摘要：提出了一种用于SOC测试的二维测试数据压缩方案 先利用线性反馈移位寄存器重复播种技术 ,对带有无关位的测试向量进行压缩 ,并获得种子差分序列 ;然后用golomb编码的方法对其作进一步的压缩 ;同时给出了golomb码参数m的确定方法和相应的二维解压结构 实验结果表明 ,该方案在保证较高故障覆盖率的前提下 ,既能显著地减少测试序列长度、缩短测试时间 。

摘要：提出一种新的压缩编码———VariableTail对测试数据进行压缩.建立了两个优化模型,并提出了一种测试向量排序和不确定位定值算法.利用该算法不仅能提高测试压缩率,而且能降低测试时待测电路上损耗的功耗.理论分析和ISCAS85,ISCAS89电路的实验结果验证了文中编码和算法的有效性.

摘要：生物医学信号的压缩在临床中具有广泛的应用 ,但在实际应用中 ,医生们普遍认为有损压缩技术会使诊断信息丢失 ,只有无损压缩才能不失真地保留所有信息 ,因而临床诊断必须使用无损压缩。然而 ,事实并非如此 ,首先 ,在信号的采集和数字化的过程中就会引入量化误差和其他各种误差 ,即使用无损压缩 ,实际也是有损的 ;其次 ,无损压缩的压缩比很低 ,其压缩性能远不能与有损压缩相比 ,所以 ,在医学领域真正具有广泛应用需求的还是有损压缩技术 ,关键是如何控制好误差以确保信号的可信度。而一般的有损压缩技术 ,由于其对信号失真度缺乏严格的控制 ,因而不适合应用于医学领域 ,所以有必要研究特殊的有损压缩技术 ,这就是近无损压缩技术。为此 ,我们提出了一个能有效表征信号可信度的指标 ,在此基础上 ,结合生物医学信号非线性、非平稳性的特点 ,设计了一个基于上下文的生物医学信号近无损压缩算法 ,实验结果表明近无损压缩在保证信号可信度的前提下获得了比无损压缩更好的压缩结果。最后 ,我们还就近无损压缩技术的研究方向作了有益的探讨。

摘要：数字视频领域对高质量视频的需求使得无损压缩的应用范围越来越广,为此设计了基于模糊逻辑的无损视频压缩算法。该算法采用基于模糊逻辑的方法计算相邻帧的分块间的相似性以及分块的块内相似性,来确定时间预测与空间预测的选择,时间预测中定义了一种新的运动估计的匹配准则,最后通过相似度估计golomb编码的最优参数,在无须复杂统计模型的情况下实现低复杂度、快速高效的golomb编码。实验结果表明,与无损压缩算法JPEG-LS相比,在压缩率上有很大提高。

摘要：针对特定的应用背景,选择JPEG-LS图像压缩算法进行研究,分析其关键技术,包括非线性预测、golomb编码和游程编码等;将JPEG-LS图像压缩算法进行基于FPGA的硬件设计与实现,介绍读写缓存的大小及顺序设置、硬件实现的时序控制及存储模块设计。通过分析得出,JPEG-LS图像压缩算法在图像无损压缩领域有一定优势。阐述系统整体设计流程,着重分析几个关键模块的实现方法,将算法在DE2-70平台上进行实现,并对系统性能进行相关分析。

摘要：golomb编码压缩算法已被广泛地应用于视频图像处理、测试数据压缩等众多领域。本文设计了一种有效的适合硬件实现的golomb解码器,并且完成了解码器电路的硬件实现。本设计采用有限状态机(FSM)与计数器相结合的解码结构,并且对有限状态机的实现进行了优化,减少了有限状态机的状态数。电路综合实验结果表明,此解码器的电路门数大约为120门,关键路径延时为0.7ns。该设计可扩展性强、硬件开销少,可在较高的工作频率下工作,并且可以作为独立的IP核使用。

摘要：本文通过研究JPEG-LS的核心算法LOCO-I,并对该算法进行FPGA实现。该算法是一种基于上下文的预测差分编码方法,对于图像中的平坦区域采用游程长度编码,非平坦区域则采用常规模式编码。在FPGA实现中采取模块化的设计思想,从图像数据的采集和存储、变量更新、golomb编码、常规模式编码、游程模式编码上来实现模块化,各模块采用VHDL语言来描述。

摘要：为满足海量图像数据在存储和传输过程中的高速无损要求,图像无损压缩算法JPEG_LS的FPGA实现成为人们研究的热点。针对现有的用C语言实现的图像无损压缩算法JPEG-LS进行优化,使其适合用硬件来实现。该算法由游程编码、常规编码和golomb编码组成。针对该算法,提出了使用VerilogHDL硬件描述语言来进行RTL级设计,并在XilinxISE平台上实现了编码器。最后对多幅灰度图像进行了测试,测试结果表明其能够对灰度图像进行无损压缩,并提高了压缩速度。