矢量编码
矢量变频器与编码器PG接线
矢量变频器与编码器PG接线矢量变频器与编码器PG之间的连接方式,必须与编码器pg的型号相对应。
一般而言,编码器PG型号分差动输出、集电极开路输出和推挽输出三种,其信号的传递方式必须考虑到变频器PG卡的接口,因此选择合适的PG卡型号或者设置合理的跳线至关重要。
前者的典型代表是安川vs g7变频器,后者的典型代表为艾默生td3000变频器。
以安川vs g7变频器为例,其用于带速度传感器矢量控制方式安装的pg卡类型主要有两种:(1)PG-b2卡,含a/b相脉冲输入,对应补码输出,如图1所示。
图1PG-b2卡与编码器接线图(2) PG-x2卡,含a/b/z相脉冲输入,对应线驱动,如图2所示。
图2PG-x2卡与编码器接线图艾默生td3000变频器的PG卡是统一配置的,最高输入频率为120khz,它与不同的编码器PG接线时,只需注意接线方式和跳线cn4。
当跳线cn4位于di侧时,可以选择编码器信号由a+、a-、b+、b-差动输出(如图3所示)或者a+、b+推挽输出(如图5所示);当跳线cn4位于oci侧时,可以选择编码器信号由a-、b-开路集电极输出(如图4所示)。
图3差动输出编码器接线图图4集电极开路输出编码器(加上虚线为电压型输出编码器)接线图在变频器的参数组中对于编码器PG都有比较严格的定义,这些定义包括:(1)编码器PG每转脉冲数。
此参数可以查看编码器本身的技术指标,单位为p/r。
(2)编码器PG方向选择。
如果变频器pg卡与编码器PG接线次序代表的方向,和变频器与电动机连接次序代表的方向匹配,设定值应为正向,否则为反向。
必须注意当方向选择错误时,变频器将无法加速到你所需要的频率,并报过流故障或编码器反向故障。
更改此参数可方便地调整接线方向的对应关系,而无须重新接线。
图5推挽输出编码器接线图图6编码器PG的方向选择图6中所示为安川vs g7变频器的编码器PG方向选择示意。
编码器PG从输入轴看时顺时针方向cw旋转时,为a相超前,另外,正转指令输出时,电动机从输出侧看时逆时针ccw旋转。
arcgis shp 编码
arcgis shp 编码
ArcGIS SHP(Shapefile)是一种常用的地理信息系统(GIS)文件格式,用于存储空间矢量数据。
SHP文件编码指的是Shapefile文件中的字符编码方式。
在ArcGIS中,SHP文件的编码通常采用的是Windows系统默认的代码页(Code Page),也就是ANSI编码。
这种编码方式支持多种语言字符集,包括英文、西班牙文、法文等。
ANSI编码使用单字节来表示字符,每个字符占用一个字节的存储空间。
然而,随着国际化和跨平台应用的发展,对于多语言和非拉丁字符集的支持变得越来越重要。
因此,在最新版本的ArcGIS软件中,也可以选择使用UTF-8编码来保存SHP文件。
UTF-8编码是一种可变长度的Unicode编码,它可以表示几乎所有的字符。
总结起来,ArcGIS SHP文件的编码方式可以是ANSI(Windows默认编码)或UTF-8(Unicode编码)。
具体使用哪种编码方式取决于用户在创建和保存SHP文件时所选择的设置。
1。
点阵码和矢量码
点阵码和矢量码
摘要:
一、点阵码和矢量码的定义与特点
1.点阵码的概念
2.矢量码的概念
3.点阵码与矢量码的特点对比
二、点阵码和矢量码的应用领域
1.点阵码的应用领域
2.矢量码的应用领域
三、点阵码和矢量码的发展趋势
1.点阵码的发展趋势
2.矢量码的发展趋势
四、总结
正文:
点阵码和矢量码是图像编码领域的两种主要技术,它们在图像处理、传输和存储等方面有着广泛的应用。
点阵码,又称位图编码,是一种将图像分解为像素点进行编码的方法。
每个像素点的颜色和亮度信息都用二进制位表示,因此这种编码方式也被称为位图编码。
点阵码的优点是编码简单、图像质量高,但缺点是存储和传输成本较高。
矢量码,又称向量编码,是一种将图像表示为数学公式或向量的方式进行
编码的方法。
在矢量码中,图像的每个特征点都由一个坐标和一个颜色值组成,因此矢量码也被称为向量编码。
矢量码的优点是存储和传输成本低,但缺点是编码复杂,对图像质量有一定影响。
点阵码和矢量码各自适用于不同的应用场景。
例如,在需要高质量图像的场合,如专业图像处理、广告设计等,点阵码是更好的选择。
而在需要低存储和传输成本的场合,如网页图片、视频压缩等,矢量码则具有明显优势。
随着图像处理技术的不断发展,点阵码和矢量码都在不断地优化和改进。
例如,点阵码方面,有研究者提出了高压缩比的JPEG和JPEG2000等编码方法;矢量码方面,有研究者提出了基于人工智能的图像简化方法,以提高图像的压缩效果。
总之,点阵码和矢量码在图像编码领域各有优势,针对不同的应用场景可以选择合适的编码方法。
数字预编码算法
数字预编码算法数字预编码算法是一种用于将数字信号进行编码的技术。
在通信系统中,数字预编码被用于提高信号的传输效率和抗干扰能力。
以下是一些常见的数字预编码算法:1. 迫零预编码(Zero-Forcing Precoding):-迫零预编码是一种基于矩阵的技术,旨在消除信号间的干扰。
-该方法使用矩阵乘法,通过矩阵变换来抵消信道中的干扰,以提高信号质量。
-迫零预编码的目标是在接收端恢复尽可能干净、无干扰的信号。
2. 最小均方误差预编码(Minimum Mean Square Error Precoding,MMSE Precoding):- MMSE预编码是一种最小化均方误差的方法,通过最小化信号传输中的误差来提高系统性能。
