预测与可变长编码在图像压缩中的应用

图像压缩成为了多媒体技术的关键和瓶颈.预测编码(DPCM)和可变长编码(VLC)是两种最重要的无损压缩算法.介绍预测编码的原理,证明了对DPCM数据进行可变长编码的可行性,并对标准测试图像进行测试得到了测试结果,最后对结果进行了分析.     

IDD:DDE编码改进方法

编码技术是XML查询处理的基础,为适应XML更新需要,近年来提出很多动态编码方法,大致可分为基于位串的编码和基于向量的编码.当XML更新时,动态编码方法应该产生最短位长新编码分配给插入节点.位串编码具有这个性质,而对于向量编码,却是一个难点.以DDE为例,提出了向量编码的最短位长新编码计算方法.该方法将问题建模为整数规划,通过构造所有不可约分数求得最短位长新编码.和原有简单利用向量相加计算新编码相比,优点包括了重用已删编码,降低编码长度,提高查询性能,具有更好查询支持等.     

H.264标准中的CAVLC编码算法与FPGA实现

H.264视频编码标准在基本档次和扩展档次采用CAVLC(基于上下文的自适应可变长编码)熵编码方法,但标准并未给出详细的CALVC编码句法。从CALVC的解码原理出发,详细分析了H.264视频编码标准中的CAVLC编码算法,提出了一种应用于H.264标准的快速低功耗CAVLC编码器结构,给出了各个功能模块的详细设计原理与FPGA实现方法,并对较复杂的几个模块进行了算法和结构上的优化,降低了实现的复杂度。FPGA实验验证表明,该方案编码系统时钟可达100MHz,能满足对高速、实时应用的编码要求。     

MIMO-OFDM系统中一种低开销有限反馈新方法

以LTE-Advanced为背景,针对多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中的关键技术--基于码本的有限反馈预编码进行了研究,提出了一种基于递归算法的有限反馈新方法。利用各子载波间的频域相关性,以前一个子载波所选码字为基础,通过内积运算排序的方法来确定当前子载波的码字集合,然后对与该新码字集合相对应的码字索引进行可变长编码,以用于系统反馈。仿真结果表明：在递归反馈算法的基础上利用可变长编码能有效降低LTE-Advanced系统的反馈开销。     

网络编码下的编码开销-链路开销联合优化

网络编码是一种新的网络传输技术,能够充分利用网络的理论组播速率上限.讨论了在网络编码下综合考虑编码开销和网络链路开销的网络总开销优化问题,将由网络编码引起的编码开销同样纳入优化问题的考虑范围.给出了2种各有优劣的网络信息流模型描述这一问题,并在不同模型下定义了2种开销的一般形式.由于这一优化问题属于NP难问题,目前一般采用启发式算法获得近似的优化解.随后的实验中,在不同规模的拓扑下对比了基于2种不同信息流模型的启发式算法的性能.由于考虑了编码开销使得联合优化问题远比链路开销优化问题复杂,模拟实验显示,只有当编码开销与链路开销价值系数之比达到1000以上时,才能获得比单纯链路优化更小的总开销.在提出基于遗传算法的方案之前,还简单地讨论了联合优化问题的复杂度.     

一种基于H.264的可变块快速运动估计算法

H.264是最新的视频编码标准,它相对于以前的视频编码标准在编码效率上有了巨大的提高。高编码效率得益于采用了一系列新的编码技术,这也导致了较高的计算复杂度。H.264运用了可变块运动估计方法,这也是H.264编码过程中最耗时的模块。提出了一种基于H.264的可变块快速运动估计算法。该算法基于以下3种策略:静止块的预测、非静止块的预测搜索和合并过程中的自适应精细搜索。试验结果证明,该算法能够将计算复杂度降低到快速全搜索运动估计算法的3%,而PSNR和码率几乎与快速全搜索算法得到的结果相当。     

一种面向HEVC的编码单元深度决策算法

新一代高性能视频编码(HEVC)标准采用灵活的四叉树自适应存储结构、可变尺寸的编码块、35种帧内预测模式等新技术,能够有效提升HEVC的编码效率,但也造成了更高的编码复杂度。为此,提出一种基于时空相关性的编码单元深度决策算法。融合关联帧编码单元的深度信息及当前帧相邻编码单元的深度信息,从而预测当前编码单元的深度范围。实验结果表明,与HEVC标准测试算法相比,该算法能在不明显影响编码质量的基础上平均减少30.2%的编码时间。     

