离散小波变换域非负张量分解的高光谱遥感图像压缩

该文提出一种基于非负张量分解的高光谱图像压缩算法。首先将高光谱图像的每个谱段进行2维离散5／3小波变换，消除高光谱图像的空间冗余。然后将所有谱段的每级小波变换的4个小波子带看作为4个张量。对每个小波子带张量采用改进HALS（Hierarchical Alternating Least Squares）算法进行非负分解，来消除光谱冗余和空间残余冗余，同时保护了光谱信息。最后，将分解的因子矩阵进行熵编码。实验结果表明，该文提出的压缩算法具有良好压缩性能，在压缩比32：1-4：1范围内，平均信噪比高于40dB，与传统高光谱图像压缩算法比较，平均峰值信噪比提高了1．499dB。有效地提高了高光谱图像压缩算法的压缩性能和保护了光谱信息。

电能质量监测网录波数据压缩方法

为满足电能质量监测网存储与传输海量录波数据的需要,提出了提升格式的2维离散小波变换、多级树集合分裂(set partitioning in hierarchical tree,SPIHT)编码、算术编码相结合的数据压缩方法。为了有效降低数据的冗余度,该方法将采集的1维电能质量数据按整数倍周期排列为2维矩阵;采用提升格式的2维离散小波变换对数据进行压缩,然后对小波系数进行SPIHT编码,实现了对压缩性能的控制;最后采用算术编码进一步提高了压缩比。对几类常见的电能质量扰动数据进行了压缩实验,证明该方法具有较好的压缩性能。在不同压缩码率下对ATP-EMTP仿真模型得到的扰动数据进行了压缩实验,验证了该方法能通过控制压缩码率实现对压缩性能的控制。