风统的关联，将索引建立在本地磁盘上。

桌面搜索引擎索引器实现解析器实现在前面已经提到过，如果只是需要解决普通文本文件的搜索会非常容易，不需要文档解析器。

但是考虑到些二进制文件的搜索，就需要文档解析器。

本节就详细讲解数据解析的实现。

数据解析的程序共有四个类，分别用来解析文档文档文档。

其中类用来解析文档类用来解析文档类用来解析文档。

类用来解析纯文本文档。

各类所需要引入的包有文档解析器文档格式，很常见，是微软的产品。

有个附加组件包，可以用来解析文档，从中提取出文本。

尽管这个组件包不再的发行版中，但它很有用，索引，很多人都需要它。

下面就用组件来从文档中提取纯文本。

类名为。

实现代码如下其中方法是类的主要方法，根据传递过来的文件路径，用类来提取文本，并以字符串的形式返回。

文档解析器对于于编程开发来讲，常常用到报表和打印，是可以做这项工作的，也可以，但用的最多的还是。

所以，专门用来处理的类库比较多。

例如，它是个开源码项目。

此外，是个专门处理的组件。

接下来就用它来读取文本内容。

具体实现如下代码所示其中方法是类的主要方法，根据传递过来的文件路径，用类和类来提取文本，并以字符串的形式返回。

文档解析器文档便携式文档格式是公司开发的文件格式。

这是种常见的文档格式，这里我们关心如何从文档中提取纯文本内容。

是个开源的，可以操作的文档的类库。

它可以创建个新的文档，操作现有文档并提取文档中的内容。

这里我们就用它来开发我们的文档解析器，具体实现代码如下其中方法是类的主要方法，根据传递过来的文件路径来提取文本，并以字符串的形式返回。

过程为创建解析器，执行解析过程，获取解析器的文档对象号或是些比较平稳的信号，而噪声信号则通常表现为高频信号，所以我们可以先对含噪信号进行小波分解如进行三层分解图三层小波分解示意图其中为分解的近似部分，为分解的细节部分，，则噪声部分通常包含在中，用门限阈值对小波系数进行处理，重构信号即可达到去噪的目的。

小波去噪步骤总结去噪过程，可以分成以下三个步骤对观测数据作小波分解变化其中表示观测数据向量，是真实信号向量，是高斯随机向量，其中用到了小波分解变换是线性变换的性质。

对小波系数作门限阈值处理根据这个用来缓存词库这里是分词器实现的最关键的地方通过这个条件不难看出这里只处理了，因此会丢掉其它的字符，如它会丢掉字符和数字这也是该分词器的个限制，您可以在此基础之上完善它，也很欢迎把您完善的结果反馈给我这里实现了正向最大匹配法，装载词库，您必须明白它的逻辑和之所以这样做的目的，这样您才能理解正向最大匹配法是如何实现的使得我们可以在词库中进行必要的注释，分词效果这是我在当日的新闻搞中随意选的段话此外，巴黎市政府所在地和巴黎两座体育场会挂出写有相同话语的巨幅标语，这两座体育场还安装了巨大屏幕，以方便巴黎市民和游客观看决赛。

分词结果为此外巴黎市政府所在地和巴黎两座体育场会挂出写有相同话语的巨幅标语这两座体育场还安装了巨大屏幕以方便巴黎市民和游客观看决赛提示这个分词器还比较脆弱，要想将其用于类项目中您还需要做些工作，不过我想这里的分词器会成为您很好的起点。

对于中文来说，全文索引首先还要解决个语言分析的问题，对于英文来说，语句中单词之间是天然通过空格分开的，但亚洲语言的中日韩文语句中的字是个字挨个，所有，首先要把语句中按词进行索引的话，这个词如何切分出来就是个很大的问题。

首先，肯定不能用单个字符作为索引单元，否则查上海时，不能让含有索的文件以及索引的存放位置。

在选择之后，单击个按钮即可建立索引。

当索引被建立后，你还可以有选择的对已建立的索引进行更新和删除。

界面设计按照功能需要，我们首先对索引器进行界面设计。

他的总体界面如下所示。

这个界面上方的添加要索引的文件路径用来弹出路径选择对话框，选择后路径添加到下行添加路径处，最下方是已建立的索引所对应的文件路径。

你可以对其操作。

具体如下图功能设计索引器实现的就是对个文件目录下的所有文件建立索引。

建立索引的过程就是将物理文档转换成逻辑文档，然后添加到索引器的过程，过程中要处理下问题首先，要考虑的就是文件类型的问题。

如果只是需要解决普通文本文件的搜索会非常容易，不需要文档解析器。

但是考虑到些二进制文件的搜索，就需要文档解析器。

其次，调用分析器对文本进行分析，主要是做分词，以构建倒排索引。

最后，建立索引。

也就是先将逻辑文档加入到索引器中，然后利用和本地文件系具体情况可以使用软阈值处理或硬阈值处理，而且可以选择不同的阈值形式，这将在后面作详细讨论，比如选取最著名的阈值形式门限阈值处理可以表示为，可以证明当趋于无穷大时使用阈值公式对小波系数作软阈值处理可以几乎完全去除观测数据中的噪声。

