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基于小波变换的通用大数据量压缩算法_吴卫

基于小波变换的通用大数据量压缩算法_吴卫
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图像压缩编码方法

图像压缩编码方法综述 概述: 近年来, 随着数字化信息时代的到来和多媒体计算机技术的发展, 使得人 们所面对的各种数据量剧增, 数据压缩技术的研究受到人们越来越多的重视。 图像压缩编码就是在满足一定保真度和图像质量的前提下,对图像数据进行变换、编码和压缩,去除多余的数据以减少表示数字图像时需要的数据量,便于 图像的存储和传输。即以较少的数据量有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术,也称图像编码。 图像压缩编码原理: 图像数据的压缩机理来自两个方面:一是利用图像中存在大量冗余度可供压缩;二是利用人眼的视觉特性。 图像数据的冗余度又可以分为空间冗余、时间冗余、结构冗余、知识冗余 和视觉冗余几个方面。 空间冗余:在一幅图像中规则的物体和规则的背景具有很强的相关性。 时间冗余:电视图像序列中相邻两幅图像之间有较大的相关性。 结构冗余和知识冗余:图像从大面积上看常存在有纹理结构,称之为结构 冗余。 视觉冗余:人眼的视觉系统对于图像的感知是非均匀和非线性的,对图像 的变化并不都能察觉出来。 人眼的视觉特性: 亮度辨别阈值:当景物的亮度在背景亮度基础上增加很少时,人眼是辨别 不出的,只有当亮度增加到某一数值时,人眼才能感觉其亮度有变化。人眼刚 刚能察觉的亮度变化值称为亮度辨别阈值。 视觉阈值:视觉阈值是指干扰或失真刚好可以被察觉的门限值,低于它就 察觉不出来,高于它才看得出来,这是一个统计值。 空间分辨力:空间分辨力是指对一幅图像相邻像素的灰度和细节的分辨力,视觉对于不同图像内容的分辨力不同。 掩盖效应:“掩盖效应”是指人眼对图像中量化误差的敏感程度,与图像 信号变化的剧烈程度有关。 图像压缩编码的分类: 根据编码过程中是否存在信息损耗可将图像编码分为: 无损压缩:又称为可逆编码(Reversible Coding),解压缩时可完全回复原始数据而不引起任何失真; 有损压缩:又称不可逆压缩(Non-Reversible Coding),不能完全恢复原始数据,一定的失真换来可观的压缩比。 根据编码原理可以将图像编码分为: 熵编码:熵编码是编码过程中按熵原理不丢失任何信息的编码。熵编码基

数据压缩,算法的综述

数据压缩算法的综述 S1******* 许申益 摘要:数据压缩技术在数据通讯和数据存储应用中都有十分显著的益处。随着数据传输技术和计算机网络通讯技术的普及应用,以及在计算机应用中,应用软件的规模和处理的数据量的急剧增加,尤其是多媒体技术在计算机通讯领域中的出现,使数据压缩技术的研究越来越引起人们的注意。本文综述了在数据压缩算法上一些已经取得的成果,其中包括算术编码、字典式压缩方法以及Huffman码及其改进。 关键字:数据压缩;数据存储;计算机通讯;多媒体技术 1.引言 数据压缩技术在数据通讯和数据存储应用中都有十分显著的益处。在数据的存储和表示中常常存在一定的冗余度,一些研究者提出了不同的理论模型和编码技术降低了数据的冗余度。Huffman 提出了一种基于统计模型的压缩方法,Ziv Jacob 提出了一种基于字典模型的压缩方法。随着数据传输技术和计算机网络通讯技术的普及应用,以及在计算机应用中,应用软件的规模和处理的数据量的急剧增加,尤其是多媒体技术在计算机和通讯两个领域中的出现,使数据压缩技术的研究越来越引起人们的注意。本文综述了在数据压缩算法上的一些已经取得的成果。 本文主要介绍了香农范诺编码以及哈弗曼算法的基本思想,运用其算法的基本思想设计了一个文件压缩器,用Java 语言内置的优先队列、对象序列化等功能实现了文件压缩器的压缩和解压功能。 2数据压缩算法的分类 一般可以将数据压缩算法划分为静态的和动态的两类。动态方法又是又叫做适应性(adaptive)方法,相应的,静态方法又叫做非适应性方法(non-adaptive)。 静态方法是压缩数据之前,对要压缩的数据经过预扫描,确定出信源数据的

(完整版)数据标准管理平台解决方案

东南融通 行业解决方案 > 商业智能(BI) > 数据治理 数据标准管理平台解决方案 数据标准的定位与作用 数据标准是为了规范系统建设时对业务的统一理解,增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性。新系统建设应遵照(自主开发)或尽可能与数据标准贴近(如外购软件包);对于现有系统,应贯彻统一的业务定义,通过数据转换来满足统一的技术要求,与数据标准接轨。 数据标准适用于金融业务数据描述、信息管理及应用系统开发,可以作为经营管理中所涉及数据的规范化定义和统一解释,也可作为信息管理的基础,同时也是作为应用系统开发时进行数据定义的依据。 数据标准对系统集成和信息资源共享具有重要意义。 ¤增强业务部门和技术部门对数据定义和使用的一致性 ¤减少数据转换,促进系统集成 ¤促进信息资源共享 ¤促进企业级单一数据视图的形成,支持管理信息能力的发展 数据标准管理平台架构

