一种基于后缀排序快速实现Burrows-Wheeler变换的方法

近年来,Bzip2压缩算法凭借其在压缩率方面的优势,得到了越来越多的应用,Bzip2的核心算法是Burrows-Wheeler变换(BWT),BWT能有效的将数据中相同的字符聚集到一起,为进一步压缩创造条件。在硬件实现BWT时,常用的基于后缀排序的算法能有效克服BWT消耗存储资源大的问题,该文对基于后缀排序实现BWT的方法进行了详细分析,并且在此基础上提出了一种快速实现BWT的方法后缀段算法。仿真结果表明后缀段算法在处理速度上比传统的基于后缀排序的算法有很大的提高。

BWT-Boyer-Moore压缩域搜索算法的研究

针对Boyer-Moore匹配算法对压缩文本文件搜索的不足,分析了当前对于压缩文件搜索的主要方法,提出了一种基于BW转换的高效的搜索算法并予以验证。

采用BWT的多核并行的子串匹配算法

针对P-BWT精确匹配算法存在只支持短串查询并且只能工作在单处理器上的问题,提出了一个多核并行的支持任意查询长度的精确查询算法.改进了P-BWT索引上的查询过程,当一个查询串跨越了多个数据分片时,首先在其匹配的最后一个分片上查询,然后依次在前面分片上进行验证.进一步提出了一个多核并行查询算法来减少搜索和验证过程的迭代次数.实验结果表明,所述算法可以高效并行地完成子串匹配任务.

基于仿生小波变换和自适应阈值的语音增强方法

提出一种基于仿生小波变换以及自适应阈值的语音增强方法.含噪语音通过仿生小波变换后,针对不同的尺度采用不同的阈值函数进行去噪.由于在小波变换过程中考虑了人耳的听觉特性,所提出方法优于基本的小波语音增强方法.实验表明,该方法在多种噪声条件下均具有较好的语音增强效果.

压缩的全文自索引算法研究

针对传统全文索引技术空间浪费过大等问题,介绍压缩的全文自索引技术。该技术仅利用索引数据即可完成子串搜索,并且可以从索引数据无损地还原出原始的文本信息,是一种无需存储原始文本信息的"自索引"技术,从而大大节省存储空间。综述现有的十几种典型的压缩的全文自索引算法的基本思想及其实现,并在多种数据集上对这些算法进行综合的测试评估。实验结果表明,压缩的全文自索引技术有效地节省了空间开销,实用价值较高。

一种基于二进制小波变换的无损图像编码算法

该文提出了一种基于二进制小波变换的嵌入式无损图像编码算法——渐进式分裂二进制小波树编码器(PPBWC)。PPBWC采用混合系数扫描方法按模值大小排序小波系数得到中间符号序列,通过非因果的自适应上下文条件编码考虑了不同频带小波系数的自相似特性,并利用待编码系数的"未来"信息提高了PPBWC的压缩编码性能。混合系数扫描和非因果的自适应上下文条件编码是PPBWC高效编码的主要因素。实验结果表明,与其它嵌入式无损算法相比,PPBWC具有最优的无损编码性能。

基于自适应仿生小波变换的语音增强方法

分析自适应滤波和小波滤波的原理与方法,提出一种基于自适应仿生小波变换的语音增强方法。该方法首先用仿生小波变换对含噪语音信号进行小波分解,这样可以保证对信号频率和幅值的听觉特性,然后将经仿生小波变换所分离出来的噪声成分作为自适应滤波器的输入。通过选用自适应滤波器的最小二乘算法(RLS)从而实现信噪分离的最佳滤波,以保证去除信号中的相关噪声。实验结果表明,该方法对语音信号有显著的增强效果,能实现语音信号在同频段对噪声成分和有用信号的最佳估计。

一种灵活的精度可控的可搜索对称加密方案

中查找到关键词记录的这3种搜索情况.同时,系统也结合3种搜索设计了一种模糊增强搜索进一步增强系统的实用性.FASSE方案的具体实现语言是Java编程开发语言,并且最终实验得出FASSE在https://eprint.iacr.org/complete/的论文数据集中平均搜索完每一篇论文的时间为114.26ms.

