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数据压缩技术简介⑤

如常用的霍夫曼编码,假设一个7个值的数据流,值分别为0、1、2、3、4、5、6,概率分别为0.4,0  (本文共2页) 阅读全文>>

天津大学
天津大学

一种用于暗电流消除的数字解压系统设计

CMOS图像传感器相对于CCD图像传感器具有低功耗以及高集成度等优点。但是由于CMOS图像传感器通常比CCD图像传感器有着更高的随机噪声,更大的固定模式噪声和暗电流噪声,因此CMOS图像传感器的动态范围与信噪比低于CCD图像传感器,这严重制约着CMOS图像传感器在高端领域的应用。针对于这种情况,本论文以CMOS图像传感器为基础,着重研究应用于图像去暗电流噪声的数字解压系统,以及CMOS图像中暗电流不一致的问题,为CMOS图像传感器去暗电流噪声的研究打下良好基础。本文首先通过数据证明了CMOS图像传感器暗电流的不一致性,并提出逐点进行暗电流消除的解决方法。在提出该种解决方法的基础上,搭建了以SPI总线为基础,用于消除CMOS图像传感器暗电流的数字解压系统。该解压系统以DPCM-Huffman压缩算法为基础,通过对暗电流数据进行压缩编码,将压缩数据存于Flash中,而后在CMOS图像传感器工作过程中,通过数据解压系统读取Flash中...  (本文共71页) 本文目录 | 阅读全文>>

吉林大学
吉林大学

电能质量数据压缩算法的研究

随着电能质量问题越来越受到社会的广泛关注,对电能质量的监测系统的要求不断提高,电能质量监测系统也朝着智能化、远程化和虚拟化的方向发展。由于电能质量本身就覆盖了一个很宽的频谱,因此需要较高的采样率对电能质量数据进行采集,同时为了实现监测系统的智能化和远程化需要对这些大量的数据进行传输。为了达到减少数据的存储空间和降低通信过程中的传输成本的目的,需要对电力领域数据压缩技术的应用进行深入的研究。本文首先对电能质量进行了介绍,以便对电能质量的特点有着进一步的了解,方便针对电能质量的特点选择合适的压缩算法。同时在对傅里叶分析和小波分析的研究过程中,发现傅里叶分析对稳态信号有着较好的分析效果,而小波分析同时具有时频分析能力和多分辨分析的特点,非常适合对暂态信号进行分析。因此,本文通过结合电能质量的特点以及傅里叶分析和小波分析相应的优点,采用了基于傅里叶变换和小波变换相结合的有损压缩算法。在对信号进行有损压缩的过程中,通过对信号的分段处理,对...  (本文共75页) 本文目录 | 阅读全文>>

沈阳工业大学
沈阳工业大学

管道漏磁检测数据压缩技术的研究

为了提高现有输油管道漏磁检测系统的检测精度以及扩展系统的适用范围使其适用于天然气输送管道的检测,需要通过减小采样时间间隔和空间间隔的方法以获得更加完备的漏磁场信息。由此产生的海量数据会超出现有系统的处理能力,数据压缩是解决此问题的有效手段。由于新型管道漏磁检测器将以现场可编程门阵列器件(FPGA:Field Programmable Gates Array)作为系统核心,数据压缩算法必须适合于硬件实现。本文结合课题,在对数据压缩的原理和方法进行深入分析的基础上,分别利用霍夫曼编码和小波编码等方法实现了管道漏磁检测数据的压缩。压缩算法中不使用乘除法运算,非常适合于硬件实现并具有很好的实时性;通过对重要数据和非重要数据分别进行无损压缩和有损压缩,算法在保留所有检测相关数据的基础上可以达到10:1以上的压缩比。本文在绪论部分介绍了课题的来源和意义以及国内外在管道漏磁检测数据压缩方向上的研究情况。第二章通过对管道漏磁检测原理和检测器结构...  (本文共82页) 本文目录 | 阅读全文>>

西北工业大学
西北工业大学

分布式试验与测试环境的虚拟综合可视化研究

随着计算机网络技术的飞速发展与分布计算理论的日趋完善,分布式协同综合虚拟试验与测试成为航空、航天产品设计、研制与维护的主要手段。对分布式协同综合虚拟试验与测试环境进行虚拟综合可视化是实现整个系统不可或缺的关键部分,对其开展深入研究具有较大的理论意义和实用价值。本论文结合国防科工委“十五”国防基础研究课题与航空基金课题(01I53074)—“分布式协同综合虚拟试验与测试技术”,对分布式协同综合虚拟试验与测试系统(IVEMS)的综合可视化技术展开深入研究,实现了对分布式协同综合虚拟试验与测试环境的虚拟综合可视化。本文首先分析了分布式试验与测试虚拟综合可视化系统的系统特征,着重分析了该系统的结构特征和数据特征,并在此基础上设计了系统的系统结构和数据结构,实现了对分布式试验与测试系统的数据建模。针对分布式试验与测试系统具有试验与测试数据量大,需要对数据进行压缩处理的需求,本文研究了两种适合分布式虚拟综合可视化系统的数据压缩技术:其一,针...  (本文共79页) 本文目录 | 阅读全文>>

浙江大学
浙江大学

穿戴式心电监护设备的低功耗技术研究

随着人们对心脏健康的关注越来越多,传统的心电监护设备已经无法满足人们想要随时随地了解心脏状况的需求,而具有可随身携带、长期监测等优势的穿戴式心电监护设备逐渐成为学术和产业界研究的热点。然而,较大的功耗是影响此类设备普及的最大障碍。本毕设分析了此类设备的基本功耗构成,提出了一种基于自适应分区预测的无损压缩算法和一种基于5/3整数提升小波变换的无损到有损压缩算法,搭建了自制穿戴式心电监护系统的功耗监测与分析平台,在该平台上实现了提出的压缩算法,并对功耗构成和低功耗效果进行了详细分析。结果表明,提出的基于预测的压缩算法实现了2.67的平均无损压缩比,提出的基于小波的压缩算法在较小的失真条件下实现了1.5到10的平均压缩比,采用压缩算法的系统相较于未采用压缩算法的系统的总功耗平均降低了5.17%,’通信功耗平均降低了30.32%。  (本文共75页) 本文目录 | 阅读全文>>