关于Huffman树费用的一些结果

Hu.T.C指出,对于一般给定的权序列,在构造出相应的Huffman树之前,尚未建立表达其费用的公式.因此,对某些特殊的权序列,给出Huffman树的费用公式是一个值得研究的课题.在文[2—5]中给出了几个权序列相应的Huffman树的费用公式.对一些较广泛的权序列类,本文得到了相应的Huffman树的费用公式.本文假设W:w_1≤w_2≤…≤w_n(w_1>0)为权序列,H(W)表示相应的Huffman树,C(W)表示H(W)的费用.     

基于一步状态转移矩阵的Freeman链码压缩

本文阐述了在Markov链一步状态转移矩阵的基础上重建Freeman链码序列模型，给出了一种更合理的Freeman链码数据压缩算法，它在压缩较复杂的二维线条图像即较长链码的时候，具有比直接Huffman编码更优越的性能。     

基于四叉树的嵌入式平台Huffman解码优化

考虑到嵌入式设备资源的有限性,提出一种基于四叉树的Huffman解码优化算法.解码过程中,先将Huffman码表表示成四叉树结构,据此重建为一维数组,并充分利用数值计算代替判断与跳转操作.为测试本算法解码性能,将其应用于嵌入式MP3实时解码中,结果表明本算法内存损耗小,解码速率快,算法复杂度低,相比于其他优化算法,更适合应用于嵌入式设备中.     

基于Huffman编码的MP3隐写算法

针对MP3音频的编码特点,提出了基于Huffman码字替换原理的音频隐写算法。与以往的MP3隐写算法相比,该算法直接在MP3帧数据流中的Huffman码字上嵌入隐蔽信息,不需要局部解码,具有透明度高、嵌入量大、计算量小的特点。通过实验分析了算法的透明性、嵌入量、码字的统计特性等方面的特点。     

基于广义规范Huffman树的高效编解码算法

为了减少编码时消耗的时间和空间,以便适应实时处理,提出了基于广义规范Huffman树的高效数据压缩算法。该算法利用层次和概率表顺序,保证编、解码的唯一性;利用移动排序替代搜索;建立索引表来简化排序操作;融入均衡编码的思想。同时,根据编码思想提出了相应的解码算法。通过实际数据验证,与传统的Huffman算法相比,该算法在时间和空间效率上有了一定提高,且使得码字更为均衡。     

基于广义规范Huffman树的高效编解码算法

为了减少编码时消耗的时间和空间,以便适应实时处理,提出了基于广义规范Huffman树的高效数据压缩算法。该算法利用层次和概率表顺序,保证编、解码的唯一性;利用移动排序替代搜索;建立索引表来简化排序操作;融入均衡编码的思想。同时,根据编码思想提出了相应的解码算法。通过实际数据验证,与传统的Huffman算法相比,该算法在时间和空间效率上有了一定提高,且使得码字更为均衡。     

基于混合算法用于配电网多重故障的自愈研究

配电网自愈是实现配电网故障恢复的一项重要手段,为了克服蚁群算法用于配电网重构中的易陷入局部最优且效率较低的问题,通过将Huffman算法与蚁群算法结合,提出一种混合算法,利用Huffman树的快速延伸能力,来提高蚁群算法的搜索效率和全局搜索能力,防止局部最优.该算法主要针对配电网二重故障处的关键支路进行实时的快速编码,分割了故障区与非故障区,简化了网络,发挥了两种算法各自的优越性,最后通过算例分析,证明了该方法的可行性和有效性.     

基于块的比特分配的无损图像压缩算法

为了获得最佳的无损图像压缩效果,提出一种基于块的比特分配技术(block bit allocation,BBA)的图像无损压缩算法,并采用三种数字图像模式:CT、MR和DR来评价该算法.实验结果显示,此算法对比标准LempelZiv和Huffman压缩算法能将CT图像的压缩比平均增加11%到19%,在MR图像中,平均增加12%到28%.对于DR图像,此方法比Huffman算法差9%.但是,压缩和解压缩速度会更快并且可用于在线医学图像压缩.     

