LZW算法在存储测试系统中的硬件实现

数据量不断增加与有限存储能力的矛盾的激化,使如何在保持系统微体积前提下实现大量数据的完整记录,成为存储测试系统设计的关键问题。针对这一问题,采用了LZW实时压缩技术,在DSP处理器上进行实时数据压缩,有效消减了部分数据冗余。通过将高8位和低8位数据分别压缩,及利用数字滤波减少干扰,提高了压缩的效果。此方案还具有可将多个系统模块在DSP单芯片实现的优点,满足了系统微型化要求。经实验和试验,该方法可有效减少数据存储量,提高系统存储空间利用率。     

基于区域协作的Cache压缩

为提高Cache的有效容量,进行了Cache压缩研究,并提出了一种区域协作压缩(RCC)方法,以提升最后一级缓存的压缩率。与传统的Cache压缩算法不同,RCC方法利用了缓存区域的压缩局部性,使用缓存区域中第一个缓存块的字典信息来协作压缩缓存区域中的其他各个缓存块,而不需要对缓存区域进行整体压缩。RCC有效发掘了缓存区域内缓存块之间的数据冗余,实现了接近以缓存区域为压缩粒度的字典压缩的压缩率,然而压缩、解压缩延时却仍然和压缩单个缓存块时相当。实验结果表明,与单缓存块压缩算法C-PACK相比,RCC方法的压缩率平均提升了12.34%,系统的性能提升了5%。与2倍容量的非压缩Cache相比,有效容量提升了27%,系统性能提升了8.6%,而面积却减少了63.1%。     

阈值改进整数小波与LZW算法相结合的水声数据压缩方法

提出一种阈值改进整数小波与基于字典编码的LZW(Lempel-Ziv-Welch)算法相结合的数据压缩方法,该方法旨在减少水声数据传输量的同时尽可能地达到高保真。数据压缩过程中,先对水声数据进行整数小波变换,再对变换后的高频系数采用改进的小波阈值算法和阈值函数进行处理,提高了数据压缩倍数和信噪比,降低了误差。最后通过LZW将处理后的系数进行编码输出,进一步提升压缩效果。文中给出了相应的数据压缩算法流程。实际舰船辐射噪声数据的压缩处理结果表明,该方法能有效提高信号信噪比、减少信号失真并能获得更大的压缩倍数。     

基于改进判别字典学习的故障诊断方法

近年来,基于稀疏表示的分类技术在模式识别中取得一定的成功。该框架中,字典的学习和分类器的训练通常是两个独立的模块,降低了方法的识别精度。针对以上问题,提出了一种特征提取和模式识别相融合的改进判别字典学习模型,将重构误差项、稀疏编码判别项及分类误差项进行了整合,并用K奇异值分解算法对目标函数进行优化,实现了字典和分类器的同步学习。该方法先对原始信号进行经验模态分解,并从分解的本征模态函数中提取时、频特征,形成故障样本;然后将训练样本输入改进模型用K奇异值分解优化;最后用习得字典及分类器权重对测试样本进行识别。实验结果表明：该算法不但适用于小样本故障问题,而且鲁棒性和分类性能都明显高于其它算法。         

基于字典统计耦合归一化多重距离的图像检索算法

目的针对当前彩色图像检索技术容易受到色彩的干扰,使其鲁棒性不强等不足,提出一种字典统计耦合归一化多重距离的彩色图像检索算法。方法首先将图像量化并转换成一维信号,然后引入字典统计,将一维信号进行字典编码,并计算编码后的图像多样值,在归一化字典距离的基础上嵌入字典编码图像的多样值,从而定义归一化多重距离(NMD)的相似度量准则,利用NMD对查询图像与数据库图像的多样值进行比较与识别,搜索出与查询图像具有相同特征的最相似图像,完成目标检索。结果在COREL数据库的实验结果表明,相对于当前常用的检索技术,该检索算法具有更高的查准率和查全率,可对彩色图像完成精确检索,有效减低了色彩对检索性能的干扰。结论文中算法具有较好的检索精度,能够较好地用于医疗、商标等领域的目标检索。     

基于字典树的基数排序算法

排序和查找是数据处理中最常用的运算之一,比较排序算法中时间复杂度最小的是快速排序,接近O(nlog2n)。基数排序是非比较排序算法中的一种,设待排序列为n个记录,d个关键码,关键码的取值范围为radix,则进行链式基数排序的时间复杂度为O(d(n+radix))。字典树是常用于字符串排序的算法,时间复杂度为O(n),排序速度快而且便于查找。结合两种算法的优点,提出一种更高效且合理的算法。     

