改进的分级图像矢量量化

提出了一种基于Ｐｅａｎｏ扫描的分级矢量量化算法，通过有效地利用数据间的相关性，改进了ＶＱ的性能。该算法先通过能比光栅扫描更好地保存二维数据间的相关性的Ｐｅａｎｏ扫描在原始图像进行预处理，再根据信号特性进行分级ＶＱ；还提出了基于Ｐｅａｎｏ扫描的平滑算法，有效地减小了方块效应的影响。     

基于自组织神经网络的模式分类研究

分析了常用的ＶＱ（ＶｅｃｔｏｒＱｕａｎｔｉｚｅｒ──矢量量化）分类算法所存在的缺点，提出用自组织神经网络模型取代ＶＱ算法，对这种模式分类的过程进行了描述，并阐明它的优点．     

基于整数小波变换的MODIS多光谱图像无损压缩

为了解决MODIS多光谱图像数据的存储和传输问题,提出了一种基于整数小波变换和结合波段相关性判定的谱间预测的算法,对MODIS多光谱图像数据进行无损压缩.通过整数小波变换和波段相关性判定,有效地去除了MODIS图像数据的空间和谱间冗余,其压缩效果优于当今最流行的WinRAR、WinZip压缩软件,与基于三维预测(3D-DPCM)的方法相比,该方法也能得到较好的效果,有较高的压缩比.     

一种新型汉语单音节识别方法

介绍了一种新型字基 ＶＱ／ＨＭＭ语音识别方法： ＶＱ与 ＨＭＭ分级识别算法。 使得 ＶＱ部分可用作语音识别的第一级处理， ＨＭＭ部分作第二级识别。在第一级识别中 可引进汉语的音素知识，使 ＶＱ／ＨＭＭ性能进一步提高，并可用于大字汇表的实时语音识 别，存贮量、计算量均大大减少。用此方法把汉语四声作一个 ＨＭＭ模型，使汉语 ４００ 个基本音节的识别率达 ９６％以上．若加上精确四声识别则可识别汉语的 １２００种声音。     

一个基于差别矩阵的属性约简改进算法

介绍了决策表的基于差别矩阵的属性约简方法,针对AM-RASR约简算法的不足,将叶东毅的对不相容决策表的求核思想融合进来,提出一个改进的算法,新算法通过在扫描数据过程中用冲突对象对差别集进行修正,可以有效地减少数据的存储量和计算量,并能适用于不相容决策表.最后通过一个UCI数据集的实验说明改进的算法是有效的.     

基于链接聚类的Shark-Search算法

根据对Shark-Search主题爬取算法的分析，提出了一种基于链接聚类的改进Shark-Search算法. 并通过几个对比实验对该算法进行了验证. 实验结果表明,新算法能够更有效地识别链接与主题的相关性.     

子帧的矢量量化

提出了一种新的压缩编码方案—子帧的矢量量化（简称ＳＶＱ）．对一幅有２５６×２５６个象素,每象素８比特的图象进行了计算机模拟实验．实验结果表明,在相同的信噪比下,ＳＶＱ方案比ＶＱ方案的数据压缩比高一倍,重建的图象主客观效果良好     

基于模拟退火算法的数据聚类分析

本文针对数据聚类分析和最优化问题的相似点，用模拟退火算法进行聚类分析。根据数据对象的特征，提出了基于模拟退火的产生函数和迭代方案。通过实例验证，表明该新算法能够有效地解决数据聚类分析问题。     

数据分级存储系统中数据分级算法研究

随着数据存储规模的海量增长,降低存储系统的总拥有成本,提高数据访问效率是海量数据分级存储系统的关键.在分析了两种典型的数据分级算法后,结合两种算法的优点对算法进行了改良,提出了基于数据访问频率和数据设备依赖度的自动分级算法,实验结果验证了算法的有效性和数据分级算法具有较高的准确率.     

股票数据流的相关性计算方法

相关性分析在股票投资、监测、预测中起着非常重要的作用．为定量计算各股票间的相关性,文中提出了一种股票数据流的相关性计算方法,它基于高效的单遍数据集扫描算法,能在有限的内存空间中计算出各股票间的相关性．与传统的计算方法相比,不管是在空间复杂度还是在时间复杂度上,所提出的方法都只需付出更小的代价．实验证明,这种相关性计算方法在同步股票报价中是有效的．     

使用矢量量化技术压缩SAR原始数据

该文研究基于矢量量化技术的合成孔径雷达（SAR）原始数据压缩算法，提出了块自适应树型矢量量化（BATSVQ）算法和块自适应球形矢量量化（BASVQ）算法。与块自适应矢量量化（BAVQ）算法相比较，该文提出的算法采用约束型矢量量化技术，能够充分利用SAR原始数据经过自适应块处理后在较小的范围内具有稳定高斯分布的特性。采用以上算法对SAR实测数据进行了验证，并比较图像及其性能参数，结果表明BATSVQ算法和BASVQ算法能够获得算法性能和实现复杂度之间的合理折衷。     

