【摘 要】
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研究了小波变换和分形编码相结合的图象压缩方法,即对小波域(传统分形编码在空间域进行)图象进行分形编码.解决了传统分形编码收敛条件苛刻、解码步数难以确定的问题;同时又提出了类拟四叉树分割的变长小波树的分形压缩算法,结合小波系数的分层量化算术编码,几乎可以准确地控制压缩倍数,解决了传统分形压缩倍数难以控制的问题.并且通过自动调整阈值的大小,找到小波域图象的最佳小波树分割,也就是找到了小波系数和分形系数
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研究了小波变换和分形编码相结合的图象压缩方法,即对小波域(传统分形编码在空间域进行)图象进行分形编码.解决了传统分形编码收敛条件苛刻、解码步数难以确定的问题;同时又提出了类拟四叉树分割的变长小波树的分形压缩算法,结合小波系数的分层量化算术编码,几乎可以准确地控制压缩倍数,解决了传统分形压缩倍数难以控制的问题.并且通过自动调整阈值的大小,找到小波域图象的最佳小波树分割,也就是找到了小波系数和分形系数的最佳折衷.最后对DCT、传统分形编码和新方法进行比较,发现新方法具有一些明显的优点和特点,尤其在高压缩
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本文研究了汉语语音识别中的拼音多候选问题,提出了引入语言知识后的一种拼音多候选选择方法,并给出了采用N元拼音文法模型时的候选选择算法.实验表明,该方法取得了很好的效果.
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