数据处理大纲.docx

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1、第一章绪论1、物联网具备的3个能力:全面感知、可靠传递、只能处理2、物联网体系结构:感知层、网络层、应用层3、感知层:解决数据获取问题,包括数据采集和数据段距离传输两部分4、感知层关键技术包括:检测技术、中低速无线或有线短距离传输技术(传感器、RFID、ZigBee技术、蓝牙)5、网络层:承担数据传输功能,关键技术(Internet,移动通信网,WSN(5个特点))6、应用层:解决数据处理和人机界面的问题,关键技术(人工智能,数据挖掘,中间件,云计算,海计算)7、物联网数据特性:数据的海量性、时效性、多态性与异构性8、数据的多态性:采集的数据结构各不相同9、数据的异构性:有文本数据、图

2、像、音频、视频等多媒体数据。文本型数据易传难感、多媒体数据易感难传。10、异构性和多态性的根本原因:物联网的应用模式和架构互不相同,缺乏可批量应用的系统方法。11、数据海量性、时效性的解决方法:数据压缩、提高计算能力(采用云计算等技术)12、数据异构性的解决方法:数据库(数据存储、挖掘、检索),中间件(传递、过滤、融合)第二章数据压缩1、文本数据压缩的方法:游程编码、统计编码、字典编码(不同的冗余对应不同的压缩方法),无损压缩算法通常利用了统计冗余。2、无损压缩用在电子表格、文本、可执行文件这样的符号数据中;有损压缩用在视频、音频中,需要在压缩速率、压缩数据大小和质量损失之间折中。3、

3、游程编码(RLE)存在的问题:3点4、游程编码的压缩比:压缩因子为N/(N–M(L–3))5、游程编码可用于二值图像、灰度图像、彩色图像的压缩6、熵:H=-s(log2(P)),在等概率特例下,p=1/n,s为每单位时间传送s个符号。总的熵即对所有熵求和7、哈夫曼编码(熵编码法):合并后概率下放、合并后概率上放。平均码长相同,说明信息率R,冗余度相同;码方差越小越好。哈夫曼编码的编码方法不唯一8、哈夫曼编码的优缺点9、算术编码,编码与解码10、算术编码提前结束问题的解决办法:加入eof符号——————————————————————————————————11、字典编码:LZ77/78

4、/W12、实用的字典编码算法的核心就是如何动态地形成字典,以及如何选择输出格式以减小冗余1、LZ77:搜索缓冲区、前向缓冲区。必须限制词典的大小才能保证算法的效率。LZ77解码器比编码器简单得多(非对称压缩),3个改进2、LZ78:没有搜索缓冲区,代之以显示字典,编码器与解码器必须同步建立字典3、LZW:只对i编码,而不是编码4、物联网数据压缩:一种改进的基于LZW的RFID标签数据压缩算法,三层数据存储模型,RFID数据路径,子路径,主路径,路径编码。——————————————————————————————————5、多媒体压缩的重要性,可能性:空间冗余、时间冗余、结构

5、冗余、知识冗余、视觉冗余100*100*8*3/2、图像区域的相同性冗余、纹理的统计冗余6、多媒体数据压缩方法分类:有损失编码(损失在量化,因为是除法)、无损失编码;空间方法、变换方法、混合方法;自适应性编码、非自适应性编码7、编码算法分类:预测编码、统计编码(熵编码)、静图像编码、电视编码、其他编码8、脉冲编码调制、预测编码、变换编码、统计编码、混合编码9、峰值信噪比(PSNR):衡量重建图像对原始图像的表征程度,均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE),信噪比(SNR),量化信噪比,量化误差,越高越好10、预测编码:基本思想,行内预测、帧内预测、帧间预测,三邻域预测法11、视频信

6、号的冗余度体现在:空间相关性(帧内),时间相关性(帧间)12、运动补偿预测:将前一个画面的背景区+平移后的运动物体区作为后一个画面的预测值13、变换编码:原理,正交变换,正交基(DCT,DFT,DST……),系统构成,能量集中在左上角的低频部分,右下角是高频部分14、DCT变换(离散余弦变换):主要思想,矩阵算法(一维、二维)15、人眼对慢变化部分(低频部分)比细节部分(高频部分)更敏感、亮度比色度更敏感,DCT需要对低频系数进行细量化,对高频系数粗量化16、DCT行程编码:采用之字形扫描17、基于DCT的编码系统:先解熵编码,再做量化,DCT本身不失真,是可逆变换18、DCT的缺点:

7、2点19、JPEG采用的两种基本压缩算法:以DCT为基础的有损压缩、以预测技术为基础的DPCM无损压缩20、JPEG的4种运行模式:基于DCT的渐进编码模式、基于DCT的分级编码模式、基于DCT的有损顺序编码模式、基于DPCM的无损编码模式(没有量化的)21、颜色模型:RGB、HSL、YCbCr22、视频帧的定义:图像组->图像->片->宏块(做运动搜索的单位)->块(做变换的单位)23、视频压缩:I帧(内帧)、单向预测真(P帧)、双向预测帧(

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