循环DPCM系统的误码性能

详细论述了循环ＤＰＣＭ系统的误码性能，并与传统ＤＰＣＭ系统的误码性能进行了比较。     

基于预测编码的语音压缩技术研究

数字化的语音信号具有非常巨大的数据量,语音信号的存储、传输和处理对计算机的性能、数据传输率和信道带宽提出极高的要求。解决此问题的一种方法是应用语音信号压缩技术,其重要分支之一是预测编码。这是一种较早用于信源编码的技术,利用信源的相关性对数据进行压缩。文章介绍了预测编码及两种相关的压缩方法:DPCM和ADPCM,并在Matlab中对它们进行仿真,对得到的结果进行分析后得到有关的结论,验证了ADPCM编码方法优于DPCM编码方法。     

图象复原型DPCM的频率特性图

本文用图象复原方法来分析DPCM系统,给出了预测误差方差为最小值和量化分层总数为最小值二种二维DPCM的发端频率特性H(u、v)及收端频率特性1/H(u、v),为用FFT解调和分析DPCM系统提供依据.     

图像分块压缩感知观测值的DPCM非均匀量化方法

在实际的信号处理中,有必要对采集到的信号进行量化处理。量化是信号数字化、实现数字信号高效传输的必要步骤。图像分块压缩感知(Block Compressed Sensing, BCS)观测模型中,测量域上图像相邻块的观测值之间存在较强的相关性。根据这一特点,本文应用差分脉冲编码调制(Differential pulse-code modulation, DPCM)系统减小相邻块之间的冗余,并结合非均匀标量量化,对分块压缩感知图像的观测值进行量化处理。文中分析了DPCM系统的预测误差概率分布,发现在统计意义上这一分布与非均匀量化特性的变化趋势具有一致性,并以此作为所提出的量化方法的理论基础。仿真实验表明,本文提出的量化方案有效地提高了压缩感知观测值的量化信噪比(quantized signal to noise ratio, quantized SNR),同时图像的重构质量得到了提升。      

几种数据压缩算法的比较

对几种数据压缩算法进行了总结,并针对实验数据表对其压缩率进行了比较。     

遥测数据压缩算法的设计及硬件实现

文中通过分析导弹遥测数据非平稳特性,根据预测差值大小将遥测数据分为缓变参数和速变参数部分,有针对性地采用LZW算法和Huffman算法混合编码的设计方法,并从理论上阐述了该算法的优点及较优的压缩性能.提出了以DSP数据处理器为核心硬件电路的实现方法来进行数据的实时无损压缩,并通过高速以太网传送方式转发给上位机,整个系统模块化设计,易于维护和升级.     

测井数据的无损压缩方法研究

为了获得更精确信息，在石油测井中，原始数据量越来越大。因为数据传榆带宽的限制和实时的要求，原始数据传榆前的压缩处理渐渐成为必需。本文在分析测井数据特征的基础上，讨论了几种测井数据的压缩算法。     

基于数字微波GRRU系统的数据压缩算法的研究

为了提高数字微波GRRU系统的传输能力,结合GSM信号的特点,设计了一种基于ADPCM算法的压缩比为2:1的压缩算法。研究了该算法对误码的敏感度,分析了误码扩散产生的原因,并提出了解决方法。以经数字中频处理后的GSM信号为信号源,在matlab中仿真了该算法,解码后计算出的EVM指标为0.8731%,满足后续接收机的灵敏度要求。     

基于Matlab的变换域数据压缩实验设计

变换域编码,是电子信息专业课"数据压缩"中限失真信源编码理论重要内容,具有应用的广泛性和理论上的抽象性,需要根据教学内容设计适当的实验项目配合.作为工程技术应用语言,Matlab具有丰富的信息处理函数资源、简单易学,适合于变换域语音、图像数据压缩方案设计,成为实验设计优先选择的编程工具.     

一种新的数据压缩算法

主要描述了一种基于代码库的自适应数据压缩算法(LZJH)。详细介绍了LZJH基础、串扩展机理、编码器和解码器代码库以及解码等。LZJH算法适用于分组数据网和循环分组业务。     

归一化自适应预测矢量量化算法压缩SAR原始数据

该文提出归一化自适应预测矢量量化(NAPVQ)算法压缩SAR原始数据。NAPVQ算法先采用矢量线性预测器对输入矢量进行预测,再对原矢量与预测矢量之间的残差矢量进行矢量量化。该算法可视为差分脉冲调制在矢量量化中的拓展,其性能优于块自适应量化(BAVQ)算法以及归一化预测自适应量化(NPAQ)算法。对算法复杂度的进一步分析表明,NAPVQ算法能获得复杂度和性能之间比较合理的折衷,具有实用价值。     

