一类数据的层次压缩算法及其实现

一类数据的层次压缩算法及其实现孟宪福（计算机科学与工程系）关键词：算法；数据压缩／层次压缩分类号：ＴＰ３９１进行数据压缩的主要目的有两个：一是提高数据的传输速度，也就是在数据传输之前进行压缩处理；数据传输结束后，再进行恢复和使用。这样，可以减少数据的...     

结合迭代阈值法的多任务贝叶斯压缩感知结构振动信号重构

为缓解结构健康实时监测中因为海量数据导致的数据采集、存储和传输成本高的问题，采用压缩感知理论结合迭代阈值法对数据进行压缩采样；然后用多任务贝叶斯压缩感知重构算法，通过少量采样数据恢复原始信号.利用吉安大桥的现场环境振动试验数据，验证结合迭代阈值法的多任务贝叶斯压缩感知重构算法的有效性及可行性.研究结果表明，相比于传统的正交匹配追踪算法、单任务贝叶斯压缩感知算法和多任务贝叶斯压缩感知算法，利用结合迭代阈值法的多任务贝叶斯压缩感知重构算法计算得到的重构信号与原始信号吻合度更好，性能更优.     

图像压缩技术

着重说明图像压缩的目的及意义,并介绍一些代表性的图像数据的压缩方法.另外还介绍了静态图像的标准压缩格式JEPG和动态图像的标准压缩格式MPEG,并对图像和视频压缩的热点问题作了初步的探讨.     

附加法向信息的三维网格预测编码

为提升三维网格的压缩性能,提出了一种网格法向与几何帧内-帧间预测编码方法.该方法充分利用法向数据内部分量间（帧内）及几何与法向数据间（帧间）的相关性,实现附加法向信息的三维网格压缩,有效保持解码后三维网格的几何特性.实验结果表明,提出的预测编码方法相比分别压缩三维网格法向与几何数据,能够显著提高附加法向信息三维网格的压缩效率.      

图书馆数据存储中的重球最优阈值算法

对图书馆数据存储中的压缩感知问题的数值算法进行研究.将传统梯度下降法多步扩展的重球加速法与一种新的阈值技术——最优s阈值相结合,提出了用于求解压缩感知问题的两种算法：基于重球的最优s阈值算法和基于重球的最优s阈值追踪算法.证明了算法产生的迭代点序列全局收敛到压缩感知问题的一个解.     

图像压缩技术

着重说明图像压缩的目的及意义,并介绍一些代表性的图像数据的压缩方法.另外还介绍了静态图像的标准压缩格式JEPG和动态图像的标准压缩格式MPEG,并对图像和视频压缩的热点问题作了初步的探讨.     

压缩天然气输配技术作为燃气长输系统有效补充手段的可行性研究

本文就压缩天然气输配技术作为燃气长输系统补充手段的可行性进行如下几个方面的阐述：加压工艺；储运工艺；减压输送；减压工艺流程；燃气长输管线建设的制约条件；压缩天然气的主要服务对象；压缩天然气的有效输送范围；压缩天然气供气需要解决的问题等。     

一种高精度的自适应码率控制图像压缩算法

针对非完全嵌入编码的图像压缩算法难以实现精确的码率控制问题,提出了一种结合码率预测和压缩后率失真优化的高精度自适应码率控制的图像压缩(HTJ2K-RPRD)算法。首先,根据二维离散小波变换高频子带数据的高斯分布特性,计算量化前高频子带数据的信息熵得到最小平均比特数,用最小平均比特数来估计量化编码后高频子带数据的码率预测值;接着,采用与JPEG2000标准压缩质量相当但复杂度比其低的HTJ2K标准进行图像压缩,根据HTJ2K标准中清理通道的编码特点,粗略计算二维离散小波变换低频子带数据在码流中嵌入的平均比特数,用嵌入的平均比特数来估计编码后低频子带数据的码率预测值;然后,统计所有编码后子带数据的码率预测值来估计基础截断位平面;最后,从基础截断位平面编码产生多个编码通道,对产生的编码通道进行率失真优化以实现自适应码率控制的图像压缩。实验结果表明：HTJ2K-RPRD算法在自适应码率控制的情况下可实现带宽受限压缩系统的定码率压缩,且复杂度更低;在不同位深和像素大小的图像上的压缩码率控制精度可达99.997%。     

用小波变换法定量压缩地震数据

应用模型数据对3种常用无损压缩数据方法进行了测试,得到的压缩比在1．5左右,不足以满足实际数据压缩要求。为此提出了一种利用小波变换定量压缩地震数据的方法,并重点分析了小波方法的压缩比与分解的通道数、能量比与压缩效果以及压缩比与镜像滤波器长度间的定量关系。对模型资料和实际资料的测试结果表明：①在数据压缩的多种方法中,小波变换法有很强的变焦功能,比一般的压缩方法具有更高的压缩率,数据压缩比达到21时,仍能取得较理想的压缩效果;②在满足分解次数的条件下,应尽量选取较多的通道数;③压缩效果可以用能量比来描述,对于地震资料的有效压缩,能量比值应大于80％;④在小波压缩中,一般应取较长的镜像滤波器,但并不是越长越好,一般在10个点以上即能满足要求。     

SiCp/Mg-Zn-Zr复合材料的制备及其阻尼性能

采用搅拌铸造法制备SiC颗粒增强Mg-Zn-Zr复合材料，并分析了Mg-Zn-Zr复合材料的压缩强度和内耗与SiC粒度的关系.结果表明：加入粒度10 μm的SiC颗粒，可使基体合金的压缩强度增加；SiC粒度为20 μm的复合材料阻尼性能优于SiC粒度为10和50 μm的复合材料.     

