M序列报文的MIAC压缩编码算法

M序列报文是典型短波数据链报文。提出一种针对M序列报文的MIAC压缩编码算法,该算法根据M序列报文的统计特性,应用基于字段结构的半动态概率估计模型,量化低概率符号出现概率的取值且半动态更新,采用动态的编码区间长度更新机制,使乘法运算替换为预处理过程中的查表运算,最大造成10.04%的编码效率损失。测试结果表明,当M序列报文数目为2~9条时,MIAC压缩编码算法在损失最多20%的压缩率时,使压缩时间低于原算术编码至少50%。为今后研究提升数据链系统性能提供一种新的思路。     

计算全息图的小波神经网络压缩方法

采用小波神经网络方法对信息量较大、难提高压缩效率的计算全息图进行数据压缩,利用其较强的非线性映射和函数逼近能力自适应地调整和处理全息图,可大幅减少信息冗余,得到较好的压缩效果.实验结果表明:利用该算法能得到1.56%的低压缩率,此时的再现像较清晰,失真较小;与常用压缩算法相比,当压缩率很低时,用小波神经网络压缩全息图是一种切实可行且更有效的方法.     

双精度容差关系的粗糙集拓展模型及约简

研究了不完备区间值信息系统,提出新的改进模型.首先给出了基于相离度的相似度定义,使得模型可以处理属性值大多数相交但不具备包含关系以及含多个连续值的情形.其次,将容差关系进行拓展,提出了基于相似度和相似率的双精度容差关系,进而建立了适用于不完备区间值信息系统的粗糙集拓展模型.再次,为解决双精度容差关系在划分论域时的不足,提高近似精度,又求出了双精度极大相容类,据此来得到上下近似集,并给出了极大分类约简算法.最后,通过实例分析验证模型和算法的有效可行性.结果表明,所提出的粗糙集拓展模型适用的不完备区间值数据类型更为广泛,可用于处理一般的不完备区间值信息系统,拓展了粗糙集的适用范围.     

变容差遗传算法求解多约束问题的研究

提出一种基于实数编码的变容差遗传算法,该算法是将自适应遗传算法的随机性与可变容差算法的确定性相结合,利用可变容差算法的准行域搜索准则,对具有非线性、多峰、多约束的问题寻优.运用该混合算法对有边界限制的6个峰值、4个性能约束的复杂函数最大值多次寻优,并与罚函数处理约束条件后的结果相比较,表明该算法依据容差准则具有较高的可靠性,尤其对于隐性约束,在一定精度范围内能够提高收敛精度,减少计算量,提高优化效率.     

倒排索引压缩及在RDBMS全文检索中的实现

提出了一种对倒排索引进行压缩的方法,在保证较高压缩率的前提下,对压缩后的数据提供了随机访问的能力.这种方法将压缩后的数据分为两部分,第一部分用来表示单词在子区间的出现次数,第二部分用来表示单词在子区间的具体出现位置,详细描述了检索过程,通过第一部分的信息可以直接对第二部分的任意位置进行解压缩,体现了其随机访问能力,并分析了压缩比和检索效率,讨论了该压缩方法在RDBMS全文检索中的实现,以及如何用表格形式对其进行存储,针对多关键字的检索对算法进行了优化.该实现方法一方面充分利用了数据系统的优点,获得了良好的动态性能,另一方面节省了倒排索引对空间的需求,并提高了检索效率.     

一种基于测井数据特征的无损压缩方法

在有限的传输带宽下传输组合测井、成像测井数据,传输率受到限制.提出了一种基于测井数据特征的无损压缩方法,该方法可对测井数据进行压缩后再传输到地面,有效地提高了数据传输效率.描述了压缩方案、压缩处理及算法设计.对不同的数据类型用不同的压缩方法进行压缩,对其压缩率进行了对比.结果表明,采用帧相关压缩的压缩率最高,其他通用压缩方法因为没有基于测井数据特征压缩率较小;第一类数据的压缩率明显较大,组合测井的数据次之,成像测井数据的压缩率最小;压缩率随着压缩数据的增大而略有增大.     

