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附录F 二维不可压缩黏性流体方腔流动问题的有限体积算法与计算程序

附录F 二维不可压缩黏性流体方腔流动问题的有限体积算法与计算程序
附录F 二维不可压缩黏性流体方腔流动问题的有限体积算法与计算程序

图像压缩算法的分析与研究本科毕业设计论文

图像压缩算法的分析与研究本科毕业设计论文 河南理工大学 本科毕业设计 图像压缩算法的分析与研究 摘? 要 随着多媒体技术和通讯技术的不断发展, 多媒体娱乐、信息高速公路等不断对信息数据的存储和传输提出了更高的要求, 也给现有的有限带宽以严峻的考验, 特别是具有庞大数据量的数字图像通信, 更难以传输和存储, 极大地制约了图像通信的发展, 因此图像压缩技术受到了越来越多的关注。图像压缩的目的就是把原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输,并且要求复原图像有较好的质量。利用图像压缩, 可以减轻图像存储和传输的负担, 使图像在网络上实现快速传输和实时处理。 本文主要介绍数字图像处理的发展概况,图像压缩处理的原理和特点,对多种压缩编码方法进行描述和比较,详细讨论了Huffman编码的图像压缩处理的原理和应用。 关键词:图像处理,图像压缩,压缩算法,图像编码,霍夫曼编码

Abstract With the developing of multimedia technology and communication technology, multimedia entertainment, information, information highway have kept on data storage and transmission put forward higher requirements, but also to the limited bandwidth available to a severe test, especially with large data amount of digital image communication, more difficult to transport and storage, greatly restricted the development of image communication, image compression techniques are therefore more and more attention. The purpose of image compression is to exhaust the original image less the larger the bytes and transmission, and requires better quality of reconstructed images. Use of image compression, image storage

五种大数据压缩算法

?哈弗曼编码 A method for the construction of minimum-re-dundancy codes, 耿国华1数据结构1北京:高等教育出版社,2005:182—190 严蔚敏,吴伟民.数据结构(C语言版)[M].北京:清华大学出版社,1997. 冯桂,林其伟,陈东华.信息论与编码技术[M].北京:清华大学出版社,2007. 刘大有,唐海鹰,孙舒杨,等.数据结构[M].北京:高等教育出版社,2001 ?压缩实现 速度要求 为了让它(huffman.cpp)快速运行,同时不使用任何动态库,比如STL或者MFC。它压缩1M数据少于100ms(P3处理器,主频1G)。 压缩过程 压缩代码非常简单,首先用ASCII值初始化511个哈夫曼节点: CHuffmanNode nodes[511]; for(int nCount = 0; nCount < 256; nCount++) nodes[nCount].byAscii = nCount; 其次,计算在输入缓冲区数据中,每个ASCII码出现的频率: for(nCount = 0; nCount < nSrcLen; nCount++) nodes[pSrc[nCount]].nFrequency++; 然后,根据频率进行排序: qsort(nodes, 256, sizeof(CHuffmanNode), frequencyCompare); 哈夫曼树,获取每个ASCII码对应的位序列: int nNodeCount = GetHuffmanTree(nodes); 构造哈夫曼树 构造哈夫曼树非常简单,将所有的节点放到一个队列中,用一个节点替换两个频率最低的节点,新节点的频率就是这两个节点的频率之和。这样,新节点就是两个被替换节点的父

图像压缩算法论文

算法论文 基于huffman编码的图像压缩技术 姓名:康凯 学院:计算机学院 专业:网络工程1102 学号:201126680208 摘要 随着多媒体技术和通讯技术的不断发展, 多媒体娱乐、信息高速公路等不断对信息数据的存储和传输提出了更高的要求, 也给现有的有限带宽以严峻的考验, 特别是具有庞大数据量的数字图像通信, 更难以传输和存储, 极大地制约了图像通信的发展, 因此图像压缩技术受到了越来越多的关注。图像压缩的目的就是把原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输,并且要求复原图像有较好的质量。利用图像压缩, 可以减轻图像存储和传输的负担, 使图像在网络上实现快速传输和实时处理。 本文主要介绍数字图像处理的发展概况,图像压缩处理的原理和特点,对多种压缩编码方法进行描述和比较,详细讨论了Huffman编码的图像压缩处理的原理和应用。 关键词:图像处理,图像压缩,压缩算法,图像编码,霍夫曼编码 Abstract With the developing of multimedia technology and communication technology, multimedia entertainment, information, information highway have kept on data storage and transmission put forward higher requirements, but also to the limited bandwidth available to a severe test, especially with large data amount of digital image communication, more difficult to transport and storage, greatly restricted the development of image communication, image compression techniques are therefore more and more attention. The purpose of image compression is to exhaust the original image less the larger the bytes and transmission, and requires better quality of