数据标准制定策略 数据标准的制定要适应业务和技术的发展要求,优先解决普遍的、急需的问题。制定数据标准有以下几个原则: ¤遵循“循序渐进、不断完善”的原则。 ¤制定顺序为公共代码数据标准、通用数据标准、共享数据标准、特定数据标准,以公共代码数据标准为起点。 ¤开发数据标准的同时,建立起相应的数据标准管制架构和维护流程。 ¤在公共代码和通用数据标准的基础上,遵循数据标准管制和维护的相关规定,予以维护管理,不断丰富完善。 ¤与系统建设密切配合,重点服务战略性的系统,确保贯彻执行。 数据分类策略 对数据进行分类是进行数据标准管理的基本手段,它能方便数据标准维护和扩充,同时也是实施数据标准管理和数据治理基础。 ¤数据的业务属性角度分类 数据分为十二大数据类,包括:团体,产品,账户,总账,营销,渠道,申请,事件,风险,模型,人口统计,地址和地理位置。

数据压缩技术综述

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/1f9078044.html, 数据压缩技术综述 作者:汪见晗 来源:《科学与财富》2016年第04期 摘要:在现今的电子信息技术领域,正发生着一场有长远影响的数字化革命。由于数字 化的多媒体信息尤其是数字视频、音频信号的数据量特别庞大,如果不对其进行有效的压缩就难以得到实际的应用。因此,数据压缩技术已成为当今数字通信、广播、存储和多媒体娱乐中的一项关键的共性技术。本文从专利文献的视角对数据压缩技术的发展进行了全面的统计分析,总结了与数据压缩相关的专利申请趋势、主要申请人分布,介绍了数据压缩技术的重点技术分支及其发展历程,并分析了全球数据压缩技术演进特点,并绘制了国内重点申请人的技术发展路线图。 关键词:数据压缩;发展路线 1 数据压缩介绍 1.1 数据压缩的分类 目前,通用的主流压缩方法分为无损压缩和有损压缩。无损压缩利用数据的统计冗余进行压缩。数据统计冗余度的理论限制为2:1到5:1,所以无损压缩的压缩比一般比较低。这类方法广泛应用于文本数据、程序和特殊应用场合的图像数据等需要精确存储数据的压缩,通常的无损压缩编码方法有香农-范诺编码,霍夫曼(Huffman)编码,算术编码,字典压缩编码等。 有损压缩方法利用了人类视觉、听觉对图像、声音中的某些频率成分不敏感的特性,允许压缩的过程中损失一定的信息。虽然不能完全恢复原始数据,但是所损失的部分对理解原始图像的影响较小,却换来了比较大的压缩比。有损压缩广泛应用于语音、图像和视频数据的压缩,按照应用领域来分,有损压缩编码分为图像压缩编码,视频压缩编码,音频压缩编码。 2 数据压缩专利申请数据分析 本章主要对全球和国内数据压缩专利申请情况以及国内外专利重要申请人进行分析,从中得到技术发展趋势,以及各阶段专利申请人所属的国家分布和主要申请人。其中以每个同族中最早优先权日期视为该申请的申请日,一系列同族申请视为一件申请。 2.1 全球专利申请状况 2.1.1 全球数据压缩专利申请量

大数据交换共享整合系统平台建设方案设计

标准实用文案数据交换共享整合协同平台设计

标准实用文案 整合协同平台的主要功能是从其它子系统中提取共享数据,并对多来源渠道的、相互不 一致的数据进行数据融合处理;基于数据字典对实时数据和历史数据进行组织,以保证数据间 关系的正确性、可理解性并避免数据冗余;以各种形式提供数据服务,采用分层次的方法对各 类用户设置权限,使不同用户既能获得各自所需要的数据,又能确保数据传输过程的安全性及 共享数据的互操作性和互用性;维护基础信息、动态业务数据以及系统管理配置参数;支撑系 统的网络构架、信息安全、网络管理、流程管理、数据库维护和备份等运维能力。整合协同平 台根据功能可分为两个部分: 第一部分,基础数据和共享数据的交换服务和路由流程管理,该部分是交换平台的基础,包括:静态交换数据、动态交换数据、图形数据及表格、统计资料等属性数据。 第二部分,各子系统之间的接口实现,根据事先制订好的规范、标准,实现各子系统之 间的数据共享和传输操作。在接入中心平台时,应按系统集成要求设计系统结构,各类数据接 口遵循系统集成规范。 文档

第一章中心平台设计 1.1平台功能结构 整合协同平台服务器是公共基础平台的核心部分,XMA整合协同平台提供一 整套规范的、高效的、安全的数据交换机制。XMA整合协同平台由部署在数据中 心和各业务部门的数据交换服务器、数据接口系统共同组成,解决数据采集、更 新、汇总、分发、一致性等数据交换问题,解决按需查询、公共数据存取控制等 问题。 各业务子系统都要统一使用XMA整合协同平台进行数据交换。数据中心统一 管理和制定数据交换标准。各业务部门通过数据级整合或者应用级整合通过XMA 整合协同平台向数据中心提供数据,也通过XMA整合协同平台访问共享数据。 XMA整合协同平台的基本功能如下: 共享数据库的数据采集、更新、维护。 业务资料库、公共服务数据库的数据采集。 提供安全可靠的共享数据服务。 业务部门之间的业务数据交换。 结合工作流的协调数据服务。

