- 重点词汇
- isvt.& vi. 是(be的三单形式);
- theart.这个;指已提到或易领会到的人或事物;指独一无二的、正常的或不言而喻的人或事物;用以泛指;与形容词连用，指事物或统称的人;用于姓氏的复数形式前，指家庭或夫妇;（指特定用途的事物）足够，恰好;每，一;当前的，本，此;（重读，表示所指的为知名或重要的人或事物）
- SPIHT编码算法;分层树集合分割排序;层次树集合分划编码
- algorithmn.运算法则;演算法;计算程序;
- onprep. (覆盖、附着)在…上;由…支撑着;在(运输工具)上;在（某一天）;就在…之后;关于（事或人）;（身上）带着;为（某团体或组织）的一员;吃;（表示方向）在，向，对;在，接近（某地）;根据;以…支付;通过;与…相比
- migratedv.迁移，移往( migrate的过去式和过去分词 );
- dsp<拉>死后无嗣;
- lastlyadv.最后，终于;
- 相关例句
首先对故障录波数据进行CL多小波变换，然后对变换以后的系数进行一维SPIHT编码，对得到的排序位流再进行算数编码。
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针对SPIHT算法抗误码性能差的缺陷，提出一种可以有效提高其抗误码性能的方法。
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基于空间调制型成像光谱仪的成像特点，提出了一种适合于干涉多光谱图像的加权率失真优化多级树集合分裂（SPIHT）光谱压缩算法。
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与DPCM+（5,3）+SPIHT算法相比，两种方案的无损压缩比都得到了提高。
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实验结果表明，SPIHT改进算法与原来的SPIHT算法相比，在相同的压缩比下可以获得更高的峰值信噪比。
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头肩序列图像是可视电话、会议电视等视频业务中常见的一种图像模式.本文将SPIHT算法与人脸检测算法相结合，提出一种嵌入式的头肩图像编码方法。
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本文提出了一种基于提升格式整数小波变换和改进的SPIHT编码（多级树集合分裂算法）的医学超声图像压缩算法。
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并根据灰度图像经小波变换以后系数的分布、统计特性，对现今十分流行的嵌入零树（EZW）、分层树集合分割排序（SPIHT）算术编码方法进行研究。
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利用这两种变换，本文在图像压缩方面做了以下工作：（1）提出一种基于K-means聚类的分层树集合分割（SPIHT）编码方法。
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该方法建立在真三维小波分解基础上，通过定义一种新的时空方向树结构，实现了静止图像SPIHT算法的三维扩展。
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针对图像小波系数在各子带内显著性分布的聚簇特征，提出了在SPIHT算法的输出环节引入游程编码。
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高校的管理行为正在从被动的、行取的、封闭的传统管理模式向以人为本、体现大学精神和人文素养为核心的文化管理模式转型。
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给出了实验结果，并与原SPIHT算法比较，结果表明：文章给出的编码方法的编码性能优于原算法。
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结合二维离散小波变换、图像多级树集合分裂编码以及DEFLATE编码算法对电能质量数据进行压缩。
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最后，给出每类具有代表性的几个编码算法的率失真性能，其中包括集合分裂多级树算法（SPIHT）和现行的JPEG-2000标准。
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研究了等级树集分割编码方法（SPIHT）在任意形状感兴趣区域（ROI）编码中的应用。
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对比实验表明：本文算法的压缩效果不仅明显优于SPIHT算法（特别是纹理图像），而且优于已有的其它小波包图像压缩算法。
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分析了SPIHT算法，利用图像平滑技术与自适应快速提升小波变换后低频系数的符号特点，提出了一种基于改进型SPIHT的分层渐进图像压缩方法。
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本文主要研究小波变换在图像压缩中的应用，分析研究等级树集合分割算法（SPIHT）。
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与分形编码压缩效果相比，小波变换系数的等级树集分割编码方法优于分形编码方法。
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