均衡Huffman树的构造算法

给出了一种构造均衡Ｈｕｆｆｍ ａｎ 树的算法,并给出了算法正确性的证明     

基于查找表的自适应Huffman编码算法

Huffman压缩编码作为一种高效而简单的可变长编码而被广泛应用于信源编码。但现有的Huffman编码算法普遍存在着效率不高的问题,因此,提出一种自适应查找表Huffman编码算法。该算法对数据进行编码的依据是动态变化的表,对于首次出现的字符使用"KEY"的码字进行编码,将"KEY"下移,等待下一个首次出现的字符。与其他算法相比,改进算法Huffman编码的效率得以提高。     

基于文本的Huffman压缩技术

在信息快速传输和存储的过程中,数据压缩有着非常重要的作用.介绍了基于文本的Huffman压缩的原理与方法,并给出了一个Huffman压缩与解压程序的核心算法的实现过程.     

基于单词的源程序相似度度量方法

为了帮助教师快速准确地识别程序设计类作业中的抄袭现象,本文研究了一种源程序相似度度量方法,根据学生提交的源程序,基于单词统计程序源代码之间的编辑距离和最长公共子序列的长度,计算程序对之间的相似度,通过设定合理的动态阈值,判断源程序对之间是否存在抄袭。实验结果表明,该方法能够及时有效和准确地识别学生提交的相似源程序。     

基于C语言的自适应Huffman编码算法分析及实现研究

通过C语言程序,动态统计信源符号概率,逐步构造Huffman编码树,实现了自适应Huffman编码,解决了静态编码树不能根据信源符号的局部变化做出相应变化的主要问题。结果表明,自适应Huffman编码算法压缩率很大,能进一步提高数据传输的效率。     

基于FP序列树的法文词语提取方法研究

法语复杂的语法和词形变化规则导致N-gram等词语提取方法的效果无法保证,影响法语文本挖掘的准确性.该文提出一种高效的法文词语提取方法,从待分析的法语文本中自动获取包括单词和短语的词语集合,构建法语文本挖掘所需的词库.该方法把文本中的单词共现信息压缩为FP序列树结构,快速提取频繁词串并计算其成词度,得到法文词语集合.实...     

基于视觉单词共生矩阵的图像分类方法

针对传统的视觉词袋（bagofvisualwords,BoVW）模型忽略了视觉单词的空间位置信息的问题,文章提出一种基于视觉单词共生矩阵的图像分类方法。首先对整幅图像进行空间金字塔分解,得到一系列图像块;然后针对每一图像块中的SIFT点,在其空间邻域范围内构建视觉单词共生矩阵（visual words co—oeeurrenee matrix,VWCM）单元,并得到该图像块对应的视觉单词共生矩阵;最后设计出一种新的空间金字塔共生矩阵核（spatial pyramideo—occurrence matrixkernel,SPCMK）,并将其用于图像分类。该方法能够有效地刻画视觉单词的绝对和相对位置信息,极大地增强了图像表达的完整度与准确度。实验结果表明,文章方法确实能够大幅度提高图像分类的准确率。     

比较应用STL实现Huffman编码的两种方法

Huffman编码作为信息不丢失压缩方法在现代通信、多媒体技术等领域广泛运用。研究用C＋＋的标准模板库STL实现Huffman编码算法具有现实意义。本文讨论用STL资源的vector容器和heap技术实现Huffman编码算法编程,并比较两种实现方法的性能,指出使用STL资源时需要注意的事项。     

用Hash表实现树的压缩存贮

本文探讨了如何使用杂凑表以一种非常压缩的形式实现树的存贮。使用这种方法，任意树中的指针均能以每个结点６＋ｌｏｇ２ｎ比特表示，从而在存贮大型的树时，使所需的存贮容量能显著地减少。     

压缩编码的上下文树构造算法

上下文树是构造无算压缩算法的一种重要基础,作为信息处理过程分析随机序列统计特性的常用数据结构,随机序列中的符号来自于某个固定的符号集合.上下文树一般是一棵n元树,其中n大于1,但是树是一种占用计算机内存较多的数据结构,因此提出了基于压缩编码的上下文树构造算法,根据符号的一阶统计特性对符号做二进制的压缩编码,用二元树代替n(n2)元树,在相同内存的存储空间下,可以大大增加树的高度.计算机数值实验表明基于压缩编码的上下树构造对子串做出了更大长度的相关性检测,并且提高了数据分析的精度.     

