WMSN图像节点低内存小波变换方法研究

基于Le Gall 5/3滤波器提出了一种逐行小波变换方法,处理器从图像节点SD卡逐行读出图像信息,完成多级变换后将变换结果行写入SD卡。该方法 SRAM内存需求低,且仅涉及定点整数乘法、加法及移位操作。应用所提方法对一幅256像素×256像素仔猪灰度图像进行小波变换实验,结果表明,该方法以合理的定点运算代价换取了3.968 KB的SRAM开销以及8.718 s的时间开销。为基于小波变换的WMSN节点图像压缩奠定了基础,使农业生产图像在低带宽WMSN上高效传输成为可能。

WMSN节点的低内存开销图像压缩方法

基于比特平面及二值自适应算术编码提出了一种逐行小波系数编码方法,该方法能与低内存开销的逐行小波变换无缝、高效对接。处理器从图像节点FIFO通道中逐行读出图像信息,完成多级小波变换后,根据各层小波系数概率分布确定量化值,利用4个二值概率模型对系数各比特平面执行二值自适应算术编码,实现了基于小波变换的低内存开销图像压缩。利用该压缩方法处理一幅320像素×240像素仔猪灰度图像,结果表明,量化位数取3位时,存储开销、时间开销及峰值信噪比为5.749 KB、16.312 s及39.72 d B,内存开销低且重构图像质量较高。

一种新的低内存零树小波图像编码算法

1 引言小波(Wavelet)变换是20世纪80年代中期出现的新时频域信号分析工具。自1989年S.Mallat首次将小波变换引入图像处理以来,小波变换以其优异的时频局部能力及良好的去相关能力在图像压缩编码领域得到了广泛应用,并取得了良好的效果。其中,由A.Said和W.A.Pearlman提出的SPIHT编码算法被认为是目前国际上最先进的方法之一,该算法以零树集合及其分割排序为基础,不仅结构简单、无需任何训练、支持多码率,而且具有较高的信噪比和较好的图像复原质量,总体性能优于J.M.Shapiro提出的EZW算法。然而,理论分析和实验结果表明,该算法也存在因计算复杂而导致编码速度慢、内存需求量大而导致难于硬件实现等弱点。

基于统计分析和预测的低内存进程管理算法

针对低内存进程管理LMK(low memory killer)算法中内存阈值的设置主要依靠经验值,无法充分利用系统内存的问题,提出了一种基于统计分析和预测的低内存进程管理算法(low memory killer algorithm based on statistical analysis and predicting,LMK-SAP)。通过统计进程的内存使用,利用条件概率预测下一时间段内存增量,获得各类型进程的内存需求总量预测值,以此动态调整不同等级的内存阈值,最终根据内存阈值选择需要关闭的进程。实验结果表明,与LMK算法相比,LMK-SAP算法在内存中驻留的应用数目提高了56%,能够有效加快应用间的切换速度。

适于PCT编码的低内存离散小波变换

基于常用的双正交对称DWT滤波器组的紧支撑性给出了一种适于基于PCT(Parent-Children Tree)的图像编码的低内存DWT实现方法—Stripe-Based DWT(SBWT).该方法生成与全局DWT相同的子带系数,且内存需求仅依赖于图像宽度、DWT滤波器组及分解层数.SBWT直接生成PCT,基于PCT的图像编码器与SBWT之间无需中间缓存.当采用CDF 9/7小波及5层分解时,相对于LBWT及Memory-constrained WT,SBWT的系统时延减小了31行,内存需求分别减小了18.4%与17.9%.

适于PCT编码的低内存通用树状多带滤波器组实现

基于常用的多带滤波器组的紧支撑性及FIFO(First-in First-out)缓存技术提出了一种具有低内存需求的通用树状多带滤波器组(Tree-structured Filter Bank,TSFB)的实现方法SBFB。该方法具有两大特点:(1)生成与全局变换法相同的子带系数,但是内存需求大大减小且仅与图像宽度及采用的TSFB相关;(2)在FIFO缓存中直接生成父子树(Parent-children Tree,PCT)。基于PCT的编码器可直接对位于缓存中的PCT进行编码,而无须在SBFB与编码器之间引入中间缓存。通过分析TSFB的各分解层中的数据流,给出了样本点与子带系数之间的时序关系,并且使用该关系从数学上严格证明了SBFB的正确性。