通用数据采集管理平台

大港通用数据采集管理平台介绍大港油田公司信息中心

目录 一、概述 (3) 二、基础运行环境 (5) 2.1 功能介绍 (5) 2.2 特性总结 (9) 三、数据模型管理平台 (10) 3.1功能介绍 (10) 3.2 模型管理平台特性 (12) 四、公共数据采集与管理平台 (13) 4.1 公共数据采集与管理平台功能介绍 (13) 4.2 公共数据采集与管理平台功能特性 (16) 4.3 统一数据审核平台 (17) 4.4统一数据审核平台特性 (18) 五、统一数据决策分析平台 (19) 5.1 通用数据查询平台 (19) 5.2 通用报表平台 (20) 5.3 通用图表平台 (22) 5.4 决策仪表盘 (23) 5.5 联机分析 (24) 六、统一集成应用平台 (25) 七、公共数据交换平台 (27) 八、公共空间数据展示平台 (29) 8.1 功能介绍 (29) 8.2 特性总结 (30) 九、一体化井筒平台 (32) 十、结论 (33)

一、概述 简单的来讲,通用数据采集管理平台就是基于数据库Web应用的开发部署环境,通过内置的元数据管理器、导航控制器、表单处理器、报表生成器、报表定制器、图表控制和生成器等一系列定制和执行引擎,使开发人员快速开发和部署企业管理系统。并简化开发人员对技术依赖,大大简化系统维护的技术要求和降低维护成本。利用通用数据采集管理平台,构建的信息系统具有如下几方面能力和优势: ●快速:能够以业务为导向和驱动、快速构建应用软件。通常利用通用数 据采集管理平台开发的应用系统的开发周期为传统编码的1/3左右; ●满足用户持续发展的需求:通用数据采集管理平台构建应用可以有效地 降低开发难度,使应用系统具有足够的柔性,其可伸缩性、可更改性、 可扩展性都非常好,随着用户的需求变化而变化;因而轻松应对用户在 业务发展过程中发生的需求的各种各样变化; ●满足集成性要求:通用数据采集管理平台为复杂应用软件系统提供了一 个集成框架,不仅为集成同一平台上的各种不同软件提供了规则,还为 集成其他应用软件系统提供了集成接口; ●满足个性化需求:由于通用数据采集管理平台的灵活性,以及它面向业 务的特点,全定制的开发模式,用户可通过它很容易、快速地满足自己 的个性化要求; ●降低总体投资:由于开发难度的降低、开发效率的提高,通用数据采集 管理平台的应用可大大降低复杂应用系统在开发、维护、发布、迁移、 集成、升级、服务等各方面成本。另外,通用数据采集管理平台的应用 也能很好地保护用户的投资,它的柔性能使应用系统的生命周期大大加 长。 通用数据采集管理平台对于油田勘探开发信息化建设的主要贡献在于提供一个随需应变的基础软件平台,在该平台上可以快速构建石油勘探开发的业务系统。 通用数据采集平台是基于业务基础平台理论进行设计和开发的,业务基础平台是通用管理软件的开发和运行环境,可快速构建以数据库为存储基础的应用

《小波分析及其应用》word版

现代数字信号处理作业 小波分析及其应用 电研111 梁帅

小波分析及其应用 1.小波分析的概念和特点 1.1小波理论的发展概况 20世纪80年代逐渐发展和兴起的小波分析(wavelctanalysis)是20世纪数学领域中研究的重要杰出成果之一。小波分析理论作为数学界中一种比较成熟的理论基础,应用到了各种领域的研究当中,推动了小波分析在各工程应用中的发展。它作为一种新的现代数字信号处理算法,汲取了现代分析学中诸如样条分析、傅立叶分析、数值分析和泛函分析等众数学多分支的精华部分,替代了工程界中一直应用的傅立叶变换,它是一种纯频域分析方法,不能在时频同时具有局部化特性。而小波分析中的多尺度分析思想,犹如一台变焦照相机,可以由粗及精逐步观察信号,在局部时频分析中具有很强的灵活性,因此有“数学显微镜”的美称。它能自动随着频率增加而调节成窄的“时窗”和宽的“频窗”,又随着频率降低而调节成宽的“时窗”和窄的“频窗”以适应实际分析需要。另外,小波变换在经过适当离散后可以够成标准正交基或正交系,这些在理论和应用上都具有十分重要的意义,因此,小波分析在各个领域得到了高度的重视并取得了许多重要的成果。 小波变换作为一种数学理论和现代数字信号处埋方法在科学技术界引起了越来越多专家学者的关注和重视。在数学家看来,基于小波变换的小波分析技术是当今数值分析、泛函分析、调和分析等半个多世纪以来发展最完美的结晶,是正在发展中的新的数学分支。在工程领域,特别是在信号处理、图像处理、机器视觉、模糊识别、语音识别、流体力学、量子物理、地震勘测、电磁学、CT成像、机械故障诊断与监控等领域,它被认为是近年来在工具及方法上的重大突破。然而,小波分析虽然在众多领域中已经取得了一定的成果,但是,有专家预言小波分析理论的真正高潮并没有到来。首先,小波分析尚需进一步完善,除一维小波分析理论比较成熟以外,向量小波和多维小波则需要进行更加深入的研究与讨论;其次,针对不同情况选择不同的小波基函数,实现的效果是有差别性的这一问题,对最优小波基函数的选取方法有待进一步研究。在今后数年中,小波理论将成为科技工作者经常使用的又一锐利数学工具,极大地促进科技进步及各个领域工程应用的新发展。 小波分析的概念最早是在1974年由法国地质物理学家J.Morlet提出的,并通过物理直观和信号处理的实际经验建立了反演公示,但当时该理论未能得到数学家的认可。1986年法国数学家YMcyer偶尔构造出一个真正的小波基,并与