-与迫零预编码不同,MMSE预编码考虑了信号和干扰之间的相关性,并试图最小化均方误差。
3. 最大比合并(Maximum Ratio Combining,MRC):- MRC是一种接收端的预编码技术,旨在最大化信号与干扰的比率。
-在MRC中,接收端使用多个天线接收信号,并将它们按权重相加,以最大程度地提高信号质量。
4. Tomlinson-Harashima预编码:- Tomlinson-Harashima(TH)预编码是一种用于多天线通信系统的预编码技术。
-它通过在发送端对信号进行预处理,降低了传输中的干扰,并在接收端进行解码来提高系统性能。
5. 矢量前向编码(Vector Precoding):-矢量前向编码是一种多天线系统中常用的预编码技术,通过对信号进行线性变换来最大化接收信号的信噪比。
这些算法的选择取决于通信系统的具体要求、信道特性以及设计目标。
不同的数字预编码算法在不同场景下可能会有不同的性能表现。
几何平均分解的矢量预编码方案设计
量预编码是一种基于C o s t a 预 编 码 理 论 的典 型非 线 性 的 预 编码方式,在实际研究和设计 中,为 了缩减 系统运算量和 降低 设 计 复杂 度 ,基 于 迫零 ( Z F)准 则 和 最 小 均 方 误 差 ( MMS E )准 则 的矢 量 预 编码 方 案是 最 常 见和 最 简单 的 次 优 预 编码 方案 。 . 本文将MI MO 信道矩阵G MD 分解 ,基于迫零准则和最 小 均 方误 差准 则 ,提 出 了新 的Z F — VP 和 MMS E ~ V P 矢 量 预编码设计方案 ,并联合信道扩展方法将方案进 行简化以 降低系统设计复杂度 ,最后通过V— B L AS T 算法优化系统 检测性能。理论分析和仿真结果均表明,本文联合G MD 分 解 的 矢量 预 编码 方 案 的误 码 性 能 略低 于 矢量 预 编码 全 搜 索 方案 ,而优 于其 它次优 矢量 预 编方 案 。
以得到 公式( 1 ) ,其 中 是 x l 维的接收信号 ,X 是 X l 维的发送信 号 ,H 是 维的信道矩 阵 ,n 为 服 从 N ( 0 , 2 ) 分 布 的高斯加 信 白噪 声 。
【 k 】 =H X 【 尼 ] +n [ ] k=1 , 2 , …, K ( 1 )
捅 要
将M I M O 信 道 矩 阵 几何 平 均 分解 ,基 于 迫 零 准则 和 最 小 均 方 误 差 准 则 ,提 出 了
硕 士
单位 :西 安通 信学 院。
新 的Z F - V P 和M M S E -V P 矢量预 编码 设计方案 ,并联 合信道扩展 方法将 方案进 行 简化 以降低 系统设 计复杂度 ,最后通过V - B L A S T 算法优 化 系统检 测性能。理论 分 析 和 计 算 机 仿 真 结 果 表 明 ,本 文 给 出的 矢量 预 编 码 方 案 在 提 升 系统 误 码 性 能方 面明显优 于其他次优 矢量预编码 方案。 关键 词 多输 入 多输 出 ; 几何 平 均 分解 ; 矢量 预 编 码
矢量数据结构矢量数据结构编码的基本内容
2.3矢量数据结构地理信息系统中另一种最常见的图形数据结构为矢量结构,即通过记录坐标的方式尽可能精确地表示点、线、多边形等地理实体,坐标空间设为连续,允许任意位置、长度和面积的精确定义,事实上,因为如下原因,也不可能得到绝对精确的值:1、表示坐标的计算机字长有限;2、所有矢量输出设备包括绘图仪在内,尽管分辨率比栅格设备高,但也有一定的步长;3、矢量法输入时曲线选取的点不可能太多;4、人工输图中不可避免的定位误差。
在前面第二章中已知道,矢量数据存储是以隐式关系以最小的存储空间存储复杂的数据。
当然这只是相对而言,在地理信息系统中没有绝对“最好”的方法。
2.3.1矢量数据结构编码的基本内容1、点实体点实体包括由单独一对x,y坐标定位的一切地理或制图实体。
在矢量数据结构中,除点实体的x,y坐标外还应存储其它一些与点实体有关的数据来描述点实体的类型、制图符号和显示要求等。
点是空间上不可再分的地理实体,可以是具体的也可以是抽象的,如地物点、文本位置点或线段网络的结点等,如果点是一个与其它信息无关的符号,则记录时应包括符号类型、大小、方向等有关信息;如果点是文本实体,记录的数据应包括字符大小、字体、排列方式、比例、方向以及与其它非图形属性的联系方式等信息。
对其它类型的点实体也应做相应的处理。
图3—10说明了点实体的矢量数据结构的一种组织方式。
2、线实体线实体可以定义为直线元素组成的各种线性要素,直线元素由两对以上的x,y坐标定义。
最简单的线实体只存储它的起止点坐标、属性、显示符等有关数据。
例如,线实体输出时可能用实线或虚线描绘,这类信息属符号信息,它说明线实体的输出方式。
虽然线实体并不是以虚线存储,仍可用虚线输出。
弧、链是n个坐标对的集合,这些坐标可以描述任何连续而又复杂的曲线。
组成曲线的线元素越短,x,y坐标数量越多,就越逼近于一条复杂曲线,既要节省存储空间,又要求较为精确地描绘曲线,唯一的办法是增加数据处理工作量。
矢量数据编码课件
地图制作和可视化
矢量数据编码也广泛应用于地图制作和可视化领域,如地图瓦片生成、3D模型渲染等。
数据共享和交换
通过矢量数据编码,不同软件和应用之间可以更加方便地进行数据共享和交换,提高地理信息系 统的互操作性和开放性。
