基于自举法小波变换的零树量化编码方法

随着信息技术的发展，探索有效的图像编码方法，进一步压缩信息的带宽，以便利用现有的网络实现更优质的信息传输是一个极富挑战性的课题，小波变换和传统的正交变换相比有很大的优越性，小波变换的多分辨率牧场生使变换后的图像数据能够保持原图像在各种分辨率下的精细结构。为进一步去除图像中的冗余信息提供了便利，提出了一种基于自举法小波变换的零树量化编码方法，通过自举法与整数滤波器的结合来实现快速的小波变换，在图像编码过程中充分利用了图像小波变换系数的分布特征，采用了嵌入式零树量化编码方法，实验结果表明，该算法实现简单，可以达到很好的压缩效果。     

Cir X-1的时变性质

利用RXTE在不同时期的观测数据，分析了Cir X-1功率密度谱和交叉谱。功率密度谱表明，如果Cir X-1是Z源，那么所采用的数据将处于Z源的不同态，即垂直水平分支态、水平分支态、正常分支态和耀斑分态。各个态上的交叉谱显示，随着吸积率的变化，Cir X-1的交叉谱由硬向软转化，这和Cir X-1在一个完整Z形状上的时变性质一致。     

一类广义树的色性

本文证明了图G是树序列为{1，p，1，q-4个…1，2，2，r}的广义树的充要条件是G的色多项式为P(G；λ)=λ(λ-1)^p(λ-2)…(λ-q 2)^2(λ-q 1)^2(λ-q)^r，这里q=4.5。     

FP-growth算法的一种改进

频繁项目集挖掘是多种数据挖掘应用研究的一个重要方面，频繁项目集的快速挖掘算法研究是当前研究的热点，传统Apriori及其改进算法，要多遍扫描数据库并产生大量的候选项目集，针对Apriori算法的缺陷，Han JW(韩家炜)提出FP-growth算法，该算法仅须扫描数据库两遍且无须生成候选项目集，避免了产生“知识的组合爆炸”，提高了频繁项目集的挖掘效率，但FP-growth算法是通过逐步生成条件模式基和条件频繁模式树来挖掘频繁项目集，因而影响了频繁项目集的挖掘效率，为此，在引入F-矩阵概念之后，提出了FP-growth的一种改进算法—IFP-growth，并对改进算法的性能进行了测试，实验结果表明，IFP-growth算法优于FP-growth。     

关于q-树的色多项式的一个注记

给出了计算q-树的色多项式的一种新方法.结果特殊化后可推出已有的一些结论.     

完美T形树的匹配唯一性

研究了完美T形树T（l1,l2,l3)的匹配唯一性，给出了其匹配唯一的充分必要条件，定理A 设G=T（l1,l2,l3)是T形树，若l1,l2,l3至少有一对相等，则G必匹配等价于一类Q∪P型图。定理B 设G=T（l1,l2,l3)是完美T形树，则图G匹配唯一的充分必要条件是l1,l2,l3互不相等。     

一种高效的空间索引结构

为高效地处理空间数据，必须对数据库建立索引机制以快速存取数据。然而，由于空间数据的特殊性使得传统索引方法不能很好地适应空间数据的存取。介绍了一种目前较流行的索引结构－R树及其主要算法。在所研究的空间分析数据库系统SADBS中实现了R树索引。     

基于改进小波包变换的一种音频编码算法

对音频编码中基于自适应小波包分解在前人基础上作了进一步的探讨,对最优小波包的选择进行了优化,根据应兼顾实时计算复杂度和音频信号能量集中在低频的特点,提出一改进的自适应小波包分解算法,并采用基于心理声学模型的零树编码,使该系统对语音信号有较高的压缩比,同时能保持良好的实时性和客观恢复信噪比.     

对改变线索二叉树结点结构中左右标志域涵义的探讨

给出了线索二叉树结点结构中ltag和rtag域新的涵义,讨论了新涵义对求先序后继结点算法、后序前趋结点算法以及求先序遍历算法带来的效果.     

并行数据库系统PAROⅡ连接算法

提出了并行数据库系统的哈希轮转（Hash-Round-Robin）数据划分方法以及其于该划分方法的并行记录分布B^n树，给出了基于该树的并行连接算法，分析了该算法的效率，这种连接算法充分利用了数据的已有分布及B^n树的特性，还利用了哈希轮转划分的特性，提高了并行连接的效率，该算法已经在自主研制的并行数据库管理系统PAROⅡ中得到实现。