基于判别字典在线学习的视觉跟踪

提出了一种基于判别字典在线学习的跟踪算法,通过将字典项与标签信息相结合,分类的字典既具有重构性,又具有鉴别性。为了增强模型判别能力,将分类器嵌入到目标表示模型中,依据重构误差和判别分类得分最终确定候选目标。字典学习阶段采用在线字典学习算法同时对字典和分类器进行更新,使模型能够适应目标外观和背景环境的动态变化。实验结果表明,该方法在大量遮挡、快速运动、强光和姿态变化的大部分测试中达到了比较满意的效果。     

改进的基于压缩感知的鲁棒性水印算法

目的 为了提高水印算法的抗攻击能力,提出一种改进的基于压缩感知的鲁棒性水印算法。方法 为了确保嵌入的水印信息在载体中分布均匀,对彩色载体图像的R, G, B分量进行N×N不重复分块后得到Rij, Gij, Bij,按照下标值不同的原则,随机选择3个颜色分块构成嵌入块;为了提高水印的鲁棒性和检测的成功率,对水印信息采用循环嵌入的方式;详细论述水印的嵌入和提取流程,并通过仿真与其他3种算法进行实验结果对比。结果 水印提取不需要原始图像的参与,具有盲检测性,水印的循环嵌入策略极大地提高了水印鲁棒性和水印检测成功率。仿真实验结果表明,重建的水印图像具有较小的失真度,算法能够很好地抵抗一系列的几何攻击。结论 算法具有较好的鲁棒性和不可感知性,实现较简单,在版权保护及信息安全领域具有一定的参考价值。     

一种基于动态字典学习的SAR图像目标识别算法

本文提出了一种应用于SAR图像目标识别的动态字典学习算法,该算法通过在字典学习过程中自动删除和增加字典条目来调整字典表示性能与尺寸.删除操作是在删除代价的约束下针对相关度高或利用率低的字典条目进行,而增加操作是在增加代价的约束下针对信号表示的残留误差的主分量进行,通过交替执行删除和增加操作来不断优化字典,使其表示能力达到最佳.在MSTAR数据集上的实验验证了算法性能,并给出了相应的参数调整建议.从实验结果和分析可看出,该算法具有识别率高、算法稳定等特点.     

一种改进的实时压缩跟踪算法

压缩跟踪算法作为一种新的算法,具有简单、高效、实时的优点,但该算法依然存在缺陷。首先,在复杂背景或有遮挡等情况下,容易较快的引进误差;其次,跟踪窗口保持不变,使得不能正确跟踪目标位置且不能准确更新正负样本;最后,搜索样本数目大,导致跟踪速度不理想。针对这些问题,利用前后帧跟踪点的直方图对比来判断遮挡的发生,并自适应的改变更新系数;采用在原算法最优匹配点周围小范围多尺度搜索更优位置的方法,来适应目标尺寸的变化;引入粗精跟踪策略,在不同阶段使用不同数量的子特征集进行匹配,以筛选样本、减少计算量。这些改进避免了算法缺陷导致的跟踪失败,提高了跟踪效率。实验证明,改进后的算法比原算法具有更好的鲁棒性且跟踪速度更快。     

基于改进零树小波的红外图像盲水印算法

提出了一种小波域自适应盲水印算法,采用（7,4）汉明码技术进行纠错编码。基于整数小波变换,在中高频区采用不重复零树小波编码,自适应的量化小波系数,将水印嵌入到重要系数上。水印提取过程不需要原始图像的参与。实验结果表明,算法自适应性强,实现速度快,具有较好的不可见性,对常见的JPEG压缩、滤波、加噪、剪切等攻击具有较强的鲁棒性。     

基于时空约束压缩感知的地震数据重建

在实际勘探中,由于环境、设备或人为因素的影响,采集的地震数据中有很多丢失的数据,严重影响了数据的解释工作。针对这一问题,根据地震数据的时空相关性,提出了一种基于时空约束压缩感知的地震数据重建方法。该方法使用内核奇异值分解(KSVD)字典学习算法训练超完备字典作为稀疏变换基,进而利用改进的稀疏自适应匹配追踪算法(SAMP)完成重建。通过初始稀疏性估计和变步长策略,减少了SAMP中收敛所需的迭代次数。利用真实的地震数据和微电阻率成像数据进行实验,将所提出的方法与压缩感知重建算法进行了比较,不仅提高了重建数据的准确性,而且缩短了执行时间。     