有限元法基本原理与应用

有限元法基本原理与应用 班级机械2081 姓名方志平 指导老师钟相强 摘要:有限元法的基础是变分原理和加权余量法,其基本求解思想是把计算域划分为有限个互不重叠的单元,在每个单元内,选择一些合适的节点作为求解函数的插值点,将微分方程中的变量改写成由各变量或其导数的节点值与所选用的插值函数组成的线性表达式,借助于变分原理或加权余量法,将微分方程离散求解。采用不同的权函数和插值函数形式,便构成不同的有限元方法。 关键词:有限元法;变分原理;加权余量法;函数。 Abstract:Finite element method is based on the variational principle and the weighted residual method, the basic idea is to solve the computational domain is divided into a finite number of non-overlapping units, each unit, select some appropriate function for solving the interpolation node points as , the differential variables rewritten or its derivative by the variable value of the selected node interpolation functions consisting of linear expressions, by means of variational principle or weighted residual method, the discrete differential equations to solve. Different forms of weight functions and interpolation functions, it constitutes a different finite element method. Keywords:Finite element method; variational principle; weighted residual method; function。 引言 有限元方法最早应用于结构力学,后来随着计算机的发展慢慢用于流体力学的数值模拟。在有限元方法中,把计算域离散剖分为有限个互不重叠且相互连接的单元,在每个单元内选择基函数,用单元基函数的线形组合来逼近单元中的真解,整个计算域上总体的基函数可以看为由每个单元基函数组成的,则整个计算域内的解可以看作是由所有单元上的近似解构成。在河道数值模拟中,常见的有限元计算方法是由变分法和加权余量法发展而来的里兹法和伽辽金法、最小二乘法等。根据所采用的权函数和插值函数的不同,有限元方法也分为多种计算格式。从权函数的选择来说,有配置法、矩量法、最小二乘法和伽辽金法,从计算单元网格的形状来划分,有三角形网格、四边形网格和多边形网格,从插值函数的精度来划分,又分为线性插值函数和高次插值函数等。不同的组合同样构成不同的有限元计算格式。对于权函数,伽辽金(Galerkin)法是将权函数取为逼近函数中的基函数;最小二乘法是令权函数等于余量本身,而内积的极小值则为对代求系数的平方误差最小;在配置法中,先在计

流体力学第七章不可压缩流体动力学基础

第七章不可压缩流体动力学基础在前面的章节中,我们学习了理想流体和粘性流体的流动分析,按照水力学的观点,求得平均量。但是,很多问题需要求得更加详细的信息,如流速、压强等流动参数在二个或三个坐标轴方向上的分布情况。本章的内容介绍流体运动的基本规律、基本方程、定解条件和解决流体问题的基本方法。 第一节流体微团的运动分析 运动方式:①移动或单纯的位移(平移)②旋转③线性变形④角变形。位移和旋转可以完全比拟于刚体运动,至于线性变形和脚变形有时统称为变形运动则是基于液体的易流动性而特有的运动形式,在刚体是没有的。 在直角坐标系中取微小立方体进行研究。

一、平移:如果图(a )所示的基体各角点的质点速度向量完全相同时,则构成了液体基体的单纯位移,其移动速度为z y x u u u 、、。基体在运动中可能沿直线也可能沿曲线运动,但其方位与形状都和原来一样(立方基体各边的长度保持不变)。 二、线变形:从图(b )中可以看出,由于沿y 轴的速度分量,B 点和C 点都比A 点和D 点大了 dy y u y ??,而 y u y ??就代表1=dy 时液体基体运动时,在单位时间内沿 y 轴方向的伸长率。 x u x ??,y u y ??,z u z ?? 三、角变形(角变形速度) d d d D C A B C D B A

