基于小波变换系数去冗余的图像无损压缩方法

本文对基于DPCM与整数小波相结合的算法在无损图像压缩中的应用进行了深入研究.研究表明,分块图像数据经过整数小波变换后仍存在冗余,对这些冗余的数据进行分析,可通过DPCM编码,对变换后的数据做进一步的压缩.由于5/3整数小波变换的特性,其冗余信息主要分布在水平、垂直和对角线的方向.因此,本文在大量实验数据的基础上,提出了一种按照冗余信息的分布规律,构造出预测模板,再对变换后的不同的子带系数选择相应的、开销最小的模板进行残差系数冗余信息去除的方法.实验结果表明,所提出方法的残差系数的平均码长比原始图像的平均码长减小了2.61,总压缩率比JPEG 2000压缩率平均提升了4.63%,相比原始图像直接进行DPCM编码压缩率平均提升了6.16%,同时因其算法简单,非常适合于硬件FPGA上的实现.     

支持数据动态更新的XML编码研究

提出一种支持数据动态更新的编码方案SDUE,该编码将结点位置信息进行分解,避免记录冗余信息,从而有效地节省了存储空间.此外,SDUE还能有效地支持数据更新.在查询方面,由于SDUE编码记录了结点路径信息,在路径查询中避免了结构连接操作,有效地提高了查询效率.实验结果表明,与其他编码相比,SDUE编码在空间存储利用率、结点更新效率和查询速度方面都有较明显的优势.     

一种雷达高分辨距离像模板库建立方法

对于非合作目标而言,预警雷达单航路数据的数据率低,能够提供的信息有限,无法达到建立完备模板库要求。针对这一问题,提出了一种将多条航路数据融合的模板库建立方法。首先对雷达高分辨距离像(HRRP)进行预处理,然后对单航路数据分帧建模,最后给出一种改进Jensen-Shannon divergence(JSD)计算子帧统计分布的相似性,将多条航路数据的分帧结果合并获得模板库。实验结果表明,提出的方法能够建立冗余度较低且包含全角域信息的模板库,并且具有较强的在线学习能力。     

基于模板匹配与线性预测的目标跟踪算法

为解决复杂场景中目标遮挡、算法鲁棒性差的问题, 提出基于模板匹配与线性预测的算法。该算法分为模板匹配和线性预测两部分。场景中无遮挡物时, 执行模板匹配算法, 获取目标跟踪信息; 否则, 通过预测算法估计目标的状态, 进而实现目标跟踪。实验结果表明, 在目标有遮挡干扰的情况下, 采用该算法能稳定、准确地实现目标跟踪, 与传统的模板匹配算法相比具有较强的鲁棒性。     

基于网络平台电子实验报告系统的应用

伴随着计算机网络技术的迅猛发展和信息化的逐步深入,借助虚拟实验仪器的使用,电子实验报告系统应用于学生实验数据实时采集、实验报告网络管理、教师网上批改实时查看,实验报告无纸化已构成新的电子实验报告管理系统的应用模式。该文分析了当前电子技术类课程实验报告存在的问题,并对电子实验报告系统的产生、应用对象、使用方法进行了描述。介绍了基于网络平台电子实验报告系统的虚拟仪器测试模块、实验报告编辑软件及教师终端软件的使用方法,并对电子实验报告系统在实际应用中表现出的先进性进行了说明,且对电子实验报告系统发展前景进行展望。     

采用圆投影和序贯相似检测的图像匹配技术

针对现有的高精度匹配方法复杂度较大,现有的圆投影匹配方法在实际应用中计算量高、速度慢的缺点,提出了一种新的图像匹配算法.该算法基于序贯相似检测原理,采用由粗到精的匹配策略,应用步长自适应的跳跃式搜索方法,在不影响匹配精度的前提下,跳跃了大量匹配点,减小了在非匹配点处的计算量.实验结果表明,与已有的基于不变矩的匹配算法、圆投影匹配算法相比,该算法具有较高的匹配精度,且匹配速度快.     

基于用户模型和属性扩散的混合个性化推荐

电子商务的飞速发展,在为人们提供了更加方便快捷的购物途径同时,如何给用户提供更加人性化的推荐服务,是电商赢得市场需要解决的关键问题。以淘宝电子商务平台为依托,提出基于用户模型和商品属性扩散的混合个性化推荐系统,研究用户兴趣的时间演化和空间扩散方法,综合运用多种推荐方法,给为用户提供更加精准的推荐服务。实验证明,该方法具有较明显的效果,能够较好地运用于同类电商平台。     

天然模板法多孔TiO2遗态材料的制备及其光催化性能

为确定酸碱预处理及浸渍时间的长短对遗态材料光催化性能的影响,以稻壳为模板,采用一种简便的天然模板法合成了具有生物形态的TiO_2遗态材料,使用XRD,SEM,TEM,BET对材料的组成及形貌进行了表征,并对其进行了光催化性能测试。结果表明:用质量分数0.01的盐酸进行预处理,浸渍时间为1 h,煅烧温度为500℃,所制备的遗态TiO_2比表面积达到345.7 m~2·g~(-1),光催化性能最佳,对亚甲基的光催化降解率可高达93%以上。     

基于频繁项集分类统计的增量式关联规则应用

针对商业交易数据构成项目繁多、动态数据增加量大、历史数据量更大的特点,根据频繁项集的商业特征,分为新生、成熟、老化、过期4种类型并分类统计;提出了基于分类统计增量地挖掘新增业务数据中关联规则的算法,算法只需两次扫描新增数据库,无需扫描历史数据库,算法将发现的规则按照其反应的商业特征分为4种类型:新生规则、成熟规则、老化规则、过期规则,在提升规则内容识别效率的同时,强化规则特点的识别能力。