基于流水线装配生产率问题的Spreadsheet仿真模型

在流水线生产中,由于两工序间存储空间有限,前序工人与后续工人之间相互影响.为了研究流水线中存储空间对生产率的影响,提高流水线工人生产率,本文利用Spreadsheet建立仿真模型,通过仿真模拟,研究分析流水线生产中两工序之间没有存储空间时及增加存储空间后对生产效率的影响.为解决流水线装配问题提供一种新的方法.     

大学城高校图书馆低利用率文献应联合存储

大学城建设为高校资源共享创造了条件。各高校图书馆都存在大量低利用率文献,挤占存储空间,影响了图书馆的发展。在大学城建立低利用率文献联合存储书库,可有效增加各校图书馆存储空间,同时在一定程度上实现资源共享。     

基于上下文的自适应二进制算术编码研究

针对视频编码标准H.264中基于上下文的自适应二进制算术编码(CABAC)的复杂度高和存储空间大的问题，提出了一种简化的编码器模型.在对CABAC熵编码器进行理论分析后，给出了CABAC的编码效率公式，进而推导出不同概率时的理论最优量化点集合；通过调整CABAC中消除乘法运算的编码器的区间精度和倍乘系数，研究了这些参数和量化点集合对CABAC的编码效率和存储空间的影响，获得了该种简化模型，并利用此编码模型对不同特性的图像序列进行测试.仿真结果表明，该模型能够在编码效率降低不多的情况下，大大降低复杂度和存储空间，适用于对存储空间要求较高的视频通信.     

应用于语音信号处理的FPGA并行访问设计

为了实现实时语音处理,利用FPGA并行访问的特性,采用低地址物理存储空间由FPGA可配置逻辑模中的存储资源实现;高地址的物理存储空间由存储阵列实现,设计了动态置换算法来控制逻辑地址空间到物理空间的映射,将频繁访问且冲突概率高的数据块映射到低地址的物理存储空间上。实验数据表明,采用并行访问控制的动态置换算法能够实现稳定的访存性能。     

一种医学图像压缩方法的研究

通过对数字图像压缩算法的分析与研究,提出一种有损压缩与无损压缩相结合的方法.对感兴趣区域的医学图像进行无损压缩,其它部分图像进行有损压缩.并通过实验验证得到了较好压缩质量的医学图像,解决了医学图像对存储空间和传输速度的要求问题,节省了大量的医学图像的存储空间,提高了医学影像的传输速度.     

企业库存最优控制

在流动资金和存储空间有限的情况下，本文优化了多种物料竞争使用资金和存储空间的组合，给出了物料的最佳订购批量和订购周期，并建立了使用贷款和租借仓库的经济订购模型、最后讨论了结合销售、生产和订购来确定企业的销售价格、生产批量和订购批量。     

CRC算法在TPMS中的应用

为了提高汽车轮胎压力检测系统(TPMS)无线通讯的可靠性,降低数据存储空间,提出了一种求取数据帧CRC(循环冗余码校验)校验码的半字节快速查表法,给出了实现该方法的过程,克服了单字节快速查表法占用存储空间大的缺点.试验结果表明,该方法的检错率可达99.9%以上,可以在TPMS中实际应用.     

压缩存储求解法及在充模流动分析中的应用

为了增加一维压缩存储求解法的适应性和通用性,提出了一种稀疏矩阵的拟一维压缩存储求解法.该方法是用多个相同大小的存储空间来替代单个的相当大的存储空间,同时存储顺序尽量与计算时的访问顺序相同.该方法用于充模流动分析时,获得了比较理想的计算效果.     

一种嵌入式GIS 多比例多层次空间数据库模型结构

多比例尺空间数据库是社会和技术发展到一定阶段后对地理信息系统提出的必然要求,而嵌入式GIS由于其自身的特点,存储空间极度受限。因此如何在有限的存储空间条件下实现多比例尺空间信息集成成为我们研究的重点。针对这一问题提出了一种嵌入式GIS多比例尺多层次空间数据库模型,并通过试验验证了该空间数据库模型的正确性和可行性。     

路网移动对象聚集索引技术

结合能够解决重复计数问题的Sketch技术和能够以较小存储空间获得高效近似聚集查询结果的AMH+技术,借鉴aCN-RB-tree支持方向属性聚集的特性,提出了DSD+动态草图索引结构,解决了路网环境下移动对象的聚集查询问题。性能分析和试验结果表明:与现有的索引结构相比,DSD+在保证查询时间和查询误差优势的基础上显著减少了存储空间。     

基于线性预测的动态阈值JPEG2000码率控制算法

针对JPEG2000标准建议的码率控制算法的计算复杂度高且占用存储空间大的问题,提出了一种基于线性预测的动态阈值截断的码率控制算法.通过分析小波变换特点及图像边缘和纹理特性,根据图像的压缩倍数线性预测码流截断点的率失真斜率阈值,在编码过程中动态调整此阈值以满足码率的要求.该算法实现了码流的实时截断,降低了计算量和存储空间,提高了编码器的编码效率,保持与原算法相近的图像质量.该算法与JPEG2000码率控制算法相比,峰值信噪比（PSNR）只下降了0.1~0.3 dB,在图像压缩倍数大于8的情况下,计算复杂度下降了41.6％以上,存储空间节省了43.2％以上.     