dt y u dy dt dy y u d x x ??=???=α dt x u dx dt dx x u d y y ??=???=β θβθα+=-d d 2 βαθd d -= ∴ 角变形: ???? ????+??=+=-=x u y u d d d y x z 212βαθαθ ?? ? ????+??= x u z u z x y 21θ ???? ????+??=y u z u z y x 21θ 四、旋转(旋转角速度) ??? ? ????-??=-=y u x u x y z 21θω ??? ? ????-??=z u y u y z x 21ω 即, ?? ? ????-??=x u z u z x y 21ω z y x u u u z y x k j i ??????= 21ω 那么,代入欧拉加速度表达式,得: z x x x x x x z y y z z y y y y y y y x z z x x z z z z z z z y x x y y x x y du u u u u u u u dt t x u u u u u u u u dt t y u u u u u u u u dt t z αθθωωαθθωωαθθωω??? = =++++-???? ????==++++-???? ????==++++-? ??? 各项含义: (1) 平移速度 (2)线变形运动所引起的速度增量

LZ77压缩算法实验报告

LZ77压缩算法实验报告 一、实验内容 使用C++编程实现LZ77压缩算法的实现。 二、实验目的 用LZ77实现文件的压缩。 三、实验环境 1、软件环境:Visual C++ 6.0 2、编程语言:C++ 四、实验原理 LZ77 算法在某种意义上又可以称为“滑动窗口压缩”,这是由于该算法将一个虚拟的,可以跟随压缩进程滑动的窗口作为术语字典,要压缩的字符串如果在该窗口中出现,则输出其出现位置和长度。使用固定大小窗口进行术语匹配,而不是在所有已经编码的信息中匹配,是因为匹配算法的时间消耗往往很多,必须限制字典的大小才能保证算法的效率;随着压缩的进程滑动字典窗口,使其中总包含最近编码过的信息,是因为对大多数信息而言,要编码的字符串往往在最近的上下文中更容易找到匹配串。 五、LZ77算法的基本流程 1、从当前压缩位置开始,考察未编码的数据,并试图在滑动窗口中找出最长的匹 配字符串,如果找到,则进行步骤2,否则进行步骤3。 2、输出三元符号组( off, len, c )。其中off 为窗口中匹

配字符串相对窗口边 界的偏移,len 为可匹配的长度,c 为下一个字符。然后将窗口向后滑动len + 1 个字符,继续步骤1。 3、输出三元符号组( 0, 0, c )。其中c 为下一个字符。然后将窗口向后滑动 len + 1 个字符,继续步骤1。 六、源程序 /********************************************************************* * * Project description: * Lz77 compression/decompression algorithm. * *********************************************************************/ #include #include #include #include #define OFFSET_CODING_LENGTH (10) #define MAX_WND_SIZE 1024 //#define MAX_WND_SIZE (1<

JPEG图像压缩算法及其实现

多媒体技术及应用 JPEG图像压缩算法及其实现 罗群书 0411102班 2011211684

一、JEPG压缩算法(标准) (一)JPEG压缩标准 JPEG(Joint Photographic Experts Group)是一个由ISO/IEC JTC1/SC2/WG8和CCITT VIII/NIC于1986年底联合组成的一个专家组,负责制定静态的数字图像数据压缩编码标准。迄今为止,该组织已经指定了3个静止图像编码标准,分别为JPEG、JPEG-LS和JPEG2000。这个专家组于1991年前后指定完毕第一个静止图像压缩标准JPEG标准,并且成为国际上通用的标准。JPEG标准是一个适用范围很广的静态图像数据压缩标准,既可用于灰度图像又可用于彩色图像。 JPEG专家组开发了两种基本的静止图像压缩算法,一种是采用以离散余弦变换(Discrete Cosine Transform, DCT)为基础的有损压缩算法,另一种是采用以预测技术为基础的无损压缩算法。使用无损压缩算法时,其压缩比比较低,但可保证图像不失真。使用有损压缩算法时,其算法实现较为复杂,但其压缩比大,按25:1压缩后还原得到的图像与原始图像相比较,非图像专家难于找出它们之间的区别,因此得到了广泛的应用。 JPEG有4种工作模式,分别为顺序编码,渐近编码,无失真编码和分层编码,他们有各自的应用场合,其中基于顺序编码工作模式的JPEG压缩系统也称为基本系统,该系统采用单遍扫描完成一个图像分量的编码,扫描次序从左到右、从上到下,基本系统要求图像像素的各个色彩分量都是8bit,并可通过量化线性地改变DCT系统的量化结果来调整图像质量和压缩比。下面介绍图像压缩采用基于DCT的顺序模式有损压缩算法,该算法下的JPEG压缩为基本系统。 (二)JPEG压缩基本系统编码器 JPEG压缩是有损压缩,它利用了人的视觉系统的特性,将量化和无损压缩编码相结合来去掉视觉的冗余信息和数据本身的冗余信息。基于基本系统的JPEG压缩编码器框图如图1所示,该编码器是对单个图像分量的处理,对于多个分量的图像,则首先应将图像多分量按照一定顺序和比例组成若干个最小压缩单元(MCU),然后同样按该编码器对每个MCU各个分量进行独立编码处理,最终图像压缩数据将由多个MCU压缩数据组成。 图1 JPEG压缩编码器结构框图

