其中,幅度调制A(t)仅仅表示脉冲的包络。接收机处理的主要功能是将雷达信号中承载信息的部分变换到基带,目的是测量
SAR,顾名思义,是Synthetic Aperture Radar的简介。合成孔径雷达中合成孔径是较真实孔径而言,以相对较小的真实天线孔径通过运动平台沿直线轨迹不断发射接受信号的方式,来实现与真实的大天线孔径相同成像效果。SAR成像的核心就是通过对回波信号的多普勒频移和信号中携带的地形信息进行处理,进而得到二维的地表图像。在恶劣天气的条件下,SAR图像所得到的信息和分辨率和光学图像几乎是差不多的,所以SAR成像在很多领域得到了应用。
的目标,且在接收窗的相对距离为15m 和 25m,这两个目标在时间上的间隔不足以被用来分辨。
脉冲压缩指雷达在发射时采用宽脉冲信号,接收和处理回波后输出窄脉冲。脉冲压缩技术是匹配滤波理论和相关接收理论的一个很好的实际应用。很好地解决了这样的一个问题:在发射端发射大时宽、带宽信号,以提高信号的发射能量,而在接收端,将宽脉冲信号压缩为窄脉冲,以提高雷达对目标的距离分辨精度和距离分辨力。该技术解决了雷达远距离探测与高精度测距性能不可兼顾的问题,是现代雷达中不可缺少的关键技术。
在智能工厂逐渐推广应用中,数字化信息的数据量相当庞大,对存储器的存储容量、网络带宽以及计算机的处理速度都有较高的要求,完全通过增加硬件设施来满足现实需求是不可能的,必须采用有效的压缩技术实现数据在网络中的轻量传输。
在信号理论中,相参又称为相干,定义为脉冲之间存在确定的相位关系。简单来说,脉冲间的相位可以互相对照,知道其中一个相位就有办法知道另外一个。相参处理的意义在于脉冲积累时提高信噪比,提高多普勒频率的准确度。由于雷达回波信号不但有微弱的信号,还会有很强的噪声。雷达的主要目的就是要把微弱的目标信号从噪声中分离出来,设法提高信噪比。要想把信号提取出来,必须要将信号放大,但放大的同时噪声也被放大,因为它们总是同时存在的,并且放大电路自己本身也有噪声,放大后信号与噪声的比值反而变小了,更不利于提取有用的回波信号。解决的方法是进行相参积累,可以对n个回波进行累加,由于噪声是随机的,累加的结果是信号变强,而噪声因是随机的,强度反而变小,这样信号与噪声比就提高了。相参积累中多个脉冲之间相位关系固定且明确,所以理论上积累后信噪比可提高到n倍。
毫米波雷达信号处理系统(WRSP)是我杭州泓源数字科技有限公司研制的全功能高端雷达信号处理器,该处理器采用了脱机运行、网络接口,采用 DIFR硬件平台,适用机载、舰载船载、车载等各种平台雷达。在设计上采用高集成方案,高速DSP+FPGA 完成所有雷达处理模式,可支持各种不同方式的脉冲压缩和补盲。
雷锋网AI 科技评论按:机器学习的研究正进行的如火如荼,各种新方法层出不穷。尽管这样,还有一个问题摆在面前,研究这些算法对于现实有什么用。特别是当讨论起机器学习在手机和其他设备上的应用时,经常会被问到到:「机器学习有什么杀手级应用?」
机器学习的研究正进行的如火如荼,各种新方法层出不穷。尽管这样,还有一个问题摆在面前,研究这些算法对于现实有什么用。特别是当讨论起机器学习在手机和其他设备上的应用时,经常会被问到到:「机器学习有什么杀手级应用?」
互联网时代,社交媒体分享、自动驾驶、增强显示、卫星通信、高清电视或视频监控等应用场景对图片和视频有很强的需求,压缩算法也因此备受关注,但是不同的应用场景对压缩算法的性能要求也不一样,有的需求是保持高清的画质是第一位,有的需求是体积小是第一位,可以损害一些画质。
本文涵盖了从初学者到专家级别的FPGA 项目及IP。所有 FPGA 项目都带有开源的源代码。
看过很多压缩相关的技术文章,大家都在讲各种压缩算法的技术实现原理及各压缩算法之间的压缩率的对比,哪个压缩算法好等等。这些技术文章非常好,可以指引我们在技术上不断钻研。本文将从另外一个大家讲的还比较少的角度,和大家一起探讨下如何在产品中使用好压缩算法。
