离散点云数据的小波变换处理算法

将离散点云数据表示成适合用作小波变换的形式,提出了一种基于尺度的离散点云数据的特征识别算法,在此基础上给出了具体的基于尺度的二维和三维离散点云的小波分解算法,最后引入实例对二维离散点云的小波分解算法进行分析,实验结果表明算法达到了对点云数据的按尺度特征分解的目的.通过提出的算法,将离散点云数据按照尺度进行分解并提取出不同的特征成分,这样可以根据后期可视化显示的不同要求,将小波变换分解后的数据进行进一步的处理.     

基于非规范二维Haar小波变换WSN数据管理

提出基于非规范二维Haar小波变换的无线传感器网络管理结构,以减少传感器节点间的数据传输量.利用小波变换将数据在不同尺度上分解生成小波系数以进行传输,对小波系数进行重构可还原原始数据.基于非规范二维Haar小波分解算法实现了数据汇聚,基于非规范二维Haar小波逆变换算法实现了数据重构.使用MATLAB仿真表明,基于非规范二维小波变换的数据管理结构能够在保持数据原有特征的同时,大大减少网络的数据传输量.     

基于二维提升整数小波的电能质量数据压缩技术

为了更好地解决海量录波数据存储空间过大,数据传输效率低的问题,提出将二维提升小波、游程编码、哈夫曼编码相结合的数据压缩方法.首先将实时检测的一维电能质量数据按照周期截取,并依次排列形成二维的数据,对该数据进行二维提升小波分解得到低频系数和高频系数,然后对高频系数进行阈值量化,最后将量化后的数据与低频系数用零行程和哈夫曼进行编码,以进一步提高数据的压缩比.仿真实验结果表明,本文算法相比较传统的二维离散小波算法,能在压缩比提高一倍左右时将误差限制在很小的范围内.     

一种二维离散余弦变换系数快速算法

研究二维离散余弦变换与二维离散哈脱莱变换间的关系,基于二维哈脱莱变换算法,提出一种计算二维离散余弦变换系数的快速算法.该算法使二维离散余弦变换的算法复杂度大大降低,从而大幅度提高二维余弦变换的速度.     

一种高效存储多级二维9/7离散小波变换结构

针对JPEG2000图像压缩编码硬件实现中多级离散小波变换模块(DWT)与优化截断嵌入式模块(EBCOT)之间大量小波系数存储带来的缓存问题,提出了一种新型高效存储的多级二维9/7离散小波变换结构。首先,基于9/7小波变换提升算法,设计了可满足并行结构要求的基本处理单元,并在此基础上搭建了二维变换模块;然后采用一种新型的数据扫描方式,通过对图像分块并进行块间组合扫描,大幅降低了DWT模块与EBCOT模块间的小波系数缓存;最后根据数据扫描特点完成了非折叠结构多级二维小波变换模块的构建。仿真实验结果表明,三级9/7离散小波变换结构处理一幅大小为512×512像素的图像,对比已有硬件结构可节约存储资源40%以上。     

基于小波变换的医学图像压缩方法

简要说明离散小波变换(ＤＷＴ)的Ｍａｌａｔ算法·分析了一维离散小波变换ＤＷＴ不能完全重构信号的原因·对二维离散小波变换ＤＷＴ的重构性进行了讨论·在此基础上提出改进型的Ｍａｌａｔ二维ＤＷＴ算法·压缩实验表明改进型的Ｍａｌａｔ二维ＤＷＴ算法对提高图像压缩及重建质量是有效的·     

3D小波变换的抗裁剪鲁棒数字图像水印算法

为解决抗裁剪的鲁棒数字水印问题,提出了一种基于3D小波变换的数字水印算法.该算法根据离散小波变换理论和对视频序列进行3D小波变换的研究结果,将原图像拆分为一个图像视频帧,将水印自适应地加入到每个图像帧二维小波变换中频域的不同位置,利用图像二维小波变换中频域的特性和人类视觉系统特性,大大提高了水印算法的有效性,对严重的裁剪攻击具有很强的抗攻击性,在图像被裁剪一半以上情况下仍能非常清晰地得到水印.实验表明,该水印算法对图像裁剪有很强的鲁棒性.     

常数分解变换法及在数据压缩和消噪上的应用

目的 研究常数分解变换法(SDT)及其在数据压缩和消噪上的应用。方法 在探讨常数分解变换法原理的基础上，提出了对一维数据进行有损压缩和消噪的思想，并给出了相应的优化算法以及将该算法拓展于二维信号的简单方法。结果 获得了常数分解变换法和小波分解变换法(DWT)进行数据压缩和消噪的实验结果。结论 在一定条件下，对于一维数据的压缩和消噪，常数分解变换法优于小波分解变换法。     

一种自适应最优化小波变换算法及应用

传统的二进小波变换对非2的整数幂的数据要进行大量的边界处理,针对这一局限性,提出一种自适应最优化小波变换算法.其核心是通过解析被处理数据长度来捕获其长度的最佳逼近值,实现边界处理的最优化;通过分解最佳逼近长度来获取各层次小波变换基数,实现小波变换基数选择的自适应.与二进小波变换相比,自适应最优化小波变换算法具有运算速度快,边界处理量少,数据压缩量大等特点.最后通过一个图像压缩的应用实例表明了此算法的可行性.     