最新2-5有限元法在流体力学中的应用

2-5有限元法在流体力学中的应用

第五章有限元法在流体力学中的应用 本章介绍有限元法在求解理想流体在粘性流体运动中的应用。讨论了绕圆柱体、翼型和轴对称物体的势流,分析了求解粘性流动的流函数—涡度法流函数法和速度—压力法,同时导出粘性不可压流体的虚功原理。 §1 不可压无粘流动 真实流体是有粘性和可压缩的,理想不可压流体模型使数学问题简化,又能较好地反映许多流动现象。 1. 圆柱绕流 本节详细讨论有限无法的解题步骤。考虑两平板间的圆柱绕流.如图5—1所示。为了减小计算工作量,根据流动的对称性可取左上方的l/4流动区域作为计算区域。 选用流函数方法,则流函数 应满足以下Laplace方程和边界条件

22220(,)0(,)2(,)(,)0(,)x y x y x y aec x y bd y x y ab x y cd n ψψ ψψ ???+=-∈Ω?????-----∈???=-----∈????-----∈????=-----∈???流线流线流线 流线 (5-1) 将计算区域划分成10个三角形单元。单元序号、总体结点号和局部结点号都按规律编排.如图5—2所示。 从剖分图上所表示的总体结点号与单元结点号的关系,可以建立联缀表于下 元素序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 总体 结点 号 n1 1 4 4 4 2 2 6 6 5 5 n2 4 5 9 8 6 5 7 10 10 9 n3 2 2 5 9 3 6 3 7 8 10 表5-1

各结点的坐标值可在图5—2上读出。如果要输入计算机运算必须列表。本质边界结点号与该点的流函数值列于下表 表5-2 选用平面线性三角形元素,插值函数为(3—15)式。对二维Laplace 方程进行元素分析,得到了单元系数矩阵计算公式(3—19)和输入向量计算公式(3—20)。现在对全部元素逐个计算系数矩阵。 例如元素1,其结点坐标为1x =0, 1y =2; 2x =0, 2y =1; 3x =2.5, 3y =2. 由(3—15)式可得 132 2.5a x x =-=; 213 2.5a x x =-=- 3210a x x =-=, 1231b y y =-=-; 2310b y y =-=; 3121b y y =-=; 0 1.25A = 从(3—19)式可计算出1K 1 1.45 1.250.21.2500.2K ?? ? ? = ? ? ? ? --对称 依次可计算出全部子矩阵 20.20.201.45 1.251.25K ?? ? ? = ? ? ? ? --

LZSS压缩算法实验报告

实验名称:LZSS压缩算法实验报告 一、实验内容 使用Visual 6..0 C++编程实现LZ77压缩算法。 二、实验目的 用LZSS实现文件的压缩。 三、实验原理 LZSS压缩算法是词典编码无损压缩技术的一种。LZSS压缩算法的字典模型使用了自适应的方式,也就是说,将已经编码过的信息作为字典, 四、实验环境 1、软件环境:Visual C++ 6.0 2、编程语言:C++ 五、实验代码 #include #include #include #include /* size of ring buffer */ #define N 4096 /* index for root of binary search trees */ #define NIL N /* upper limit for g_match_len. Changed from 18 to 16 for binary compatability with Microsoft COMPRESS.EXE and EXPAND.EXE #define F 18 */ #define F 16 /* encode string into position and length if match_length is greater than this: */ #define THRESHOLD 2 /* these assume little-endian CPU like Intel x86