通用数据权限管理系统设计

通用数据权限管理系统设计 作者:逸云来源:网络 前言: 本文提供一种集成功能权限和数据权限的解决方法,以满足多层次组织中权限管理方面的集中控制。本方法是RBAC(基于角色的访问控制方法)的进一步扩展和延伸,即在功能权限的基础上增加数据权限的管理,实现数据权限和功能权限的集中处理。 解释: 功能权限:能做什么的问题,如增加销售订单; 数据权限:能在哪里干什么的问题,如察看北京分公司海淀销售部张三的销售订单; 术语: 资源:系统中的资源,主要是各种业务对象,如销售单、付款单等; 操作类型:对资源可能的访问方法,如增加、删除、修改等; 功能:对资源的操作,是资源与操作类型的二元组,如增加销售单、修改销售单等; 数据类型:业务系统中常用的数据权限类型,如公司、部门、项目、个人等; 数据对象:具体的业务对象,如甲公司、乙部门等等,包括所有涉及到数据权限的对象值; 权限:角色可使用的功能,分角色的功能权限和角色的数据权限; 角色:特定权限的集合; 用户:参与系统活动的主体,如人,系统等。 通用数据权限管理系统设计(二) 方法说明: 在实际应用中,数据权限的控制点一般相对固定,如针对公司、部门、个人、客户、供应商等,也就是说数据权限一般针对指定数据类型下的一些数据对象。 本方法中,数据权限的依赖于功能权限,是对功能权限的进一步描述,说明角色在指定的功能点上的数据控制权限。 本方法中采用“没有明确规定即视为有效”的原则,如果没有定义功能的数据权限,则说明该角色具有该功能的全部的权限。如果定义了功能的某种类型的数据权限,则该用户只具有该类型下指定数据的数据权限。 这段话比较绕口,下面举个例子实际例子。 某公司有北京销售部、上海销售部和广州销售部三个销售部,现在需要定义几种角色: ?销售总监-- 能察看所有销售部的销售订单; ?北京销售经理-- 只能察看北京销售部的所有销售订单; ?上海销售经理-- 只能察看上海销售部的所有销售订单;

小波变换的原理及matlab仿真程序讲解学习

小波变换的原理及m a t l a b仿真程序

基于小波变换的信号降噪研究 2 小波分析基本理论 设Ψ(t)∈L 2( R) ( L 2( R) 表示平方可积的实数空间,即能量有限的信号空间) , 其傅立叶变换为Ψ(t)。当Ψ(t)满足条件[4,7]: 2 () R t dw w C ψψ =<∞? (1) 时,我们称Ψ(t)为一个基本小波或母小波,将母小波函数Ψ(t)经伸缩和平移后,就可以得到一个小波序列: ,()( )a b t b t a ψ -= ,,0a b R a ∈≠ (2) 其中a 为伸缩因子,b 为平移因子。 对于任意的函数f(t)∈L 2( R)的连续小波变换为: ,(,),()( )f a b R t b W a b f f t dt a ψψ-=<>= ? (3) 其逆变换为: 211()(,)()f R R t b f t W a b dadb C a a ψ ψ+-= ?? (4) 小波变换的时频窗是可以由伸缩因子a 和平移因子b 来调节的,平移因子b,可以改变窗口在相平面时间轴上的位置,而伸缩因子b 的大小不仅能影响窗口在频率轴上的位置,还能改变窗口的形状。小波变换对不同的频率在时域上的取样步长是可调节的,在低频时,小波变换的时间分辨率较低,频率分辨率较高:在高频时,小波变换的时间分辨率较高,而频率分辨率较低。使用小波变换处理信号时,首先选取适当的小波函数对信号进行分解,其次对分解出的参

数进行阈值处理,选取合适的阈值进行分析,最后利用处理后的参数进行逆小波变换,对信号进行重构。 3 小波降噪的原理和方法 3.1 小波降噪原理 从信号学的角度看 ,小波去噪是一个信号滤波的问题。尽管在很大程度上小波去噪可以看成是低通滤波 ,但由于在去噪后 ,还能成功地保留信号特征 ,所以在这一点上又优于传统的低通滤波器。由此可见 ,小波去噪实际上是特征提取和低通滤波的综合 ,其流程框图如图所示[6]: 小波分析的重要应用之一就是用于信号消噪 ,一个含噪的一维信号模型可表示为如下形式: (k)()()S f k e k ε=+* k=0.1…….n-1 其中 ,f( k)为有用信号,s(k)为含噪声信号,e(k)为噪声,ε为噪声系数的标准偏差。 假设e(k)为高斯白噪声,通常情况下有用信号表现为低频部分或是一些比较平稳的信号,而噪声信号则表现为高频的信号,下面对 s(k)信号进行如图结构的小波分解,则噪声部分通常包含在Cd1、Cd2、Cd3中,只要对 Cd1,Cd2,Cd3作相应的小波系数处理,然后对信号进行重构即可以达到消噪的目的。