用于图像认证、定位和恢复的半脆弱数字水印的设计与实现

提出了一种基于小波变换的半脆弱数字水印的图像篡改检测及恢复算法。该算法采用二维离散小波变换,将小波低频系数经过处理应用于图像认证和修复,并使用混沌映射和置乱算法保证算法的有效性和安全性.实验表明:该方案安全性高,对常规篡改可进行精确定位,并能较好地实现自恢复。     

黄灯信号与交通安全

现有交通法规对车辆遇到黄灯时是否允许通行仍然没有定论. 这直接导致了众多驾车人在面对黄灯信号时的反应不一, 对道路交通及安全产生了诸多负面影响. 通过分析车辆行驶中的人-车系统特性, 揭示了交通黄灯信号的重要作用. 此外, 从两个不同视角对黄灯信号的通行权展开论述, 并对黄灯信号合理的持续时间等参数进行了案例设计, 由此得出车辆在行驶过程中遇到黄灯可以通行的结论.     

交通流的红绿灯模型

首先引入几个描述交通流的基本函数，接着在交通流连续运动和时断的情况下，分别建立了连续和间断的交通流模型，在此基础上根据微分方程建立红绿下的交通流模型，分析在不同时刻公路上交通流的变化，据此画出在红绿灯模型下的车流密度变化过程，并给出了交通流的红绿灯模型在十字路口的应用．     

Statistical Multiplexing of Video Traffic and Data Traffic

IntroductionInternet TV allows us to access high quality video byvarious digital networks.However,high quality videoneeds strict Qos support from underlying networks.Anefficient Qos support mechanis m will provide mini mumnetwork resources for Qos requirements.The mini mumbandwidth for certain Qos is called effective bandwidth.Inmost cases,video traffic is transported along with datatraffic,such as IP traffic,Ethernet traffic,WANtraffic,etc.,over networks.It is very i mportant to wellcoo…     

混合车流下单车道道路通行能力分析

以跟驰理论为基础,通过对由大、小两种车型构成的混合车流不同跟驰序列、不同组合概率的研究,得出了跟驰车头时距单车道路段多车型混合车流通行能力模型。研究表明,单车道路段多车型混合车流通行能力不仅与反应时间、车辆长度、车辆速度、制动性能有关,还与混合车流的车辆组成状况及跟驰序列有关,最后分析了各影响参数之间的关系。     

异构交通场景下的宏观交通流建模

提出了基于动态图混杂自动机与改进的元胞传输模型相结合的建模方法。通过对不同自动驾驶车辆混入率下路段的流量和密度进行三角基本图拟合,讨论了临界拥堵密度、通行能力、反向波速等主要参数的变化规律,并基于此改进了传统的元胞传输模型;利用动态图混杂自动机表征路网分层递阶的拓扑结构,并将改进的元胞传输模型嵌入动态图混杂自动机来建立异构场景下的宏观交通流模型。利用OpenModelica搭建了仿真平台,验证了该建模方法的有效性。结果表明：随着自动驾驶车辆混入率的增加,路段的临界拥堵密度、最大通行能力和反向波速等都有较为显著的变化。     

基于仿真和流量估计的服务性交通指标预测

提出了基于应用微观交通仿真模型和短期交通量预测的服务性交通参数预测模型.根据实际的交通系统和研究目的建立应用仿真模型并进行模型参数标定和有效性验证.根据实时采集的交通量采用基于小波分析和ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average)模型的混合模型进行下一时刻的交通量预测.将预测的交通量输入到应用仿真模型,根据仿真输出得到下一时刻的服务性交通参数指标.应用实例表明,该模型能够较好地进行服务性交通参数的预测.     

路段上车辆的进入和离去对交通流的影响

运用差分法对连续交通流模型进行求解,对数值解取不同的初始值,分别求出不同初始值时,路段上无车辆的进入和离去、只有车辆的进入和只有车辆的离去3种情况下的密度、速度及流量,并作出相应的k-t,u—t,q-t图。得出了当密度较小时,车辆的进入和离去对交通流的影响不大;当密度接近最佳密度时,车辆的进入会大大降低路段上的车流量,...     

基于交通噪声分析的交通流状态识别方法

车辆行驶时的声音主要由发动机噪声、轮胎噪声、空气涡流噪声、排气噪声组成,多个车辆构成的交通噪声取决于道路的交通流状态.在分析现有交通状态识别方法和车辆声音特性的基础上提出了一种利用交通噪声的交通状态识别方法.按照车速将交通流分为自由流、饱和流和交通拥堵3种状态,对不同交通流状态下的交通噪声信号进行谱分析,以归一化的峰值频率作为特征,用支持向量机对不同的交通流状态进行识别.试验结果表明,通过交通噪声能够正确识别不同的交通流状态,具有较高的识别精度.     

交通流Breakdown现象与交通扰动演化模型

建立了用以间接证明交通流自发breakdown现象的交通扰动演化模型.基于跟车思想制定了"继承"和"改变"两种车辆行驶规则;基于交通波动理论刻画了车辆经历扰动的减速波和加速波,并结合到达车流的车头时距分布,建立了扰动演化模型.模型考虑了"迟滞"现象和"二次扰动"现象,采用蒙特卡罗方法进行数值模拟,对比了五种形式的breakdown概率,分析了模型中重要参数对计算结果的影响及原因.     

基于车流自由度的交通子区划分问题研究

为避免传统的交通子区划分方法中改进关联程度公式、周期原则、流量原则、距离原则、绿信比、相位差原则等方法的不足,引入车流自由度的概念描述协调系统内车流的离散程度,并从微观角度探究以端点交叉口的车流自由度为基准、车流自由度的变化为指标的交通控制子区的划分;同时在相对理想条件下,借助车流自由度表示在协调相位的有效绿灯时间内不停车通过的车队长度,与以端点交叉口与下游交叉口不停车通过的车队排队长度比值,从中观角度进行交通控制子区的划分;最后选取8个交叉口的实例,进行划分前后仿真,验证方法的合理性。