-- need byte-swap function for big endian CPU */ #define READ_LE32(X) *(uint32_t *)(X) #define WRITE_LE32(X,Y) *(uint32_t *)(X) = (Y) /* this assumes sizeof(long)==4 */ typedef unsigned long uint32_t; /* text (input) size counter, code (output) size counter, and counter for reporting progress every 1K bytes */ static unsigned long g_text_size, g_code_size, g_print_count; /* ring buffer of size N, with extra F-1 bytes to facilitate string comparison */ static unsigned char g_ring_buffer[N + F - 1]; /* position and length of longest match; set by insert_node() */ static unsigned g_match_pos, g_match_len; /* left & right children & parent -- these constitute binary search tree */ static unsigned g_left_child[N + 1], g_right_child[N + 257], g_parent[N + 1]; /* input & output files */ static FILE *g_infile, *g_outfile; /***************************************************************************** initialize trees *****************************************************************************/ static void init_tree(void) { unsigned i; /* For i = 0 to N - 1, g_right_child[i] and g_left_child[i] will be the right and left children of node i. These nodes need not be initialized. Also, g_parent[i] is the parent of node i. These are initialized to NIL (= N), which stands for 'not used.' For i = 0 to 255, g_right_child[N + i + 1] is the root of the tree for strings that begin with character i. These are initialized to NIL. Note there are 256 trees. */ for(i = N + 1; i <= N + 256; i++) g_right_child[i] = NIL; for(i = 0; i < N; i++) g_parent[i] = NIL; } /***************************************************************************** Inserts string of length F, g_ring_buffer[r..r+F-1], into one of the trees (g_ring_buffer[r]'th tree) and returns the longest-match position and length via the global variables g_match_pos and g_match_len. If g_match_len = F, then removes the old node in favor of the new one, because the old one will be deleted sooner.

JPEG2000图像压缩算法标准剖析

JPEG2000图像压缩算法标准 摘要:JPEG2000是为适应不断发展的图像压缩应用而出现的新的静止图像压缩标准。本文介绍了JPEG2000图像编码系统的实现过程, 对其中采用的基本算法和关键技术进行了描述,介绍了这一新标准的特点及应用场合,并对其性能进行了分析。 关键词:JPEG2000;图像压缩;基本原理;感兴趣区域 引言 随着多媒体技术的不断运用,图像压缩要求更高的性能和新的特征。为了满足静止图像在特殊领域编码的需求,JPEG2000作为一个新的标准处于不断的发展中。它不仅希望提供优于现行标准的失真率和个人图像压缩性能,而且还可以提供一些现行标准不能有效地实现甚至在很多情况下完全无法实现的功能和特性。这种新的标准更加注重图像的可伸缩表述。所以就可以在任意给定的分辨率级别上来提供一个低质量的图像恢复,或者在要求的分辨率和信噪比的情况下提取图像的部分区域。 1.JPEG2000的基本介绍及优势 相信大家对JPEG这种图像格式都非常熟悉,在我们日常所接触的图像中,绝大多数都是JPEG格式的。JPEG的全称为Joint Photographic Experts Group,它是一个在国际标准组织(ISO)下从事静态图像压缩标准制定的委员会,它制定出了第一套国际静态图像压缩标准:ISO 10918-1,俗称JPEG。由于相对于BMP等格式而言,品质相差无己的JPEG格式能让图像文件“苗条”很多,无论是传送还是保存都非常方便,因此JPEG格式在推出后大受欢迎。随着网络的发展,JPEG的应用更加广泛,目前网站上80%的图像都采用JPEG格式。 但是,随着多媒体应用领域的快速增长,传统JPEG压缩技术已无法满足人们对数字化多媒体图像资料的要求:网上JPEG图像只能一行一行地下载,直到全部下载完毕,才可以看到整个图像,如果只对图像的局部感兴趣也只能将整个图片载下来再处理;JPEG格式的图像文件体积仍然嫌大;JPEG格式属于有损压缩,当被压缩的图像上有大片近似颜色时,会出现马赛克现象;同样由于有损压缩的原因,许多对图像质量要求较高的应用JPEG无法胜任。 JPEG2000是为21世纪准备的压缩标准,它采用改进的压缩技术来提供更高的解像度,其伸缩能力可以为一个文件提供从无损到有损的多种画质和解像选择。JPEG2000被认为是互联网和无线接入应用的理想影像编码解决方案。 “高压缩、低比特速率”是JPEG2000的目标。在压缩率相同的情况下,JPEG2000的信噪比将比JPEG提高30%左右。JPEG2000拥有5种层次的编码形式:彩色静态画面采用的JPEG 编码、2值图像采用的JBIG、低压缩率图像采用JPEGLS等,成为应对各种图像的通用编码方式。在编码算法上,JPEG2000采用离散小波变换(DWT)和bit plain算术编码(MQ coder)。此外,JPEG2000还能根据用户的线路速度以及利用方式(是在个人电脑上观看还是在PDA上观看),以不同的分辨率及压缩率发送图像。 JPEG2000的制定始于1997年3月,但因为无法很快确定算法,因此耽误了不少时间,直到2000年 3 月,规定基本编码系统的最终协议草案才出台。目前JPEG2000已由ISO和