前言 在本系列的第一期我们介绍了图片 AVIF 压缩,作为最前沿的压缩技术,AVIF 确实有着无数的优点。但时代的进步是循序渐进的,在一些较老的终端或设备上,可能短时间内确实无法支持 AVIF 格式,那如何能让这部分业务享受到时代的红利? 对此,数据万象推出了基于最通用的jpg、png、gif等图片格式的压缩能力——图片极智压缩,可以在不改变图片格式的情况下,大幅减小图片大小,并保证图片视觉上的无损查看。 图片压缩与主观视觉 最早期的时候,最先出现的图片压缩算法是无损压缩算法,这些无损压缩算法使用lz77
一般来讲,雷达系统是使用调制波形和方向性天线来发射电磁能量到空间的特定区域以搜索目标,在搜索区域内的目标物会反射部分能量(雷达反射信号或回波)回到雷达,然后这些回波被雷达接收机处理,以提取目标的信息,例如距离,速度,角位置和其他目标识别特征
1. In this method, the raw data of I and Q channels is divided into blocks at first, then each block is transformed into time-frequency domain by 2D-RDGT (Two-Dimensional Real valued Discrete Gabor Transform) and the desired bits are allocated to each frequency plane, finally each frequency plane is quantized with BAQ.
自然界中真实场景能够表现比较广泛的颜色亮度区间,比如从很暗(10^-5 cd/m2)的黑夜到明亮(10^5 cd/m2)的太阳光,有将近10个数量级的动态方位。而传统显示设备所能显示的场景、视频和图像通常受限于硬件设备,通常只能表达出很小一部分的亮度范围,比如如常见的8比特图像显示0到255的整数范围,因此为了能够显示高动态范围的影响,需要实现从高动态范围图像(HDR)到低动态范围图像(LDR)的映射,并且不同显示设备的出现,需要实现HDR和之间的相互转换 ,即动态范围压缩(DRC,Dynamic Range Compression)。
自然界中真实场景能够表现比较广泛的颜色亮度区间,比如从很暗(10^-5 cd/m2)的黑夜到明亮(10^5 cd/m2)的太阳光,有将近10个数量级的动态方位。而传统显示设备所能显示的场景、视频和图像通常受限于硬件设备,通常只能表达出很小一部分的亮度范围,比如如常见的8比特图像显示0到255的整数范围,因此为了能够显示高动态范围的影响,需要实现从高动态范围图像(HDR)到低动态范围图像(LDR)的映射,并且不同显示设备的出现,需要实现HDR和LDR之间的相互转换 ,即动态范围压缩(DRC,Dynamic Range Compression)。
JPEG : Joint Photographic Experts Group,联合图像专家组。该小组属于ISO国际标准化组织,主要负责静态数字图像的编码方法,即所谓的JPEG算法
列存储和行存储是两种常见的数据库存储方式,它们在数据存储和查询方面有着不同的特点和优势。
原文链接 / https://www.edn.com/an-update-on-music-codecs/
2.GC性能指标 吞吐量: 用户线程时间/ 垃圾回收执行时间 + 用户线程执行时间. 吞吐量优先意味着 单位时间内STW时间最短. 暂停时间:垃圾回收的时,用户线程等待的时间.暂停时间优先意味着stw的频率增加. 说明:吞吐量和暂停时间相当于竞争对手, 吞吐量优先意味着,线程的回收频率降低.STW时间即暂停时间加长. 暂停时间优先,意味着垃圾回收频率增强,吞吐量下降. 现在的标准:保证吞吐量的情况下,尽量降低暂停时间.
