基于参数模型的自适应二进制算术编码算法

为了在视频编码系统中更灵活地运用二进制算术编码,分析了内容自适应二进制算术编码算法的原理和编码流程,针对编码中的模型参数提出了2种不同的参数模型配置:高编码效率参数模型和低复杂度参数模型。低复杂度参数模型与高编码效率参数模型相比,在同等编码质量下可以将运算量降低约30%,存储空间节省87.5%,并结合视频编码中的码率控制机制提出了编码过程中在两种参数模型之间的自适应切换策略,以此来实现熵编码中复杂度和编码效率的折中,以适应不同的应用需求。     

多阶上下文自适应二进制算术编码实现

提出了一种基于多阶上下文自适应的二进制算术编码算法.考虑了编码符号序列之间的相关性,用符号序列的大概率值代替单个符号的较小概率值,由此建立了多阶上下文概率模型,降低符号间的冗余度. 将此模型应用到二进制算术编码中,形成了一种比传统二进制算术编码更有效的方法,能让平均码长变短并使得码字的信息量逼近符号的熵率,从而显著提高二进制算术编码的数据压缩比(可高达90%).对不同类型的数据文件进行实验测试,结果显示其压缩编码效果良好.     

基于二值自适应算术编码的图像无损压缩算法研究

分析了二值自适应算术编码的特点,并把整数小波变换和二值自适应算术编码相结合,采用C语言进行仿真,实现了静止图像的无损压缩.实验结果表明,该算法压缩比可达2.5,并且仅采用整数加法和移位就可实现数据的压缩编码,硬件实现简单,具有较强的实用价值.     

基于二进制编码的烟花聚类算法

烟花算法具有一定的缺陷,如易陷入局部最优、初始点敏感。为解决这一问题,采用二进制编码方式,结合标准的烟花算法,提出一种基于二进制编码的烟花算法(BFA)。并且将数据聚类作为一个优化问题的解,采用基于聚类中心的二进制编码,使用BFA算法在搜索空间内搜索最优聚类中心。实验结果表明,提出的BFA算法能够有效应用于数据聚类问题,不仅总体精度优于其他聚类算法,而且具有良好的稳定性。     

JPEG2000中的二进制算术编码及其DSP实现

算术编码作为一种高效的数据编码方法在图像压缩中有广泛的应用。介绍了国际静态图像压缩新标准JPEG2000中的自适应二进制算术编码技术。算术编码的工程实现需要高性能信号处理器的支持，研究了在TMS320VC5402上实现二进制算术编码的快速算法及优化汇编程序金计，证明了其硬件算法的实用性和高效率。该技术可实现对图像压缩编码，在其他数据压缩领域也可以直接利用。     

基于自适应算术编码的字符型报文压缩技术

文中面向字符型报文,提出了一种全新的无损报文压缩技术。该技术引入算术编码,提出了报文字符集合静态概率表的建立以及自适应概率表更新方法,并提出了一种直接、有效的编码区间移位方法。文中首先采用实例对算术编码原理进行了详细介绍,其次阐述了压缩技术方案原理,并给出了程序设计流程图。最后,以NMEA—0183格式报文为样本进行测试,给出了算术编码以及其它几种无损压缩编码的实验结果,并进行了比较分析。结果表明,文中提出的方法具有良好的压缩效果。     

基于题号二进制编码的遗传组卷算法

文章提出了基于题号二进制编码的遗传组卷算法，解决了传统二进制编码算法中的题目重复抽取问题，并提高了算法的效率。     

基于二进制编码的优化关联规则挖掘算法

提出了一种基于二进制编码的优化关联规则挖掘算法,该算法是按项目支持数的升序从高到低地编制二进制位,然后将事务转换成数字事务,通过构建候选数字事务区间来搜索频繁数字事务,最后产生关联规则.该算法的原理简单,减少了冗余候选项和扫描次数;实验结果表明该算法比同类挖掘算法更快速而有效.     

二进制自适应步长萤火虫优化算法

基本萤火虫优化算法(GSO)存在着易陷入局部最优、后期收敛速度慢和适应函数值震荡等缺陷,引起这些问题的一大原因是算法中设置的固定移动步长。而在一些自适应步长萤火虫优化算法(AGSO)中,算法收敛精度和速度虽较基本萤火虫算法有所优化,但其迭代过程中出现的不稳定性仍需改进。为此,设计了二进制自适应步长萤火虫优化算法(BAGSO),此算法将移动步长转换为各萤火虫位置编码之间的码距,使萤火虫的收敛方向更具全局性,不易陷入局部最优,且进一步提高了收敛精度和稳定性。通过标准测试函数测试,表明在3种算法中BAGSO算法于各性能指标上通常是最优的。     

基于双编码参数模型的同量化参数双压缩检测算法

基于I帧宏块帧内预测模式(IPMBM)和量化离散余弦变换(DCT)系数相结合的双编码参数模型,本文提出了一种H.264相同量化参数双重压缩检测算法,利用单次压缩和双次压缩视频编码参数具有不同收敛性的特点来设计分类特征.首先将输入视频以相同量化参数压缩多次,然后从视频的I帧中提取相应IPMBM和量化DCT系数,统计两者在相邻两次压缩版本之间的变化数量,以此作为分类特征进行提取,最后采用支持向量机(SVM)来判别视频是否经历双重压缩.实验结果表明,该算法可正确有效地检测双重压缩.     

