基于限制性四叉树LOD大规模地形预处理算法

LOD（Level Of Detail,层次细节）技术是解决大规模地形实时渲染的关键技术之一,通过这种技术可以较好地简化场景的复杂度,减少图形显示的失真度,满足一定的实时性要求。传统的算法将四叉树和LOD技术相结合将大规模数字高程模型数据（DEM）进行分块,并对块内数据按照分辨率的大小分层存储。通过对四叉树的研究,在限制性四叉树的基础上引入预处理算法,提高了地形读取速度,增强了实时显示效果。该算法是基于限制性四叉树的一种高效的规则网格划分方法,内存开销少,降低了CPU的负担。实验结果表明该算法提高了地形导入的效率,能实现大规模地形的实时漫游。     

四叉树分形编码算法研究

基于分形理论,提出了邻域四叉树算法,设置门槛值,将定义域块与值域块的误差值与门槛值比较,直到满足误差要求为止,控制图像分割子块的大小。该算法提高了恢复图像质量和压缩比。并用C^ 语言模拟其算法。     

一种基于四叉树的快速聚类算法

以DBSCAN算法为基础,提出一种基于四叉树的快速聚类算法。新算法选择处于核心点的中空球形邻域中的点作为种子点来扩展类,大大减少区域查询的次数,降低I／O开销;使用快速生成的四叉树进行区域查询,在提高查询效率的同时,有效缩短构造空间索引的时间。文中对二维模拟数据和真实数据进行测试,结果表明新算法是有效的。     

基于限制四叉树的网格递进算法

提出基于限制四叉树的不同分辨率网络模型之间的网格递进方法,实现了在模型误差控制下视点相关的多分辨网格的实时正确构网.实验证明,该方法对于实时控制大规模地形模型的细节层次,增强大规模地形模型的绘制效率是非常有效的.     

线性四叉树的一种改进最优构造算法

本文讨论了线性四叉树的一种新的构造算法。该算法是在文献[3]的最优四叉树构造算法基础上,进一步减少了构造过程中需插入的结点数及辅助存储空间。它借助于一种新的图象数据结构——数字搜索树作为中间输出结构,因而具有更高的效率。     

基于四叉树和进化算法的分形图像压缩

分形压缩的解码图像质量取决于子块的大小，四叉树算法能够使图像中自相似性较好的区域所分割的子块较大，而使图像中的细致部分所分割的子块较小，这样就保证了解压缩后图像的质量。利用进化算法随机搜索与子块匹配最优的父块，比穷举法所使用的搜索时间更少。本文综合运用四叉树和进化算法有效地提高了分形的解码后图像质量和图像编码速度。实验结果表明，该算法的提出是成功的。     

基于动态LOD四叉树算法的地形三维可视化

LOD模型是在虚拟现实技术中经常被采用的一种加快图形生成速度的主要方法。所谓的LOD建模,其实质就是采用一定的算法思想将原有的网格地形数据进行重组,得到一种更加便于实时绘制使用的数据结构。在利用四叉树方法进行LOD建模的过程中,其关键就在于怎样对原有的网格数据进行四叉树分层。LOD地形渲染过程中当相邻的节点或块之间分辨率不一致时会出现裂缝现象,结合动态LOD四叉树算法利用节点分割和渲染的规律,采用一种新的裂缝消除方法。     

基于小波树和四叉树的图像分形编码算法研究

图像经过多级小波分解后,各级小波子带具有明显的相似性,可利用小波变换和分形编码的优势进行图像压缩编码.对最低分辨率子带进行失真较小的均匀量化编码.对高分辨率子带,将水平、垂直和对角3个方向的小波子带结合起来考虑,形成小波树结构,设定一个阈值,小波树所有系数小于等于阈值则直接置零;大于阈值的小波树采用四叉树算法进行分形编码,如果误差小于等于阈值,则记录分形编码参数,否则进行四叉树分裂.对算法进行了Matlab仿真,结果表明,在保证一定解码图像质量的情况下,运算速度有较大提高.     

