导读:本文包含了消息压缩论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:压缩感知恢复,近似消息传递,低秩去噪,迭代阈值
消息压缩论文文献综述
熊承义,陈仕长,高志荣,李世宇,金鑫[1]（2019）在《基于自适应低秩去噪的近似消息传递压缩感知恢复》一文中研究指出图像隐含的低秩先验特性已被成功应用于去噪等图像恢复应用.考虑到自然图像具有的非平稳特性以及迭代重构中图像噪声强度的变化,提出了一种结合近似消息传递与自适应低秩去噪的图像压缩感知重构方法.根据迭代重构图像的噪声方差估计,自适应地调整分块图像的大小以及相似块组的规模,实现低秩去噪性能的有效提升,从而保证了迭代重构的收敛速度,并同时改善了重构图像的质量.大量实验结果表明:该方法在无噪和有噪观测环境下都具有较好的重构性能,且能够有效地保留图像的纹理细节信息.(本文来源于《中南民族大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
何亚惠[2]（2018）在《基于近似消息传递的压缩成像》一文中研究指出压缩感知是一种新型的信息处理方式,它充分利用信号的稀疏特性,在远低于奈奎斯特采样率的条件下随机采样获取离散样本,再通过重构算法恢复原始信号。压缩感知主要包括信号的稀疏表示、线性观测以及重构算法叁个方面,其中重构算法是压缩感知的核心内容。近似消息传递算法是一种高效的重构算法,这种算法不仅计算复杂度低而且重构精度高。该文在近似消息传递算法的基础上进行了以下几方面研究:首先,对近似消息传递算法中阈值控制参数进行分析,针对控制参数在迭代过程中始终不变的问题,设计了一种参数自适应的近似消息传递算法,控制参数随着阈值函数处理前后对应元素之间的关系自适应的变化,不仅加快了收敛速度还在一定程度上提高了重构质量。其次,依据近似消息传递算法与高效去噪算法结合能够提高重构质量的特点,设计了一种基于聚类字典学习去噪的近似消息传递算法,根据图像子块特点进行聚类字典学习,学到的字典更具有自适应性,从而达到更好的去噪效果,进一步提升了整体算法的重构质量。最后,针对近似消息传递算法用于分块压缩成像时出现的块效应问题,设计了一种基于自适应采样的分块近似消息传递算法。该算法依据对图像块信息量的度量自适应分配采样率,平衡了重建后图像子块之间的差异,在一定程度上减少了块效应,提高了重构质量。(本文来源于《燕山大学》期刊2018-05-01）
程银波,司菁菁[3]（2017）在《基于近似消息传递的小波域图像压缩感知》一文中研究指出针对现有的基于近似消息传递的图像压缩感知算法需要构建大尺寸观测矩阵的问题,研究基于近似消息传递的小波域图像压缩感知算法。为了克服逐列观测、逐列重构的传统变换域压缩感知方案隔断图像列与列之间相关性的缺点,提出了一种基于图像行列相关性的小波域压缩观测方案。进而,基于近似消息传递设计了一种适用于在稀疏度未知的情况下重建小波系数的压缩感知重构算法,结合图像小波系数的结构化稀疏特性与近似消息传递,实现了小波域图像压缩感知重构。实验结果表明,与现有算法相比,本文提出的基于图像行列相关性与近似消息传递的小波域图像压缩感知算法具有更高的重建图像质量与更快的图像重建速度。(本文来源于《燕山大学学报》期刊2017年06期）
张旭旺,何堃熙,孙伟,孙进平[4]（2015）在《压缩感知复近似消息传递算法中的参数选择》一文中研究指出对复近似消息传递(CAMP)算法中参数的最优选择问题进行了研究。针对不同情况,给出了不同的性能评价准则:若为无噪观测,则选择使相变点最大的参数;若为有噪观测,则选择使系统噪声增益最大的参数。对于感知矩阵为各元素独立同分布(i.i.d.)高斯矩阵的情况,通过状态演化(SE)进行理论分析,仿真验证;对于感知矩阵为其他类型i.i.d.矩阵或部分傅里叶矩阵的情况,则主要采用经验分析法,通过仿真实验来确定最佳的参数值。主要结论:具有"良好"分布的i.i.d.矩阵与高斯矩阵具有"等效性";部分傅里叶矩阵与高斯矩阵对应的最优参数并不相同;当欠采样率较大时,部分傅里叶矩阵要明显优于高斯矩阵。(本文来源于《第九届全国信号和智能信息处理与应用学术会议专刊》期刊2015-10-18）