级联叠式变换的低内存实现

本文提出了级联叠式变换(Hierarchical Lapped Transform,HLT)的一种低内存的实现算法。该算法的正、逆变换均具有低内存需求且该内存需求仅与所采用的HLT相关,而与待处理的信号长度无关。该算法产生的子带系数与HLT的全局变换方法产生的子带系数完全相同。实验表明,本文提出的HLT实现算法具有内存消耗低、扩展性良好的优点。

基于最优因果化提升结构及子带叠混的低内存DWT实现

基于提升结构的因果化实现及优化在将两带滤波器组转化为单进单出系统时子带系数的叠混模式,提出了一种改进的低内存需求的离散小波变换(Enhanced Low-memory Discrete Wavelet Transform,ELDWT)实现方法。相对于DWT的常规全局实现法,基于ELDWT实现的正、逆离散小波变换均具有与图像高度无关的低内存需求且不同的分解层可以使用不同的小波滤波器。相对于著名的基于行的离散小波变换实现(Line-Based Wavelet Transform,LBWT),当小波滤波器组中的滤波器长度差大于2时,ELDWT具有比LBWT更低的全局内存开销及系统时延。当采用MPEG-4标准中静态纹理压缩所采用的9/3滤波器组及典型的5层分解,相对于LBWT,基于ELDWT的2维DWT实现的内存需求降低了22.7%。

基于分解反折结构的低内存低复杂度离散小波变换

通过将反折结构分解为奇、偶时间索引对应的操作,在不增加计算复杂度的前提下提出了一种内存需求更低且处理器负载均衡的即时DWT实现—分解反折结构DFS。以图像/视频压缩中常用的CDF 9/7小波滤波器组为例,DFS与提升结构LS及FS具有相同的计算复杂度,但是内存需求(单层变换)从6个存储单元下降为5个。实验结果表明,基于DFS的DWT分解相对于常规LS实现及实时LS实现分别加速了44%和14%。

低内存占用的分布式top-k监测算法

为提高大数据背景下面向数据流的分布式top-k监测的实时性和可用性,对监测多个数据流的分布式系统处理数据的过程进行研究,提出一种低内存占用的分布式top-k监测算法。通过使用有限的内存空间对原本杂乱分布于各节点的关键数据进行重新调整,对数据处理过程中可能遇到的各种情形进行分类,依照调整结果和分类结果指定相应的处理流程,使很大一部分数据更新操作可以不依靠网络通信,或仅依靠少量网络通信来完成,有效减少监测过程中的网络通信量,在保证监测实时性的前提下提高系统的可用性。实验结果表明,该算法是有效可行的。

改进的YoloV3轻量化多目标检测算法

为有效解决轻量化目标检测网络降低参数量导致的检测精度损失问题,设计一种轻量化多目标检测网络MSPF-YoloV3,可以通过低分组数、低内存占用的通道混洗结构,达到与高分组数同样的信息交流的效果;将位置信息丰富的浅层特征与深层特征进行融合,提高对不同大小目标的检测精度。经过实验验证了该方法的有效性与实时检测的能力。该网络在PASCAL VOC07+12数据集上的mAP达到86.31%;在COCO2014数据集中提取出与PASCAL VOC07+12数据集相同的20个类别,mAP达到67.71%;权重文件大小为46.8 MB,相较于YoloV3降低了198.2 MB;检测速度达到44 FPS。

Android系统的内存管理研究

Android系统在移动设备领域得到了越来越广泛的应用,其特有的内存管理机制是其发展的关键因素之一。在基于Linux系统内存管理的基础上,介绍了Android系统内存管理的特点,并提出了进程优化的方法及途径。

