基于P2P架构和SIP协议的多媒体邮件网络研究

文中提出了一种在P2P架构上的基于SIP协议的多媒体邮件网络,他可以克服IP网络上的服务器瓶颈问题和H.323协议的繁琐及低效率问题.同时介绍了本网络采用该P2P架构和SIP协议的优势所在.在此基础上,还介绍了本网络如何对多媒体信息流的获取、存储管理以及播放.最后,对各个功能模块进行了总体介绍.     

基于信号稀疏表示的非参数基函数特征提取理论研究进展和展望

有效的信号特征提取技术在信号的分析、增强、压缩、复原等领域起着重要的作用,是模式识别、智能系统和故障诊断等诸多领域的基础和关键。虽然目前研究者提出了很多方法来解决这个问题,然而处理效果并不理想。非参数基函数特征提取是一种基于稀疏表示的特征提取方法,方法的核心是将观察信号分解为一组最好匹配信号局部结构的特征波形的线性展开,这些特征波形是由非参数基函数特征波形估计方法计算所得。详细描述了非参数基函数特征提取方法的理论思想,介绍了该方法的最新研究进展及其存在的问题,最后指出了该方法进一步发展的方向。     

基于粗糙集的教育资源检索结果聚类研究

随着教育资源数量的快速膨胀和信息检索的快速发展,能够较为容易的检索出大量的教育资源,但是对于检索出来的大量的教育资源信息,如何进行快速和准确的分析,更方便的服务于学习者,快速的找到所需的资源,对于教育资源的检索是比较重要的。本文针对教育资源的聚类,结合粗糙集理论,使得改进后的算法在边界问题处理上有了近似集的概念,将它用于教育资源聚类领域能够更好地描述资源分类的边界群体。     

基于自适应提升格式小波变换的图像压缩研究

为了减小提升格式小波变换中的误差、提高图像的压缩效果,提出基于自适应提升格式小波变换实现图像压缩的新方法。在自适应提升小波变换时,通过梯度法构造决策函数来调整更新算子和预测算子并获取最优的小波基函数,在系数量化时运用整数量化方法。实验结果显示该方法具有较好的压缩效果。     

水平集在图像分割中的应用研究*

水平集方法的诞生有效解决了以前算法不能解决的在曲线演化过程中的拓扑变化问题,其核心是利用水平集这一数学理论来对能量函数进行极小值求解的曲线演化过程,通过求解极小值最终获取目标轮廓从而达到图像分割的目的。为了解决不同应用领域的图像处理问题,各种相应的基于水平集方法的图像分割算法已被提出,大量的研究者仍在不断地改进和提高这些算法的效率和有效性。对现有的用于部分图像分割的水平集方法进行了综述,主要介绍传统水平集方法、无重新初始化水平集方法、连续水平集方法以及最近相关的改进方法,并简要讨论了各种方法的优缺点以及应用情况,最后指出了水平集方法进一步研究的方向。