唐琳,焦淑红[5]（2015）在《基于近似消息传递算法的压缩感知雷达成像方法》一文中研究指出针对大观测矩阵引起的压缩感知雷达成像高计算量的问题,提出了一种基于近似观测模型的近似消息传递算法,通过引入逆线调频变标算子,压缩感知雷达成像中的大观测矩阵能够得到很好的近似,从而能够有效地运用现有的成熟的去耦合措施来降低压缩感知雷达成像的计算量;同时,通过引入近似的消息传递,新算法获得了不错的收敛速度。理论分析和仿真实验表明,新算法能够实现非完全观测数据的压缩感知雷达成像,与现有的同类压缩感知雷达成像方法相比,其在保证不增加单步迭代计算量的同时,具有更高的收敛速度。(本文来源于《智能系统学报》期刊2015年04期）
张晟骁[6]（2015）在《移动智能终端消息加密与压缩研究》一文中研究指出近几年来,以Android为首的移动智能终端数量以惊人的速度增长,同时作为传统通信手段的短消息得到了更好的继承和发展。然而面对新环境,短消息以及基于网络传输的消息面临了更多的风险和挑战。随着更多的短信泄露事件和隐私泄露病毒的出现,针对以Android平台为首的移动终端需要设计一种更为便捷实用的安全防护机制。本文通过研究并阐述Android平台的相关设计思路,分析并研究了Android平台短信收发阶段存在的隐藏风险。由于移动智能终端短信数据易泄露的特点,分析了常用的对称加密算法以及非对称加密算法的相关技术。同时为了更好地应对密钥分发加密过程中出现的攻击行为,分析了常见的密钥分发机制。综合加密技术和密钥分发技术,本文设计了能够抵挡中间人攻击和重放攻击的基于时间的动态口令生成算法。同时为了实现用户的身份验证和防止第叁方恶意伪装,对比了RSA加密算法和基于椭圆曲线的非对称加密算法,根据实际算法特点同时结合密钥分发的一些相关技术,设计了基于椭圆曲线的加密算法与基于时间的动态口令算法结合的移动端身份验证协议。同时针对移动端运算资源和带宽紧缺的特性,分析并阐述了现有的LZ77算法、霍夫曼编码等文本压缩技术,将基于LZ77算法和霍夫曼编码的DEFLATE算法进行改进,与现有的行程长度编码(RLE算法)进行结合,提出了改进的DEFLATE文本压缩算法,用于进一步提升消息发送效率。实验证明,新的算法能够在不改变信息内容的前提下,进一步提高消,息传输效率。最后将所提出的相关解决方案实施到Android平台,并测试相关功能是否完整。在搭建实验环境之后,将文中提出的算法与传统算法进行比较。基于椭圆曲线的加密系统引入后尽管增加了系统的时间开销,却能提供更好的安全特性。同时这些解决方案能够有效地进行组合,实现完整的消息防护。(本文来源于《南京理工大学》期刊2015-01-01）
徐广斌,武剑锋,王泊,黄寅飞,胡汉英[7]（2012）在《基于扩展FAST协议的金融消息压缩方法》一文中研究指出为降低金融交换消息的大小,近年来已出现QuickFast、OpenFast等基于FAST1.1协议的金融消息压缩方法。然而现有方法不支持压缩率更高的FAST1.2协议,也无法支持面向过程的开发运行环境。提出基于扩展FAST的金融消息压缩方法FASTX,不仅可以达到更好的编码效率和速度,还为在面向过程编程模式下实现FAST1.2提供了新的方法。实验结果表明FASTX编码效率十分高,只需约DBF1/4的大小就可表示相同的内容,与其他几种常用数据格式也进行了对比,验证了新方法的可行性和有效性。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2012年01期）