基于嵌入式设备的动态图形快速绘制方法

随着嵌入式电子设备的发展,嵌入式系统下图形动态显示成为用户的普遍需求,然而为显示更加丰富的图像信息,往往需以消耗更多的内存资源作为代价,如何利用有限的内存来实现图形动态显示是一个关键问题。针对嵌入式设备内存小的特点,研究了在嵌入式设备上如何减小内存使用率的前提下,实现动态图形快速绘制的方法。首先,提出了使用一维数据数组代替原先二维数据数组来减小内存资源的浪费,同时在图形绘制上使用贴图移位来提高绘图速度的方法。然后研究了目前普遍使用的OpenGL绘图方法,通过GPU来加速绘图效率。最后,两种方法的图形绘制速度比原来方法的图形绘制速度提高10倍以上。

1MBFort:基本内存的牢固防线

您是否曾遇到过Windows打出这样一条错误信息:“系统没有足够的内存以运行应用程序”,而此时,只运行了很少的几个程序,您满以为有足够的空间运行任何程序。出现这条错误信息的情况很多,但最大的可能是基本内存不够,即1MB以内的内存不足。本栏目介绍的实用程序——1MBFort,为基本内存建起了一道防线,从而成功地解决了这个问题。 开发了1MBFort之后,我发现了Microsft开发者网络CD(MSDN),

数据流处理系统的调度策略研究

对于高速网络中大容量数据流的实时查询处理,由于数据流的突发性,要求调度策略能够适应这一特点,在不降低处理系统性能的情况下进行较合适地处理。以链式调度为基础,综合先进先出和贪心策略的优点,采用一种低延迟的分段调度策略来处理数据流,可以尽量避免这些调度策略的缺陷,既能在一定程度上降低运行期间系统的存储需求,同时保持较低的输出延迟。

二维翻转结构9/7离散小波逆变换研究与VLSI实现

采用提升结构的二维9/7离散小波逆变换模块是高清图像解码显示和实时处理的关键支撑技术。为实现电路模块的整体优化,在提升结构二维9/7离散小波逆变换标准算法的研究基础上,通过分析图像数据的输入输出顺序,结合器件模型提出一种翻转结构的优化算法。进一步地,给出了所提算法的一种多核并行VLSI结构:通过流水线技术将关键路径降为一级乘法器延迟;通过重组织数据流,处理N×N大小的图像仅需4N的中间缓存,从而在提升该模块速率的同时降低了中间缓存。基于Sparten6-xc6slx150t FPGA进行综合验证,结果表明该模块可稳定运行于166.34 MHz时钟速率。

一种傅里叶域海量数据高速谱聚类方法

谱聚类方法广泛应用于数据挖掘和模式识别等领域,但大规模数据上高计算代价的特征向量求解及大数据带来的巨大内存需求,使得其应用于大规模数据时受到了极大的限制。为此,研究了基于傅里叶域的海量数据高速谱聚类方法。利用数据模式的重复性特点在傅里叶域建模,将耗时的特征向量计算转化为对预先确定的傅里叶域判别基进行选择来确定最终的特征向量,计算过程只需进行简单的乘法和加法运算,计算量得到极大的约减;分批次训练样本,使用部分样本即可估计出整体数据的特征向量分布,确定最终的特征向量,压缩了计算时间和内存需求。在Ijcnn1、RCV1、Covtype-mult、Poker及MNIST-8M等大规模数据上的实验结果表明,所提方法在聚类精度等各项指标基本保持的前提下,训练时间相比FastESC、LSSHC、SC_RB、SSEIGS及USPEC等方法最高快了810.58倍,证明了所提方法在处理大规模聚类数据方面具有显著优势。

Windows 95:神话及现实

神话;DOS已渐逝微,Windows 95是一个全新的操作系统。 现实:Windows 95中大部分东西是新的,但它仍包括一个DOS部件和某些DOS结构——主要(但不完全)

RLDRAM演示套件

目前科汇盈丰和科汇的设计工程部门Memec Design宣布,为在基于FPGA的应用中用高速RLDRAM(低延迟动态随机存取内存)进行设计推出完整的解决方案。在盈丰美洲提供的Memec Design RLDRAM演示平台中,包括1片XilinxVirtex-IITMFPGA、4片Infineon Technologies的32位HYB18RL25632 RLDRAM芯片、Memec Design RLDRAM控制器、工作频率200MHz DDR(每引脚每秒400兆位)的物理接口以及标准的P160接口。平台还包括一个模块已经预先编程的参考设计实例,可以直接进行设置和测试。