详细描述
数据精度评价主要关注编码后的矢量数据与原始数据的几何特征一致性。通过测量原始数据与编码后 数据的点、线、面之间的距离、角度、面积等参数,可以评估数据精度。常用的精度评价指标包括中 位数距离、平均距离、相对误差等。
数据压缩率价
总结词
数据压缩率是衡量矢量数据编码效率的关键 指标,主要通过比较编码前后数据的存储空 间占用情况来评估。
基于混合参数的编码
基于混合参数的编码结合了几何参数、 拓扑结构和规则等多种参数来描述地 理实体。
VS
这种编码方法结合了几何参数、拓扑 结构和规则等多种参数来描述地理实 体,能够全面地表达地理实体的属性 和行为。基于混合参数的编码方法实 现较为复杂,但具有较高的灵活性和 表达能力。
03
矢量数据编码的关键技术
多边形化简技术
多边形化简技术
总结词
详细描述
通过去除冗余的线段和顶点,简化多 边形的形状和结构。
多边形化简技术是矢量数据编码中的 重要环节,能够有效地去除冗余信息, 提高数据精度。
多边形化简技术包括拓扑重建、线段 合并、角度筛选等技术,通过去除冗 余的线段和顶点,简化多边形的形状 和结构,提高数据精度。同时,多边 形化简技术还能够保持多边形的拓扑 关系和几何特征,为后续的数据处理 和分析提供准确的基础数据。
测绘技术中的矢量数据处理技巧与方法
测绘技术中的矢量数据处理技巧与方法引言:测绘技术是一门应用科学,涉及到很多技术和方法。
其中,矢量数据处理是测绘技术中的一个重要环节。
本文将介绍一些矢量数据处理的技巧与方法,帮助读者更好地理解和应用测绘技术。
一、矢量数据的概念与特点矢量数据是指空间实体以点、线、面等矢量元素的方式表示,具有精确性和高效性的特点。
相对于栅格数据而言,矢量数据可以更准确地表示真实世界的地理要素,并且能够进行更精确的空间分析。
二、矢量数据处理的常见方法1. 数据清洗:矢量数据处理的第一步是对原始数据进行清洗,包括去除重复数据、纠正拓扑错误、修复几何形状等。
清洗后的数据有利于后续的空间分析和地理信息提取。
2. 数据转换:在实际应用中,矢量数据的格式有多种,如SHP、DWG、DXF 等。
为了满足不同软件和设备的需求,常常需要进行数据格式转换。
这时可以使用一些专门的工具,如ArcGIS、AutoCAD等软件。
3. 空间分析:矢量数据的空间分析是指对矢量数据进行拓扑关系分析、空间关系分析、空间操作等操作。
例如,可以计算两个矢量要素之间的距离、面积,进行叠加、裁剪、缓冲等操作。
4. 属性分类:矢量数据中的属性信息是非常重要的,它可以用于统计分析和决策支持。
在进行属性分类时,可以根据不同特征和要求,对数据进行适当的归类和标注,提高数据的可读性和可用性。
5. 符号化与渲染:为了更好地展示矢量数据,通常需要进行符号化与渲染。
符号化是指为矢量要素选择合适的符号样式和大小;渲染是指将符号化后的数据进行显示,可以选择不同的颜色、透明度等参数。
6. 数据压缩与编码:由于矢量数据的存储和传输需要消耗大量的资源,所以数据压缩和编码是矢量数据处理中的重要环节。
可以采用无损压缩和有损压缩等方法来减小数据的体积,同时保证数据的质量和精度。
三、实际案例分析以城市规划为例,介绍一下矢量数据处理的实际应用。
在城市规划中,需要对土地利用、道路网络、建筑分布等要素进行矢量数据处理和分析。
矢量数据编码方法
矢量数据编码方法一、矢量数据编码方法1. 对象编码(Object Encoding)对象编码是指根据不同类型的Geometric Primitives (几何元素)来对地理空间对象进行编码的方法。
对象编码包括坐标点、矩形、线、圆、多边形等。
2. 基于结构的编码(Structure-based Encoding)基于结构的编码是指采用面向对象的思想,通过将地理空间形态对象抽象成若干结构元素来实现对地理空间对象的编码。
这类编码方法能够捕捉形状几何特征及形状的变化量,而不仅仅是地理空间对象的位置。
3. 基于联结(Linking-based Encoding)基于联结的编码是指通过联结不同的地理空间元素,实现对地理空间对象的编码。
这类编码方法能够捕捉地理空间元素之间的关系及关系背后的结构。
4. 基于拓扑(Topology-based Encoding)基于拓扑的编码是指采用拓扑结构来描述地理空间元素之间的连接、相交及包含关系,进而实现对地理空间对象的编码。
这类编码方法能够捕捉地理空间元素之间的相互包含、接触等拓扑关系,而不仅仅是地理空间元素之间的『位置』关系。
5. 网格编码(Grid-based Encoding)网格编码是指将地理空间对象投影到等距离的网格空间上,对每一个网格格点进行编码,实现对地理空间对象的编码。
这类编码方法能够捕捉地理空间空间元素之间的『面积』关系,而不仅仅是地理空间元素之间的『位置』关系。
6. 动态编码(Dynamic Encoding)动态编码是指将空间信息的变化过程进行编码,从而实现对地理空间对象的动态变化过程的编码。
这类编码方法能够捕捉地理空间对象在时间上的变化模式。
2.7矢量量化编码
1 d ( X j , Yi ) K
( x j , k yi , k ) 2
k 1
K
i=1,2,…N
yi , k 为某次迭代得到的码本中的码字的的第k个分量。
x j ,k
为 X j 的第k个分量 。
若
d ( X j , Yi ) d ( X j , Yl )
Yi 是 X j 的映射