多媒体数据压缩实验报告

多媒体数据压缩实验报告 篇一:多媒体实验报告_文件压缩 课程设计报告 实验题目:文件压缩程序 姓名:指导教师:学院:计算机学院专业:计算机科学与技术学号: 提交报告时间:20年月日 四川大学 一,需求分析: 有两种形式的重复存在于计算机数据中,文件压缩程序就是对这两种重复进行了压 缩。 一种是短语形式的重复,即三个字节以上的重复,对于这种重复,压缩程序用两个数字:1.重复位置距当前压缩位置的距离;2.重复的长度,来表示这个重复,假设这两个数字各占一个字节,于是数据便得到了压缩。 第二种重复为单字节的重复,一个字节只有256种可能的取值,所以这种重复是必然的。给 256 种字节取值重新编码,使出现较多的字节使用较短的编码,出现较少的字节使用较长的编码,这样一来,变短的字节相对于变长的字节更多,文件的总长度就会减少,并且,字节使用比例越不均

匀,压缩比例就越大。 编码式压缩必须在短语式压缩之后进行,因为编码式压缩后,原先八位二进制值的字节就被破坏了,这样文件中短语式重复的倾向也会被破坏(除非先进行解码)。另外,短语式压缩后的结果:那些剩下的未被匹配的单、双字节和得到匹配的距离、长度值仍然具有取值分布不均匀性,因此,两种压缩方式的顺序不能变。 本程序设计只做了编码式压缩,采用Huffman编码进行压缩和解压缩。Huffman编码是一种可变长编码方式,是二叉树的一种特殊转化形式。编码的原理是:将使用次数多的代码转换成长度较短的代码,而使用次数少的可以使用较长的编码,并且保持编码的唯一可解性。根据 ascii 码文件中各 ascii 字符出现的频率情况创建 Huffman 树,再将各字符对应的哈夫曼编码写入文件中。同时,亦可根据对应的哈夫曼树,将哈夫曼编码文件解压成字符文件. 一、概要设计: 压缩过程的实现: 压缩过程的流程是清晰而简单的: 1. 创建 Huffman 树 2. 打开需压缩文件 3. 将需压缩文件中的每个 ascii 码对应的 huffman 编码按 bit 单位输出生成压缩文件压缩结束。