五种大数据压缩算法

?哈弗曼编码 A method for the construction of minimum-re-dundancy codes, 耿国华1数据结构1北京:高等教育出版社,2005:182—190 严蔚敏,吴伟民.数据结构(C语言版)[M].北京:清华大学出版社,1997. 冯桂,林其伟,陈东华.信息论与编码技术[M].北京:清华大学出版社,2007. 刘大有,唐海鹰,孙舒杨,等.数据结构[M].北京:高等教育出版社,2001 ?压缩实现 速度要求 为了让它(huffman.cpp)快速运行,同时不使用任何动态库,比如STL或者MFC。它压缩1M数据少于100ms(P3处理器,主频1G)。 压缩过程 压缩代码非常简单,首先用ASCII值初始化511个哈夫曼节点: CHuffmanNode nodes[511]; for(int nCount = 0; nCount < 256; nCount++) nodes[nCount].byAscii = nCount; 其次,计算在输入缓冲区数据中,每个ASCII码出现的频率: for(nCount = 0; nCount < nSrcLen; nCount++) nodes[pSrc[nCount]].nFrequency++; 然后,根据频率进行排序: qsort(nodes, 256, sizeof(CHuffmanNode), frequencyCompare); 哈夫曼树,获取每个ASCII码对应的位序列: int nNodeCount = GetHuffmanTree(nodes); 构造哈夫曼树 构造哈夫曼树非常简单,将所有的节点放到一个队列中,用一个节点替换两个频率最低的节点,新节点的频率就是这两个节点的频率之和。这样,新节点就是两个被替换节点的父

小波变换理论及应用

2011-2012 学年第一学期 2011级硕士研究生考试试卷 课程名称:小波变换理论及应用任课教师:考试时间:分钟 考核类型:A()闭卷考试(80%)+平时成绩(20%); B()闭卷考试(50%)+ 课程论文(50%); C(√)课程论文或课程设计(70%)+平时成绩(30%)。 一、以图示的方式详细说明连续小波变换(CWT)的运算过程,分析小波变换的内涵;并阐述如何从多分辨率(MRA)的角度构造正交小波基。(20分) 二、综述小波变换理论与工程应用方面的研究进展,不少于3000字。(25分) 三、运用MATLAB中的小波函数和小波工具箱,分别对taobao.wav语音信号在加噪之后的taobao_noise.wav信号进行降噪处理,要求列出程序、降噪结果及降噪的理论依据。(25分) 四、平时成绩。(30分)

(一)连续小波变换(CWT )的运算过程及内涵 将平方可积空间中任意函数f (t )在小波基下展开,称这种展开为函数f (t )的连续小波变换(Continue Wavelet Transform ,简记CWT )其表达式为 t a b t t f a b a f W d )(*)(||1),(? ∞+∞--=ψψ ( 1.1) 其中,a ∈R 且a ≠0。式(1.19)定义了连续小波变换,a 为尺度因子,表示与频率相关的伸 缩,b 为时间平移因子。其中)(| |1)(,a b t a t b a -=ψψ为窗口函数也是小波母函数。 从式(1.1)可以得出,连续小波变换计算分以下5个步骤进行。 ① 选定一个小波,并与处在分析时段部分的信号相比较。 ② 计算该时刻的连续小波变换系数C 。如图1.5所示,C 表示了该小波与处在分析时段内的信号波形相似程度。C 愈大,表示两者的波形相似程度愈高。小波变换系数依赖于所选择的小波。因此,为了检测某些特定波形的信号,应该选择波形相近的小波进行分析。 图1.5 计算小波变换系数示意图 ③ 如图1.6所示,调整参数b ,调整信号的分析时间段,向右平移小波,重复①~②步骤,直到分析时段已经覆盖了信号的整个支撑区间。 ④ 调整参数a ,尺度伸缩,重复①~③步骤。 ⑤ 重复①~④步骤,计算完所有的尺度的连续小波变换系数,如图1.7所示。 C =0.2247

栅格数据存储压缩编码方法

栅格数据存储压缩编码方法 栅格数据存储压缩编码方法主要有:(1).链式编码(2).行程编码(3).块式编码(4).四叉树编码 (1).链式编码:由某一原点开始并按某些基本方向确定的单位矢量链。基本方向可定义为:东=0,南=3,西=2,北=1等,还应确定某一点为原点。(2).行程编码:只在各行(或列)数据的代码发生变化时依次记录该代码以及相同代码重复的个数,即按(属性值,重复个数)编码 (3).块式编码:块式编码是将行程编码扩大到二维的情况,把多边形范围划分成由像元组成的正方形,然后对各个正方形进行编码。 (4).四叉树编码而块状结构则用四叉树来描述,将图像区域按四个大小相同的象限四等分,每个象限又可根据一定规则判断是否继续等分为次一层的四个象限,无论分割到哪一层象限,只要子象限上仅含一种属性代码或符合既定要求的少数几种属性时,则停止继续分割。否则就一直分割到单个像元为止。而块状结构则用四叉树来描述。按照象限递归分割的原则所分图像区域的栅格阵列应为 2n×2n(n为分割的层数)的形式。下面就着重介绍四叉树编码。 四叉树编码又称为四分树、四元树编码。它是一种更有效地压编数据的方法。它将2n×2n像元阵列的区域,逐步分解为包含单一类型的方形区域,最小的方形区域为一个栅格像元。图像区域划分的原则是将区域分为大小相同的象限,而每一个象限又可根据一定规则判断是否继续等分为次一层的四个象限。其终止判据是,不管是哪一层上的象限,只要划分到仅代表一种地物或符合既定要求的几种地物时,则不再继续划分否则一直分到单个栅格像元为止。 所谓四叉树结构,即把整个2n×2n像元组成的阵列当作树的根结点,n 为极限分割次数,n+1为四分树的最大高度或最大层数。每个结点有分别代表西北、东北、西南、东南四个象限的四个分支。四个分支中要么是树叶,要么是树叉。树叉、树叶用方框表示,它说明该四分之一范围全属多边形范围(黑色)或全不属多边形范围(空心四方块),因此不再划分这些分枝;树用圆圈表示,它说明该四分之一范围内,部分在多边形内,另一部分在多边形外,因而继续划分,直到变成树叶为止。 为了在计算机中既能以最小的冗余存储与图像对应的四叉树,又能方便地完成各种图形操作,专家们已提出多种编码方式。下面介绍美国马里兰大学地理信

