矢量曲线特征点提取方法的改进

矢量曲线压缩在地理仿真、地图数据库建设及地理信息研究中具有重要的意义。分析了GIS中矢量数据的传统压缩算法—道格拉斯-普克（Douglas-Peucker）数据压缩算法，传统的压缩算法编程复杂，运算速度慢。本文提出了一种较为简单的特征点提取方法，该算法通过计算相邻矢量数据的斜率，以斜率之差为约束条件，通过在MATLAB7.0上的仿真实验，该算法在提取矢量曲线特征点的过程中比Douglas-Peucker算法更为简单，对复杂曲线的特征点提取也非常准确。     

矢量曲线特征点提取方法的改进

矢量曲线压缩在地理仿真、地图数据库建设及地理信息研究中具有重要的意义.分析了GIS中矢量数据的传统压缩算法-道格拉斯-普克(Douglas-Peucker)数据压缩算法,传统的压缩算法编程复杂,运算速度慢.提出了一种较为简单的特征点提取方法,该算法通过计算相邻矢量数据的斜率,以斜率之差为约束条件,通过在MATLAB7....     

一种改进的矢量曲线特征点提取方法

在信息完整的情况下,减少空间数据的数据量对数据的加工处理、数据的管理及传输具有重要意义.分析了已有的道格拉斯-普克(Dougas-Peucker)数据压缩算法,提出了一种更为简单的特征点提取方法,该算法以矢量数据的坐标为信息,以斜率为约束条件,通过仿真实验,该算法在提取矢量曲线特征点的过程中比Douglas-Peuck...     

长距离输送管道超声内检测数据的在线压缩算法

根据超声内检测A扫描波形数据的形成原理,提出了基于阈值分割与峰值点提取相结合的A扫描波形数据压缩算法.1次数据压缩采用基于阈值分割的压缩算法,2次数据压缩采用基于峰值点提取的压缩算法,并分别采用传统的数据压缩指标和厚度计算结果来验证所提压缩算法的有效性.结果表明:在保证管壁厚度测量精度的条件下,压缩因子可达200~300;所提出的压缩算法简单、运算速度快,能够有效解决长距离输送管道超声内检测海量数据的实时压缩与存储问题.     

一种应用于电子地图道路特征点提取的新方法

电子地图中的道路信息数据往往数据量比较大,在进行地图匹配时,不利于对电子地图的快速搜索,因此需要对道路数据进行压缩,提取道路特征点。为此在对现有的道路特征点提取方法进行分析的基础上,提出了一种基于无限圆逼近曲线的自适应道路特征点提取方法。该算法依据道路的曲率变化,按照自适应步长对道路数据进行压缩。仿真实验结果表明,该算法计算量小、逼真度高,有效地提高了电子地图道路数据压缩效率。     

基于World Wind矢量数据压缩的研究与实现

矢量数据的压缩对于数据网络传输以及提高整个可视化系统的效率来说是一项很莺要的工作.本文对现有曲线矢量数据压缩算法进行比较,着重分析了曲线矢量数据压缩的Douglas-Peucker算法及相关理论,给出了该算法的递归实现,并在World Wind环境中实现了Shape格式文件的快速显示.实验结果证明,经过压缩后的矢量数据兼顾存储空间和显示精度,提高了World Wind应用效率.     

基于离散余弦包变换的语音压缩算法

提出了一种新的语音压缩算法，它通过对语音信号进行离散余弦包变换，然后舍弃所有小于某个阈值的变换系数，达到数据压缩的目的．给出了利用Wavelab工具箱在Matlab中进行这种语音压缩算法的仿真结果，结果表明：该算法具有计算速度快、数据压缩率高(达到11．54)等特点．     

数据压缩算法在Android瓦斯预警系统中的应用研究

在研究基于Android平台的瓦斯监测与预警系统过程中,客户端与服务器的大数据交互存在多方面问题,诸如网络不稳定、流量限制等.结合对压缩算法的研究,提出一种基于Zlib算法的数据压缩与解压缩机制.该算法在服务器端对数据进行压缩并封装,在客户端接收到数据后解压缩.仿真实验结果表明,压缩算法能有效减少数据传输量,有效解决瓦斯监测与预警系统中大数据交互的问题.     

油气管道电磁超声检测器数据压缩算法研究

电磁超声是管道裂纹检测的有效手段,由于原始波形的数据量很大,而检测器存储设备的容量和存储速度相对有限,有必要研究检测数据在线压缩算法。文中分析了管道检测的特殊环境及其对数据压缩的要求,针对检测器系统的特点及检测数据的特征,提出了分段自适应压缩算法。该算法能够根据信号的幅值变化实时改变压缩比,并且可以通过改变压缩阈值的方法来调整压缩的精度。实验结果显示:该算法应用在电磁超声导波波形数据上,有着较为理想的波形保真度,同时达到了较高的压缩比。对算法优缺点的分析和对压缩质量的评估结果表明:分段自适应压缩算法在压缩效率,压缩质量和算法复杂度等多方面均满足管道电磁超声检测大量数据压缩的要求。     

基于改进坐标增量的点云数据压缩算法

为提高点云数据三维建模及其应用的效率,在保证几何特征不变的前提下,进行数据压缩显得必要而迫切。针对地面三维激光扫描获得的点云数据密度大、冗余信息多,现有压缩算法存在不足的问题,在分析研究现有算法的基础上,将坐标增量法中一维扫描线点云数据逐点压缩扩展到二维扫描线与扫描线间点云数据的压缩,提出了改进坐标增量的点云数据精简压缩算法。并通过实例,借助Matlab平台编程,将该算法的压缩效果与坐标增量法、随机采样法、区域重心法和曲率采样法等现有典型算法的压缩效果进行定性和定量比较发现,对于按行或按列扫描的平面或曲面点云数据,该算法所用的时间较短,速度适中,且能很好的保留特征信息,具有较好的精简压缩效果,为大数据时代下海量点云数据的存储与管理提供了一定的参考。