多变量体数据的压缩技术研究—硕士毕业论文下载



多变量体数据的压缩技术研究

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多变量体数据的压缩技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-15页
· 研究背景与意义	第10-12页
· 国内外研究现状	第12-13页
· 主要研究内容	第13页
· 论文组织结构	第13-15页
第二章数据压缩技术及相关理论概述	第15-21页
· 多变量体数据	第15页
· 体数据可视化	第15-16页
· 数据压缩概念及性能评价	第16-18页
· 数据压缩概念	第16页
· 压缩效率	第16-17页
· 均方误差和峰值信噪比	第17-18页
· 多变量分析方法	第18-19页
· 多维尺度分析	第19-20页
· 本章小结	第20-21页
第三章基于三维小波的多变量体数据压缩	第21-42页
· 引言	第21-22页
· 彩色空间特征分析	第22-24页
· 彩色空间能量分析	第22-23页
· 彩色空间转换	第23-24页
· 小波理论发展历程	第24-30页
· 小波分析	第24-27页
· 多分辨率分析	第27-30页
· 小波变换的多变量体数据压缩算法	第30-37页
· 体素颜色分量预处理	第30-32页
· 小波分解	第32-34页
· 离散余弦变换	第34-35页
· 阈值量化	第35-37页
· 体数据重构	第37页
· 实验结果与分析	第37-40页
· 本章小结	第40-42页
第四章基于机器学习的多变量体数据压缩	第42-59页
· 引言	第42页
· 机器学习的基本概念和方法	第42-51页
· 机器学习	第42-44页
· 线性回归分析	第44-46页
· 核方法	第46-49页
· 半监督学习	第49-51页
· 主动学习	第51页
· 基于方差最小化主动学习压缩算法	第51-53页
· 目标函数	第52-53页
· 体数据压缩模型	第53页
· 基于半监督学习算法的多变量重构	第53-56页
· 组织特征向量	第53-54页
· 半监督学习模型	第54-56页
· 实验结果与分析	第56-58页
· 本章小结	第58-59页
第五章总结与展望	第59-61页
· 本文工作总结	第59页
· 今后工作展望	第59-61页
致谢	第61-62页
参考文献	第62-66页
附录	第66-67页
详细摘要	第67-69 页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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