基于HASH-TCAM算法的高速模式匹配研究*

针对基于硬件的模式匹配算法处理长模式串时吞吐率不高的问题,提出了基于将哈希压缩与TCAM查表相结合的算法——HASH-TCAM算法。通过哈希算法将待匹配的关键字预处理,减少其长度,解决了40 Gbps线速下的长模式串匹配问题,并通过40 Gbps测试仪验证了该算法的可行性。分析表明,该算法在查询的固定关键字长度为72 Byte,模式集数目为5000,哈希压缩后地址的编码宽度为46 bit时,模式识别模块以牺牲冲突的代价实现了51.2 Gbps的吞吐率,可以满足40 Gbps链路中DPI算法的逐包线速的需求     

数据结构中二叉树的生成及遍历非递归算法浅析

本文主要介绍数据结构中二叉树的生成,以及二叉树的先序、中序和后序的非递归算法。     

基于FPGA的AES加密算法的高速实现

介绍AES算法的原理以及基于FPGA的高速实现.结合算法和FPGA的特点,采用查表法优化处理了字节代换运算、列混合运算.同时,为了提高系统工作速度,在设计中应用了内外结合的流水线技术,并应用Altera公司的开发工具及芯片进行实际开发.     

基于随机子空间的扩展隔离林算法

针对扩展隔离林(EIF)算法时间开销过大的问题,提出了一种基于随机子空间的扩展隔离林(RS-EIF)算法.首先,在原数据空间确定多个随机子空间;然后,在不同的随机子空间中通过计算每个节点的截距向量与斜率来构建扩展孤立树,并将多棵扩展孤立树集成为子空间扩展隔离林;最后,通过计算数据点在扩展隔离林中的平均遍历深度来确定数据...     

基于粗糙集的决策树算法在体检系统中的研究

基于粗糙集的理论全面考虑了分离属性每个划分对整个分类的贡献程度,把这些贡献度进行汇总,避免局部最佳效应。在此基础上结合变精度模型,用变精度近似精度来代替近似精度,提出了一种新的变精度分支汇总粗糙度的概念,把变精度分支汇总粗糙度作为属性选择标准构造决策树。既提高了属性选择的准确度又有效克服噪声数据的影响,使生成的决策树灵活泛化能力更强。将算法应用于武汉市康龙逸君健康体检中心的信息管理系统,经实际数据验证,该算法生成的决策树复杂度低,分类效果好。     

干扰约束下的认知无线电传输链路自适应算法

针对干扰约束下的认知无线电传输链路自适应算法开展研究,基于OFDM的认知用户与主用户共存,认知用户在保证对主用户干扰容限的前提下执行子载波与功率分配,以树形分支贪婪算法为基础,引入功率余量因子和干扰余量因子并通过比较余量因子相对大小来选择子载波,通过减小分支数以降低算法复杂度.仿真结果表明,改进的树形分支贪婪算法获得的...     

基于Karatsuba算法低复杂度伽罗华域乘法器设计

提出了一种基于Karatsuba-extended算法的乘法器设计方案,能够更有效地降低[GF(2m)]乘法器的设计复杂度。根据提出的性能参数P,该方案可以设计出最高效的[GF(2m)]乘法器。在m等于2 048的情况下,用该方案设计的乘法器的P约是普通乘法器的3倍。因此,根据实际的不同情况,对于特定m值,该方案通过选择合适的参数r和i,能够设计出最高效的[GF(2m)]乘法器。     

基于多层混合结构的IPv6路由表查找算法

针对现有的大多IPv6路由表查找算法采用各种优化手段提高查找性能,却使得路由更新需要重构整个路由表的问题,提出基于多层混合结构的IPv6路由表查找算法。该算法在第一层借鉴最优查找树的优点,把前缀1~16位的不同取值按其在路由表中出现的概率降序存储在线性表中,在第二、三层把前缀的17~32位和33~48位分别用二叉平衡树组织,在第四层把49~64位使用线性表组织。实验结果表明,该算法查找速度快,占用内存少,动态增量更新速度快。     

Gout-ITS系统的深度优先语义遍历算法

该文分析了痛风临床诊治智能教学系统（Intelligent Tutoring System for the Instruction of Gout Clinical Diagnosis and Treatment，以下简称Gout-ITS系统）自动生成病例所需的领域知识及其特点，提出了语义树知识表示法和深度优先语义遍历算法。该算法可以有效地生成既符合学生的学习难度要求、又符合病理逻辑的、多样化不重复的病例。最后，将该算法与人工智能中的深度优先搜索算法进行了比较，阐述了其中的不同之处。     

树状结构组织的属性优先的概念格渐进式算法

通过对概念格渐进式构造过程的分析,采用树结构对概念格节点进行组织,研究了利用这种树状组织的渐进式生成属性优先的概念格的构造算法。并结合实例说明了概念格的树结构组织在属性优先的渐进式生成概念格时,能有效地缩小产生子格节点的搜索范围和新增格节点的父节点和子节点的搜索范围,从而能快速生成概念格。