采用四象限探测器的智能跟踪定位算法

为了提高跟踪定位系统的跟踪精度与响应速度,提出了一种增益可调的快速跟踪定位(GAFT)算法,以实现对目标的快速定位及在信号较弱时的精确定位,该算法首先根据目标在四象限探测器上光斑成像的大小、位置与输出信号间的关系,确定光斑在探测器上的线性变化区间,并在此区间上得到光斑移动与信号变化的对应关系,再实时采集光斑在4个象限上的信号之和,作为目标光斑信号强度,然后计算光斑信号强度的变化率,采用自适应学习的方法得到信号强度的变化趋势,根据该趋势对信号增益进行动态调整,从而提高信号的分辨率和跟踪精度.实验数据表明,GAFT算法在线性工作区间中通过改变光斑半径及调整光斑的信号强度等措施,可以将跟踪精度提高到0.049 7mm.     

基于压缩感知的心电信号稀疏采样与重构算法

实时心电监测的数据量过大，给系统的传输和存储带来很大压力.为降低采集端的功耗，达到既减轻采样复杂度又降低传输数据量的目的，使用压缩感知技术对心电信号进行压缩采样及重构.以信号重构时间和重构误差为关键指标，研究不同重构算法和小波基的性能表现.结果表明，当压缩率在30%以内时，基追踪作为信号重构算法的百分比均方根差小于4%，同时其重构耗时最短;当压缩率在70%以内时，子空间追踪的误差小于10%，且始终保持较低的重构耗时.最优小波基往往和具体压缩率有关.     

基于奇异值分解自适应图像压缩的优化算法

结合图像质量评价体系,在基于奇异值分解的动态压缩比优化方法的基础之上提出一种新的优化算法.该优化算法可以解决基于奇异值分解的动态压缩比优化方法中不能根据不同图像的特点对每幅图像自适应地进行图像压缩的缺陷,并能根据需求,预先设定压缩图像的质量范围,使压缩图像达到指定的压缩率或清晰度,从而满足指定的要求.经实验证明,该优化算法切实可行,具有较高的实用价值.     

基于k等价度容差关系的变精度粗糙集模型及其约简算法

针对k等价度容差关系,提出了一种基于k等价度容差关系的变精度粗糙集模型,该模型是变精度粗糙集模型在不完备信息系统中的拓展．在此基础上,定义了变精度粗糙集模型约简的概念,讨论了一种刻画属性重要性的新指标,提出了一种启发式约简算法．该算法能从搜索空间中不断地添加重要的属性,并且删除不重要的属性,从而降低了约简的时间复杂度．最后,通过实例说明该算法的有效性．     

Improved SDT Process Data Compression Algorithm

Process data eompression and trending are essential for improving eontrol system perfor-mances. Swing Door Trending (SDT) algorithm is well designed to adapt the process trend while retaining the merit of simplicity. But it cannot handle outliers and adapt to the fluctuations of ac-tual data. An Improved SDT (ISDT) algorithm is proposed in this paper. The effectiveness and applicability of the ISDT algorithm are demonstrated by computations on both synthetic and real process data. By applying an adaptive recording limit as well as outliers-deteeting rules, a higher compression ratio is achieved and outliers are identified and eliminated. The fidelity of the algo-rithm is ~ improved. It can he used both in online and batch mode, and integrated into existing software lmekages without change.     

改进的LZSS算法在电子邮件系统中的应用

在海上专用电子邮件系统中,对邮件进行压缩可以有效节省通信费用.采用预先加载字典,精简压缩代码对中每个分量的表示方法,以及减少算法复杂度等方法对LZSS算法进行了改进,并且将其应用于电子邮件系统.在实际环境下的测试结果证明,改进后的压缩程序是有效的,邮件大小相对于压缩前有了明显改变.根据文件类型的不同,压缩比相应不同:对于中英文混合的文档类型文件,压缩比一般为0.4～0.6;对于长文件的压缩,算法表现更好.与标准LZSS压缩算法相比,压缩比提高率在3%到20%不等.在邮件收发的过程中,比未压缩前节省通讯费用40%～60%,且缩短了收发时间.     

