基于Memetic优化的智能DNA序列数据压缩算法

提出近似重复矢量(Approximate Repeat Vector,ARV)模型用于DNA序列冗余片段的描述.通过将数据生物信息学特征引入压缩预处理,并使用ARV矢量构造编码码本,提出了非对称DNA序列压缩算法BioLZMA-2.算法引入基于粒子群优化的Memetic改进方法CLIPSO-MA用于压缩码本的智能优化设计,有效提升了编码性能.在标准测试序列上的实验结果表明,BioLZMA-2可获得比现有DNA序列数据压缩方法更高的压缩率.     

基于生物信息学特征的DNA序列数据压缩算法

本文通过将生物学特征和生物学含义引入DNA序列数据的压缩处理中,提出了基于生物信息学特征的BioLZMA压缩算法.在BioLZMA算法中,DNA序列根据组成部分生物学含义的不同切分重组为四个集合:编码序列CDS集合、内含子序列集合、RNA序列集合以及剩余序列的集合.根据各集合中序列的具体生物学特征分别使用针对性的压缩策略进行预处理,并通过LZMA算法进行压缩编码.实验结果表明,BioLZMA算法在基准测试序列上的压缩性能优于原有的DNA序列压缩方法.特别是对于生物信息学特征清晰的长序列,算法能够在较短的时间内获得较高的压缩率.     

基于Memetic算法的DNA序列数据压缩方法

该文提出一种基于CPMA(Collaborative Particle swarm optimization-based Memetic Algorithm) 算法的DNA序列数据压缩方法,CPMA分别采用综合学习粒子群优化(Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization, CLPSO)算法和动态调整的混沌搜索算子(Dynamic Adjustive Chaotic Search Operator, DACSO)进行全局搜索和局部搜索。该文采用CPMA寻找全局最优的基于扩展操作的近似重复矢量(Extended Approximate Repeat Vector, EARV)码书,并用此码书压缩DNA序列数据。实验结果表明,CPMA比其它优化算法有很大的改善,对文中采用的大部分测试函数,其解都非常接近全局最优点;对于DNA基准测序序列,与文中所列的经典DNA序列压缩算法相比,基于CPMA算法的压缩性能得到了显著提升。     

文本类型气象雷达原始回波数据的无损压缩

本文对气象雷达原始回波文本类型数据进行无损压缩算法研究,根据文本类型数据的特点,设计了位图压缩 半字节压缩 双Huffman压缩的混合压缩算法。采用设计的混合压缩算法对实测数据在C环境下进行压缩和解压实验,结果表明:混合压缩算法的压缩性能优于通用压缩软件WinRar、WinZip的压缩性能。     

基于码书索引变换的高通量DNA序列数据压缩算法

提出一种高通量DNA序列数据的压缩算法。该算法先采用码书索引变换模型,将传统码书索引值的表示方法变换成由四个标准碱基字符替代的四进制数值方式,并采用一种界定替换串与非替换串的简明编码方法,接着通过信息熵的大小来决定是否进行块排序压缩变换（BWT ）,最后进行前移编码变换和Huffman熵编码。在多种测序数据集上的实验结果表明,CITD在大多数情况下可以获得比本文所对比的高通量DNA专用压缩方法更优的压缩性能。     

社区矫正通信系统中XML数据流的压缩优化

传统的XML压缩算法对XMPP通信中产生的XML数据压缩虽然能达到很高的压缩率,但是还有改进的余地,文中利用XMPP通信中产生的XML数据特点、社区矫正通信应用场景时产生和使用的数据具有相似性的特点对已有算法进行了优化;另外,还对传统压缩算法大多是针对英文,未考虑中文的特点做了相应的改善,使其更好地压缩中文信息。结果表明,改进后的压缩算法相比传统压缩算法,在社区矫正通信系统中压缩率更高。     

电视侦察图像的数据压缩编译码

文中分析了电视侦察图像的数据特点,介绍了MPEG—2压缩算法在电视侦察图像数据压缩中的应用。     

基于APEX20KE系列FPGA的超长M序列限幅脉冲压缩实现

首先介绍了高占空比、长M序列搜索雷达信号处理中超长M序列脉冲限幅压缩的实现及其特点以及APEX20KE系列FPGA的特点，指出实现超长M序列实时脉冲压缩的困难，在此基础上介绍一种以ALTERA的APEX20KE系列FPGA为处理器的超长M序列实时脉冲压缩算法的实现。     

霍夫曼算法在数字示波器中的应用

针对于数字存储示波器中要存储的波形数据或设置数据比较大，并且用户多用来存储周期波形这一特点，提出了本来用于文件压缩算法的霍夫曼压缩算法，将其改进为应用于数据流压缩。首先描述了用于霍夫曼算法的压缩和解压缩基本原理，并对压缩算法重点讨论，给出了详细的过程，解压过程比较简单，只筒略描述。并对传统的只能对字符进行压缩的霍夫曼算法进行了改进，使之可以完成对数据流压缩。     

关于DNA分子计算机的研究

DNA分子计算机是一种生物化学计算机,具有高度并行性、大容量、低能耗的特点。目前关于DNA分子计算机的研究主要是抽象的计算模型和原理性的试验。介绍了DNA分子的组成、置换DNA分子链中部分碱基序列的生物置换操作方法和DNA图灵机的结构,提出了DNA逻辑运算器,并应用活性DNA分子完成逻辑运算。     

Ad Hoc按需路由中的路径缩减动态模型

在分析路径缩减算法原理和特点的基础上,提出了路径缩减技术的动态分析模型,该模型充分考虑了Ad Hoc网络的移动性、扩展性,能较为全面和有效地分析和评估各路径缩减算法.在此模型的基础上,提出缩减事件发生概率的计算方法以及与各类网络参数的定量关系.以SHORT和PCA算法为例的仿真结果证明了该模型的正确性和有效性.     

