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张承琰 (张承琰.) [1] | 郑明魁 (郑明魁.) [2] | 吴孔贤 (吴孔贤.) [3] | 刘会明 (刘会明.) [4]

Abstract:

电磁频谱数据是刻画电磁频谱态势的量化数字集合,频谱数据具有空间相关性、时间相关性以及频率相关性,在局部范围内的频谱数据和相邻频率上的数据存在冗余.针对上述问题,提出了一种基于位深度变换的无线电频谱数据压缩方法,首先将未经处理的无线电频谱监测数据经过数据转换模块转换成可便于后续压缩的频谱子图,然后采用传统编码方法压缩最高有效字节(HSB)频谱子图,最后设计了一种自回归熵模型来实现最低有效字节(LSB)频谱子图的高性能压缩并引入波前并行操作来加快解码速率.实验结果表明,其压缩率为39.05%,与已有的HUff man等传统无损压缩方法和无损图像压缩方法相比,所提出的方法在保证数据准确性的同时有着更好的压缩性能.

Keyword:

图像编码 无损压缩 神经网络 频谱数据压缩

Community:

  • [ 1 ] [刘会明]福建省无线电监测站
  • [ 2 ] [吴孔贤]福州大学
  • [ 3 ] [郑明魁]福州大学
  • [ 4 ] [张承琰]福州大学

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Source :

信息技术与信息化

ISSN: 1672-9528

Year: 2024

Issue: 4

Page: 142-145

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