日前,中国科学院空天信息创新研究院王超研究员团队与计算技术研究所尤海航研究员团队,成功研制了我国首套自主知识产权的超算合成孔径雷达干涉测量(InSAR)系统,首次实现了全国尺度地表形变InSAR制图。
Costas 码是一种用于载波同步的频率调制序列,它通过改变载波频率来编码信息,主要用于降低相位模糊并提高信号的同步精度。
这些数据类型在ClickHouse中具有不同的存储大小和特定的应用场景,用户可以根据需求选择合适的数据类型来存储和处理数据。
列存储引擎在Btree索引的支持角度,与传统的行存储引擎无本质差别。对于一般用于应对大数据批量分析性负载的列存储引擎来说,Btree索引有助于帮助列存储大大提升自身的点查效率,更好的适应混合负载。
多年以来,人们设计出许多不同的算法来压缩视频。视频压缩虽然听起来是一个很现代的词,但其实它从模拟视频开始,已经有很长的历史了。在本篇文章中,我会向大家一一介绍视频压缩史上的里程碑事件,正是这些事件的发生才有了今天的视频压缩。从过去到现在,各类视频压缩方法由最初的概念最终演化成现今的标准。很多压缩标准今天还在使用,人们也一直在继续开发和完善新的标准。
Huffman压缩算法是一种基于字符出现频率的编码算法,通过构建Huffman树,将出现频率高的字符用短编码表示,出现频率低的字符用长编码表示,从而实现对数据的压缩。以下是Huffman压缩算法的详细流程: 统计字符频率:遍历待压缩的数据,统计每个字符出现的频率。 构建优先队列:将每个字符及其频率作为一个结点放入优先队列(或最小堆)中,根据字符频率构建一个按频率大小排序的优先队列。 构建Huffman树:不断地从优先队列中取出频率最小的两个结点,合并为一个新结点,并将新结点重新插入到优先队列中,直到队列只剩下一个结点,即Huffman树的根结点。 生成Huffman编码:通过遍历Huffman树,从根结点到每个叶子结点的路径上的左右分支分别对应编码0和1,根据路径生成每个字符的Huffman编码。 压缩数据:根据生成的Huffman编码,将待压缩数据中的每个字符替换为对应的Huffman编码,得到压缩后的数据。 存储压缩表:将字符与对应的Huffman编码关系存储为压缩表,以便解压缩时使用。 存储压缩数据:将压缩后的数据以二进制形式存储。 在解压缩时,需要根据存储的Huffman编码表和压缩数据,使用相同的Huffman树结构进行解码,将压缩数据解压缩成原始数据,并输出原始数据。 Huffman压缩算法的优势在于可以根据数据的特征自适应地确定编码,使得出现频率高的字符拥有更短的编码,从而实现高效的数据压缩。然而,Huffman算法对于小规模数据压缩效果不佳,适用于处理较大规模的数据压缩。
InnoDB数据页面压缩(Page Compression)技术可以使数据文件体积变小,降低磁盘开销,2亿行记录,可提高吞吐量(20%-30%),以较小的成本提高了CPU的利用率。尤其是对只读/读多写少的业务,(例如,查询历史订单表)最为有效,同样的磁盘空间可以存储更多的数据。
1 我们为什么要进行压缩? 2 视频信息为什么可以被压缩? 3 视频压缩算法概述 (一)我们为什么要进行压缩? 原始的视频数据YUV(RGB)很大,举个例子: 1080p@60fps,2h的电影,其
AAC是高级音频编码(Advanced Audio Coding)的缩写,出现于1997年,最初是基于MPEG-2的音频编码技术。由Fraunhofer IIS、Dolby Laboratories、AT&T、Sony等公司共同开发,目的是取代MP3格式。2000年,MPEG-4标准出台,AAC重新集成了其它技术(PS,SBR),为区别于传统的MPEG-2 AAC,故含有SBR或PS特性的AAC又称为MPEG-4 AAC。
