一种实时心电图数据压缩算法

提出了一种实时心电图ＥＣＧ数据压缩算法。它是将自适应变门限算法与转折点算法相结合。自适应变门限算法是对ＡＺＴＥＣ算法的改进．它计算ＥＣＧ信号的几个统计参数来确定可变门限值。转折点算法是分析采样点的趋势并只存储每对连续的采样点中的一个。它保留信号的斜坡标志发生变化的峰点和谷点。本文算法兼有这两种算法的优点。这种算法在较高压缩比的情况下重建心电图信号失真较小．     

基于小波神经网络的心电数据压缩方法研究

本文在研究心电信号特征的基础上提出了动态心电数据的小波神经网络压缩算法.本算法对原始心电数据实行实时分桢;采用最速梯度下降法优化网络参数.对MIT-BIH数据库中的几组数据进行压缩,给出压缩/重建的实验结果并分析讨论.研究表明:该算法具有参数收敛速度快、数据压缩性能良好的特点.     

基于BP网络的音频数据压缩方案

介绍了BP神经网络的基本原理,并通过构造特殊的映射关系、精心设计的BP神经网络获得一套基于神经网络的高效无损音频数据压缩方案。通过试验证明该方案行之有效,并且压缩比为7∶1。     

数据压缩算法分析与改进

本文在分析了目前常用的几种文本数据压缩的原理,琥法和功效后,设计并提出一个新的改进压缩算法,并从理论上阐述了该算法的优点及较优的压缩性能。     

基于HMM的心电数据压缩方法研究

心电数据压缩在远程医疗和动态监测方面具有非常重要的意义。心电信号的各个脉动周期具有很强的相关性。基于隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)的心电数据压缩方法充分利用ECG信号的相关性对源信息进行处理。实验证明,该方法在高数据压缩比的情况下仍然能够很好地恢复原始数据,计算复杂度相对较小。     

基于动态规划算法的矢量数据压缩改进算法

为了使移动设备存储大容量的矢量数据和提高矢量数据的网络传输效率,矢量数据压缩是一项很重要的工作。提出了基于动态规划算法的矢量数据压缩的模型和改进方法,通过一条参考路径构造一条带形成最小误差搜索范围,同时条带宽度可自适应调整。实验结果表明,该方法具有较高的效率,能够得到较小的压缩误差。     

采用BP神经网络的通用数据压缩方案

本文介绍了BP神经网络的基本原理.由于BP神经网络有着神奇的非线性映射能力,通过构造特殊的映射关系,获得了一套基于BP神经网络的通用高效无损数据压缩方案.通过试验证明该方案行之有效,并且压缩比可达71.     

采用BP神经网络的通用数据压缩方案

本文介绍了BP神经网络的基本原理。由于BP神经网络有着神奇的非线性映射能力,通过构造特殊的映射关系,获得了一套基于BP神经网络的通用高效无损数据压缩方案。通过试验证明该方案行之有效,并且压缩比可达7:1。     

无线传感器网络的数据压缩算法综述

介绍无线传感器网络的特点,分析数据压缩技术对无线传感器网络发展的重要性;综述了无线传感网络中数据压缩技术的研究现状并介绍了无线传感器网络中部分有代表性算法的研究成果:根据监测数据在时间和空间上存在某种相关性,分类出基于时空相关性的数据压缩算法;根据采用某种变换去除数据时空相关的冗余信息算法,分类出基于小波变换的数据压缩算法;在集中和分散这两种信息服务都能实现的原则基础上,分类出分布式数据压缩算法;通过对传统的压缩算法进行裁剪和优化,分类出改进的传统数据压缩算法;同时总结了各算法的适用环境及其算法中心思想;最后讨论了无线传感器网络中各种数据压缩算法在现阶段存在的不足及各种压缩方法的未来研究方向.     

基于神经网络的数据压缩研究

数据压缩=建立模型 编码,是传统数据压缩的最基本思想。传统的设计思路主要基于减少信息中的冗余着力于编码设计,其压缩比一直在百分之几十左右徘徊,经过传统编码压缩的信息,很难再经类似的方法进一步压缩。为了解决上述的问题可用占用信号空间较少的信息表示占用信号空间较多的信息以实现数据压缩。这就是数据压缩新的设计思路,这样,就突破了传统的只依靠编码减少数据冗余的局限,实现了更高的压缩比。同时,经过这样压缩后的信息可再重复压缩,并有很好的性能。这就是文中所介绍的神经网络与数据压缩结合的基本思想。     