2.7 矢量量化编码
2.7.1 概述 把输入数据按每K个数据为一组分成多组, 每一组K个数据可看成一个K维矢量,则经 分组后输入数据变为一个新的K维矢量序列, 然后以K维矢量为单位对逐个矢量进行量化。 视频图像矢量量化编码的性能优于标量量 化编码的性能。但其运算量比标量量化要 大得多。
2.7.2 矢量量化编码原理 1、原理框图
若K=16,N=256,则比特率为0.5bit/像素。
3、码本的建立和码字的搜索。 在矢量量化编码中,关键是码本的建立和 码字的搜索。
可参考有关文献。
输入信号是一个K维矢量序列 ;编码器和解码器内 置相同的码本C(Codedbook,也称码书) 码本C是一个K维矢量集合,即 C Yi , i 1, 2,..., N 它实际上是一个长度为N的表,表的每个分量是一 个K维矢量,称为码字 。
2、矢量编解码过程
1)在码本C中搜索一个和输入矢量最接近的码字 。 度量准则的方法 :比较向量间的欧式距离
l i
对一切 L=1,2,…N成立,
则
2)实际传输时: 只需传输码字的下标i 3)接收解码 : 在接收解码器中,有一个与发送端相同 的码本,根据下标i可简单地用查表法找到 X j 作为的近似。 4)平均每个像素所需的比特数L为 : 当码本长度为N时,为传输下标的比特数为 log2 N
栅格数据和矢量数据压缩编码知识讲解
• 多边形文件主要由多边形记录组成,包括多边 形号、组成多边形的弧段号以及周长、面积、 中心点坐标及有关“洞”的信息等。
弧段号 a b c d e f g h i j
起始点 5 8 16 19 15 15 1 8 16 31
终结点 1 5 8 5 19 16 15 1 19 31
左多边形 O E E O O D O A D B
右多边形 A A B E D B B B E C
弧段文件主要有弧记录组成,存储弧段的起止 结点号和弧段左右多边形号。
弧段号 a b c d e f g h i j
点号 5,4,3,2,1 8,7,6,5 16,17,8 19,18,5 15,23,22,21,20,19 15,16, 1,10,11,12,13,14,15 8,9,1 16,19 31,30,29,28,27,26,25,24,31
四叉树编码:
• 是根据栅格数据二维空间分布的特点,将 空间区域按照4个象限进行递归分割(2n×2 n,且n>1),直到子象限的数值单调为止, 最后得到一棵四分叉的倒向树。为了保证 四叉树分解能不断的进行下去,要求图形 必须为2n×2 n的栅格阵列。n 为极限分割次 数,n+1是四叉树最大层数或最大高度。
几种典型数据的压缩与编码
• 2014年4月28日
目录:
➢数据压缩的定义 ➢栅格数据的压缩编码 ➢矢量数据的压缩编码
数据压缩:
• 定义: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。
• 分类:有损压缩和无损压缩
栅格结构编码方法:
直接栅格编码:
(语音与音频编码)第四章矢量量化
多级矢量量化是一种灵活的量化方法。它将输入的矢量空间划分为多个级别,每个级别对应 不同的精度和码本大小。在量化过程中,可以根据需要选择合适的级别进行量化,以满足不
同的应用需求。这种方法具有较好的灵活性和适应性,但需要更多的计算和存储资源。
04
矢量量化的优化技术
码本压缩技术
码本压缩
通过减少码本中存储的向量数量或降低码本中向 量的精度,来实现码本的压缩。
矢量量化的应用场景
语音编码
在语音编码中,矢量量化被广泛 应用于对语音信号的压缩,以提 高语音传输的效率和存储空间利
用率。
音频处理
在音频处理中,矢量量化可用于实 现音频信号的降噪、增强和特征提 取等任务。
数据压缩
在数据压缩领域,矢量量化可以用 于图像、视频等数据的压缩,以减 小数据存储和传输的开销。
05
矢量量化的应用实例
语音信号的矢量量化
语音压缩
矢量量化技术可以用于语音信号的压缩,通过将语音信号 的样点聚类成矢量,并使用少量的参数来表示这些矢量, 从而实现高效的语音压缩。
语音识别
在语音识别中,矢量量化技术可以用于特征提取,将原始 语音信号转换为具有代表性的矢量序列,从而便于后续的 分类和识别。
详细描述
嵌入式矢量量化是一种逐一构建码本的算法。它从初始的简单码本开始,逐步将码字替换为更复杂的 码字,同时记录下替换过程中的信息。在反量化时,根据记录的信息可以逐步恢复到原始数据。这种 方法能够有效地压缩数据,但需要更多的存储空间来记录替换过程中的信息。
多级矢量量化
总结词
将输入的矢量空间划分为多个级别,每个级别对应不同的精度和码本大小,以适应不同 的应用需求。
动态码本
根据输入数据的特性,动态地选择码本中的向量 进行量化,以减少存储空间和计算复杂度。
gdal 矢量 编码方式
gdal 矢量编码方式摘要:1.GDAL简介2.矢量数据编码方式概述3.常用矢量编码格式对比与选择4.GDAL矢量编码实战应用正文:【1.GDAL简介】GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个开源的地理空间数据处理库,广泛应用于遥感、地理信息系统等领域。
GDAL提供了丰富的功能,包括矢量数据处理、栅格数据处理、数据格式转换等。
本篇文章将重点介绍GDAL在矢量数据编码方面的应用。
【2.矢量数据编码方式概述】矢量数据编码方式是指将地理空间数据以矢量形式存储的方法。
