搜索资源列表
yasuo
- 采用离散余弦变换和霍夫曼编码，对图像进行压缩存储，并且完成解压缩-Discrete cosine transform and Huffman coding, the image compression and storage, and complete decompression
Wavelet-analysis
- 小波分析是目前数学中一个迅速发展的新领网域，它同时具有理论深刻和应用十分广泛的双重意义。信号处理的目的就是：准确的分析、诊断、编码压缩和量化、快速传递或存储、精确地重构（或恢复）。-Wavelet analysis is a rapidly developing new collar domain in mathematics, which has both theoretical significance and profound and extensive application. The
signalcompress
- 给出了信号压缩通常的变换-量化-编码函数。DHT函数为离散DHT变换，是FFT变换的近似，其正反变换相同，克服了FFT复系数不利于存储的缺点。LLMAX函数给出了某x序列在固定比特下的最佳量化输出。熵编码函数为霍夫曼编码。-Gives the signal compression usually transform- quantitative- coding function. DHT DHT discrete transform function, the FFT transform appr
1001-0505(2013)02-0296-05
- 基于压缩感知的云存储系统状态监测方法1001-0505(2013)02-0296-05-State detection method for cloud storage system based on compressive sensing
CS
- 因为自然界的数据都存在局部低维结构、周期性、对称性等，因此，传统的固定采样率的采样方法必然存在信息冗余。由于信息冗余的存在，我们就知道有数据压缩那么一门学科。既然这样，为什么要把冗余的数据也采进来，再进行压缩呢，能不能不把冗余的数据采集进来？ 压缩感知的思路就是：在采集的过程中就对数据进行了压缩，而且这种压缩能保证不失真（低失真）的恢复原始数据，这与传统的先2倍频率采集信号→存储→再压缩的方式不同，可以降低采集信号的存储空间和计算量。 本程序是对于压缩感知模型的数学描述(Mathematics