雷达,是 Radar (Radio Detection and Ranging) 的音译,意思是 “无线电探测和测距”,它是通过无线电/电磁波的方式获取目标的存在与否以及空间位置,因此雷达也被称为 “无线电定位”。
作者介绍:chaningwang,2008年毕业于中国科学院研究生院,主攻FPGA高性能计算、FPGA图像处理等方向。 先后在华为、怡化公司从事FPGA开发、智能传感器数据处理等相关工作,工作期间设计开发了多款传感器以及传感器数据处理平台,成功应用于银行ATM机器纸币鉴伪。 2013年加入腾讯TEG\平台开发中心\基础研发组,一直致力于图像处理算法的FPGA加速工作,先后参与了基于硬件FPGA的JPEG编解码、WEBP编码、自适应量化、HEVC编码等项目。目前在基础研发组负责图片HEVC编码项目的
第一个被广泛接受的视频压缩标准MPEG-2于1996年被采纳,随后数字卫星电视得到了快速发展。下一个标准是MPEG-4 part 10(H.264/AVC),它提供了两倍的视频数据压缩率。它于2003年被采纳,导致了DVB-T/ C systems、互联网电视的发展以及各种视频共享和视频通信服务的出现。从2010年到2013年,联合视频编码联合协作小组(JCT-VC)积极致力于创建下一个视频压缩标准,开发者称之为高效视频编码(HEVC);它实现了数字视频数据压缩率的两倍增长。这一标准于2013年获得批准。同年,由谷歌开发的VP9标准被采纳,据称在视频数据压缩率上不逊于HEVC。
本文介绍了HEVC(High Efficiency Video Coding)标准中的帧内预测模式。帧内预测是视频压缩中的一种技术,通过在图像中提取并复制帧内已有的像素信息,从而减少编码后的数据量。文章详细阐述了HEVC帧内预测模式的实现方法、步骤和优化思路。同时,文章还介绍了HEVC帧内预测模式在视频压缩中的重要性,以及与其他视频编码标准的帧内预测模式的比较。
面对快速增长的在线数据,尤其在例如订单、交易、日志等场景,数据往往多呈现为流水型特征,写入一段时间后即不会再次访问或更新;对访问频率很低甚至为0的数据,其占用的在线业务库固态存储空间,造成了大量硬件资源浪费,堆高企业的IT成本。同时,传统数据归档方案往往是业务研发或 DBA 采用脚本或简单的同步工具进行,难以在并发和效率上有效控制,很容易对在线数据库产生影响,严重的甚至导致生产数据误删事故。
AI 科技评论按:在 CVPR 2019 CLIC 图像压缩挑战赛中,图鸭科技所提出的算法 TucodecSSIM 夺得了 MS-SSIM 和 MOS 两项指标的冠军,算法 TucodecPSNR 夺得了 PSNR 指标的冠军,算法 TucodecPSNR40dB 则夺得高码点图像压缩 Transparent Track 的冠军。以下为图鸭科技提供的技术解读。
三维点云为物理世界精细数字化提供了高精度的三维表达方式,广泛应用于三维建模、智慧城市、自主导航系统、增强现实等领域。然而点云的数据海量、非结构化、密度不均等特点给点云的存储和传输带来了巨大挑战,因此在有限的存储空间容量和网络传输带宽中实现低比特率、低失真率的点云压缩具有重要的理论意义和实用价值。
WebP的有损压缩算法基于VP8视频编解码器用于压缩视频关键帧的方法。从高层次来看,它类似于JPEG编码:WebP以“块”为单位操作,而不是单个像素,并且具有类似亮度和色度之间的分割。WebP的亮度块为16x16,色度块为8x8,并且这些“macroblocks”进一步细分为4x4子块。
作者介绍 作者介绍:jennyerchen(陈再妮),PostgreSQL ACE成员,TDSQL PG开源版负责人,有多年分布式数据库内核研发经验,曾供职于百度数据库团队,加入腾讯后参与了TDSQL PG版异地多活、读写分离、Oracle兼容等多个核心模块的研发,当前主要负责CDW PG的存算分离相关特性的研发工作。 背景简介 CDW PG是腾讯自主研发的新一代分布式数据库,其具备业界领先的数据分析能力,在提供大型数据仓库处理能力的同时还能完整支持事务, 采用无共享的集群架构,适用于PB级海量 OLAP