基于子带谱熵的仿生小波语音增强

前端噪声处理直接关系着语音识别的准确性和稳定性,针对小波去噪算法所分离出的信号不是原始信号的最佳估计,提出一种基于子带谱熵的仿生小波变换(BWT)去噪算法。充分利用子带谱熵端点检测的精确性,区分含噪语音部分和噪声部分,实时更新仿生小波变换中的阈值,精确地区分出噪声信号小波系数,达到语音增强目的。实验结果表明,提出的基于子带谱熵的仿生小波语音增强方法与维纳滤波方法相比,信噪比(SNR)平均提高约8%,所提方法对噪声环境下语音信号有显著的增强效果。

序列比对算法中的BW变换索引技术研究及其改进

面向大规模长序列的序列比对问题是生物信息学中最重要的基础问题之一。针对序列比对算法的主流索引技术BW变换(BWT)进行研究,提出一种新的二阶BWT索引方法。与传统BWT方法的逐位索引查找不同,改进后的BWT方法按双位索引查找。实验结果表明,改进后的方法减少了序列比对算法中的循环遍历和计算次数,降低了序列比对算法中索引方法的复杂度,提高了查找效率,尤其适合长序列和大规模序列的索引和查找。

基于码书索引变换的高通量DNA序列数据压缩算法

提出一种高通量DNA序列数据的压缩算法.该算法先采用码书索引变换模型,将传统码书索引值的表示方法变换成由四个标准碱基字符替代的四进制数值方式,并采用一种界定替换串与非替换串的简明编码方法,接着通过信息熵的大小来决定是否进行块排序压缩变换(BWT),最后进行前移编码变换和Huffman熵编码.在多种测序数据集上的实验结果表明,CITD在大多数情况下可以获得比本文所对比的高通量DNA专用压缩方法更优的压缩性能.

天气雷达回波数据的压缩实验

针对网络天气雷达系统中回波数据的数据量大,难以通过国内窄带通讯网络传输的问题,本文提出了一种天气雷达回波数据的压缩方案,先对数据进行小波变换,然后对变换系数进行均匀量化,再通过无损编码,结合BWT(Burrows Wheeler Transformation)的压缩速度和PPMD(Predictionby Partial Matching)的压缩效率,使得数据的压缩率达到10倍以上。同时比较了一维、二维小波变换对算法性能的影响。结果表明,算法能在达到一定压缩比的同时满足信噪比的要求。

一种带有长度和位置约束的字符串索引方法

提出了一种基于BWT(Burrows-wheeler-transform)的字符串集合的索引方法,以解决带有匹配字符串长度和匹配子串位置约束的子串确切匹配查找问题.讨论了BWT和基于BWT索引进行确切子串查找的基本原理.分析了字符串集合、匹配字符串长度和匹配子串位置约束对原BWT索引的影响.重点解决了快速地从匹配后缀位置到字符串ID和匹配子串位置的计算问题.在3个真实的数据集上进行了比对实验,结果表明:所提出的基于BWT索引方法在没有增加原索引大小的情况下,大大提升了带有匹配字符串长度和匹配位置约束的确切子串的查找的性能,因此该算法更加适用于大规模的字符串集合的索引进行近似字符串匹配和连接.

基于PCNN和BWT的图像融合算法

提出了一种新型图像融合算法。首先,对待融合的两幅图像进行双正交小波分解得到两组多尺度图像;接着,取其中任意一组作为主PCNN的输入、另一组相应的图像作为从PCNN的输入,在每次迭代时,经并行PCNN点火后,得到一系列多尺度融合图像;然后,对它们进行双正交小波重构得到每次迭代的融合结果,并计算每次迭代结果的信息熵,取信息熵值最大的融合图像作为最终结果。大量的实验以及与其他融合算法的比较分析,表明了本文算法的有效性和优越性。

基于模拟后缀数组索引结构的实现

实现了一种基于模拟后缀数组的索引的结构,并在实现索引功能的同时对索引结构进行有效压缩。首先,对传统的哈夫曼编码压缩小波树时出现的空白编码进行了处理,应用正则哈夫曼编码有效的去掉了空白编码;其次,通过相关函数操作在已压缩的小波树上模拟实现了后缀数组功能。理论分析和实验结果表明,这种结构具有很小的空间占用,并不影响索引结构的运行效率。