多媒体数据处理中几种无损压缩算法的比较概要

119 摘要:为了使大容量的多媒体数据在网 络上有效的传输,必须对多媒体数据进行压缩。对多媒体数据压缩中的几种无损压缩方法进行了比较,并对每种方法用一个例子说明。 关键词:数据压缩;霍夫曼树;LZW;二 叉树 引言 随着网络发展的速度越来越快,视频, 音频的广泛应用使得大数据量的传输显得尤为重要,如何更快、更多、更好地传输与存储数据成为数据信息处理的首要问题。 在压缩算法中分为无损压缩和有损压 缩。相对于有损压缩来说,无损压缩的占用空间大,压缩比不高,但是它100%的保存了原始信息,没有任何信号丢失并且音质高,

不受信号源的影响,这点是有损压缩不可比拟的。而且随着时间的推移,限制无损格式的种种因素将逐渐被消除,比如说硬盘容量的急剧增长以及低廉的价格使得无损压缩格式的前景无比光明。 1、无损压缩的原理以及几种常见算法 本质上压缩数据是因为数据自身具有冗 余性。数据压缩是利用各种算法将数据冗余压缩到最小,并尽可能地减少失真,从而提 高传输效率和节约存储空间。 常见的无损压缩算法有,游长编码;香 浓-凡诺算法;霍夫曼算法;LZW算法;下面 详细介绍这些算法或编码步骤,并比较其优缺点。 2、游长编码 也叫行程编码,它是数据压缩中最简单 的一种方法。它的思想是:将图像一行中颜色值相同的相邻象素用一个计数值和该颜色值来代替。例如:aabbbccccdddddeeeeee对

其进行游长编码可得2a3b4c5d6e,可见其效 率很高。但它有两个致命缺点。 一:如果图象中每两个相邻点的颜色 都不同,用这种算法不但不能压缩,反而数 据量会增加,例如对abcdeabcde进行编码得 1a2b3c4d5e1a2b3c4d5e,可见数据量反而增 加了1倍。 二:容错性差。还是以aabbbccccddddde eeeee为例,如果在第二位a出错,例如丢失 了a,那么编码后结果为1a3b4c5d6e,虽然只 有一位发生了错误,但是在恢复数据时,将 和原始数据完全不同。 所以说游长编码在要压缩信息源中的符 号形成连续出现片段时才有效,并且它不是一种自适应的编码方式。 3、香浓-凡诺算法香浓-凡诺算法由贝尔实验室的Shannon 和MIT的Robert Fano开发的。它的编码步骤如下:一:根据符号出现的频率对符号进行排序二:递归的把符号分成两部分,每一部分中的符号具有相似的频率,直到所有的部分只有一个符号为止。这样,就得到一颗二叉树,我们把树中的左支赋为0,把树中的右支赋为1。那么从根节点到节点的路径即为它的编码。例如:对字符串abcccd编码。进行排序后为cabd。递归过程图1-图3。应当指出香浓-凡诺算法的编码结果并不是唯一的,例如在图1的时候可以交换左右子树的位置,在图3的时候也可以交换b,d的位置。香

大数据服务平台功能简介

大数据服务平台简介 1.1 建设目标 大数据服务平台以“整合资源、共享数据、提供服务”为指导思想,构建满足学校各部门信息化建设需求,进而更好为广大师生、各级管理人员、院领导等角色提供集中、统一的综合信息服务。因此, 要建设大数据服务平台 主要包括综合查询,教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等数据统计分析和数据采集终端(含数据录入及数据导入)。通过此平台为学校的校情展示提供所需的基础数据,为学校的决策支持积累所需的分析数据,为广大师生、各级管理人员、校领导的综合信息服务提供所需的开发数据,为学校的应用系统建设提供所需的公共数据。 1.2建设效益 协助领导决策、提供智能分析手段通过建设大数据服务平台:为校领导提供独特、集中的综合查询数据,使校领导能够根据自身需要随时查询广大师生的个人情况,有助于校领导及时处理广大师生的各种诉求。 为校领导提供及时、准确的辅助决策支持信息,使校领导能够全面掌握多方面的信息,有助于校领导提高决策的科学性和高效性(以往各部门向校领导提供的信息往往只从部门角度考虑,而校领导无法及时获取多方面的信息,无法及时做出决策)。为校领导提供丰富、全面的校情展示数据,使校领导能够实时掌握教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等情况,有助于校领导制定学校未来发展战略。 为校领导提供教育部《普通高等学校基本办学条件指标》检测报表,包括具有高级职务教师占专任教师的比例、生均占地面积、生均宿舍面积、百名学生配教学用计算机台数、百名学生配多媒体教室和语音实验室座位数、新增教学科研仪器设备所占比例、生均年进书量。对提高教学质量和高等学校信息化程度等具有积极的指导作用。1.3 建设内容基于中心数据库,将学校长期以来积累的大量管理数据以一种多维的形式进行重新组织,多层次、多维度的整合、挖掘和分析,从各个层面、各个角度充分展示学校的办学理念、教学质量、科研水平、师资队伍、学生风貌、后勤保障、办学条件等,为各级管理人员、校领导科学决策提供强有力的技术保障与数据支持。 1、信息查询 包括教职工信息查询和学生信息查询。

