一种基于异或运算折半划分的测试数据压缩方案

将测试集按单位长度M分成若干块,通过异或逻辑运算将块内数据为"01"和"10"的交替序列变换成全"0"和"1"序列,对于不能转换的序列,不断进行折半划分。这种基于异或逻辑运算折半划分的压缩方法,代码字的长度可以直接用折半的次数来表示,一方面减少了代码字的长度,另一方面解压时可以直接将计数器移位,降低了解压成本,仿真实验结果证实压缩效果良好。     

小波分析在地震资料处理中的运用

小波分析降噪方法具有自适应和多分辨分析的特点,在时频两域都具有表征信号局部特征的能力的特点,被誉为"数学显微镜",是一种窗口大小固定不变,但其形状可以改变的时频局部化分析方法。本文从介绍小波分析的发展简史开始,简述小波分析的基本原理,主要包括数据去噪和数据压缩两个方面,在数据去噪中总结目前比较常用的去噪方法及其原理,从而比较各自的优缺点。在数据压缩中讨论数据压缩的原理及方法,主要是冗余压缩和熵压缩两种,在允许失真的情况下,说明小波变换在地震数据的压缩处理中有比较好的压缩效果。     

现代调制解调器技术探讨与分析

探讨了现代调制解调器技术现状，总结了有关的技术标准系列，分析并解释了关于调制解调器速率的若干常见疑惑，并对发展中的几种高速调制解调器技术作了介绍．     

用人工智能和神经网络的方法组建数据压缩系统

数据压缩是现代信息处理的基础课题之一．文中对数据压缩的设计思路作了分析和拓展，从系统的角度对数据压缩与人工智能、神经网络的结合作了一些大胆的、初步的尝试，并对这个研究方向作了一些功能上和性能上的分析，提出了再压缩的概念．     

记录限可调整的Box Car过程数据压缩算法

过程数据压缩是减少控制网络数据流量、避免拥塞、提高控制系统性能的有效手段之一.本文在分析BoxCar过程数据压缩算法缺点的基础上,提出了一种改进的压缩算法.在给定的条件下,通过引入可调整记录限,在过程趋势比较平稳时,压缩比比原算法提高1-2倍;在过程趋势发生变化时,压缩比比原算法提高16～30%.本算法还具有改善逼近程度、监视过程趋势和辨识异常点的能力.通用典型仿真数据压缩计算证明了改进算法的适用性.     

细胞全能性与数据压缩

探讨了生物细胞全能性所蕴涵的信息存储问题 ,通过对生物信息学中的基因表达及调控与小波变换、分形理论的相似性比较 ,提出了生物信息存储蕴涵有数据压缩机理 ,它对实现高压缩比的快速数据压缩提供了一种新的思路     

细胞自动机超并行数据压缩方法

提出细胞自动机元胞级超并行无失真数据压缩方法，并用遗传进化算法获得细胞自动机中的数据压缩规则，证明了细胞自动机文本压缩规则的正确性，讨论了有关的时间复杂性及符号动力学特性。与其他传统的串行或小规模并行的数据压缩方法相比，本文的方法有更好的实时性，普适性，以及Ｓｙｓｔｏｌｉｃ硬件实现的可行性。     

神经网络矢量量化的设计与实现

设计了一种混合神经网络矢量量化编码方法。利用Ｋｏｈｏｎｅｎ网络的自组织聚类功能设计矢量量化器码书，实现矢量量化，用３层ＢＰ网络完成码字的信道符号编码。该神经网络矢量量化编码器能够并行处理输入矢量，速度快，效率高，适用于语音和图像数据压缩     

一种快速余弦变换的心电图数据压缩中的应用

用离散余弦变换（ＤＣＴ）的一种快速算法按“方差准则”实现心电图（ＥＣＧ）数据。这种算法减少了乘法数且结构简单，采用分段的方法，能有效地进行心电图数据压缩。     

一种改进的矢量曲线数据压缩算法

对已有的矢量数据压缩算法进行分析，提出一种更简单、精确的算法，这种算法基于斜率和封闭曲线的数据压缩可以一次性提取特征点。