基于微分进化算法的层间等级网络编码优化

层间等级网络编码是一种联合利用信源分层编码与组播间线性网络编码优势的多速率线性网络编码技术.与分层组播网络编码相比,层间等级网络编码能够进一步提高异构信宿网络的资源利用效率.然而,网络中各链路上进行的编码类型,是影响层间等级网络编码多速率传输性能的决定性因素.本文面向单信源异构信宿网络,研究层间等级网络编码的优化;基于微分进化算法,提出了一种最优编码类型配置的快速搜索方案.该方案充分体现了信源输出链路上进行的层间等级网络编码对整个网络传输性能的影响;具体设计了符合层间等级网络编码本质特性的微分进化操作.实验结果表明,与现有的启发式算法相比,本文提出的基于微分进化算法的层间等级网络编码优化方案,能够为单信源异构信宿网络获得更高的网络总吞吐量.     

基于自适应正交有限脊波变换的图像编码算法

在有限脊波变换的基础上,根据对图像有限Radon变换系数的分析,提出了一种自适应的正交有限脊波变换。此变换根据特别设计的代价函数,可自适应地为每列有限Radon变换系数选择最优的正交变换形式,从而可高效地分析图像中的直线奇异。讨论了此变换在图像编码领域中的应用,通过对零树编码算法SPIHT进行改进,实现了图像自适应正交有限脊波变换系数的渐进编码。实验结果表明,对富含直线边缘的图像来说,与小波图像编码算法相比,该算法获得了较高的边缘重建质量。     

基于非局部Bayesian的单掩膜编码衍射成像算法

为了降低编码衍射成像系统的硬件复杂度,研究基于单个编码衍射图案(coded diffraction pattern,CDP)的成像算法.以图像本身具有的非局部区域自相似特性作为相位恢复中的信号约束,克服单个CDP携带信息过少的不足,提出一种基于非局部Bayesian估计与图像自相似性的相位恢复与图像重建算法.研究结果表...     

融合压缩感知与网络编码的多速率与变速率传输

结合压缩感知与网络编码的优势,面向单信源异构信宿网络,研究压缩感知观测数据基于线性网络编码的多速率与变速率传输.研究压缩感知观测矩阵与网络编码全局编码核矩阵的联合等效,设计了一种融合有限域压缩感知与线性广播网络编码的精细粒度多速率传输方案;研究压缩感知观测矩阵、线性广播类型保持降维转换矩阵和网络编码全局编码核矩阵的联合等效,基于有限域压缩感知与变速率线性广播,为多媒体数据设计了一种变速率-多速率传输方案.     

XML数据存储方法的研究

分析了当前已有的XML数据存储方法，指出了这些方法存在的不足。对如何存储和查询XML数据等问题做了详细的探讨，提出了一种基于对象一关系数据库的XML数据存储方法。实验结果表明，与传统的方法相比，本方法生成的关系表较少且所需的存储空间小，基于本方法的查询所需的联结较少，因此能有效地存储XML数据并提高查询的效率。     

基于聚类与稀疏字典学习的近似消息传递

基于传统字典学习的近似消息传递(approximate message passing, AMP)算法对训练样本数量的需求较高,且运算成本较高。本文引入双稀疏模型,构建基于稀疏字典学习的AMP框架,降低迭代过程中字典学习对训练样本数量的需求,提高压缩感知图像重建的质量与效率。进一步,提出基于聚类与稀疏字典学习的AMP算法,在迭代过程中依据图像块特征进行分类,并为各类图像块分别学习稀疏字典,实现自适应去噪。与基于传统字典学习的AMP算法相比,基于聚类与稀疏字典学习的AMP算法能够将重建图像的峰值信噪比提高0.20～1.75 dB,并且能够将运算效率平均提高89%。