真和验证,结果表明该文提出的改进四叉树的编码方法在同类图像压缩和编码中,具有更高的压缩比和更短的压缩时间。     

两种基于对象的嵌入式小波图像编码算法比较分析

为进一步研究现有基于对象的图像压缩技术,介绍两种基于对象的嵌入式小波图像编码算法——基于对象的集合分裂嵌入块（0bject-Based Set Partitioned Embedded bloCK,OB—SPECK）编码算法和基于k—d树的二元集合分裂（Binary Set Splitting with k—d trees,BISK）编码算法,并进行比较分析、结果表明两种算法在集合分裂方案、对透明因数的处理方法及算法复杂度上有不同之处．在Matlab中进行的仿真实验表明,在对任意形状对象进行编码时,BISK编码算法在算法性能和图像压缩质量上较OB—SPECK编码算法更优．     

基于G.729协议的算法优化及仿真实现研究

随着数字通信技术的发展及商业应用需求的增加，数字语音压缩编码问题成为当前研究的热点。该文根据G．729语音压缩协议，采用TMS32OC54x系列芯片进行数字信号处理（DSP）系统设计，提出了一种新的语音处理方法。首先设计了编码解码器仿真流程，并用高级语言对其进行仿真；在此基础上对原协议算法进行优化，提出了舍弃乘积为零的运算优化和粗化搜索优化两种改进算法。仿真实验表明，该方法在基本保持原语音信号前提下，可较大幅度地降低运算量，提高处理速度，具有较大的实践意义。     

改进的SPIHT小波图像压缩编码

针对原SPIHT算法存在扫描的重复且未能充分利用小波系数分布特点,随着压缩比的增加,会引起编码效率的下降等不足,提出一种改进的图像压缩编码算法。改进的图像编码算法低频子带进行DPCM无损编码,高频子带采用优化排序的SPIHT算法。仿真结果表明,改进算法较原算法在重构图像的主观效果和峰值信噪比上都得到了提高。     

基于自组织特征映射神经网络的图像压缩

简要介绍了基于自组织特征映射(SOFM)神经网络的图像压缩的传统算法。通过对传统方法的优缺点分析，提出了一种新的简单的矢量量化压缩方法。新算法采用分类码书设计和残留编码，大大提高了图像的客观指标和主观视觉效果。实验表明此方法明显优于传统的SOFM算法，而且易于硬件实现。     

基于几何思想的快速支持向量机算法

为了快速地进行分类,根据几何思想来训练支持向量机,提出了一种快速而简单的支持向量机训练算法——几何快速算法。由于支持向量机的最优分类面只由支持向量决定,因此只要找出两类样本中所有支持向量,那么最优分类面就可以完全确定。该新的算法根据两类样本的几何分布,先从两类样本的最近点开始;然后通过不断地寻找违反KKT条件的样本点来找出支持向量;最后确定最优分类面。为了验证新算法的有效性,分别利用两个公共数据库,对新算法与SMO算法及DIRECTSVM算法进行了实验对比,实验结果显示,新算法的分类精度虽与其他两个方法相当,但新算法的运算速度明显比其他两个算法快。     

基于Canny理论的多方向角边缘检测算法

传统Canny边缘检测算法通过计算水平方向和垂直方向的梯度来分析当前像素点的梯度强度和方向。该算法由于没有充分利用所有邻域的信息，因此在边缘较为复杂的区域结果会出现较大的偏差。该文提出基于方向滤波器的Canny算法，充分利用各邻域的信息，对图像进行了多方向的分析。实例比较证明，应用了方向滤波器的算法提高了边缘检测和保持的能力，有较强鲁棒性。     

一种基于属性的异常点检测算法

异常数据检测是数据挖掘研究的热点之一。本文在对现有异常点检测算法分析的基础上,提出了一种基于属性的异常点检测算法。简要地介绍了异常检测的现状,对基于属性的异常检测算法进行了详细分析,包括算法设计基础、算法描述、复杂度分析等。并通过与基于距离的异常点检测算法进行实验比较,表明了算法的优越性。     

低关联度的Boosting类集成算法研究

针对Boosting类算法生成的个体网络的迭代方式相关性较高,对某些不稳定学习算法的集成结果并不理想的情况,基于Local Boost算法局部误差调整样本权值的思想,提出了基于距离及其权值挑选邻居样本的方法,并通过局部误差产生训练样本种子,采用Lazy Bagging方法生成针对各样本种子的个体网络训练样本集来训练、生成新的个体网络,UCI数据集上实验结果表明,该算法得到的个体网络相关度较小,集成性能较为稳定.     

色彩量化的模糊粒子群优化技术

把粒子群算法应用到色彩量化中,结合已有的模糊C均值聚类量化方法,提出了一种基于粒子群优化的色彩量化算法。模糊C均值聚类量化算法是一种局部搜索算法,对初始值较为敏感,容易陷入局部极小值而不能得到全局最优解;PSO算法是一种基于群体的具有全局寻优能力的优化方法。将模糊C均值聚类量化算法和PSO算法结合起来,把模糊C均值聚类量化算法的聚类准则函数作为PSO算法中的粒子适应度函数。仿真实验表明,新算法在均方根误差和峰值信噪比评判准则下能够得到最优的量化结果。     

基于覆盖思想的构造型神经网络的增量学习

增量学习是在原有学习成果的基础上,对新信息进行学习,以获取新知识的过程,它要求尽量保持原有的学习成果.文章先简述了基于覆盖的构造型神经网络,然后在此基础上提出了一种快速增量学习算法.该算法在原有网络的分类能力基础上,通过对新样本的快速增量学习,进一步提高网络的分类能力.实验结果表明该算法是有效的.     

马氏模型PSO及其随机过程分析

受遗传算法马氏模型理论分析的启发,提出了一种便于用马氏过程理论分析的微粒群算法。该算法中的个体仅记忆群体在进化过程中有限步内的信息,忘掉以前的信息,以建立算法的马氏过程数学模型。通过函数优化的数值模拟验证了新算法具备优良的寻优能力,同时论证了新算法是齐次马氏过程。     

一种改进的RSA快速算法

本文提出一种新的RSA算法,这种算法是传统二进制算法的改进,即将指数e进行2^k进制化,减少e的序列长度,从而使新算法的迭代计算步数养活,理论分析和实际应用均表明,新算法效率有明显提高。     

基于异时间窗划分的时间序列聚类

针对相同时间窗对时间序列进行子序列划分的缺点，提出一种异时间窗的子序列划分方法。为解决划分得到的子序列长度不同，而使用动态时间弯曲算法进行子序列相似性度量的计算速度慢的问题，给出一种不规则时间序列距离度量算法。对异时间窗的子序列划分方法和不规则时间序列距离度量算法进行了实验，结果证明了二者的优越性。