多信息分段电子编码方法和系统

基于对目前已有编码系统的分析,提出了一种多信息分段电子编码方法和系统.它使用自定义信息段编码方法,不同信息段表示不同的信息类别,段内定义分段编码规则,各段组合成为整体编码.系统包括三个部分:信息分段定义、编码过程和解码过程,详细介绍了各部分内容及运行机制.与现有系统相比,多信息分段电子编码信息相关度高,编码框架统一且结构可配置、服务可定制、长度可变,较易兼容其他编码体系,可使用统一的编码解码软件,方便根据应用需求进行扩展.     

基于自适应加权谱内插的宽带语音编码算法

提出了一种基于自适应加权谱内插(STRAIGHT)的宽带语音编码算法。输入的语音信号首先经过STRAIGHT分析得到精确的基频参数和谱参数，然后通过时域抽取和频域建模实现有效的编码压缩。在时域抽取时采用的区别于传统编码算法固定帧长的自适应可变帧长方法，使得编码存储量可以根据实际语音变化情况得到更加合理的分配。主观测听结果表明，该算法针对16kHz采样的语音信号，在6kbps码率上可以取得与AMR-WB(G．722．2)在8．85kbps时的相当的音质效果。此外，该算法还具有对恢复语音的时长、基频以及谱参数较强的调整能力。     

电力企业物资编码标准化设计与优化

本文在概述物资编码发展历程和常见编码方法基础上,围绕电力行业物资编码管理中存在的问题进行深入探讨和分析,并提出相应的优化建议及方法。特别以A电力集团为分析对象,分别从该集团物资编码管理体系和物资编码管理信息系统两个方面进行现有编码设计描述、现有编码问题分析,进而针对A集团及其下属电厂所存在的主要编码问题提出具体可行的优化措施及方法。这些措施和方法彻底付诸实施之后,有望从整体层面解决该集团物资编码管理的现有问题,实现集团及其电厂运营中降低成本与利润提升等目标。     

低冗余二维码汉字编码研究

随着二维码应用领域的不断扩大,二维码的优化和改进也势在必行。二维码在汉字编码过程中采用定长编码模式,忽略了汉字使用频率对二维码汉字编码效率的影响,存在着较大的编码冗余。采用变长编码算法可以减少高频汉字的编码长度,降低二维码汉字编码的平均编码长度,增加编码容量。首先,结合常用汉字的使用频率,对二维码的汉字编码进行分段处理,分析并制定基于汉字使用频率的变长汉字编码表;其次,在不破坏二维码原有编码结构的情况下,仅对二维码的汉字编码采用变长编码方式;最后,分析并比较二维码定长汉字编码算法和二维码变长编码算法的时间性能和空间性能,给出优化及改进思路。实验证明,二维码变长编码算法可降低二维码汉字编码18.4%的冗余。     

一种整数编码的改进遗传算法

遗传算法作为一种优秀的寻优算法,编码策略是其基础。因二进制编码和实数编码均存在一定的不足,该文提出一种整数编码的最优化遗传算法。为了提高收敛效率和避免算法的早熟收敛,该文采用了截断选择机制和混合杂交、邻近变异等操作算子,并引入邻域搜索技术来提高算法的局部搜索能力。仿真计算表明了该算法具有令人满意的全局最优性能和统计稳定性。     

基于递进制编码的遗传算法研究

首先分析了编码的进制数对遗传算法收敛速度的影响．分析结果表明，当种群不稳定时，高进制编码较低进制编码具有更快地搜索至最优区域的能力，当种群较为稳定时，低进制编码较高进制编码具有更快地逼近最优点的能力．然后提出了基于递进制的遗传算法，该算法能提高优化问题的收敛速度，在优化参数较多时，与单一进制编码的遗传算法相比具有明显的优势．仿真实例也验证了这一结论．     

归一化实数编码的多维并行遗传算法

给出了归一化多维实数编码的基本定义,并在此基础上提出了基于归一化实数编码的多维并行遗传算法;对归一化实数编码多维并行交叉算子、多维并行变异算子进行了详细的研究;提出了多维优化问题归一化实数编码长度计算公式;对遗传算法的控制参数确定进行了阐述;对归一化实数编码的多维并行遗传算法适应度函数的确定方法进行了研究.实验表明,归一化实数编码多维并行遗传算法可以大大提高多维优化问题的收敛速度,从而进一步提高算法的性能,这些特点对于计算复杂的非线性多维优化问题具有重要的意义.     