几种无损数据压缩算法的探讨及在JAVA Web程序中的应用

随着知识爆炸式的发展,数据压缩在计算机领域起到举足轻重的作用。Huffman编码是一种常用的压缩方法,其原理是将使用次数多的代码转换成长度较短的代码,而使用次数少的可以使用较长的编码,并且保持编码的唯一可解性。LZ77算法通过使用已经出现过的相应匹配数据信息替换当前数据从而实现压缩功能。LZW算法是基于LZ77思想的一个变种。由于专利权原因,LZW没有得到像LZ77一样的流行。DEFLATE方法是LZ77算法与Huffman编码的组合,具有LZ77与Huffman编码的优势。DEFLATE方法具有开源通用高压缩率的优势,因此,得到了广泛的应用。将采用DEFLATE方法的GZIP压缩应用到B/S架构的企业应用中可以减小网络传输的数据量,进而提高系统的整体性能。     

一种动态Huffman优化算法的设计与应用

通过对传统航空检定机制问题的分析,基于Huffman优化理论,设计了一种自适应动态优化方法,提出了单臂二叉树的概念,最后给出了优化树的构造算法和应用该树的检定算法。     

哈夫曼树的图形化算法设计

哈夫曼树是一类带权路径长度最小的树,由于它的非线性结构导致其很难实现图形化.为了排版需要以及更直观地了解哈夫曼树的性征,希望通过一种算法画出易于观察的哈夫曼树,算法建立在传统哈夫曼编码算法基础上,利用哈夫曼编码的工作空间,建立与哈夫曼编码相对应的哈夫曼树,这种树具有结点排列有致、层次分明、结点及结点间路径永不重合的特点.     

多叉树Huffman算法

改进Huffnan算法，提出了多叉树Huffnan算法．理论分析表明该算法优于常规的Huffnan算法，其平均码长已接近信源的熵函数值，且其解码速度快．将其实现用于文本压缩，压缩比大约为3：1左右．该算法已长期用于众多产品中，取得了良好的效果。     

一种快速霍夫曼解码算法及其软硬件实现

由于霍夫曼算法产生的码字长度不固定，使得霍夫曼解码过程的效率较低。为克服这一缺点，提出了一种新的解码算法，使占码流中大部分的短码字能迅速解码，从而提高整体的运行效率。该算法分别在软件（TI公司的TMS320C54x系列DSP的汇编程序）和硬件（JPEG图像解压电路中的霍夫曼解码模块）上实现。通过测试表明，在增加了为数不多的资源情况下，此解码算法比传统方法大大提高了执行效率。     

最小冗余的哈夫曼码表的构造方法

设计了一种存储哈夫曼码表的数据结构，给出了O(n)时间的生成算法。该方法通过先序遍历哈夫曼树，记录遍历过程，得到存储哈夫曼码表的一种数据结构。本文最后定量地分析了该数据结构的存储性能，并证明了该数据结构具有最小冗余。     

基于Huffman编码的XML数据压缩方法

针对一定网络带宽下生产过程报表系统对大型数据源访问速率不高的问题,提出了一种基于Huffman编码的XML数据压缩方法。通过构造数据处理类获取XML文档中重复率高的节点单元,采用Huffman编码对节点单元进行编码,将编码后文档利用LZMA算法压缩,构建了Huffman-LZMA压缩算法,并将该压缩算法应用于生产过程报表系统设计。实际应用结果表明,该压缩算法对生产过程报表数据源的压缩率达到约88%,有效的节省了网络带宽和存储空间,提高了报表系统的访问速率。     

基于小波分析的医学超声图像压缩及分组霍夫曼算法

介绍了一种医学超声图像小波分解和重构方法,即根据二维图像的结构,在小波分解后采用二维分组Huffman编码算法．讨论了基于小波分析的压缩算法的误差,采取相应的措施改进了压缩算法,以重建图像和原始图像的归一化相关系数来衡量重建图像的质量。模拟结果表明在保证重建超声图像质量的前提下,分组Huffman编码较大地提高了超声图像的压缩比。     

G.729.1 算法的改进与 DSP 全汇编优化设计

在G．729．1宽带语音编码算法中,时域混叠编码器的谱包络编码根据帧内子带的相关性,采用差分霍夫曼编码来减少编码的比特分配。针对相邻帧对应子带的谱包络存在相关性,给出了在原有谱包络编码模式的基础上,增加一种帧间对应子带差分霍夫曼编码的模式来进一步减少谱包络的编码比特数,从而提高合成语音的质量。由于G．729．1可以根据信道的特征随时调整编码速率以取得更好的宽带语音质量,这使得该编码算法具有很高的复杂度。为了能在数字信号处理器（digital signal processor,DSP）上实时实现G．729．1,结合TMS320VC5505数字信号处理器对G．729．1算法采用全汇编实现,并对汇编后的G．729．1代码做了进一步的汇编优化,优化后的G．729．1算法在保证了高质量语音输出的同时,提高了编码效率,实现了对语音信号的实时处理。