线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)信号具有很大的时宽带宽积,可获得很大的脉冲压缩比,是雷达系统和声呐系统广泛采用的一种信号形式。本文主要进行线性调频信号的理论学习,并使用 MATLAB 进行仿真。
-XX:+UseParNewGC :新生代使用ParNew回收器,老年代使用串行回收器
综上,选择合适的压缩算法需要根据数据的特点和需求来权衡压缩比和压缩速度,同时考虑系统资源和数据类型等因素。在实际应用中,可以尝试使用不同的压缩算法,通过实验和性能测试来选择最佳的压缩算法。
压缩算法是一种通过减少数据量来节省存储空间或传输数据的技术。压缩算法可以分为两种类型:有损压缩和无损压缩。 有损压缩算法会牺牲一定的数据精度或质量,在压缩数据的同时丢失一些信息。这种算法适用于音频、视频等多媒体数据,例如JPEG和MP3等格式。 无损压缩算法则能够完全还原原始数据,不会造成数据丢失。这种算法适用于需要准确还原数据的场景,如文档、代码等,例如ZIP和GZIP等格式。 常见的压缩算法包括哈夫曼编码、Lempel-Ziv算法、Run-Length Encoding(RLE)等。这些算法通过不同的方式对数据进行编码和解码,以实现数据压缩和解压缩的目的。
导读:图像视频压缩是传统多媒体技术的核心,也是一项牵动整个多媒体信息产业的基础技术。深度学习在该领域的成功运用,已经引起了不少IT巨头的关注。图鸭科技是国内少有的专注于深度学习图像视频压缩的初创公司,其创始团队也是CV君的几位前同事,在刚刚过去的CVPR 2019 CLIC 图像压缩挑战赛上,图鸭获得了 4 项冠军。本期CV君邀请图鸭科技对他们的获胜论文进行了解读,希望对做相关方向的朋友有所启发。
在数字化时代,视觉数据的爆炸性增长对存储系统提出了更高的要求。数据压缩技术,尤其是针对视觉内容的压缩感知技术,已成为优化存储资源的关键手段。本文将深入探讨视觉数据压缩感知技术的原理、应用案例、面临的挑战以及未来的发展方向。
数据压缩是保留相同或绝大部分数据前提下减小文件大小的过程。它的原理是消除不必要的数据或以更高效的格式重新组织数据。在进行数据压缩时,你可以选择使用有损方法或无损方法。有损方法会永久性地擦除掉一些数据,而无损方法则能保证持有全部的数据。使用哪类方法取决于你要让你的文件保持多大的精准度。
综上所述,ClickHouse提供多种压缩算法和压缩字典技术来节省存储空间。在选择压缩算法和压缩字典技术时,需要根据数据的特性、压缩率、压缩与解压缩速度以及查询性能等因素进行综合考虑。
脑图地址 1. 分形图像压缩技术 作者 技术 功能 优点 缺点 应用 结果 Jeng et al. (2009) Huber 分形图像压缩 嵌入线性Huber回归编码 保持图像质量 高计算成本 适用于损坏的图像压缩 由于图像中的噪声HFIC对异常值具有较好的鲁棒性,PSNR为>26.42 dB Thomas and Deravi (1995) 使用启发式搜索分形图像压缩 通过自变换有效利用图像冗余 达到双倍压缩比率 编码排序长度比解码长 多媒体和图像归档 压缩比达到41:1 Kumar et al. (19
“智能压缩”按照又拍云的说法是,同时支持 Gzip 和 Brotli 压缩算法。根据用于浏览器开启自动选择不同压缩方式。
对于列压缩选项,PostgreSQL 14提供了新的压缩方法LZ4。与TOAST中现有的PGLZ压缩方法相比,LZ4压缩更快。本文介绍如何使用整个选项,并和其他压缩算法进行性能比较。
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