图像压缩算法

《算法设计与分析》课程报告 姓名:文亮 学号:201322220254 学院:信息与软件工程学院 老师:屈老师;王老师

算法实现与应用——《算法设计与分析》课程报告 一. 基本要求 1. 题目: 图像压缩 2. 问题描述 掌握基于DCT 变换的图像压缩的基本原理及其实现步骤;对同一幅原 始图像进行压缩,进一步掌握DCT 和图像压缩。 3. 算法基本思想 图像数据压缩的目的是在满足一定图像质量的条件下,用尽可能少的比特数来表示原始图像,以提高图像传输的效率和减少图像存储的容量,在信息论中称为信源编码。图像压缩是通过删除图像数据中冗余的或者不必要的部分来减小图像数据量的技术,压缩过程就是编码过程,解压缩过程就是解码过程。压缩技术分为无损压缩和有损压缩两大类,前者在解码时可以精确地恢复原图像,没有任何损失;后者在解码时只能近似原图像,不能无失真地恢复原图像。 假设有一个无记忆的信源,它产生的消息为{}N ≤≤i a i 1,其出现的概率是已知的,记为()i a p 。则其信息量定义为: ()()i i a p a log -=I 由此可见一个消息出现的可能性越小,其信息量就越多,其出现对信息的贡献量越大,反之亦然。 信源的平均信息量称为“熵”(entropy ),可以表示为: ()()[]()()∑∑==-=?=H N i i i N i i i a p a p a p I a p 1 1 log 对上式取以2为底的对数时,单位为比特(bits ): ()()∑=-=H N i i i a p a p 1log 根据香农(Shannon )无噪声编码定理,对于熵为H 的信号源,对其进行无

CFD可压缩及不可压缩流体的解释

1、可压缩/ 不可压缩流体的概念 不可压缩流体压缩性是流体的基本属性。任何流体都是可以压缩的,只不过可压缩的程度不同而已。液体的压缩性都很小,随着压强和温度的变化,液体的密度仅有微小的变化,在大多数情况下,可以忽略压缩性的影响,认为液体的密度是一个常数。dP/dT=0的流体称为不可压缩流体,而密度为常数的流体称为不可压均质流体。 气体的压缩性都很大。从热力学中可知,当温度不变时,完全气体的体积与压强成反比,压强增加一倍,体积减小为原来的一半;当压强不变时,温度升高1℃体积就比0℃时的体积膨胀1/273。所以,通常把气体看成是可压缩流体,即它的密度不能作为常数,而是随压强和温度的变化而变化的。我们把密度随温度和压强变化的流体称为可压缩流体。 2、特例 把液体看作是不可压缩流体,气体看作是可压缩流体,都不是绝对的。在实际工程中,要不要考虑流体的压缩性,要视具体情况而定。例如,研究管道中水击和水下爆炸时,水的压强变化较大,而且变化过程非常迅速,这时水的密度变化就不可忽略,即要考虑水的压缩性,把水当作可压缩流体来处理。又如,在锅炉尾部烟道和通风管道中,气体在整个流动过程中,压强和温度的变化都很小,其密度变化很小,可作为不可压缩流体处理。再如,当气体对物体流动的相对速度比声速要小得多时,气体的密度变化也很小,可以近似地看成是常数,也可当作不可压缩流体处理。 3、维基百科中的解释 在连续介质力学里,不可压缩流是流速的散度等于零的流动,更精确地称为等容流。这理想流动可以用来简化理论分析。实际而言,所有的物质多多少少都是可压缩的。请注意“等容”这术语指的是流动性质,不是物质性质;意思是说,在某种状况,一个可压缩流体会有不可压缩流的动作。由于做了不可压缩这假设,物质流动的主导方程能够极大地简化。 4、应用 1、在一般情况下,液体的可压缩性可以忽略,建立不可压缩流体模型(ρ=常数)。 2、在常温常压下气体作低速流动时(v< 100 m/s ),气体密度的相对变化小于5%,也可按不可压缩流体处理(液体和气体压缩性比较)。当气体作高速流动时(V>100m/s ),要考虑其密度变化带来的影响,称之为可压缩流体。