雷达数据有损压缩综述

雷达信号的数据量非常庞大,如果不压缩进行存储或传输,会占用很大资源。文中介绍了雷达信号的特点,对常用的雷达数据压缩方法进行了分类,给出了评价指标。介绍了雷达有损压缩中较为典型的游程、单触发单元、离散余弦变换、小波分析等压缩算法,阐述了各算法的流程和关键技术,并结合评价指标进行了比较,提出了建议的压缩方法。文中将压缩流程扩展为去噪声和压缩2个部分,充分肯定了去噪在雷达数据压缩中的作用,得出了一些有意义的结论。     

A no-reference perceptual image quality assessment database for learned image codecs

The drastic growth of research in image compression, especially deep learning-based image compression techniques, poses new challenges to objective image quality assessment (IQA). Typical artifacts encountered in the emerging image codecs are significantly different from that produced by traditional block-based codecs, leading to inapplicability of the existing objective IQA algorithms. Towards advancing the development of objective IQA algorithms for recent compression artifacts, we built a learning-based compressed image quality assessment (LCIQA) database involving traditional block-based image codecs, hybrid neural network based image codecs, convolutional neural network based and generative adversarial network (GAN) based end-to-end optimized image coding approaches. Our study confirms the statistical difference and human perception difference between reconstructions of learned compression and traditional block-based compression. We propose a two-step deep learning model for learning-based compressed image quality assessment. Extensive experiments on LCIQA database demonstrate that our proposed model performs better than other counterparts on learning-based compressed images, especially on GAN compressed images, and achieves competitive performance to the state-of-the-art IQA metrics on traditional compressed images.     

雷达视频压缩方法研究

针对工程应用中雷达视频数据量大、难于实时传输的问题,分析了雷达视频数据的信息冗余和信号相关等特点,用3种雷达视频数据压缩算法对实际采集的某型雷达视频数据进行压缩、解压缩仿真并作了比较。结果表明：小波变换、游程编码和霍夫曼编码具有较高的压缩比和较好的信号恢复质量,具有一定的实用价值。     

Texture-based image indexing in the process of lossless data compression

The authors describe a new approach for content-based image indexing and retrieval by extracting texture features from the process of image compression via JPEG-LS. Since the compression technique adopted incorporates local edge detection to formulate predictive values for pixels being encoded, the texture features extracted by the proposed algorithms are also capable of describing image content in terms of edges and shapes of local objects without adding any significant complexity to the original JPEG-LS. While lossless data compression helps in saving storage space automatically for image databases, the extensive experiments also show that this type of feature extraction produces better retrieval results in comparison with existing similar indexing techniques which are carried out without data compression.     

合成孔径雷达数据压缩算法性能分析

随着合成孔径雷达(SAR)向高分辨率、宽测绘带和多模式方向发展,星载SAR系统存在高数据率下传和处理的问题.原始数据压缩成为减小数据率的重要手段.文中在详细分析SAR原始数据压缩算法性能的影响因素的基础上,从工程应用的角度结合高分辨率SAR实际数据.从原始数据域和图像域等方面对目前存在的BAQ、AP和WT-AP等6种SAR原始数据压缩算法的性能做了深入的比较分析,为星载合成孔径雷达系统设计提供有益的参考.     

一种有效的合成孔径雷达原始数据高倍数压缩算法

在分析分块自适应量化(BAQ)压缩数据的分布特性、量化信噪比、动态范围及其对矢量量化数据压缩性能和运算量影响的基础上,对分块自适应矢量量化(BAVQ)压缩算法进行了改进,提出了采用高比特数BAQ压缩的方案.利用改进的BAVQ算法压缩高分辨率SAR原始数据的结果表明,在相同压缩比的条件下,该文提出的改进算法可获得更大的量化信噪比.解压缩数据生成的图像可以清晰地保留图像中的细节信息.     

基于随机映射的特征压缩在快速目标检测中的应用

目标检测通常利用复杂的、高维度的特征来提高其检测精度,而高维特征往往会产生较高的计算复杂度和存储开销。经典的特征压缩算法常常被用于目标检测系统以实现特征降维,但在其求解过程中会涉及到大量的矩阵分解运算,从而降低了算法的实时性。针对此问题,提出一种基于随机映射的特征压缩算法。该算法仅通过一个稀疏随机矩阵和简单的矩阵乘法运算就实现了特征从高维空间到低维空间的映射。利用经该算法压缩后的特征向量构建了Ada-Boost分类器,实验结果表明,该分类器在保证检测精度的前提下,提高了目标检测的实时性。     

基于提升小波变换的雷达视频数据实时压缩算法

雷达视频数据压缩具有大数据量、需要高保真度和实时处理的特点.而现有的一些高保真数据压缩算法都比较复杂,不能满足实时处理的要求.已有的硬件实现算法虽然可以实时处理,但其保真度差,同时难以调整压缩比.通过对实际雷达视频回波数据的分析,表明该数据具有相关性强、相关长度短的特点.在此基础之上,本文提出了一种基于提升格式5-3小波变换和简单的Golomb-Rice编码方法的压缩算法,该算法具有低复杂、高保真的特点,并对算法的运算量进行了详细地分析.实测实验表明,通过软件方式实现该算法即可满足雷达视频数据实时压缩的要求.最后,该算法已被成功应用到雷达海情记录系统中.