Huffman压缩算法在智能电网通信系统中的应用

由于智能电网PMU测量系统中一方面有大量的数据需要传输,另一方面远距离数据通信的速率通常比较慢,制约了广域信息的利用以及广域控制和保护技术的发展测量,针对该问题,提出利用Huffman压缩算法对测量数据进行压缩的方案,实现测量数据的实时快速上传,进而对全网进行分析和控制。     

一种不用构造二叉树的哈夫曼编码

针对传统哈夫曼编码算法都需要建立哈夫曼树的缺点,提出了一种不用建立哈夫曼树也可以进行哈夫曼编码的算法。该算法抛开具体的树结构,只需用一维数组模拟二叉树的创建过程求得每个符号的编码长度,然后根据编码长度为每个符号分配编码。算法分析表明,该算法需要的内存空间比传统哈夫曼编码算法要少很多。同时,算法的时间复杂度为O(n)。     

静态哈夫曼编码的原理及应用

介绍的哈夫曼编码就是一种无损压缩编码,应用非常广泛.     

基于二叉排序树的哈夫曼编码

传统的哈夫曼编码的实现方式是在构造哈夫曼的基础上,从叶子节点到根节点逆向进行的。为了提高编码的效率,给出了一种新的哈夫曼编码实现方式,该方式通过利用二叉排序树的数据结构,从哈夫曼的根节点出发,向叶子节点进行编码,在编码过程中仅将哈夫曼树的每个叶子节点进行一次扫描便可以得到各个叶子节点的哈夫曼编码。该方法不仅符合编码的思维方式,而且解决了原先编码过程中大量指针移动的问题。     

哈夫曼编码和分形编码图像压缩技术初探

随着信息技术的发展,各种影像、语音、文字、数据等信息都以数字化的方式存储起来,给信息的存储带来极大的压力。＂资料压缩＂成为解决信息储存不可缺少的工具。本文通过介绍常见的图像压缩技术——哈夫曼编码和分形编码,提出了一些改进的方法。     

基于霍夫曼编码的SAR浮点图像数据压缩

提出一种基于霍夫曼编码的SAR浮点图像数据压缩方法.通过对DCT系数的研究分析,确定了符合SAR数据特征的量化和编码方法,实验表明压缩效果非常明显.     

用C实现完整的哈夫曼编码系统

给出了一个用C程序自动产生哈夫曼树叶结点及对应权值的哈夫曼编码系统。     

基于域划分的嵌入式处理器代码压缩方法

为了提高基于域划分的代码压缩方法的压缩率,在传统的位置模型的基础上,挖掘了不同类型指令内部符号间的相关性,提出了一种新的相关模型--类型模型.综合位置模型和类型模型,进一步得到另一种相关模型--混合模型.提出了一种使用混合模型,采用霍夫曼编码的代码压缩方法以及相应的低开销硬件解压缩实现方案.以自主研发的16位嵌入式数字信号处理器（DSP）SPOCK指令集为例,对OggVorbis测试压缩性能.实验结果表明,使用混合模型在少量硬件代价下对SPOCK指令集的压缩率达到53.16%,比传统的位置模型方法提高了12%~14%     

支持向量机与哈夫曼树实现多分类的研究

基于支持向量机和决策树的多分类方法存在错误累积问题,累积的错误往往使分类准确率下降,分类效果变差.在仔细分析了其产生错误累积原因的基础上,提出了基于哈夫曼树的支持向量机多分类方法.该方法首先将一个多分类问题分解为多个二分类问题,针对每个二分类问题使用支持向量机二分类方法解决;然后根据相异度来决策分类的优先顺序,构建基于哈夫曼树的支持向量机多分类模型;最后使用勒卡斯开源数据集进行验证,并将它与传统的支持向量机多分类方法进行实验比较.实验结果表明,新的方法在分类速度和分类精度上较传统的支持向量机多分类方法优越.