轨道视觉检测系统中行程编码的应用研究

利用行程编码针对背景冗余计算的优化特性与交、并简便运算特点对二值图像形态学膨胀算法进行优化,并提出基于行程编码优化的形态学膨胀算法。利用算法对轨道轮廓二值图像进行形态学膨胀处理;依据优化前后的图像处理结果和速度进行对比分析。该算法能去除边缘毛刺与断线现象;轨道轮廓单帧图像经过优化处理后的速度提高5倍,轨道视觉检测系统的检测精度可提高到20点/m。     

智能规划的逻辑编码方式研究

逻辑编码方式的设计和实现是基于转换的规划方法有效处理的关键.对几种智能规划方法中的逻辑编码方式予以分析,分别介绍线性编码、基于Graphplan的编码、基于状态的编码、基于动作的编码、基于命题的编码、基于转移的编码、提升的因果编码、基于多值变元的编码、基于有向二元决策图的编码以及基于约束可满足的编码等,并结合国际规划竞赛和相关论文等的实验结论,说明上述编码方式的有效性和可行性,分析该类编码方式在其他领域的应用前景.最后,提出目前智能规划方法中逻辑编码方式研究所面临的挑战、可能的处理方法,以及与之相关的研究热点与趋势.     

一种新的路径编码机制在移动机器人路径规划中的应用

针对基于遗传算法的移动机器人路径规划,本文提出了一种新的定长十进制路径 编码机制．首先,将移动机器人所处环境中的障碍物表示成多边形的形式,并对各障碍物顶 点用十进制进行任意编号,然后将移动机器人的路径编码成定长为所有障碍物顶点个数之和 的十进制染色体串．串中,非零位上的十进制值表示路径经过了相应编号的顶点,各顶点在 串中的顺序就是它们在路径中的顺序．此编码方式克服了已有的变长编码机制及定长二进制 编码机制需特殊遗传操作算子和特殊解码的缺陷,使得算法更加简单有效．     

遗传算法的编码机制研究

对遗传算法中的编码机制了研究，分析了二进制与十进制编码在搜索能力和保持种群稳定性上的区别。仿真结果证实了该结论。     

一种具有混合编码的二进制差分演化算法

差分演化(DE)是Storn和Price于1997年提出的一种基于个体差异重组思想的演化算法,非常适用于求解连续域上的最优化问题.首先引入"差异算子"等概念,给出DE的一种简洁算法描述,并分析了它所具有的特性.然后,为了使DE能够求解离散域上的最优化问题,基于数学变换思想引入"辅助搜索空间"和"个体混合编码"等概念,通过定义一个特殊的满射变换,在辅助搜索空间的作用下将连续域上的高效差分演化搜索变换为离散域上的同步演化搜索,由此提出了第1个二进制差分演化算法:具有混合编码的二进制差分演化算法(HBDE).接着,给出了HBDE的依概率收敛和完全收敛的定义,并利用离散Markov随机理论证明了HBDE是完全收敛的. HBDE不仅完全具有DE的各种特性和所有优点,而且非常适用于求解离散域上的最优化问题,对随机生成的大规模3-SAT问题实例和典型0/1背包问题实例的数值计算表明:该算法具有很好的全局收敛性和稳定性,其性能远远超过二进制粒子群优化算法和遗传算法.     

基于子类划分和粒子群优化的自适应编码多类分类方法

纠错输出编码(ECOC)可以有效地解决多类分类问题.基于数据的编码是主要的编码方法之一.对此,提出一种基于子类划分和粒子群优化(PSO)的自适应编码方法,利用混淆矩阵衡量各类别的相关性,基于规则的方法对类别进行自适应组合,根据组合方案构建类别的二类划分并最终形成编码矩阵,通过引入PSO算法寻找最优阈值,从而得到最优编码矩阵.实验结果表明,所提出的编码方法可以得到更好的分类性能.