李彤,吕军[8]（2009）在《短消息传送GPS位置数据的高效数据压缩方法》一文中研究指出车务管理信息化系统中需要将战车行驶中的运动位置数据通过移动短消息方式定时向管理中心传送。受短消息数据包容量的限制,每条短消息可携带的车辆GPS位置数据量有限。少量的GPS位置数据难以重现车辆运动轨迹,但频繁发送短消息,费用又较高。为满足车辆运行轨迹重现所需大量密集车辆位置数据的需求,提出了一种专用于车辆位置数据压缩传输方法,可使传送数据量提高30多倍,解决了频繁发送车辆位置短消息费用高的问题,已应用到车辆动用管理系统中。(本文来源于《装甲兵工程学院学报》期刊2009年01期）
宋勇,白燕,曾光裕[9]（2006）在《SIP协议消息压缩算法的研究与探讨》一文中研究指出在SigComp(Signaling Compression)框架结构下,参考IETF提出的静态短语字典扩充了初始字典,并根据SIP消息的特点,将改进了的LZW(Lempel-Ziv Welch)算法与简化算术编码相结合,实现对SIP消息的压缩,以达到降低传输延迟、缩短会话建立时间的目的。(本文来源于《计算机工程》期刊2006年06期）
张会勇[10]（2004）在《MMS的消息格式和压缩编码分析》一文中研究指出本文介绍了MMS与SMS、EMS在传输内容、传输机制上的区别。结合作者的工作实践,深入讨论了MMS协议的消息格式,压缩编码技术。最后指出当前各主要手机生产厂家在实现MMS时存在的问题,提出优化MMS实现的具体方法。(本文来源于《中国数据通信》期刊2004年06期）
消息压缩论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
压缩感知是一种新型的信息处理方式,它充分利用信号的稀疏特性,在远低于奈奎斯特采样率的条件下随机采样获取离散样本,再通过重构算法恢复原始信号。压缩感知主要包括信号的稀疏表示、线性观测以及重构算法叁个方面,其中重构算法是压缩感知的核心内容。近似消息传递算法是一种高效的重构算法,这种算法不仅计算复杂度低而且重构精度高。该文在近似消息传递算法的基础上进行了以下几方面研究:首先,对近似消息传递算法中阈值控制参数进行分析,针对控制参数在迭代过程中始终不变的问题,设计了一种参数自适应的近似消息传递算法,控制参数随着阈值函数处理前后对应元素之间的关系自适应的变化,不仅加快了收敛速度还在一定程度上提高了重构质量。其次,依据近似消息传递算法与高效去噪算法结合能够提高重构质量的特点,设计了一种基于聚类字典学习去噪的近似消息传递算法,根据图像子块特点进行聚类字典学习,学到的字典更具有自适应性,从而达到更好的去噪效果,进一步提升了整体算法的重构质量。最后,针对近似消息传递算法用于分块压缩成像时出现的块效应问题,设计了一种基于自适应采样的分块近似消息传递算法。该算法依据对图像块信息量的度量自适应分配采样率,平衡了重建后图像子块之间的差异,在一定程度上减少了块效应,提高了重构质量。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
消息压缩论文参考文献
[1].熊承义,陈仕长,高志荣,李世宇,金鑫.基于自适应低秩去噪的近似消息传递压缩感知恢复[J].中南民族大学学报(自然科学版).2019
[2].何亚惠.基于近似消息传递的压缩成像[D].燕山大学.2018
[3].程银波,司菁菁.基于近似消息传递的小波域图像压缩感知[J].燕山大学学报.2017
[4].张旭旺,何堃熙,孙伟,孙进平.压缩感知复近似消息传递算法中的参数选择[C].第九届全国信号和智能信息处理与应用学术会议专刊.2015
[5].唐琳,焦淑红.基于近似消息传递算法的压缩感知雷达成像方法[J].智能系统学报.2015
[6].张晟骁.移动智能终端消息加密与压缩研究[D].南京理工大学.2015
[7].徐广斌,武剑锋,王泊,黄寅飞,胡汉英.基于扩展FAST协议的金融消息压缩方法[J].计算机工程与应用.2012
[8].李彤,吕军.短消息传送GPS位置数据的高效数据压缩方法[J].装甲兵工程学院学报.2009
[9].宋勇,白燕,曾光裕.SIP协议消息压缩算法的研究与探讨[J].计算机工程.2006
[10].张会勇.MMS的消息格式和压缩编码分析[J].中国数据通信.2004