基于压缩感知的图像自适应编码算法

利用压缩感知理论对图像进行固定采样率的压缩并重构时,由于图像各个块的稀疏程度不同,低采样率很难保证图像各块都具有较高的重构质量,而高采样率又会造成资源的浪费.为了解决上述问题,提出了一种基于压缩感知的图像自适应编码算法,该算法首先判断图像各块在DCT域的稀疏度,然后根据判断结果对图像各块进行自适应的压缩采样,从而确保图像在较低采样率下能获得较高的重构质量.实验结果表明,运用所提自适应编码算法在采样率平均值为44%时,重构图像的平均PSNR值可达到35,dB以上,并且重构图像所有块的PSNR值分布比较集中,从而使得图像具有较好的主观质量.     

基于二进制图案编码的机器人定位

针对机器人在电子地图中的定位问题,基于二进制图案编码方式,提出了编码区域的定位算法和编码图案的识别算法。该算法利用编码图案与地面之间的差别自适应选择阈值,实现编码图案的分割;使用直线扫描法确定编码图案的顶点信息,定位编码区域;运用先验结构信息对分割出的编码区域进行识别。另外,分析了影响算法精度的环境光照、噪声等因素,提出相应的解决方案。实验表明该算法实现简单、速度快、定位和识别精度高,准确率达到97%。     

基于二进制编码的改进杂交策略

通过分析发现,遗传算法二进制编码串中不同基因位的改变对个体的影响程度大小不等.提出一种改进的杂交算子,对编码串中各个基因位赋予不同的杂交点选择概率,使得群体在进化初期可以搜索到更大的解空间,提高算法的全局搜索能力;在进化后期适当降低高位基因的杂交点选择概率,使得搜索不致偏离最优解,同时提高低位基因的杂交点选择概率,增强算法在局部范围的搜索能力.仿真结果表明,同标准遗传算法相比,改进算法具有寻优精度高、稳定性好、收敛性强等优点.     

参数编码算法概述

参数模型已经被证明是一种在低码率下行之有效的音频编码技术。介绍了参数编码的基本方法，分析和比较了参数编码中不同的参数模型和相关的算法，以及参数编码的一些缺陷和以后的发展方向。     

参数编码算法概述

参数模型已经被证明是一种在低码率下行之有效的音频编码技术.介绍了参数编码的基本方法,分析和比较了参数编码中不同的参数模型和相关的算法,以及参数编码的一些缺陷和以后的发展方向.     

基于小波变换的自适应算术编码方法

基于小波变换提出了一种新的编码方法－自适应算术编码。该方法计算效率高并具有自适应性,其编码效率高于Ｈｕｆｆｍａｎ编码。     

噪声模型在参数音频编码算法中的应用

针对现有噪声模型合成噪声偏大、与正弦波模型融合得不好的缺陷，提出用改进的MP(Matching Pursuit)算法来提取残差信号中多余的正弦波，利用基于能量比值的停止原则，使残差信号尽可能地接近白噪声而迭代次数又能有效地减少；改进了频带边界的能量分配方式以弥补频谱分辨率的不足．改进模型控制结构简单，所需比特数少且能提高合成声音的质量．     

无参数变异的二进制差分进化算法

鉴于差分进化算法在解决复杂连续问题上的优良性能,针对0-1变量的特点,提出了一种用于求解0-1规划问题的二进制差分进化算法(BDEPM).与采用离散变换和逻辑运算的改进算法相比,BDEPM算法中的变量采用二进制编码方式,在进化过程中无需变异率,即可根据个体间的差异直接在离散域内进行变异,算法的思路清晰、结构简单、控制参数少、易于理解和实现.将BDEPM用于求解0-1背包问题,针对其约束提出了一种二次贪婪变换的修复策略,两个背包实例的仿真对比实验验证了BDEPM算法的优越性.     

多禁止符号算术编码高效错误检测算法

为解决算术编码误码敏感的问题,提出了采用多个禁止符号的高效算术编码错误检测方法。在分析有限精度算术编码器特点的基础上,研究了多禁止符号的不同概率区间分配方案,比较了各种方案错误检测的符号距离和bit距离。实验结果表明:在添加相同程度的编码冗余情况下,多禁止符号错误检测方法优于单个禁止符号检测方法,可更快检测出错误,错误符号被立即检测出的比例提高了约一倍。多个禁止符号错误检测方法能够高效、快速地检测出传输中产生的比特错误,对通信中的检错重传、算术编码联合译码、错误定位等都有意义。     

基于二进制编码尺的水位测量仪设计

鉴于传统水位测量仪在对数据进行模数转化时产生较大误差,提出了基于二进制编码尺的新型水位测量方法,该测量方法保证了水位检测中水位信息的测量精度.同时采用CAN总线进行数据传输,准确地传输多路数据,保证了水位信息的数字化传输和实时性.