一种电力故障录波数据压缩算法的研究

电力系统故障录波数据是分析电网故障的主要依据,录波数据压缩有益于减小数据存储容量和提高数据传输效率。针对电力故障录波数据的格式及构成特点,提出了一种基于傅里叶变换和小波包变换的数据压缩新算法。采用离散傅里叶变换对录波模拟量通道的B时段数据进行压缩和重构,根据重构误差判断该通道是否为故障通道;对故障通道的暂态扰动时段采用小波包变换进行压缩,对正常通道及故障通道的其他时段采用傅里叶变换进行压缩。大量录波文件的压缩结果和工程实际应用表明,所提算法可以同时获得很高的压缩率和压缩精度,具有广阔的应用前景。     

地震数据的小波变换压缩方法

针对地震勘探中检测信号的数据压缩处理问题引入了小波变换方法,运用小波变换数据压缩基本原理进行地震信号压缩研究。仿真结果表明,该方法能够有效地对海量地震数据进行低损压缩。     

地震数据的小波交换压缩方法

针对地震勘探中检测信号的数据压缩处理问题引入了小波变换方法,运用小波变换数据压缩基本原理进行地震信号压缩研究.仿真结果表明,该方法能够有效地对海量地震数据进行低损压缩.     

传感器网络中一种基于小波变换的数据压缩算法

在无线传感器网络中,数据分发耗费大量的能量和通信带宽.在保证数据精度的前提下,如何有效地减少数据发送量是传感器网络中的一个重要研究问题.结合传感器网络的数据特性及小波变换的特点,提出了一种基于小波变换的数据压缩算法,该算法在为感知数据建立小波系数的同时,能够在保证数据精度要求的前提下最大程度地压缩小波系数,并能够为小波系数建立快照索引.理论分析和实验结果表明,提出的算法能对传感器网络中的数据进行有效压缩,并有效地减少传感器网络中数据的传输量,降低传感器节点和整个网络的能量消耗.     

传感器网络中分布式最优小波压缩算法

研究传感器网络中的小波变换问题,提出了一种基于最优小波变换的分布式数据压缩算法。主要工作有：（1）提出基于混合分解的分布式小波变换,利用节点的计算能力减少节点间交换数据产生小波系数的通信开销;（2）提出自适应小波变换,最优变换级根据小波变换的压缩增益和由此产生的网络开销自适应确定。仿真实验表明,和现有的小波数据压缩算法以及非分布式方式相比,提出的算法具有更优的网络性能。     

基于中值滤波的小波域水印算法

提出一种小波域鲁棒图像水印算法,水印信息被嵌入小波变换的低频子带。为检测对视觉不敏感的离散小波变换低频系数,将小离散波变换的低频子带进行中值滤波,并与原小波变换低频子带的小波变换系数比较,对变化程度小的系数嵌入水印信息。实验结果表明,该算法与基于小波低通滤波的水印算法相比,保证不可见性,对压缩、中值滤波、剪切、锐化等具有更强的鲁棒性。     

基于支持向量机的遥感图像压缩方法

在分析遥感图像特征的基础上,提出了一种基于支持向量机(SVM)的遥感图像压缩方法。该方法采用小波变换把原图像分解成不同尺度的多个子带,对最低频子带系数采用DPCM直接编码,对其它频带系数采用SVM回归方法学习数据之间的相关性,并采用小部分训练样本,即支持向量来稀疏表示原始数据集,从而实现数据压缩。实验表明,与同类压缩方法相比,该算法获得的恢复图像的主客观质量有明显提高。     

基于DWT低频系数的自适应盲水印算法

提出了一种基于小波变换低频系数的自适应数字水印算法。通过小波变换将图像分解成不同空间与频率的系数,这些系数之间存在着一种树状结构关系。利用这种树状结构关系将低频系数分成两类,一类对应图像的强纹理区域,一类对应图像的弱纹理区域;针对分类的结果将不同强度的水印分量嵌入到对应的低频小波系数中。该算法具有很好的不可感知性,实验结果表明该算法有较好抗JPEG压缩、低通滤波、剪切等各种攻击的能力。     

基于提升小波的大地形累进压缩及实时渲染

为了减轻实时交互的大地形可视化系统面临的海量数据存储、传输及渲染压力,提出一种基于提升小波实现数据累进压缩与实时粗粒度LOD渲染结合的算法.首先建立地形块的提升小波变换模型,将其简化和精化操作映射为相应的小波变换;然后基于以地形块为单位的小波变换建立块的四叉树层次结构,将构建过程中产生的小波系数采用基于间接查表的方式累进压缩存储,以形成压缩的累进地形块层次结构.基于该结构,在实时递进构造视点相关的激活地形块的同时完成数据的累进载入与实时解压,实现大地形渲染,其中地形块数据的实时解压与小波变换基于GPU实现.实验结果表明,该算法实现了有效的数据压缩,具有很高的实时解压效率以及优化的实时渲染性能.     