基于V型扫描的星载多光谱图像无损压缩算法

为了实现星载多光谱图像的无损压缩,深入研究了空间数据系统咨询委员会(CCSDS)建议的123.0-B-1标准;并结合CCD多光谱遥感成像特点,提出了利用V型扫描对预测方式进行改进;最后在VC6.0平台下实现了该算法。实验结果表明,该算法的平均压缩率比Z型扫描方式的CCSDS 123.0-B-1、CCSDS 121.0-B-1、CCSDS 122.0-B-1、JPEG-LS标准算法的平均压缩率分别高6.7%、68.9%、21.8%和12.9%。该算法复杂度低,适合运用于星上系统。     

常数分解变换法及在数据压缩和消噪上的应用

目的 研究常数分解变换法(SDT)及其在数据压缩和消噪上的应用。方法 在探讨常数分解变换法原理的基础上，提出了对一维数据进行有损压缩和消噪的思想，并给出了相应的优化算法以及将该算法拓展于二维信号的简单方法。结果 获得了常数分解变换法和小波分解变换法(DWT)进行数据压缩和消噪的实验结果。结论 在一定条件下，对于一维数据的压缩和消噪，常数分解变换法优于小波分解变换法。     

基于G2连续Bézier曲线的刀具轨迹压缩算法

针对复杂曲面的数控加工,提出一种基于Bézier曲线的刀具轨迹数据压缩算法.根据连续小线段的几何特征来筛选适用于被压缩的区域,将各个区域内的形值点转化为特殊的3阶Bézier曲线,选用最小二乘法拟合形值点,通过调整参数曲线控制点和插入过渡曲线,使得加工路径光顺并保证G2连续性,采用2阶Taylor展开来估计误差和控制拟合精度.结果表明:所提出的算法无迭代、实时性好,算法数据的压缩比高;采用Taylor展开估计的误差与真实误差很接近,可以有效控制拟合精度.     

L形钢管混凝土组合柱抗震性能分析及水平承载力设计方法

为研究不同构造参数对L形双板连接钢管混凝土组合柱(LCFST-D柱)抗震性能的影响规律,通过建立有限元模型并与已有试验结果进行对比,在验证模型合理准确的基础上,对轴压比、钢管截面尺寸、宽厚比、连接板厚度、长细比、混凝土及钢材强度进行参数化分析。结果表明:轴压比小于0.6时,提高轴压比可以适当提高峰值荷载;随着轴压比的继续增大,峰值荷载都降低;单肢截面尺寸的增加,可以明显提高承载力、延性、耗能能力和极限变形能力;随着长细比的增加,承载力急剧降低,但耗能能力提高;连接板厚度的减小可以提高耗能能力。水平承载力设计公式预测值与试验值吻合良好,平均误差小于6%。     

一种改进的变步长前后向追踪重建算法

压缩感知中前后向追踪（forward-backward pursuit,FBP）算法能有效缩短重建时间,但一旦迭代过程中前向、后向步长确定,将导致计算时间增长,影响重构效率,因此,提出一种改进的FBP算法,称为变步长前后向追踪算法（variable step size forward-backward pursuit,VSSFBP）.该算法引入判决阈值和等比因子,考虑到估计的稀疏度远小于真实稀疏度,选择较大迭代步长,减少迭代次数,缩短运行时间;同时考虑到当估计的稀疏度达到一定值时,减小迭代步长,减慢逼近的速度,提高信号重构精度.仿真结果表明：VSSFBP算法在保证重构效果的同时,明显缩短了重构时间.当图像压缩比为0.45时,信噪比提高了1 dB,峰值信噪比提高了0.8 dB,重构时间降低为原来FBP算法的42.04%.与同类算法相比,在保持较高的峰值信噪比和信噪比的条件下, VSSFBP算法消耗的时间大大缩短,重构速度更快,重构信号更精确.     

一种基于小波变换与分类矢量量化的图像压缩算法

为了提高数字图像的压缩比率,提出了一种将小波变换与分类矢量量化相结合的图像压缩算法.该算法首先对图像进行小波分解,充分利用不同尺度小波系数的相关性,并对不同尺度的子图使用分类矢量,不同类使用不同大小的子码书.为了解决高维矢量在算法实现时效率较低的问题,采用非线性插值对构造好的码矢量进行降维.实验表明,该方法在提高图像压缩比的同时,降低了算法的时间复杂度,从而提高了算法的效率.     

一种高效的GPS定位数据压缩算法设计

针对基于GPS及GPRS的手持式防走失终端的存储空间小、GPS定位数据量大、累积GPRS传输GPS定位数据流量大导致通信费用高的问题,提出一种专用于NMEA-0183标准GPS定位数据压缩的改进型位映射-半字节压缩算法.经过理论分析以及实际验证,该算法总压缩比不低于74.29%,并且减少了GPRS向监控中心传输的GPS定位数据量,降低了通信费用和GPRS信道的占用时间,提高了定位的实时性.