第五章 小波变换基本原理

第五章 小波变换基本原理 问题 ①小波变换如何实现时频分析?其频率轴刻度如何标定? —尺度 ②小波发展史 ③小波变换与短时傅里叶变换比较 a .适用领域不同 b.STFT 任意窗函数 WT (要容许性条件) ④小波相关概念,数值实现算法 多分辨率分析(哈尔小波为例) Daubechies 正交小波构造 MRA 的滤波器实现 ⑤小波的历史地位仍不如FT ,并不是万能的 5.1 连续小波变换 一.CWT 与时频分析 1.概念:? +∞ ∞ --ψ= dt a b t t S a b a CWT )( *)(1),( 2.小波变换与STFT 用于时频分析的区别 小波 构造? 1910 Harr 小波 80年代初兴起 Meyer —小波解析形式 80年代末 Mallat 多分辨率分析—WT 无须尺度和小波函数—滤波器组实现 90年代初 Daubechies 正交小波变换 90年代中后期 Sweblews 第二代小波变换

3.WT 与STFT 对比举例(Fig 5–6, Fig 5–7) 二.WT 几个注意的问题 1.WT 与)(t ψ选择有关 — 应用信号分析还是信号复原 2.母小波)(t ψ必须满足容许性条件 ∞<ψ=? ∞ +∞ -ψdw w w C 2 )( ①隐含要求 )(,0)0(t ψ=ψ即具有带通特性 ②利用ψC 可推出反变换表达式 ??+∞∞-+∞ ∞-ψ -ψ= dadb a b t b a CWT a C t S )(),(11 )(2 3.CWT 高度冗余(与CSTFT 相似) 4.二进小波变换(对平移量b 和尺度进行离散化) )2(2)()(1 )(2 ,22,,n t t a b t a t n b a m m n m b a m m -ψ=ψ?-ψ= ??==--ψ dt t t S n CWT d n m m m n m )(*)()2,2(,,?+∞ ∞ ---ψ=?= 5.小波变换具有时移不变性 ) ,()() ,()(00b b a C W T b t S b a C W T t S -?-? 6.用小波重构信号 ∑ ∑∑∑+∞ -∞=+∞-∞ =+∞ -∞=+∞ -∞ =ψψ= m n m n n m n m n m n m t d t d t S )(?)(?)(,,,,正交小波 中心问题:如何构建对偶框架{} n m ,?ψ

《数据压缩技术》教学设计

数据压缩技术 一、课程标准中的相关内容 1.认识多媒体技术对人类生活、社会发展的影响 2.初步了解多媒体信息采集、加工原理 3.掌握应用多媒体技术促进交流并解决实际问题的思想与方法 二、教学目标 1.知识与技能 ①理解压缩的含义 ②理解实现数据压缩的条件 ③分别了解无损压缩和有损压缩 ④了解无损压缩的简单原理 ⑤初步掌握二叉树编码 2.过程与方法 ①通过阅读、观察、探索等方式理解数据压缩技术 ②设计一系列渐进式问题引导学生自主探究。 3.情感态度与价值观 ①理解和领悟交流的乐趣 ②培养分析能力和信息归纳能力 ③加深对本学科的技术分支认识 三、学生分析 本课的教学对象是高中一年级的学生。学生通过在初中阶段的系统学习,已经地掌握了一定信息处理能力,如文本处理,图像处理,压缩处理等,但大部分学生对此多局限于操作层面,与原理上的理解认知并不同步。特别是对于技术层面较高的知识,学生之间的差异就更大了。本课时对操作和理解原理能力同步性要求较高,为了让学生能够顺利的完成任务,获得成就感,任务的设计必须有一定的层次关系,且有充足的学习资源配套使用。 四、教材分析

本内容选自选修2《多媒体技术应用》第3.2.6节《数据压缩技术》(P46)。高中阶段的课程,尤其是选修模块,较初中阶段更强调理论与实践的结合——已不是单纯的熟练操作,还应从原理上去把握技术的实质,这也体现了课标中“原理性”的要求。 对于数据压缩技术,其实很多学生使用计算机的时候都在不知不觉中享受着它带来的便利,只是他们对此并没有足够的认识而已。课本对数据压缩技术的介绍概括性较强。如果仅仅照本宣科的话,学生的理解是有一定困难的,也容易让他们对原理性的知识产生抗拒感。经过对教材的多次梳理,我确定了教学的重点为数据压缩技术的概念、类型和实现条件;难点为二叉树编码的原理。 五、教学重点难点 1.教学重点: ①压缩的概念与实现条件 ②压缩的两种基本类型——无损压缩和有损压缩 2.教学难点: ①理解压缩实现的原理 ②初步掌握二叉树编码 六、教学策略 新课程标准中特别强调从问题解决出发,让学生亲历处理信息、开展交流、相互合作的过程。特别强调结合学生的生活和学习实际设计问题,让学生在活动过程中掌握应用信息技术解决问题的思想和方法,同时鼓励学生将所学的信息技术积极应用到生产、生活乃至技术革新等实践活动中。本节主要采用“问题解决”的教学模式。“问题解决”教学模式是指依据教学内容和要求,由教师创设问题情境,以问题的发现、探究和解决来激发学生求知欲和主体意识,培养学生的实践和创新能力的一种教学模式。其中,教师创设问题情境是教学设计的中心环节,即围绕某一“问题”进行渐进式的、全方位的设问。流程如下图所示

