HLZ：一种采用混合字典的自适应无损编码算法

研究了在数据无损压缩领域影响深远的两种压缩算法：LZ78及LZ77．LZ78算法具有较好的全局性,而LZ77算法具有较好的局部自适应性,与LZ78形成互补特性．提出了一种改进混合字典压缩算法HLZ(hybridLZ)．HLZ是基于LZ78和LZ77的一种混合算法,利用了LZ78和LZ77的互补特性．在用HLZ算法进行正文编码时,发现已经到达字典中提供的词汇终点并不立刻进行编码,而是与滑动窗口相比较,若当前字符串在滑动窗口中的匹配长度尚不及它在字典中的匹配串的长度,则采用LZ78输出,否则用LZ77编码输出．在还原输出编码时,HLZ算法建立了一个链结构,将字典中具有相同首字母的词条链接起来,大大减少了搜索字典中对应最长匹配串的时间．实验结果表明,HLZ算法具有与LZ78和LZ77相似的计算复杂度和存储复杂度,但具有更好的全局与局部自适应性、更高的压缩效率．     

LZ77信源编码与纠错编码的有效结合

LZ77编码是一种高效信源编码方法,它已被广泛地应用于各种无损压缩算法中。通常,压缩数据必须用纠错编码进行保护,因为压缩数据中的误码对解压缩后的数据的危害很大。针对LZ77压缩数据的特性,提出了分别对压缩数据的三个参数-匹配位置、匹配长度和未匹配字符进行高效纠错编码的方法。     

对LZ77压缩数据的不均一纠错编码

提出一种对目前广泛使用的LZ77压缩数据进行高效误码保护的编码方法。分析了误码对LZ77压缩数据的影响，提出了对压缩数据的三个参数－匹配位置、匹配长度和未匹配字符进行不均一误码保护编码（Unequal Error Protection coding）。由于匹配长度中的误码对解压缩后的数据的危害比其余两个参数要很严重得多，且匹配长度中的误码出现得越早对解压缩后的数据的危害越大，而在其余两个参数中，误码的位置与解压缩后数据中的错误多少无关，所以，在整体上对匹配长度的保护强于对另外两个参数的保护，且对匹配长度的前面部份的纠错能力比对其后面部份更强一些；而对其余两个参数则用均一纠错编码保护。计算机模拟结果显示，所提出的编码方法在引入较少的监督位的情况下，比传统的纠错编码方法对解压缩后的数据的保护能力更强。     

基于LZ复杂度的脉搏传播时间变异性分析

针对传统脉搏传播时间获取不够准确的缺陷,建立了一种基于信号生理意义的心 桡脉搏传播时间(h-rPTT)获取方法,准确获取到h-rPTT序列.同时对LZ复杂度算法中的二值化方法进行了改进,提出一种基于移动窗口均值的二值化方法.依据LZ复杂度算法中二值化方法的不同,定义了3种复杂度D1、D2、D3,利用D1、D2、D3对30例正常组和高血压组受测者进行了对比分析,结果表明基于移动窗口均值的LZ复杂度D3对正常组和高血压组的区分度最好.     

一种基于算术编码的文本数据压缩算法

提出了一种基于算术编码的文本数据压缩算法,将扫描产生的偏移量、匹配数据长度等全局优化问题转化为局部优化问题,并从Glomb编码思路出发,推导出一种参数选择算法;对LZ77算法进行修正,提出一种预测编码方法,获得预测参数。对预测参数、偏移量、数据匹配长度、保留文本数据使用MQ算术编码器进行编码,针对不同类型数据,设计出不同的编码算法和相应的上下文算法。对算法进行仿真,并与Winzip、WinRar压缩效率进行比较,结果表明对纯文本数据、Word文档数据、C语言程序代码,图像数据等,该压缩算法优于Winzip;在纯文本数据、Word文档数据、C语言程序代码压缩方面与WinRar相当或者略好,但在图像压缩方面的性能与WinRar相比略有不足。     