矢量数据主要包括点、线、面等地理实体,并可通过坐标系进行表示。
常见的矢量编码方式有Shapefile、GeoJSON、KML等。
【3.常用矢量编码格式对比与选择】1.Shapefile:Shapefile是一种广泛应用的矢量数据格式,支持多种操作系统,易于共享和传输。
但Shapefile文件较大,且数据精度有限。
2.GeoJSON:GeoJSON是一种基于JSON的矢量数据格式,支持地理空间数据的点、线、面等多种要素。
GeoJSON易于解析和生成,适用于Web端地理信息展示。
3.KML:KML(Keyhole Markup Language)是一种基于XML的矢量数据格式,主要用于描述地理信息。
KML支持高度详细的地理数据表现,适用于谷歌地球等地图软件。
4.GPX:GPX(GPS eXchange Format)是一种适用于户外活动记录的矢量数据格式。
GPX文件记录了轨迹数据、海拔数据等,可方便地在各种软件之间导入导出。
【4.GDAL矢量编码实战应用】以将Shapefile格式转换为GeoJSON格式为例,介绍GDAL矢量编码的应用:1.安装GDAL库:在命令行中使用如下命令安装GDAL库:```pip install gdal```2.编写Python脚本,使用GDAL转换矢量数据:```pythonimport osfrom osgeo import gdal, ogr# 读取Shapefile文件shp_path = "path/to/your/shapefile.shp"ds = gdal.Open(shp_path)# 获取矢量数据源(图层)layer_name = ds.GetName()layer = ds.GetLayerByName(layer_name)# 创建输出目录及文件名output_dir = "path/to/your/output/directory"output_file = os.path.join(output_dir, "output.geojson")# 转换为GeoJSON格式driver = gdal.GetDriverByName("GeoJSON")layer_out = driver.Create(output_file, 0, 0, 0, gdal.GDT_Unknown) layer_out.SetGeoTransform(layer.GetGeoTransform())layer_out.SetProjection(layer.GetProjection())# 将图层写入GeoJSON文件for feat in layer:geom = feat.GetGeometryRef()layer_out.CreateFeature(geom)# 关闭数据源layer_out = Noneds = None```以上代码将读取一个Shapefile文件,并将其转换为GeoJSON格式。
polar编码算法
polar编码算法
Polar码是一种线性分组码,基于信道极化理论。
相比于LDPC码,Polar 码在理论上能够达到香农极限,并且具有较低的复杂度。
Polar码的核心是信道极化,包括信道组合和信道分解两个部分。
在Polar码的编码过程中,给定长度为N的矢量uN,通过极轴编码器(使用生成矩阵GN),输出xN可以表示为图1中描述的编码过程(以N=8为例)。
在这个过程中,具有8位的uN从左侧传递到右侧。
信息位是uN 元素的一部分。
利用高斯近似等技术,可以选择性能较好、误码概率低、容量大的极化信道,并将相应的比特指定为信息。
详细的编码过程如下:
1. 在执行遗传算法时,首先指定与实际信道条件相关的等效信噪比,该信噪比对应于等效噪声方差σ2,等效信噪比称为施工信噪比,即结构SINR。
2. 在蝶形图中,从右到左,对应位m的对数似然平均值可以用公式(3)计算。
3. 可以获得图1中uN位的对数的平均值,并用于计算每个信道(位)的误码概率。
然后选择误码率较低的信道作为信息源。
此外,结构SINR的敏感性也是影响BLER性能的一个重要参数。
BLER性
能对CSINR和实际SINR失配的敏感性已被分析。
对于信息比特大小和码
率的特定组合,选择若干CSINR,并对每个CSINR进行链路级仿真。
然后,对于每个CSINR,可以得到AWGN的SINR-BLER曲线,并且在BLER为1%时提取所需的SINR。
以上信息仅供参考,如有需要可以查阅Polar编码算法相关的论文。
气象卫星风矢量BUFR编码
气象卫星风矢量BUFR编码王素娟;崔鹏;郑旭东;张其松【摘要】为了与国际接轨且满足气象卫星风矢量产品国际交流需求的不断增长,开发了WMO新模板的风矢量产品BUFR编码软件.编码过程中通过附加字段提供了质量控制信息,捕述符由早期风矢量产品BUFR编码的18个激增至254个,BUFR报文提供的信息更加丰富.编码结果表明非压缩编码BUFR报文的长度是压缩编码BUFR报文的9倍;为了便于GTS传输,宜采用压缩格式BUFR编码.压缩格式的BUFR编码有较高的数据压缩率(约53%),非常利于数据传输.