数据快速压缩算法的C语言实现

价值工程 置,是一项十分有意义的工作。另外恶意代码的检测和分析是一个长期的过程,应对其新的特征和发展趋势作进一步研究,建立完善的分析库。 参考文献: [1]CNCERT/CC.https://www.wendangku.net/doc/1f9078044.html,/publish/main/46/index.html. [2]LO R,LEVITTK,OL SSONN R.MFC:a malicious code filter [J].Computer and Security,1995,14(6):541-566. [3]KA SP ER SKY L.The evolution of technologies used to detect malicious code [M].Moscow:Kaspersky Lap,2007. [4]LC Briand,J Feng,Y Labiche.Experimenting with Genetic Algorithms and Coupling Measures to devise optimal integration test orders.Software Engineering with Computational Intelligence,Kluwer,2003. [5]Steven A.Hofmeyr,Stephanie Forrest,Anil Somayaji.Intrusion Detection using Sequences of System calls.Journal of Computer Security Vol,Jun.1998. [6]李华,刘智,覃征,张小松.基于行为分析和特征码的恶意代码检测技术[J].计算机应用研究,2011,28(3):1127-1129. [7]刘威,刘鑫,杜振华.2010年我国恶意代码新特点的研究.第26次全国计算机安全学术交流会论文集,2011,(09). [8]IDIKA N,MATHUR A P.A Survey of Malware Detection Techniques [R].Tehnical Report,Department of Computer Science,Purdue University,2007. 0引言 现有的压缩算法有很多种,但是都存在一定的局限性,比如:LZw [1]。主要是针对数据量较大的图像之类的进行压缩,不适合对简单报文的压缩。比如说,传输中有长度限制的数据,而实际传输的数据大于限制传输的数据长度,总体数据长度在100字节左右,此时使用一些流行算法反而达不到压缩的目的,甚至增大数据的长度。本文假设该批数据为纯数字数据,实现压缩并解压缩算法。 1数据压缩概念 数据压缩是指在不丢失信息的前提下,缩减数据量以减少存储空间,提高其传输、存储和处理效率的一种技术方法。或按照一定的算法对数据进行重新组织,减少数据的冗余和存储的空间。常用的压缩方式[2,3]有统计编码、预测编码、变换编码和混合编码等。统计编码包含哈夫曼编码、算术编码、游程编码、字典编码等。 2常见几种压缩算法的比较2.1霍夫曼编码压缩[4]:也是一种常用的压缩方法。其基本原理是频繁使用的数据用较短的代码代替,很少使用 的数据用较长的代码代替,每个数据的代码各不相同。这些代码都是二进制码,且码的长度是可变的。 2.2LZW 压缩方法[5,6]:LZW 压缩技术比其它大多数压缩技术都复杂,压缩效率也较高。其基本原理是把每一个第一次出现的字符串用一个数值来编码,在还原程序中再将这个数值还成原来的字符串,如用数值0x100代替字符串ccddeee"这样每当出现该字符串时,都用0x100代替,起到了压缩的作用。 3简单报文数据压缩算法及实现 3.1算法的基本思想数字0-9在内存中占用的位最 大为4bit , 而一个字节有8个bit ,显然一个字节至少可以保存两个数字,而一个字符型的数字在内存中是占用一个字节的,那么就可以实现2:1的压缩,压缩算法有几种,比如,一个自己的高四位保存一个数字,低四位保存另外一个数字,或者,一组数字字符可以转换为一个n 字节的数值。N 为C 语言某种数值类型的所占的字节长度,本文讨论后一种算法的实现。 3.2算法步骤 ①确定一种C 语言的数值类型。 —————————————————————— —作者简介:安建梅(1981-),女,山西忻州人,助理实验室,研究方 向为软件开发与软交换技术;季松华(1978-),男,江苏 南通人,高级软件工程师,研究方向为软件开发。 数据快速压缩算法的研究以及C 语言实现 The Study of Data Compression and Encryption Algorithm and Realization with C Language 安建梅①AN Jian-mei ;季松华②JI Song-hua (①重庆文理学院软件工程学院,永川402160;②中信网络科技股份有限公司,重庆400000)(①The Software Engineering Institute of Chongqing University of Arts and Sciences ,Chongqing 402160,China ; ②CITIC Application Service Provider Co.,Ltd.,Chongqing 400000,China ) 摘要:压缩算法有很多种,但是对需要压缩到一定长度的简单的报文进行处理时,现有的算法不仅达不到目的,并且变得复杂, 本文针对目前一些企业的需要,实现了对简单报文的压缩加密,此算法不仅可以快速对几十上百位的数据进行压缩,而且通过不断 的优化,解决了由于各种情况引发的解密错误,在解密的过程中不会出现任何差错。 Abstract:Although,there are many kinds of compression algorithm,the need for encryption and compression of a length of a simple message processing,the existing algorithm is not only counterproductive,but also complicated.To some enterprises need,this paper realizes the simple message of compression and encryption.This algorithm can not only fast for tens of hundreds of data compression,but also,solve the various conditions triggered by decryption errors through continuous optimization;therefore,the decryption process does not appear in any error. 关键词:压缩;解压缩;数字字符;简单报文Key words:compression ;decompression ;encryption ;message 中图分类号:TP39文献标识码:A 文章编号:1006-4311(2012)35-0192-02 ·192·

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