自适应最大行程长度编码压缩算法研究

基于行程长度编码压缩算法在选取不同的最大行程长度时获取的压缩比不同的特点,提出一种自适应最大行程长度编码压缩算法,并基于自适应最大行程长度编码提出一种有损自适应最大行程长度编码压缩算法。试验证明该算法所获得的压缩比高于传统行程长度编码算法所获压缩比。     

基于稀疏表示的人脸图像压缩方法

基于稀疏表示的人脸图像压缩算法首先对人脸图像进行分块,其次利用K-SVD字典学习算法,训练一个图像的冗余字典,最后用OMP算法对其进行稀疏编码,得到压缩的图像.由于OMP算法复杂度较高,为了降低复杂度,提高算法效率,提出了一种基于稀疏表示理论的新的人脸压缩算法.该算法在稀疏编码阶段,用基于块坐标松弛(Block Coordinate Relation)字典学习算法对人脸图像进行稀疏编码,最后用重构算法对压缩数据进行重构.通过实验仿真,与JPEG压缩方法及OMP算法比较,所提方法在同等压缩比下,重构的图像质量有所提高.     

最佳滑动窗口编码法及其在快速模幂乘中的应用

大数模幂乘是实现RSA、E1Gamal、DSA等公钥算法的基本运算,其运算速度对这些算法的实现起着重要的作用.首先对基于滑动窗口的模乘算法作了部分改进大大减少了空间复杂度;给出了最佳窗口长度的计算方法.然后将改进后的算法推广到模幂运算.通过分析得知,当RSA的加密指数e的长度为512位时,该算法平均只需要做616次大数模乘便可实现A×BemodN运算.最后用滑动窗口法与二进制法、加法链法、Yacobi法等其他模幂乘算法进行了比较,并指出滑动窗口法和Yacobi法是目前最好的模幂乘算法.     

一种冗余字典下的信号稀疏分解新方法

针对目前冗余字典下信号稀疏分解常用算法计算复杂度高的问题,提出一种分组匹配追踪算法．该算法首先利用多组正交基构造冗余字典,然后采用迭代式分组匹配追踪,每次迭代从字典中选出一组和原始信号或残余最匹配的正交基,采用正交分解快速算法进行正交分解得到少量重要系数,多次迭代后逐渐稀疏逼近原始信号．实验结果表明,基于小波正交基级联冗余字典进行信号稀疏分解时,在同等稀疏条件下,与匹配追踪(MP)算法相比,该算法的计算速度提高了大约30倍,而且可避免过匹配现象．     

改进的Sunday模式匹配算法的设计与实现

针对Sunday模式匹配算法低效率问题,研究了它的改进算法I—Sunday算法．依据模式匹配算法的跳跃思想,I—Sunday算法在遇到坏字符时,不但考虑当前匹配窗口的下一位字符,而且也考虑了下一位字符之后长度为模式串长度的那个字符,这就跳跃了更大的距离．另外,匹配时采用双向并行方式进行匹配．为了验证I—Sunday算法的性能,在同等条件下,在匹配次数和比较的字符个数两方面对I—Sunday算法进行实验．实验结果表明,由于I—Sunday算法能够跳过大量的坏字符,大大地减少匹配次数和字符的比较,从而缩短匹配时间,有效地提高模式匹配速度．     

LZ50钢列车车轴表面开裂机理研究

采用光学金相、X射线能谱仪、扫描电子显微镜等手段对出现开裂的LZ50钢列车车轴整体及裂纹部位进行系统分析,发现轴表面裂纹源处存在许多腐蚀坑,坑内腐蚀产物含有Cl和O元素,坑底存在较多沿轴周向分布的微裂纹。结果表明,较强的腐蚀性物质使轴颈卸荷槽部位轴表面形成较深腐蚀坑,使该区域极易产生应力集中,从而引起车轴表面开裂。     

基于数据分析的DEFLATE算法特征研究

DEFLATE压缩算法作为计算机领域中使用最广泛的开源压缩算法,大量网络协议和应用程序使用该算法对数据进行压缩处理.在当前大数据时代,无论对数据压缩算法进行适应性改进,还是为网络流量识别中的压缩流量识别提供依据,都需要对数据压缩算法特征进行分析研究.采用数据分析方法,根据DEFLATE算法流程特点,对算法进行模块分割,...