实时数据库有损压缩算法的研究

在实时数据库中,测点数量多,数据量庞大,数据变化慢,数据冗余多,且实时数据库对实时性的要求很高,因此需要高效的压缩算法对实时数据进行压缩。实时数据库中的数据压缩算法分为有损和无损两类,文中就数据有损压缩进行了研究。通过对现有的有损压缩算法进行分析和比较,总结并提出了一个新的算法。该算法基于预测和动态修正,对实时数据进行快速高效的有损压缩。通过测试和比较,该算法在提高压缩比的同时能满足系统对还原精度的要求。     

基于JPEG标准的16 bit图像有损压缩应用

给出了16 bit图像有损压缩的原理和详细流程.由于16 bit图像数据量大而JPEG并不支持16 bit图像的压缩,这使得其在存储和传输方面有很多不便.在JPEG压缩方案的基础上,对统计模型进行了扩展(分别对DC差分值编码的统计模型表和AC系数编码的统计模型表进行了一定的改变和扩充),使其能够处理位深度为16的数据,从而实现了16 bit图像的有损压缩.图像量化过程中所使用的量化表是基于JPEG默认的8位亮度图像量化表生成的.所采用的编码器为QM算术编码器,解压后的图像质量评价标准采用客观评价标准PSNR.     

基于分类的高光谱图像压缩算法

高光谱图像庞大的数据量给存储与传输带来巨大挑战,必须采用有效的压缩算法对其进行压缩。提出了一种基于分类的高光谱图像有损压缩算法。首先利用C均值算法对高光谱图像进行无监督光谱分类。根据分类图,针对每一类数据分别采用自适应KLT(Karhunen-Love transform)进行谱间去相关;然后对每个主成分分别进行二维小波变换。为了获得最佳的率失真性能,采用EBCOT(Embedded Block Coding with Optimized Truncation)算法对所有的主成分进行联合率失真编码。实验结果表明,所提出算法的有损压缩性能优于其它经典的压缩算法。     

原音重现：DenonRCD—CX1高档台式音响点评

现今，MP3音乐已经渗透到我们生活的方方面面中，从随身听、手机到个人电脑。当大家都似乎已经习惯这种次一级的音质（有损压缩音频格式）时，日本Denon（天龙）公司近期却推出了最新的CX系列两声道台式音响．力求将当前最先进的音响技术带给对音质有更高要求的用户。     

针对编码器的参考帧有损压缩算法设计

日益增长的视频分辨率需求使视频编解码系统对片外存储器的读写造成严重的负担,为此提出一种针对视频编码器的参考帧有损压缩算法。该算法基于DPCM(differential pulse code modulation)和Golomb-Rice编码,以8×4像素块为编码单元,对参考帧的Y/U/V分量分别压缩,并且在视频编码前端引入前置滤波,以降低参考帧的压缩难度。算法在H.264的参考软件JM18.0上实现并验证,在50%的压缩率下,仍能保证可接受的视频质量。     

一种JPEG无损压缩专利算法的改进与实现

为了改善各种算法对JPEG文件无损压缩效果不佳的问题,改进了一种洗牌算法和无损压缩算法相结合的无损压缩专利方法.通过实验验证,改进算法能够进一步去除JPEG图像文件中的少量冗余,算法表现出了强劲的压缩性能.得出结论:提出的改进算法能进一步无损去除文件内部冗余,减小文件体积,算法简单,时间复杂度低,易于实现.     

LZW算法C语言实现及改进

用C语言实现了LZW压缩方法，提出了LZW算法的动态编码长度改进思想，得到了采用LZW算法可以达到降低传输带宽和减少存储空间的效果的结论。     

基于JPEG2000静止图像的ROI压缩的实现

本文阐述了新一代图像压缩标准JPEG2000压缩原理及压缩流程,对其核心部分:小波变换和熵编码进行了重点叙述,同时对JPEG2000的最重要的特点之一:感兴趣区域(ROI)编码进行了详述,展示了JPEG2000在图像庄缩方面的丰富的特点和优点。本文实现了无损压缩和有损压缩,以及带矩形区域ROI的压缩等,实验结果令人满意。     

基于模型基的二值图像压缩方法

目前，二值图像压缩主要采用无损压缩方式，压缩倍数低。针对具有相同背景的表格图像，借鉴在运动图像压缩中效果很好的模型基压缩方法，提出将表格图像的相同背景建立成二维模型，将表格图像中的不同内容作为运动参数进行编码，解码时再将图像进行合成的方法。实验证明该方法可以得到相当不错的压缩效果。     

电脑音乐编辑技术全解析（下）

有损压缩编码 数字音频文件的有损压缩已经发展多年，VQF等曾经流行一时的格式已经逐渐远离人们的视线，取而代之的是OGG、MPC、ACC、WMA格式，与一直保持活力的MP3格式一样受到了人们的欢迎。那么这些有损压缩编码技术中哪一种才是最好的呢？这需要从压缩率、压缩速度和压缩后的音质等各方面进行综合的比较。考虑到各种压缩方式的技术特点，我们还需要分别比较在低比特率和高比特率下压缩的品质，才能得到具有参考价值的结果。