高效压缩

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高效混合压缩数据挖掘算法研究论文
针对基于垂直数据格式的关联规则挖掘算法在频繁项集查找过程中,由于内存需求巨大,提出了一种新的混合压缩算法——HC-DM算法。实验证明,结合HC-DM算法和dEclat算法,并优化排序步骤,能显著降低内存使用量。
图像压缩技术探析曲波变换与高效率压缩方法
详细探讨了曲波变换在图像压缩中的应用。相较于传统的JPEG2000和SPIHT算法,曲波变换能够通过较少的系数有效地存储弯曲的边缘,从而实现更高的压缩率。这种技术创新为图像压缩领域带来了新的可能性。
RFID Matlab代码多计算RFID快速下游协议的高效压缩解压缩功能
随着RFID技术的不断发展,需求增加了多计算RFID的使用。提出了一种RFID Matlab代码:多计算RFID的快速下游协议具有高效的压缩和解压缩功能。
BMP压缩:使用RLE8压缩图像
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)。
音频压缩:采样、量化、编码及 2:1 压缩
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。
MATLAB代码PCA图像压缩 优化图像压缩效果
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。
DFT图像压缩
利用离散傅里叶变换(DFT)对图像进行压缩的MATLAB实现。
基于Matlab的霍夫曼压缩与解压缩实现
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。
RAR 压缩算法研究
深入探讨 RAR 压缩算法的核心机制,分析其在数据压缩、文件加密等方面的应用特点,并与其他主流压缩算法进行比较,探讨其优缺点以及未来发展方向。
数据压缩概览
无损/有损压缩 字符串压缩理论与算法 音频/视频通常采用有损压缩,精度可选择 可在不解压全体数据下重构部分数据 有损压缩方法:小波变换、主成分分析