最小均熵差准则与模式聚类

作为最小均方差准则的拓广,本文从数据熵、数据熵差引进最小均熵差准则,并应用于数据与模式聚类;给出基予最小均熵差准则的动态聚类算法与系统聚类算法,最后通过一个应用示例说明这一最小均熵差准则模式聚类的有效性与优越性。     

最小均熵差准则与模式聚类

作为最小均准则的拓广，本文从数据熵，数据熵差引进最小均熵差准则，并应用于数据与模式聚类；给出基予最小均熵差准则的动态聚类算法与系统聚类算法，最后通过一个应用示例说明这一最小均熵差准则模式聚类的有效性与优越性。     

Robust Sensor Bias Estimation for Ill-Conditioned Scenarios

Sensor bias estimation is an inherent problem in multi-sensor data fusion systems. Classical methods such as the Generalized Least Squares (GLS) method can have numerical problems with ill-conditioned sets which are common in practical applications. This paper describes an azimuth-GLS method that provides a solution to the ill-conditioning problem while maintaining reasonable accuracy compared with the classical GLS method. The mean square error is given for both methods as a criterion to determine when to use this azimuth-GLS method. Furthermore, the separation boundary between the azimuth-GLS favorable region and that of the GLS method is explicitly plotted. Extensive simulations show that the azimuth-GLS approach is preferable in most scenarios.     

混合二维正态分布的代表点

本文给出了寻找混合二维正态分布代表点的算法,并从分布偏差以及均方误差的角度,分别对蒙特卡洛代表点、基于数论方法的代表点及基于均方误差准则的代表点这三种不同类型的代表点各自组成的近似总体与真实总体进行比较. 结果表明,基于均方误差准则的代表点更逼近真实总体,所以基于均方误差准则的代表点的代表性优于蒙特卡洛代表点和基于数论方法的代表点. 最后,采用自助法对这三类代表点进行重抽样,并以重抽样的结果再次验证基于均方误差准则的代表点的优越性.     

GIS和DGPS一体化方法在地质填图中的应用

介绍了ＤＧＰＳ原理及其系统构成，分析了ＤＧＰＳ定位的精度，并根据我国１∶５万地质填图的现状和精度要求，提出了利用ＤＧＰＳ作为数据采集手段，结合ＧＩＳ技术完成１∶５万地质填图的可行性方案。     

逆向工程中的测量数据精简技术研究

在分析角度-弦高联合准则法和包围盒法的工程适用特点的基础上,提出了同时基于角度-弦高简化法和包围盒法的改进型数据的直接精简方法,即利用包围盒法构造分割面,利用分割面将数据点云处理成按扫描线存储的"结构化"测量数据,再利用角度-弦高联合准则法逐线精简.随后以铸造模板、汽车发动机罩及人头像为典型实例,分别对具有不同表面特征的测量数据点云进行了数据精简验证.结果表明,提出的方法同时具备2种数据精简方法的优点,且克服了该2种方法无法处理曲率变化大、附加特征多的表面测量数据的局限性,能够对测量数据进行直接而有效地简化,因此可以用于处理具有复杂附加特征的散乱测量数据.     

离散型无失效数据的可靠性分析

应用经典统计与 Bayes 方法,对离散型无失效数据进行可靠性分析,建立一个判别准则,用于判定分析结果是否符合实际,不受概型限制,适用所有寿命为离散型产品.     

散乱点云数据的曲率精简算法

针对海量散乱点云数据精简问题,提出了以平均曲率为判据的精简算法.采用八叉树结构对点云数据进行空间分割,由分割结果建立k邻域.在散乱数据点参数化的基础上,对k邻域内的散乱点进行二次曲面拟合,求出拟合曲面的平均曲率,进而得出邻域内所有数据点的平均曲率均值,以此为判据进行数据精简.构造曲率差函数,识别出边界数据点,对其进行数据保护.结果表明,该算法对具有曲率多样化特点的点云数据精简具有一定的理论意义和应用价值.通过实验验证了该算法的可靠性和准确性.     

微机控制物料称量提前量的研究

通过对微机称量系统提前量控制的两种方法———渐消记忆法和Grubbs准则法的讨论 ,指出将Grubbs准则应用于提前量的控制 ,可有效的剔除偶然误差 ,实现精确称量。     

信号预处理中错点剔除方法的研究

对工程信号进行错点剔除,是信号预处理中的-项重要内容.本文分析了统计学中用于错点剔除的肖维勒准则、狄克逊准则、格拉布斯准则和拉依达准则,针对上述各项准则在处理大样本信号中的局限性,引入一种新式错点剔除方法,并用拉依达准则与此方法对-段实际工程信号进行处理对比,结果表明,新式错点剔除方法能够更好地剔除错点.