%In order to gearto the international practice of atmospheric motion vector BUFR encoding and to meet the requirements of international communication of meteorological satellite products, the BUFR encoding software of atmospheric motion vector data with the new WMO template is developed. In the encoding practice, the AMV quality control information is added by the associated field; the descriptors in one BUFR data subset are greatly increased from 18 to 254; and the information provided by the new template BUFR message is greatly enriched. The encoding results are shown that the length of the noncompressed BUFR message is 9 times bigger than that of the compressed one. For the convenience of GTS transformation, the compressed BUFR encoding is recommended, which has higher data compression ratio (about 53%) and is suitable for data transmission.【期刊名称】《气象科技》【年(卷),期】2011(039)003【总页数】5页(P339-343)【关键词】气象卫星;风矢量;BUFR编码【作者】王素娟;崔鹏;郑旭东;张其松【作者单位】国家卫星气象中心,北京100081;国家卫星气象中心,北京100081;国家卫星气象中心,北京100081;国家卫星气象中心,北京100081【正文语种】中文气象卫星风矢量是数值天气预报的重要初始资料。
矢量量化编码
矢量量化编码1. 引言矢量量化是一种高效的数据压缩技术,它具有压缩比大、解码简单和失真较小等优点。
自从1980年提出矢量量化器(Vector Quantizater)码书设计的LBG算法[Linde et al(1980)]以来,矢量量化(Vector Quantization)技术[Gray(1984)]已经成功地应用到图像压缩和语音编码中。
矢量量化压缩中最核心的技术是码书的设计,码书的优化性直接影响到压缩效率和图像复原质量。
这里主要对码书设计算法进行讨论。
首先介绍了经典的LBG算法及其在图像压缩中的应用;然后,针对LBG算法的不足,结合图像处理的特点,提出了改进的覆盖聚类算法,有效改善了系统性能。
2 .码书的设计码书设计是矢量量化压缩系统的关键环节。
码书设计得越优化,矢量量化器的性能就越好。
实际中,不可能单独为每幅待编码的图像设计一个码书,因此通常是以一些代表性图像构成的训练集为基础,为一类图像设计一个最优码书。
从数学的观点看,矢量量化中的码书设计,实质是把系统的率失真函数看成目标函数,并使之在高维空间中成为最小的全局优化问题。
假设采用平方误差测度作为失真测度,训练集中的矢量数为M,目的是生成含N(N<M)个码字(码矢量)的码书。
码书设计过程就是寻求把M 个训练矢量分成N类的一种最佳方案(使均方误差最小),而把各类的质心矢量作为码书的码字。
可以证明,各种可能的码书个数为(1/ N!)Σ(一1)(N-i)CNiM,其中( 为组合数。
通过测试所有码书的性能可得到全局最优码书。
然而,在N 和M 比较大的情况下,搜索全部码书是根本不可能的。
为了克服这个困难,各种码书设计方法都采取搜索部分码书的方法得到局部最优或接近全局最优的码书。
因此,研究码书设计算法的目的就是寻求有效的算法尽可能找到全局最优或接近全局最优的码书以提高码书性能,并尽可能减少计算复杂度。
3 LBG算法描述经典的码书设计算法是LBG算法[它是Y.Linde,A.Buzo与R.M.Gray 在1980年推出的,其思想是对于一个训练序列,先找出其中心,再用分裂法产生一个初始码书A0,最后把训练序列按码书A0中的元素分组,找出每组的中心,得到新的码书,转而把新码书作为初始码书再进行上述过程,直到满意为止。
矢量数据结构矢量数据结构编码的基本内容
2.3矢量数据结构地理信息系统中另一种最常见的图形数据结构为矢量结构,即通过记录坐标的方式尽可能精确地表示点、线、多边形等地理实体,坐标空间设为连续,允许任意位置、长度和面积的精确定义,事实上,因为如下原因,也不可能得到绝对精确的值:1、表示坐标的计算机字长有限;2、所有矢量输出设备包括绘图仪在内,尽管分辨率比栅格设备高,但也有一定的步长;3、矢量法输入时曲线选取的点不可能太多;4、人工输图中不可避免的定位误差。
在前面第二章中已知道,矢量数据存储是以隐式关系以最小的存储空间存储复杂的数据。
当然这只是相对而言,在地理信息系统中没有绝对“最好”的方法。
2.3.1矢量数据结构编码的基本内容1、点实体点实体包括由单独一对x,y坐标定位的一切地理或制图实体。
在矢量数据结构中,除点实体的x,y坐标外还应存储其它一些与点实体有关的数据来描述点实体的类型、制图符号和显示要求等。