基于信息描述字典的数据处理

信息描述字典是参数信息的描述表集,通过提炼参数的共性和特征使参数处理统一化,使得程序处理与数据格式相对独立,减少程序对数据的依赖。     

缓冲材料动态压缩试验的虚拟仪器设计

基于虚拟仪器思想．用VC 开发出了材料缓冲特性测试虚拟仪器系统。系统使用搜索技术，能可靠采集显示瞬时冲击信号；使用多种数字滤波技术能有效去除信号中的噪声，采取多种曲线拟合技术以得到各种描述材料缓冲特性的曲线。并以各种方式显示之。采用曲线位图转换存储技术抓取曲线图形。以拷贝到文本文件中；能自动按要求模板生成实验报告；采用文件自动管理技术管理数据文件．提高了它的可操作性。     

数据采集的自适应采样策略研究

本文介绍自适应采样策略的实现方案,提出了数据压缩来解决采样频率与有限存储容量之间的矛盾,并提出LZW算法是综合性能较好的一种数据压缩算法.     

漏磁探伤中数据压缩方法的研究

漏磁检测技术是铁磁性油气管道在线缺陷检测的有效手段。由于检测数据量大,数据压缩是必不可少的,本文介绍了基于差分的嵌入式零树编码算法,算法首先对检测到的数据进行一阶差分处理,再对差分处理后的数据进行嵌入式零树编码,使得检测相关数据的基础上可以达到10：1以上的压缩比。     

基于字典算法的OCT图像散斑稀疏降噪

光学相干层析扫描(OCT)作为一种新型无创高分辨率扫描方式,在临床上得到广泛应用,但是OCT图像本身存在严重的散斑噪声,这大大影响了疾病的诊断。本文针对OCT图像中的乘性散斑噪声,改进了两种原始字典降噪算法。该算法首先对OCT图像进行对数变换,采用正交匹配追踪算法进行稀疏编码,以及K奇异值分解学习算法进行自适应字典的更新,最后通过加权平均以及指数变换回到空域。实验结果表明,本文改进的两种字典算法能有效降低OCT图像中的散斑噪声,获得良好的视觉效果。并通过均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)以及边缘保持指数(EPI)四个指标评价降噪效果,与两种原始字典降噪算法和传统滤波算法相比,两种改进字典算法降噪效果优于其他算法,其中自适应字典算法表现更好。     

现代制造环境下基于作业字典的成本决策研究

作业成本法(ABC)作为一种新的成本核算方法，顺应了现代制造环境对成本核算的要求，目前国内研究还处于理论阶段，没有开发出完整成熟实用的ABC成本核算软件，并且很少有企业真正地实施作业成本法。本文主要介绍了一种新型实用的ABC成本核算软件的设计及作业字典的生成，并在作业字典的基础上进行成本决策的方法。     

三维网格单一位率压缩技术研究

三维网格压缩技术在三维图形处理和网络传输中有着重要的作用,其中的单一位率压缩技术将网格的几何信息和拓扑连接信息分开独立压缩。根据网格信息的特点,将该类算法分为连接信息驱动的编码压缩算法和几何信息驱动的编码压缩算法。对两类算法进行了综述性研究,总结和对比了其中主要算法的思想及实现过程,分析了它们的适用环境和优缺点。最后论述了单一位率压缩算法的发展趋势。     

音频信号的压缩编码

一、引言 在新世纪中,音频数字化将是音响产品不可逆转的发展方向。音频数字化的关键是深人研究压缩编码的算法,进一步探索音频信号的可压缩潜力。ＣＤ仍然会是音响的主流产品。 ９０年代以来,在达到ＣＤ音质的基础上,致力于压缩音频信号的数据量,以节约存储器的容量并降低信号传输的比特流。在数字音响产品中,ＭＤ采用了自适应数字压缩编码（ＡＴＲＡＣ）,ＤＣＣ采用了精密自适应子带编码（ＰＡＳＣ）,ＭＰ３和ＶＣＤ采用运动图像压缩编码标准（ＭＰＥＧ－１）,而ＤＶＤ则采用ＭＰＥＧ－２。音频信号的压缩比达到了（４～１２）。…