基于神经网络的数据压缩研究

数据压缩=建立模型＋编码，是传统数据压缩的最基本思想。传统的设计思路主要基于减少信息中的冗余着力于编码设计，其压缩比一直在百分之几十左右徘徊，经过传统编码压缩的信息，很难再经类似的方法进一步压缩。为了解决上述的问题可用占用信号空间较少的信息表示占用信号空间较多的信息以实现数据压缩。这就是数据压缩新的设计思路，这样，就突破了传统的只依靠编码减少数据冗余的局限，实现了更高的压缩比。同时，经过这样压缩后的信息可再重复压缩，并有很好的性能。这就是文中所介绍的神经网络与数据压缩结合的基本思想。     

基于字符串匹配的通用数据压缩算法

本文主要介绍基于字符串匹配的数据压缩算法原理，该算法从多方面时著名ＬＺ７７算法进行了改进，我们的算法所用到的工作缓冲区是一个循环历史表，摈弃了输入符号超前缓冲区；结果，匹配过程是边接收输入边进行，无需等待一组输入数据填满超前缓冲区才开始，同时，最大争配长度不再受超前缓冲区大小的限制，而且，不再需要做大量的平移工作缓立足点冲区的操作，另外，还涉及一些其他方面的改进，包括改等长压缩码为变长码和引入匹配     

动态哈夫曼算法在电力线计算机网络数据压缩中的应用

数据压缩的方法有许多种,从数据是否能完全恢复来看,包括有损压缩和无损压缩;从压缩方法来看,有行程编码、哈夫曼编码、字典编码、算术编码等。网络数据包的压缩必须是无损压缩。无损压缩主要有行程编码、哈夫曼编码、字典编码等方法。对于电力线介质的计算机网络,目前在国内未见有采用数据压缩方法,国外一些研究也没有采用较好的编码压缩方法。本文将首先阐明电力线网络数据包的特性,然后讨论目前     

基于多实体的矢量数据压缩改进算法

矢量数据压缩在地形环境仿真、制图综合、GIS等研究中具有重要作用,对增加移动设备的存储能力和提高矢量数据的网络传输效率来说是一项很重要的工作。根据动态规划算法理论、Douglas-Peucker算法和矢量数据的特点,提出了基于动态规划算法的矢量数据压缩的模型和改进方法,通过一条参考路径构造一条带形成最小误差搜索范围,同时条带宽度可自适应调整。并将单一实体的优化压缩算法扩展为基于多实体的压缩算法,解决了图层压缩的全局优化问题。实验结果表明,该方法具有较高的效率,能够得到较小的压缩误差。     

基于PLOT算法的测井数据压缩

油井测井曲线数据压缩的主要目的是减少数据冗余和相关性，简化测井曲线的特征提取过程，并且可以大幅度地降低数据存储容量。本文利用分段线性在线趋势化（PLOT）方法，来对油井曲线数据进行压缩。     

一种改进的过程数据压缩算法及其性能分析

过程数据压缩和趋势提取可以提高控制系统的性能.提出了一种改进的SDT过程数据压缩算法.通过应用自适应记录限和异常点判据,改进算法在压缩误差只有很小变化的前提下,较大地提高了压缩比.本算法适合离线和在线压缩,并可集成于各种过程数据处理软件包中.     

基于改进BP网络的人脸信息获取算法

人脸识别技术在各领域都有着广泛的应用前景,但人脸信息量过于巨大,就目前的计算机处理能力而言,尚不能完美地解决这个问题,但通过一定的技术达成人脸信息识别的部分功能还是可行的.该文利用BP算法,分别设计了适合于完成部分脸信息提取分类的神经网络结构,测试了几种训练算法在人脸信息识别应用中的实际效果,并通过性能比较选出了适用的学习算法,最终在人脸是否带墨镜、表情、性别识别上达到较好的效果.     

基于神经网络的K—L变换和心电地图数据压缩

Ｋ－Ｌ变换是主误差准则意义下的最佳变换，是心电地图数据压缩的重要方法。但ＫＰＬ变换的常规算法计算量大，上前又无快速算法，实现困难。本文采用人工神经网络算法来实现Ｋ－Ｌ变换，并将其应用于心电地图的数据压缩，实验结果表明：该网络法具有设计简单，易于实现以及对数据扰动的稳健性等优点，其压缩效果与Ｋ－Ｌ变换常规算法相当。     

数据压缩技术及其常用算法

本文以无损压缩为主向读者扼要介绍了有损和无损两大类多种常用数据压缩算法,比较了它们之间的优劣和异同。本文还试图以通俗的语言和具有代表性的例子说明各种技术的算法思想。     

Huffman算法及其在数据压缩中的应用

本文讨论Ｈｕｆｆｍａｎ算法及其在计算机上的实现，并利用Ｈｕｆｆｍａｎ算法构造出最优编码，实现对数据的压缩存取，最后，给出一个实例，演示用Ｈｕｆｆｍａｎ算法构造的一个压缩／解压缩程序。