可伸缩变换编码在H．263下的应用研究

本文给出了一种复杂度可伸缩的实现转换编码器设计方法,实现了计算量与视频转换编码质量之间的平衡。提出了一种基于H．263编码模型的复杂度可伸缩算法。     

虚拟人运动中受扰的平衡保持算法

为了更加真实且实时地模拟运动中虚拟人恢复平衡的反应动作,提出一种针对受到外界作用力扰动的虚拟人平衡保持算法.首先通过虚拟人质心位移和速度来判断平衡性;然后借助生物力学的研究成果设计了具有人体特性的虚拟人运动受扰后的平衡保持方法,并用动力学进行模拟,驱动虚拟人完成平衡恢复.实验结果表明:该算法计算效率高,符合人体的生物力学特性,并且具有良好的交互性与较好的视觉效果,适用于虚拟人动画合成.     

用扫描链重构来提高EFDR编码的测试压缩率和降低测试功耗

为了解决系统芯片测试中日益增长的测试数据和测试功耗的问题,提出一种不影响芯片正常逻辑功能的扫描链重构算法--Run-Reduced-Reconfiguration(3R).该算法针对扩展频率导向游程(EFDR)编码来重排序扫描链和调整扫描单元极性,重新组织测试数据,减少了游程的数量.从而大人提高了EFDR编码的测试压缩率并降低测试功耗;分析了扫描链调整对布线长度带来的影响后,给出了权衡压缩率和布线长度的解决方案.在ISCAS89基准电路上的实验结果表明,使用3R算法后,测试压缩率提高了52%,测试移位功耗降低了53%.     

SoC测试访问机制和测试壳的蚁群联合优化

针对系统级芯片(SoC)测试壳优化和测试访问机制的测试总线划分问题,提出了基于蚁群算法的SoC Wrapper/TAM联合优化方法.构造蚁群算法时首先进行IP核的测试壳优化,用于缩短最长扫描链长度,减少单个IP核的测试时间;在此基础上进行TAM结构的蚁群优化,通过算法迭代逼近测试总线的最优划分,从而缩短SoC测试时间.对ITC2002基准SoC电路进行实验的结果表明,该方法能有效地解决SoC测试优化问题.     

基于人眼多线谱的MPEG-4参数计算

提出了由人眼多线谱计算MPEG-4相关人脸动画参数(FAP)的方法.人眼多线谱利用一组随时间变化的归一化肌肉收缩量表示人眼运动及表情,通过对其采样可获得视频各帧对应的归一化肌肉收量.根据三雏肌肉控制人眼(3D-MCE)模型与MPEG-4标准模型在特征点、运动表示参数,坐标及尺度上的对应关系,可由归一化肌肉收缩量集计算相应FAP,以驱动任意基于MPEG-4标准的人眼模型.实验证明该方法所用数据量及计算量较小,所得MPEG-4参数可以驱动得到较逼真的人眼运动及表情.     

基于本体的个性化知识服务系统的构建

为用户提供有效的个性化知识服务是图书馆等机构信息服务发展方向之一.引入本体理论,构建了一个基于本体的个性化知识服务系统.系统利用本体对多领域、跨数据库的文献库进行统一描述和重构,在此基础上进一步提出了用户个性特征模型和个性化知识检索模型,使系统实现在多文献库间进行语义层次上的个性化检索,提高了知识服务的效率和质量.     

聚类算法在DICOM图像处理中的应用

计算机断层成像技术CT（Computer Tomography）是医学诊断的一个主要医学图像应用技术手段。DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）图像就是CT扫描得到的结果,对这类图像的处理是一个难点。对DICOM格式进行分析,利用聚类算法实现了对DICOM图像的处理,并解决了DICOM图像向BMP格式的转换问题,为三维医学图像的重建奠定了基础。     

基于优化网格的最小生成树聚类算法

提出一种基于优化网格的最小生成树聚类算法OGMST(MST Clustering Algorithm Based on Optimized Grid),一方面利用最小生成树的方法进行聚类,另一方面利用了参数自动化的网格划分技术和密度阈值处理技术,解决了最小生成树聚类算法不适用于多密度数据集的局限性,提高了现有的多密度聚类算法的效率和精度.算法还对边界点进行了有效的处理.实验表明算法具有较好的可扩展性,是一种高效、快速的聚类算法.     

基于谱相关和RBFNN的调制识别算法

根据谱相关函数理论,对常用通信信号的谱相关函数和谱相关平面图的分析,提取4个可用于调制信号识别的谱相关特征参数.分类器算法采用改进的RBF神经网络.利用提出的联合特征参数和分类器算法能动态识别信号的调制方式.仿真结果表明,该算法在不增加算法复杂度的前提下,在低信噪比下能够取得较高的正确识别率.     

基于多尺度小波的图像增强改进算法的应用研究

现有的医学CT图像一般存在明暗对比度较差、灰度分布范围小、部分有用信息很不明显等缺陷,从而影响了对图像的正确分析,因而进行图像增强是非常有必要的.一些传统算法在对图像增强的同时,也增强了图像中的噪声信号,不利于图像的后期处理.本文在现有的图像增强算法的基础上,采用了基于多尺度小渡图像增强的新方法,有效地抑制了噪声,处理后的图像明暗较为明显,利于进一步的分析和处理.