一种多进制小波变换DEM数据简化方法

通过对DEM数据的二维多进制小波变换系数特征的讨论，针对三维地理景观的动态、实时绘制问题，提出了一种基于多进制小波变换的数字高程模型数据压缩方法，给出了DEM数据多进制小波系数编码压缩算法及其算法实验结果。     

一种基于小波变换的三维体数据压缩算法

该文结合三维小波变换与八叉树算法,提出了一种新的三维体数据压缩算法。该算法利用小波的多分辩率分析能力对体数据进行压缩,同时结合了八叉树特点对体数据进行编码、存储与重构。实际应用表明该算法能较好地对体数据进行压缩,并且能快速地进行重构和随机地访问体单元数据。     

基于单层小波变换的图像融合压缩感知研究

提出了一种将单层小波变换与压缩感知相结合的图像融合新方法，仅通过测量图像的高频小波系数且保留了低频小波系数，利用不同的方案对低频小波系数和高频小波系数的测量进行融合。结合总变分（TV）最小化算法和融合测量来恢复高频小波系数，运用逆小波变换对融合图像进行重建。实验表明，该方法具有良好的融合性能和较低的计算复杂度。     

小波变换和稀疏表示相结合的遥感图像融合

针对多光谱图像与全色图像的融合,提出一种结合小波变换和稀疏表示的融合算法.该算法充分利用小波变换具有保持光谱信息这一优势,首先对多光谱图像进行IHS (intensity-hue-satuation)变换,然后对亮度分量和全色图像进行单层小波变换,得到对应的高低频系数.分析高低频系数的特征,对于不能认为是“稀疏”的低频系数采用稀疏表示进行融合;对于可以认为是“稀疏”的高频系数采用图像信息融合规则进行融合.最后进行小波逆变换和IHS逆变换得到融合结果.实验结果表明,该算法最大限度地保留了光谱信息,并提高了空间分辨率.     

基于扩展多尺度Wedgelet的三维体数据压缩算法

针对小波变换在压缩高维空间数据特征上存在的明显不足,结合多尺度几何分析中的wedgelet理论,提出一种新的三维体数据压缩算法。将wedgelet理论扩展到三维,利用其多尺度多分辨率分析能力及体数据的几何正则性对三维体数据进行压缩,较好地保留了体数据的轮廓曲面特征。通过提升小波及DCT方法对3种不同体数据的压缩实验显示,该算法压缩率较高、重构效果比较理想。     

基于DCT变换矢量数据压缩

针对矢量数据复杂的内部结构和数据量大的特点,提出了基于离散余弦变换的矢量数据压缩方案.该方案特点是提出了动态分块算法,该算法根据数据之间的相关性把矢量数据划分为若干个大小不等的数据块,形成坐标点序列,从而避免固定分块给压缩带来的不利影响.针对变换后的直流系数和交流系数的特点,分别应用了差分脉冲调制编码和游程长度编码技术对数据进行编码.经实验分析表明:本算法具有较高的压缩性能,较好的压缩和解压效率和简单实用性.     

一种科学数据无损压缩方法

现有的通用无损压缩算法往往对文本数据压缩比较有效,而对典型数值模拟数据的压缩则不理想。论文针对科学计算数据的特征,提出首先对科学数据进行预处理,进一步采用小波变换和洗牌(shuffle),再使用通用无损数据压缩算法进行熵编码的科学数据无损压缩流程,并使用典型算例测试,以较小的时间开销取得了较好的压缩率。     

一种多聚焦图像融合方法

提出一种基于小波变换的多聚焦图像融合方法．该方法首先通过小波变换得到源图像的小波系数，然后对低频和高频分量采用不同的融合规则和融合算子构造融合图像的小波系数，最后基于一致性检测由高低频融合系数得到最终的融合结果．用两组源图像数据验证所提出的融合算法，并与其他融合算法进行比较，仿真结果表明该算法在多聚焦图像融合中优于其他方法．     

基于小波分析的等高线数据压缩模型

鉴于矢量地图数据压缩在地形环境仿真、制图综合、GIS等研究中具有重要作用，为此，利用小波变换理论和矢量地图数据的特点，提出了一种用于等高线数据压缩的模型和方法，即首先，基于小波变换的特征，提出了基于小波变换的等高线数据压缩的基本思想；然后，根据等高线数据的小波变换特点，研究了小波变换的边界处理；同时，给出了用于等高线数据压缩的特征点选取方法；并提出了基于小波变换的等高线数据压缩模型；最后，根据提出的压缩模型，对实际等高线数据进行了实验。理论分析和实验结果表明，该方法不仅能保持较高的压缩比，而且能使压缩后的数据保留原来数据的变化趋势，从而较好地反映了原数据的内在特性和规律性。     

无线传感器网络中基于区域相关性的自组织成簇算法

无线传感器网络资源有限,信息量大,通常采用分簇压缩减少传输量。针对传感器网络中的小波压缩,提出了一种基于相关区域自组织的成簇算法。该算法利用实际区域数据的相关性进行分簇,在簇头进行小波数据压缩的同时进行相关性检测,动态调整簇结构,保证簇内节点的相关性较好;同时在Sink分析簇间节点数据相关性,形成相关性好的大规模簇,进一步提高较长时间内的压缩效率。理论分析和实验仿真表明,该算法能尽可能地利用节点数据的时间和空间相关性去除冗余数据,提高小波数据压缩效率,降低了网络的能耗。     

一种基于小波变换的静态图象压缩编码方法

本文介绍了一种利用小波变换对静态图象数据进行压缩编码的具体方法。主要内容包括小波变换在图象压缩编码中的应用原理、变换域的量化、数据编码技术，以及计算机模拟结果和评价。文中描述了一种实用的基于小波变换的图象数据压缩算法。