数据快速压缩算法的C语言实现

价值工程 置,是一项十分有意义的工作。另外恶意代码的检测和分析是一个长期的过程,应对其新的特征和发展趋势作进一步研究,建立完善的分析库。 参考文献: [1]CNCERT/CC.https://www.doczj.com/doc/3b15606259.html,/publish/main/46/index.html. [2]LO R,LEVITTK,OL SSONN R.MFC:a malicious code filter [J].Computer and Security,1995,14(6):541-566. [3]KA SP ER SKY L.The evolution of technologies used to detect malicious code [M].Moscow:Kaspersky Lap,2007. [4]LC Briand,J Feng,Y Labiche.Experimenting with Genetic Algorithms and Coupling Measures to devise optimal integration test orders.Software Engineering with Computational Intelligence,Kluwer,2003. [5]Steven A.Hofmeyr,Stephanie Forrest,Anil Somayaji.Intrusion Detection using Sequences of System calls.Journal of Computer Security Vol,Jun.1998. [6]李华,刘智,覃征,张小松.基于行为分析和特征码的恶意代码检测技术[J].计算机应用研究,2011,28(3):1127-1129. [7]刘威,刘鑫,杜振华.2010年我国恶意代码新特点的研究.第26次全国计算机安全学术交流会论文集,2011,(09). [8]IDIKA N,MATHUR A P.A Survey of Malware Detection Techniques [R].Tehnical Report,Department of Computer Science,Purdue University,2007. 0引言 现有的压缩算法有很多种,但是都存在一定的局限性,比如:LZw [1]。主要是针对数据量较大的图像之类的进行压缩,不适合对简单报文的压缩。比如说,传输中有长度限制的数据,而实际传输的数据大于限制传输的数据长度,总体数据长度在100字节左右,此时使用一些流行算法反而达不到压缩的目的,甚至增大数据的长度。本文假设该批数据为纯数字数据,实现压缩并解压缩算法。 1数据压缩概念 数据压缩是指在不丢失信息的前提下,缩减数据量以减少存储空间,提高其传输、存储和处理效率的一种技术方法。或按照一定的算法对数据进行重新组织,减少数据的冗余和存储的空间。常用的压缩方式[2,3]有统计编码、预测编码、变换编码和混合编码等。统计编码包含哈夫曼编码、算术编码、游程编码、字典编码等。 2常见几种压缩算法的比较2.1霍夫曼编码压缩[4]:也是一种常用的压缩方法。其基本原理是频繁使用的数据用较短的代码代替,很少使用 的数据用较长的代码代替,每个数据的代码各不相同。这些代码都是二进制码,且码的长度是可变的。 2.2LZW 压缩方法[5,6]:LZW 压缩技术比其它大多数压缩技术都复杂,压缩效率也较高。其基本原理是把每一个第一次出现的字符串用一个数值来编码,在还原程序中再将这个数值还成原来的字符串,如用数值0x100代替字符串ccddeee"这样每当出现该字符串时,都用0x100代替,起到了压缩的作用。 3简单报文数据压缩算法及实现 3.1算法的基本思想数字0-9在内存中占用的位最 大为4bit , 而一个字节有8个bit ,显然一个字节至少可以保存两个数字,而一个字符型的数字在内存中是占用一个字节的,那么就可以实现2:1的压缩,压缩算法有几种,比如,一个自己的高四位保存一个数字,低四位保存另外一个数字,或者,一组数字字符可以转换为一个n 字节的数值。N 为C 语言某种数值类型的所占的字节长度,本文讨论后一种算法的实现。 3.2算法步骤 ①确定一种C 语言的数值类型。 —————————————————————— —作者简介:安建梅(1981-),女,山西忻州人,助理实验室,研究方 向为软件开发与软交换技术;季松华(1978-),男,江苏 南通人,高级软件工程师,研究方向为软件开发。 数据快速压缩算法的研究以及C 语言实现 The Study of Data Compression and Encryption Algorithm and Realization with C Language 安建梅①AN Jian-mei ;季松华②JI Song-hua (①重庆文理学院软件工程学院,永川402160;②中信网络科技股份有限公司,重庆400000)(①The Software Engineering Institute of Chongqing University of Arts and Sciences ,Chongqing 402160,China ; ②CITIC Application Service Provider Co.,Ltd.,Chongqing 400000,China ) 摘要:压缩算法有很多种,但是对需要压缩到一定长度的简单的报文进行处理时,现有的算法不仅达不到目的,并且变得复杂, 本文针对目前一些企业的需要,实现了对简单报文的压缩加密,此算法不仅可以快速对几十上百位的数据进行压缩,而且通过不断 的优化,解决了由于各种情况引发的解密错误,在解密的过程中不会出现任何差错。 Abstract:Although,there are many kinds of compression algorithm,the need for encryption and compression of a length of a simple message processing,the existing algorithm is not only counterproductive,but also complicated.To some enterprises need,this paper realizes the simple message of compression and encryption.This algorithm can not only fast for tens of hundreds of data compression,but also,solve the various conditions triggered by decryption errors through continuous optimization;therefore,the decryption process does not appear in any error. 关键词:压缩;解压缩;数字字符;简单报文Key words:compression ;decompression ;encryption ;message 中图分类号:TP39文献标识码:A 文章编号:1006-4311(2012)35-0192-02 ·192·

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