基于STM32的光话机ADPCM压缩编码算法与实现

针对部分光纤铺设及维护工作是在山区、森林等无线信号差的条件下进行的情况，文中为了解决此种环境下通话困难的问题，同时降低数码率，节省光纤带宽，采用了一种简化的语音压缩编码算法，并在基于STM32单片机的光话机中实现。该压缩编码算法采用自适应差分脉冲编码调制技术，具有较高的压缩比。仿真实验表明，在压缩比为4:1的条件下，可获得较低的数码率和较高的语音通话质量。     

一种视频信号压缩编码方法的研究

文章采用自适应预测编码加熵编码的复合编码方法，对视频信号进行压缩编码。计算机模拟结果表明，压缩比为3.5：1（2.25bits／Pixel）时可获得良好的图像质量，因此，可实现在PCM三次群信道上传输一路彩色电视信号。     

一种用于测试数据压缩的自适应EFDR编码方法

该文提出一种用于测试数据压缩的自适应EFDR(Extended Frequency-Directed Run-length)编码方法。该方法以EFDR编码为基础,增加了一个用于表示后缀与前缀编码长度差值的参数N,对测试集中的每个测试向量,根据其游程分布情况,选择最合适的N值进行编码,提高了编码效率。在解码方面,编码后的码字经过简单的数学运算即可恢复得到原测试数据的游程长度,且不同N值下的编码码字均可使用相同的解码电路来解码,因此解码电路具有较小的硬件开销。对ISCAS-89部分标准电路的实验结果表明,该方法的平均压缩率达到69.87%,较原EFDR编码方法提高了4.07%。     

基于DCT-TCQ的SAR原始数据压缩算法

该文提出了一种基于离散余弦变换(DCT)和网格编码量化(TCQ)的SAR原始数据压缩算法。SAR原始数据可以看成是距离向和方位向的2维线性调频信号的线性平移叠加,因而含有丰富的频率分量,对DCT系数按频率分组,根据各组频率分量系数方差确定量化比特分配,然后对量化系数进行TCQ编码量化,可以大幅度提高了量化增益。真实SAR原始数据实验结果表明：该算法使SAR原始数据的压缩性能指标较现有算法有了明显提高。     

线性调频信号的平坦度对脉冲压缩性能的影响

对线性调频信号的平坦度与脉冲压缩的关系进行了理论研究和仿真。根据幅度误差的产生原因和可能引起的结果，指出幅度误差对脉压的影响表现在峰值副瓣比增大和信噪比降低，给出了定量的结论。我们可以根据系统平坦度的要求来限制幅度误差，指导信号源的设计。     

基于交叉相位调制的高阶孤子压缩效应的研究

从描述双脉冲传输的耦合非线性薛定谔方程组出发，利用分步傅立叶变换方法，研究了高阶孤子脉冲的压缩效应。结果表明，在交叉相位调制(XPM)的作用下，高阶孤子在传输过程中不仅可被压缩，且存在着最佳压缩光纤长度；采用超高斯脉冲作为初始输入波形更易获得较短的压缩光脉冲；在泵浦脉冲脉宽一定的条件下，信号脉冲的压缩因子随着其初始输入脉宽的增加而增大。     

无线传感器网络中基于序列相关性的数据压缩算法

无线传感器网络(WSN)中传输的数据具有相关性和冗余性。如何有效降低网络中的数据量,延长网络生命周期,始终是WSN的研究热点之一。该文基于WSN中数据序列的相关性,提出一种两步数据压缩算法(TSC-SC)。网络中的簇首和簇内节点执行各自的压缩算法：簇首首先执行相关性分组算法,将数据分组,减少簇内节点的计算量以及消除簇内数据的空间相关性;簇内节点对多属性数据分类压缩,并将压缩参数传至簇首,簇首解压后再次进行分类压缩,进一步消除数据相关性,减少节点数据冗余度,降低通信能耗。为实现对压缩算法的综合性能评价,考虑基本的压缩要求和算法的计算能耗,提出了基于能量判别的算法评估模型(NCER)。仿真结果表明TSC-SC算法可以有效降低压缩比和压缩误差,充分减少数据传输量和网络的通信能耗,利用NCER指标能够直观地评价算法的性能。     

一种INSAR原始数据的幅相分离压缩算法

该文针对干涉合成孔径雷达(INSAR)系统的大数据量问题,提出了一种用于INSAR原始数据的幅相压缩算法。该方法利用SAR回波信号的特性以及干涉测量时对干涉数据高相关性要求的特点,对两路INSAR信号的幅度及相位做去相关性压缩。该文进行了详细的理论分析,并利用实际INSAR数据进行了压缩试验,在相关系数、条纹相似度、残余点的压缩效果等方面,与BAQ算法进行了比较。结果表明在相同压缩比下,该文给出的算法优于BAQ算法,保留了更多的信号幅度和相位信息。