基于离散小波变换的改进SPIHT算法研究

随着现代信息社会对通信业务要求的不断增长,图像通信与通信容量的矛盾日益突出。为了缓解网络带宽的不足、加快图像信息的传播速度,对于基于高比率的图像压缩算法的研究很有必要。目前比较流行的多级树集合分裂算法压缩效果比较好,输出的比特流较少,但是需要对内存中的数据反复的读取,且反复的在链表结构中扫描不重要系数,增加内存的负担及软硬件实现的复杂度,从而降低了编码的效率。本文针对多级树集合分裂算法的缺点提出了一种基于离散小波变换的改进的多级树集合分裂算法,通过对小波系数排序过程的调整,减少了对内存反复的读取操作,减轻了对内存造成的负担,提高了编码的效率。     

基于整数提升小波反变换的改进SPIHT算法研究

目前比较流行的多级树集合分裂算法压缩效果比较好,输出的比特流较少,但是需要对内存中的数据反复的读取,且反复的在链表结构中扫描不重要系数,增加内存的负担及软硬件实现的复杂度,从而降低了编码的效率。该文针对多级树集合分裂算法的缺点提出了一种基于整数提升小波反变换的改进的多级树集合分裂算法,减少了对内存反复的读取操作,减轻了对内存造成的负担,提高了编码的效率。     

基于聚类算法的网络入侵检测研究

本文结合决策树分类思想和蚁群聚类思想,提出了一种由决策树和蚁群算法相结合的多级混合分类器,即对算法C4.5改进的树分类器以及对混合数据运用蚁群聚类算法来区分哪些是正常的入侵行为两种技术相结合的方法,并且对攻击数据类型进行分层,第一层为正常数据,第二层为其他数据,第三层为特殊数据。实验表明,这种新方法在入侵检测时是非常有效的,它的误报率非常低,同时也维持一个相对可以接受的误警率,还可以合适的发现未知的入侵检测从而提高入侵检测率。     

基于整数提升小波正变换的改进SPIHT算法研究

本文提出了一种基于整数提升小波正变换的改进的多级树集合分裂算法,减少了对内存反复读取的操作,减轻了对内存造成的负担,提高了编码的效率.