LBG与SOFM应用于矢量量化的比较研究

在介绍矢量量化以及LBG算法和SOFM算法的基础上,通过实验对比了LBG算法和SOFM算法在应用于图象矢量量化压缩过程时,码书大小、码字大小以及初始码书生成方式等因素对图像压缩性能的影响,得到了相关结论:固定码字矢量维数,码书越大,压缩比越小,重建图像质量越好;固定码书,码字矢量维数越小,编码性能越好;LBG算法对初始码书敏感,而SOFM算法由于所具备的自适应特性对初始码书不敏感。论文最后提供了一些改进思路,为改进传统矢量量化算法及设计新的矢量量化算法以提供了参考。     

一种基于遗传算法的图象矢量量化方法

描述了一种基于遗传算法的图象矢量量化方法．遗传算法基于自然进化原理可得到全局优化结果，把遗传算法用于码本设计，其运算简单，而且可避免传统方法如Ｋ－均值技术等所带来的局部优化局限．同时，由于其结构的规则性和并行性，较适于ＶＬＳＩ实现．文中主要讨论了遗传算法用于图象矢量量化的评价函数及操作过程，并与传统算法作了比较，给出实验结果．     

基于双正交小波的快速矢量量化算法

提出了一种用于图象压缩的矢量量化算法．该算法通过构造符合图象小波变换系数特征的跨频带矢量,利用小波系数之间的相关性,提高了图象的编码效率和重构质量．同时,该算法又采用了两种新的矢量量化技术——非线性插补矢量量化（ＮＬＩＶＱ）和渐进构造聚类（ＰＣＣ）,提高了矢量量化的速度和码书质量．实验结果证明,该算法在比特率为０．１７２ｂｐｐ的条件下仍能获得ＰＳＮＲ＞３４ｄＢ的高质量重构图象．研究图象小波变换系数的固有特性是提高矢量量化性能的关键,而提高矢量量化速度是这类算法得以实用的重要前提．     

基于 MPEG 国际标准压缩视频流的镜头切分算法

镜头切分是实现对动态视频基于内容检索的第一步，以检测出来的镜头作为基本单元，可以进一步对视频内容进行分析和建立索引。从实用角度看，目前越来越多的动态视频资料都是以压缩形式存储和传输，所以，研究基于压缩视频流的算法更有实际意义。本文旨在提出一种基于ＭＰＥＧ国际标准压缩视频流的镜头自动切分算法，通过利用ＭＰＥＧ数据流中已有的信息，如离散余弦变换（ＤＣＴ）系数和运动向量，只进行最小程度的解码，来检测镜头间的边界，从而实现镜头切分。针对实际视频流中镜头切换方式的复杂性，本文提出了三个算法分别处理不同情况，并将这三个算法以树形分类器的方式组织在一起，形成一个系统。通过对十段不同类型的ＭＰＥＧ－Ⅰ压缩视频节目进行镜头切分实验，取得了９０％以上的正确率。     

矢量量化中的非二元树搜索算法

在矢量量化(VQ)系统中,搜索算法是实现编码的关键技术.本文介绍非二元树搜索矢量量化系统的码本设计和搜索算法.计算机模拟实验结果表明,非二元树搜索矢量量化在失真性能和存储量方面明显优于二元树搜索矢量量化,而计算量只有全搜索矢量量化的几分之一.     

变比特率均值匹配相关矢量量化图像编码算法

矢量量化(VQ)是一种有效的数据压缩技术。为找出与输入矢量最匹配的码字,传统的穷尽搜索矢量量化编码算法需要计算输入矢量与所有码字之间的失真测度。码书大小和矢量维数越大,穷尽搜索矢量量化编码的计算复杂度就越高。为了降低穷尽搜索矢量量化器的编码复杂度,本文提出了一种用于快速图像编码的均值匹配相关矢量量化器(MMCVQ)。在编码前,首先计算所有码字的均值,然后按照这些均值从小到大对码书进行排序。编码阶段,利用邻近图像块的高度相关性和当前输入矢量的均值共同确定相应的码字搜索范围。实验结果表明,当阈值大小为320时,与传统穷尽搜索矢量量化编码法相比,虽然MMCVQ算法的编码质量下降约0.3～0.4dB,但速度快14倍而且比特率下降0.1～0.2比特像素。     

矢量量化的渐进构造模糊聚类算法

为了设计最优码书,提出了一种新的渐进构造模糊聚类（ＰＣＦＣ）算法,并将其应用到图像的矢量量化中．通过与其他矢量量化算法（如ＬＢＧ和ＦＣＭ）的比较,证明该算法不论在生成码书的质量还是在计算速度上都具有很强的优势．这种模糊矢量量化算法为进一步改善图像压缩的矢量量化性能提供了新途径     

STC相关矢量量化图像编码算法的VLSI结构

STC(Switch—Tree Coding)相关矢量量化图像编码系统是在传统的矢量量化的基础上，根据相邻图像块空间相关性的继承性，运用STC编码算法对矢量量化后输出的码字地址进行空间相关继承编码，在不引入任何额外的编码失真的情况下，图像平均比特率可达到0．32bit／pixel。将STC编码算法用VLSI实现后嵌入到已有的矢量量化VLSI结构中，在不降低硬件速度的前提下，提高了图像的压缩率和信道的利用率。模拟与验证结果表明，该结构可以获得约66MPixel／s的数据处理速度，能够满足图像实时传输的需要。