神经网络在图象压缩编码中的应用

讨论神经网络在图象压缩编码领域中的应用.针对图象矢量量化存在的分块效应问题,对Kohonen自适应模型进行了研究.应用了两个DCT的余弦变换域的特征值,结合Kohonen的自组织特征映射(SOFM)算法对图象元素分类压缩编码.计算机模拟实验表明,和单纯用神经网络直接进行矢量量化相比,应用这种技术的图象编码压缩比和译码图象质量都有明显的提高.     

基于EDA的计算机组成原理与结构课程设计

计算机组成原理与结构是计算机科学与技术、软件工程等相关专业的核心基础课程,而计算机组成原理与结构课程设计是计算机组成原理与结构的一门后续课程。阐述了开设这门课程的重要性和必要性。并从EDA角度对这门课程的教学方法进行了改进,目的是使本课程跟上时代的步伐,能提高学生专业硬件设计的技能,为以后各门专业课程打下坚实基础。     

近邻相关匹配图象快速分形压缩编码

为缩短分形编码中值域块与定义域块逐一匹配时间．将值域块与定义域块的全局匹配改为近邻匹配。并提出近邻相关匹配分形近似编码的方法,在子块搜索匹配之前将大量显著不相关的子块剔除掉,从而大大缩小搜索空间。通过实验,该方法比全局搜索匹配的分形编码快。     

大学生计算机操作技能培养与形成

掌握计算机操作技能是一个复杂的过程,需要教师的精心指导和学生的反复训练,在教学中需依据学生心理成长的状况和操作技能教学的特点及形成的规律,遵循探索性、示范性、针对性等教学原则,采用多种教学方法和途径来实现教学的目标。对计算机操作技能特点和涵义及形成过程做了简单的分析,针对传统教学模式和方法的不足,提出了改革的建议,探索出行之有效的教学方法,以达到提高学生实践技能的目的。     

关于“计算机导论”课程结构及实验课教学改革探讨

针对“计算机导论”课程结构的不合理及传统的教学内容和方法不足，提出一些改革的建议。首先把原附属于“计算机导论”课程的实验课提出来，独立形成一门“计算机操作技能训练”课程。再从教学内容和方法上加以充实与改进。目的，一切为学生着想，使学生能在有限的时间内学到更多的知识，掌握更多的操作技能，为后续课程的学习和将来就业务实基础。     

图像菱形块自适应矢量量化压缩编码

充分利用视觉生理和心理学特性,把图像分成菱形块,根据韦伯定理设定一个滤波器,把图像块分成三个区域块,采用改进ＳＯＦＭ神经网ＭＳＦＯＭ来训练各分类块,并编制码书。实验结果“块效率”明显改善。