模型压缩

使用MATLAB编写，基于DEA BCC模型的Malmquist分析，详细说明数据输入格式。

IEEE 39节点系统是美国新英格兰地区著名的电力系统网络，包括10个发电机母线和19个负荷母线。该区域性输电系统广泛应用于小信号稳定性研究、动态稳定分析、电能质量分析与控制等领域。

本软件包包含Matlab/Octave代码，用于将经过训练的SPN转换为紧凑的tSPN模型。使用tspn_iden算法演示了将SPN转换为tSPN的过程。还包括功能模块，如非重复样本的查找和推理计算。详细参考《张量列车上总和积网络的深度模型压缩和推理加速》（作者：高静云，陈聪，张宇科，金·巴瑟里尔，黄毅）。

介绍了优化后的燃料电池Simulink模型压缩机计算模块，详细包含效率评估。

该程序使用RLE8压缩BMP图像。适用于每像素8位的图像，包括含颜色表的24位图像。颜色表大小为256x3。标头为BITMAPINFOHEADER（40字节）。

该方法首先对音频文件进行采样和量化，然后对其进行编码。最后，对编码后的数据进行压缩，将其大小减小到一半 (2:1 压缩比)。压缩后的数据可以被重建为音频。

热图像均值MATLAB代码PCA图像压缩即将开始使用PCA进行图像压缩。此过程涉及将图像转换为像素颜色值矩阵，其中X和Y表示图像中的像素坐标，f(x,y)表示相应的灰度级别。在压缩过程中，图像矩阵的列被视为样本。例如，对于一个1024 x 1024的图像，可以将其视为1024个样本（向量），每个样本维度为1024。第一步是标准化数据，即从每个样本（列）中减去均值矩阵。这一步骤至关重要，因为PCA依赖于方差最大化，未经标准化的数据可能失去完整性。接下来，计算协方差矩阵并确定其特征向量和特征值。最后，通过特征向量中对应最大特征值的部分来重建原始图像，实现在低维空间中的图像重构。

利用离散傅里叶变换(DFT)对图像进行压缩的MATLAB实现。

利用Matlab编写的封装好的霍夫曼压缩编码及其对应的解压缩编码，可直接用于数据的高效压缩。

使用Matlab代码，跟踪卷积滤波器模型压缩和加速的最新进展。涵盖了T-Net的低阶近似，MUSCO的多阶段压缩，以及其他高效神经网络压缩方法的应用。