刘存俊第二次作业

本文详细介绍了利用程序huff_enc和huff_dec对Sena、Sensin和Omaha图像进行编码的过程,包括压缩率计算、熵计算、霍夫曼编码生成以及平均码长与冗余度分析。同时,还探讨了信源从符号集A中选择字母的概率计算和熵计算。通过案例分析,深入理解图像压缩与霍夫曼编码技术。

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2、利用程序huff_enc和huff_dec进行以下操作(在每种情况下,利用由被压缩图像生成的码本)。

(a)对Sena、Sensin和Omaha图像进行编码。

图像名称压缩前压缩后压缩率
Sena   64.0 56.188%
   Sensin64.060.294%
    Omaha64.057.089%

 

 

 

图像名称压缩前压缩后压缩率
Sena 64.056.187.66%
Sensin64.060.294.06%
Omaha64.057.079.06%

 

 

 

 

4.一个信源从符号集A={a1,a2,a3,a4,a5}中选择字母,概率为P(a1)=0.15,P(a2)=0.04,P(a3)=0.26,P(a4)=0.05,P(a5)=0.50。

      (a)计算这个信源的熵。

      (b)求这个信源的霍夫曼编码。

      (c)求(b)中代码的平均长度及其冗余度。

答:

(a):H=p(a1)*log2p(a1)+p(a2)*log2p(a2)+p(a3)*log2p(a3)+p(a4)*log2p(a4)+p(a5)*log2p(a5)

             =0.15*log20.15+0.04*log20.04+0.26*log20.26+0.05*log20.05+0.50*log20.50

            =0.548

(b)概率从小到大的排序为:0.04,0.05,0.15,0.26,0.50

          a1的编码为:001

          a2的编码为:0000

          a3的编码为:01

          a4的编码为:0001

          a5的编码为:1

(c)平均长度l=p(a1)*l(a1)+p(a2)*l(a2)+p(a3)*l(a3)+p(a4)*l(a4)+p(a5)*l(a5)

                      =0.15*3+0.04*4+0.26*2+0.05*4+0.50*1

                      =1.83bit

     冗余度r=Hmax(x)-H(X)=logm=H(X)=1.83-0.548=1.282

5.一个符号集A={a1,a2,a3,a4},其概率为P(a1)=0.1,P(a2)=0.3,P(a3)=0.25,P(a4)=0.35,使用以下过程找出一种霍夫曼码:

       (a)本章概述的第一种过程;

       (b)最小方差过程。

       解释这两种霍夫曼码的区别。

(a)

字母码字概率
a10010.1
a2010.3
a30000.25
a410.35

 

 

 

 

 

字母码字概率
a1110.1
a2010.3
a3010.25
a4000.35

 

 

 

 


可得

平均码长: 

L=3*0.1+2*0.3+3*0.25+1*0.35=2

L=2*0.1+2*0.3+2*0.25+2*0.35=2

冗余=l-H=1.282bits/symbol

故最小方差过程:

S2=0.1(3-2)2+0.3(2-2)2+0.25(3-2)2+0.35(1-2)2=0.70

S2=0.1(2-2)2+0.3(2-2)2+0.25(2-2)2+0.35(2-2)2 =0

对比之下可以看出第二种方法更加好一些

6.在本书配套的数据集中有几个图像和语音文件。

(a)编写一段程序,计算其中一些图像和语音文件的一阶熵。

(b)选择一个图像文件,并计算其二阶熵。试解释一阶熵与二阶熵的区别,

(c)对于(b)中所用的图像文件,计算其相邻像素之差的熵,试解释你的发现。

文件名一阶熵二阶熵差阶熵
SENA.IMG6.8342993.6252043.856989
GABE.RAW7.1163386.6545788.978236
BERK.RAW7.1515376.7051698.976150
EARTH.IMG4.7708012.5683583.962697
OMAHA.IMG6.9424264.4886266.286834
SENSIN.IMG7.3179444.3016734.541597

转载于:https://www.cnblogs.com/liucunjun/p/4818703.html

标题基于SpringBoot+Vue的社区便民服务平台研究AI更换标题第1章引言介绍社区便民服务平台的研究背景、意义,以及基于SpringBoot+Vue技术的研究现状和创新点。1.1研究背景与意义分析社区便民服务的重要性,以及SpringBoot+Vue技术在平台建设中的优势。1.2国内外研究现状概述国内外在社区便民服务平台方面的发展现状。1.3研究方法与创新点阐述本文采用的研究方法和在SpringBoot+Vue技术应用上的创新之处。第2章相关理论介绍SpringBoot和Vue的相关理论基础,以及它们在社区便民服务平台中的应用。2.1SpringBoot技术概述解释SpringBoot的基本概念、特点及其在便民服务平台中的应用价值。2.2Vue技术概述阐述Vue的核心思想、技术特性及其在前端界面开发中的优势。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue如何有效整合,以提升社区便民服务平台的性能。第3章平台需求分析与设计分析社区便民服务平台的需求,并基于SpringBoot+Vue技术进行平台设计。3.1需求分析明确平台需满足的功能需求和性能需求。3.2架构设计设计平台的整体架构,包括前后端分离、模块化设计等思想。3.3数据库设计根据平台需求设计合理的数据库结构,包括数据表、字段等。第4章平台实现与关键技术详细阐述基于SpringBoot+Vue的社区便民服务平台的实现过程及关键技术。4.1后端服务实现使用SpringBoot实现后端服务,包括用户管理、服务管理等核心功能。4.2前端界面实现采用Vue技术实现前端界面,提供友好的用户交互体验。4.3前后端交互技术探讨前后端数据交互的方式,如RESTful API、WebSocket等。第5章平台测试与优化对实现的社区便民服务平台进行全面测试,并针对问题进行优化。5.1测试环境与工具介绍测试
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内容概要:本文详细介绍了一个基于知识蒸馏(Knowledge Distillation, KD)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。该项目旨在解决多变量时间序列预测中的复杂依赖关系和计算资源消耗问题,通过引入知识蒸馏技术,将大型教师模型的知识迁移到小型学生模型中,从而实现轻量化和高效预测。项目涵盖数据生成、预处理、模型构建、训练优化、评估验证及部署应用的完整流程。具体实现基于MATLAB平台,利用其强大的矩阵运算和工具箱支持,确保模型开发与调试的高效性。项目还设计了多层蒸馏损失函数、多样化数据生成策略和高效的训练与推理机制,以提升模型的泛化能力和实时应用性能。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习框架的研发人员,以及从事多变量时间序列预测相关领域的工程师和研究人员。 使用场景及目标:①适用于金融、制造、交通、能源、医疗、环境监测及供应链管理等多个领域的多变量时间序列预测任务;②通过轻量化模型设计,满足边缘计算和实时系统的资源限制要求;③提升模型在复杂时序数据中的表达能力和预测准确性,支持智能决策和自动化应用。 阅读建议:由于项目涉及多个技术和实现细节,建议读者在学习过程中结合实际代码进行实践,重点关注数据预处理、模型架构设计、训练策略优化及部署应用等环节。此外,理解知识蒸馏和Transformer的工作原理及其在多变量时间序列预测中的应用,有助于更好地掌握项目的核心思想和技术实现。
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