点是空间上不可再分的地理实体,可以是具体的也可以是抽象的,如地物点、文本位置点或线段网络的结点等,如果点是一个与其它信息无关的符号,则记录时应包括符号类型、大小、方向等有关信息;如果点是文本实体,记录的数据应包括字符大小、字体、排列方式、比例、方向以及与其它非图形属性的联系方式等信息。
对其它类型的点实体也应做相应的处理。
图3—10说明了点实体的矢量数据结构的一种组织方式。
2、线实体线实体可以定义为直线元素组成的各种线性要素,直线元素由两对以上的x,y坐标定义。
最简单的线实体只存储它的起止点坐标、属性、显示符等有关数据。
例如,线实体输出时可能用实线或虚线描绘,这类信息属符号信息,它说明线实体的输出方式。
虽然线实体并不是以虚线存储,仍可用虚线输出。
弧、链是n个坐标对的集合,这些坐标可以描述任何连续而又复杂的曲线。
组成曲线的线元素越短,x,y坐标数量越多,就越逼近于一条复杂曲线,既要节省存储空间,又要求较为精确地描绘曲线,唯一的办法是增加数据处理工作量。
矢量数据结构编码的基本内容
矢量数据结构编码的基本内容矢量数据结构是通过记录坐标的方式,用点、线、面等基本要素尽可能精确地来表示各种地理实体, 点用空间坐标对表示,线用一串坐标对表示,面为由线形成的闭合多边形。
矢量数据表示的坐标空间是连续的,可以精确定义地理实体的任意位置、长度、面积等。
(一)点实体点实体包括由单独一对x,y坐标定位的一切地理或制图实体,如控制点、电线杆、水井等。
在矢量数据结构中,除点实体的x,y外还应存储其它一些与点实体有关的数据来描述点实体的类型、制图符号和显示要求, 如控制点的等级、点名,电线杆的电力或通讯、高低压,水井的自流或机动等。
点实体是空间上不可再分的地理实体,可以是具体的也可以是抽象的,如地物点、文本位置点或线段网络的结点等,如果点是一个与其它信息无关的符号,则记录时应包括符号类型、大小方向等有关信息;如果点是文本实体,记录的数据应包括字符大小、字体、排列方式、比例、方向以及与其它非图形属性的联系方式等信息。
对其它类型的点实体也应做相应的处理。
图9-8说明点实体的矢量数据结构的一种组织方式。
图9-8 点实体的矢量结构图(二)线实体线实体为一串由两对以上的x、y坐标定义、能反映各类线性特征的直线元素的集合。
线实体通常用n个坐标对组成,主要用于描述连续而复杂的线状地物,如道路、河流、等高线等符号线和多边形边界。
通常也称为“弧”和“链”。
它的矢量编码相对来说也是比较简单的,其中包括如下内容:1)唯一标识码:用来建立系统的排列序号。
2) 线标识码:用来确定该线的类型。
3) 起,终点:可以用点号或坐标表示。
4) 坐标对序列:确定线的形状,在一定 距离内,坐标对越多,则每个小线段越短,且与实体曲线越逼近。
5) 显示信息:显示时采用的文本或符号,如线的虚实、粗细等。
6) 其它非几何属性。
若线与结点一起构成网络,则产生线与线之间的连接判别问题,即拓扑关系中的连通性。
因此还需要在线的数据结构中建立“指针”指示其连接方向。
数据编码的名词解释
数据编码的名词解释数据编码是信息技术领域中的一个重要概念,它在我们日常生活中扮演着极其关键的角色。
无论是数字通信、计算机存储还是数据传输等领域,数据编码都是必不可少的环节。
那么,什么是数据编码呢?简单来说,数据编码是将信息转换为特定的数字、字母、符号或其他形式,以便能够在计算机或其他数据处理系统中进行储存、传输和处理的过程。
它是一种将信息转化为计算机可识别形式的方式,以确保数据能够被准确传递和有效处理。
在数据编码的过程中,我们经常会遇到的一个概念是位(bit)。
位是数据编码中最基本的单位,代表了计算机中的二进制数系统,即0和1。
在计算机科学中,每个位都代表了一个电路状态,可以用来表示信息的状态,例如开/关,真/假等。
除了位(bit)之外,数据编码还包括了许多其他的概念和方法。
其中最常见的是字节(byte)。
字节是计算机中数据处理的基本单位,由8个位组成,可以表示256种不同的状态。
在计算机程序设计中,我们通常会用字节来表示字符和数字,例如ASCII码中的每个字符就占据一个字节的存储空间。
此外,还有一种常见的数据编码方式是矢量编码(Vector encoding)。
矢量编码是一种将连续信号转化为离散表示的方法。
通过确定信号的幅度和时间的离散级别,可以用一个固定的位数来表示任意连续信号的值。
矢量编码在音频和视频数据处理中被广泛应用,可以有效压缩数据并提高传输效率。
另外一个重要的数据编码方式是压缩编码(Compression encoding)。
正如其名,压缩编码是一种将数据进行压缩以减小储存或传输空间的方法。
通过利用数据中的冗余性和统计规律,可以将原始数据转换为更紧凑的表示形式。
常见的压缩编码算法有哈夫曼编码和算术编码等。
此外,还有许多其他的数据编码方式,如差分编码、多通道编码、量化编码等。
这些编码方式都在不同的领域中得到广泛应用,为数据处理和传输提供了便利和效率。
值得一提的是,数据编码并不只限于计算机和通信领域。
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矢量量化图像压缩编码
专业:电子信息工程
学号:2403090224
姓名:岳鹏
img=imread('cameraman.tif'); %调入原始图像
img=double(img)/255; %归一化
[height,width]=size(img); %求出图像的行数和列数