Hough变换的改进及其在电厂指针式仪表自动识别中的应用

在图像处理中,Hough变换广泛应用于图像空间中的直线检测,但其本身具有存储空间大、计算时间长的缺点。研究了传统Hough变换算法,针对其缺点,提出了一种改进的Hough变换算法。通过减小Hough变换的搜索范围来减小变换所需的存储空间和计算量,并将提前确定好的圆心直接加入到累加器中来减小计算量,从而大大减小了计算时间...     

线谱频率参数的快速、低存储矢量量化

为降低码书的存储空间和搜索复杂度,更充分地利用线谱频率参数帧内和帧间的相关性,提出了一种快速、低存储的矢量量化器。将线谱频率参数去除平均值后进行一阶滑动平均预测,将残差进行三级矢量量化。在第二级量化时,将高维线谱频率参数矢量分裂成两个低维的部分,分别用不同的码书进行量化,降低了码书的存储空间和搜索复杂度。C语言仿真结果显示,在满足低速率编码的前提下,平均谱失真达到0.91dB,2～4dB的谱泄露为0.13%,无4dB以上谱泄露,同时码书的存储空间和搜索复杂度均降低了31%以上。     

允许缺货时存储空间存在限制的存储模型

针对经济订购批量公式假设中存储空间无限大这一条件不符合实际问题提出改进方案,即按原有存储空间容量订货,允许缺货,承受缺货损失,并在此方案上建立存储模型,通过求此模型的最优解,讨论在总平均费用最小意义下的最优存储决策,并通过实例验证模型的可行性.     

裁剪优化的Anytime算法

解决路径规划问题时,传统的Anytime算法有时候会遇到花费过多存储空间和计算时间的问题。该文提出的裁剪优化的Anytime算法旨在提高这两方面的性能。该算法在已有的Anytime算法的基础上,通过裁剪非均衡表中的节点来降低存储空间,然后通过分析裁剪后的节点信息来判断是否进入下次循环,以此减少计算时间。最后通过仿真试验,验证了算法的可行性和有效性。     

面向飞卫星ADCS的地磁场历表模型设计

针对飞卫星姿态确定和控制系统(attitude determination and control system,ADCS)中,IGRF地磁场模型的计算复杂度高和存储空间量大的问题,设计了均匀采样和K曲率加权2种历表模型。首先,给出了均匀历表模型的软件流程、存储格式、轨道推演方法;然后,采用U曲率计算方法求解地磁场数据的离散曲率,并提出了K曲率加权方法设计非均匀历表模型;最后,比较了均匀采样和非均匀方法对原曲线的拟合程度,以及在ADCS中应用结果的比较。最终设计了适用于飞卫星的80点基于K曲率加权的非均匀历表模型,仅需0.96 kB存储空间,证明在计算速度和存储空间等方面和现有技术相比具有较大优势。     

8098单片机存储空间的扩展

针对８０９８单片机本身的特点，依据体选法原理提出了存储空间的两种扩展方法，并给出了相应的读写程序。     

图象二元树的存储与还原算法

给出了一种新的图象二元树存储与还原算法，这种算法与传统的存储法相比，在不增加时间复杂性的情况下，节省了大量存储空间。     

基于压缩编码的XML关系查询研究

目的提出一种有效的方法对原有编码进行压缩,解决原有基于扩展哈夫曼编码存储较大XML文档结构信息时占用空间较大问题.方法在分析原有编码的方式基础之上,对于冗余结点信息进行重新编码,即兄弟结点中仅左结点存储扩展哈夫曼编码,而其他兄弟结点存储压缩后的编码.笔者定义原有扩展哈夫曼编码及压缩后扩展哈夫曼编码的定义格式,分析压缩前后存储空间的变化,并使用压缩编码实现对文档的查询.结果压缩后的编码能较好的实现文档信息和结构的表示;压缩后的扩展哈夫曼编码大大降低XML文档元素的存储空间,减少存储时代码数量.结论笔者提供不同条件下实验的结果,并与原有研究成果比较,该方法使用存储空间减少,效率有所提高,实验结果表明该文的工作有意义.基于压缩的扩展哈夫曼编码的存储空间及查询方案性能非常好,转换算法非常有效.     

一种改进的B样条CMAC网络概念映射方法

针对CMAC网络在输入维数高、量化间距小、样本数量多的情况下导致虚拟存储空间过大的问题,提出一种改进的基于多维存储结构的B样条CMAC网络概念映射方法,无需增加虚拟空间到物理空间的hash映射,避免了地址碰撞问题,与其他映射方法相比,由于该方法只映射量化空间中少量的有规律的地址单元,使得该映射方法实际所需虚拟地址空间远小于其他方法,从而在存储空间受限情况下,可以显著提高网络的学习精度和泛化能力.仿真试验结果表明,在新的映射方法下,B样条CMAC比常规CMAC学习精度高,学习速度快,泛化能力强,对相同结构的B样条CMAC网络,新的映射方法在存储空间大小、学习能力和泛化能力等方面明显优于现有的其他方法.