figure(1)
subplot(1,2,1); %y轴方向有一个图,x轴方向有两个图,此处显示左边第一个图imshow(img); %显示原始图像
title('矢量量化编码前的图像')
subplot(1,2,2); %此处显示右边第二个图
imhist(img); %显示直方图
title('矢量量化编码前的图像的直方图')
siz_word=4; %设置码字的大小
siz_book=512; %设置码书的大小
img1=zeros(height*width,1); %定义一个行数为height*width,列数为1的全零列向量矩阵img1 for i=1:height %将height*width的矩阵存到列矩阵img1中
for j=1:width
img1((i-1)*width+j)=img(i,j);
end
end
M=floor(height*width/siz_word); %取整
r=mod(height*width,siz_word); %求余
if r>0
M=M+1;
end
img2=zeros(M,siz_word); %定义一个M*siz_word的矩阵img2
p=1;
A=zeros(siz_word,1); %定义一个长度为4的列矩阵A
r=1;
for i=1:height*width %将矩阵img1中的数据存入矩阵img2中A(r)=img1(i);
if r==siz_word
img2(p,:)=A;
p=p+1;
r=1;
else
r=r+1;
end
end
%LBG算法开始
%初始化码书
p=1;
r=1;
code_book=zeros(siz_book,siz_word); %定义码书,大小为512*4的矩阵
A=zeros(siz_word,1); %定义一个长度为4的列矩阵A
for i=1:siz_book*siz_word %将矩阵img1中的数据存入码书code_book中
A(r)=img1(i);
if r==siz_word
code_book(p,:)=A;
p=p+1;
r=1;
else
r=r+1;
end
end
MIU=zeros(M,siz_book); %运算矩阵,大小为M*siz_book的矩阵
t=1;
while t==1 %总循环
for i=1:M
B=zeros(siz_word,1); %定义一个长度为4的列矩阵B
B=img2(i,:);
A=zeros(siz_word,1); %定义一个长度为4的列矩阵A
A=code_book(1,:);
tep01=0.0; %累计变量
for p=1:siz_word
tep01=tep01+(A(p)-B(p))^2; %码书矩阵第一行与矩阵img2的i行的差值累加和end
r=1;
for j=2:siz_book
A=code_book(j,:);
tep02=sum((A-B).^2); %码书矩阵其他行依次与矩阵img2的i行的差值累加和
if tep02<tep01
r=j;
tep01=tep02;
end
end
MIU(i,r)=1.0; %在运算矩阵MIU中将满足要求的位置填1.0 end
t=0;
code_book1=zeros(siz_book,siz_word);%定义一个与码书大小相同的中间矩阵code_book1 for j=1:siz_book
for p=1:siz_word
tep01=0.0;
for i=1:M
code_book1(j,p)=code_book1(j,p)+MIU(i,j)*img2(i,p); %运算
tep01=tep01+MIU(i,j);
end
if tep01>0
code_book1(j,p)=code_book1(j,p)/tep01;
else
code_book1(j,p)=0.0;
end
end
end
tep01=0.0; %中间运算码书与码书的平方误差累加器for j=1:siz_book
for p=1:siz_word
tep01=tep01+(code_book1(j,p)-code_book(j,p))^2;
end
end
if tep01/siz_book<0.000001 %判断相对误差是否满足码书的设计要求t=0; %如果条件成立,则可得所需码书end
code_book=code_book1;
end
%编码后图像恢复过程
img3=zeros(M,siz_word);
for i=1:M
for j=1:siz_book
if MIU(i,j)==1
t=j;
end
end
img3(i,:)=code_book(t,:);
end
img5=zeros(height,width);
for i=1:height
for j=1:width
tep01=(i-1)*width+j;
i1=floor(tep01/siz_word);
if i1==0
i1=1;
end
j1=mod(tep01,siz_word);
if j1==0
j1=siz_word;
end
img5(i,j)=floor(img3(i1,j1)*255);
end
end
figure(2)
imshow(uint8(img5)); %显示恢复图像
title('矢量量化编码后恢复的图像')
附图:
1、矢量量化编码前的图像(左)和矢量量化编码前的图像的直方图(右)
2、矢量量化编码后恢复的图像。