对处理过的小波系数作逆变换重构信号即可得到受污染采样信号去噪后的信号。

阈值的选取与量化小波收缩去噪方法的关键步骤是如何选择阈值和如何进行门限阈值处理，在这将作较为详细的讨论。

软阈值和硬阈值在对小波系数作门限阈值处理操作时，可以使用软阈值处理方法或硬阈值处理方法，硬阈值处理只保留较大的小波系数并将较小的小波系数置零，软阈值处理将较小的小波系数置零但对较大的小波系数向零作了收缩直观形式见图图中取从图上我们可以看出软阈值处理是种更为平滑的形式，在去噪后能产生更为光滑的结果，而硬阈值处理能够更多的保留真实信号中的尖峰等特征软阈值处理实质上是对小波分解系数作了收缩，从而将这种去噪技术称之为小波收缩。

图硬阀值和软阀值阈值的几种形式阈值的选取有多种形式，选取规则都是基于含噪信号模型式中信号水平为的情况，对于噪声水平未知或非白噪声的情况可以在去噪时重新调整得到的阈值。

在中有种阈值函数形式可以选用采用固定的阈值形式，如式，因为这种阈值形式在软门限阈值处理中能够得到直观意义上很好的去噪效果。

采用极大极小原理选择的阈值，和样也是种固定的阈值，它产生个最小均方误差的极值，计算公式为，采用史坦的无偏似然估计原理进行阈值选择，首先得到个给定阈值的险估与击下播放按钮即可恢复播放状态，点击停止后则需点击播放按钮两下。

全屏用户在播放视频文件时，经常需要将播放画面放大以至全屏，视觉效果和体验更好。

在此软件中也做了该操作，原理为调用滤波器链表管理器的视频窗口接口的全屏函数，其实现如下其中参数为确定全屏或者退出全屏模式，针对此操作，捕获了按钮消息亦可响应。

此软件在实际操作中，能够正常使视频画面全屏显示，但不能恢复，退出全屏模式时出现异常，此有待研究和解决。

截图用户在播放视频文件中，有时根据实际需要想要把帧画面截取下来存放到指定目录以供使用。

此软件亦实现了此功能，在此默认的是把截取的图片放到跟应用程序的可执行文件的同目录下且保存为格式的图片。

原理是调用滤波器链表管理器的基本视频接口中的抓取当前帧函数，其实现如下参数为整个位图的尺寸，为用户存放该位图的缓冲区。

先获取缓冲区的文件头，然后在输出路径建立可读写的二进制文件，然后把已知文件头写入到该二进制文件，最后把缓冲区的内容写入该文件，抓图存盘工作完成。

其实现如下其效果如下图所示图抓图静音控制有时用户在播放音频视频中需要关掉声音，除了可以调节音量大小外，还可以使用静音操作更为快捷。

原理为调用滤波器链表管理器的基本声音接口的设置声音函数，其实现如下恢复声音在中，声音的最大值表示为，最小值表示为。

速率控制用户在播放音视频过程中，有时需要快进或者慢放，这里跟拖动进度条实现快进不同，这里是使整个播放过程速度均匀保持快进或者慢放。

此软件中设置了三种播放速率，正常速率正常速率和倍正常速率。

原理为调用滤波器链表管理器媒体定位接口的设置速率函数，其实现如下参数为相对于正常速率的比例，此处可以为和。

同时在播放器的顶端标题处会显示当前媒体文件的播放速率，显得直观易见。

上个和下个用户在使用播放器时，很多时候会在多个媒体文件间进行切换，最常用的是前后切换。

此软件亦实现了此功能，此软件默认是上下前后切换时打开媒体文件进行播放，默认最后个文件下个是列表中第个媒体文件，默认第个文件前个是列表的最后个文件。

此处是对前面提到的媒体文件信息存储中链表存储进行操作，原理是链表中节点之间的前后移动。

其实现为如果上个或下个是列表中第个或者最后个媒体文件，则不需要进行节点移动，直接选中播放。

查找有时用户在使用播放器时想快速的查找媒体文件，则可以使用此功能。

用户只需要输入想找文件的名字即可，如果列表中有该文件则会把它选中，如果没有则会作出提示。

原理是遍历存储媒体文件信息的链表，其实现为删除用户在使用播放器时，有时想要删除个媒体文件，此软件的操作是先选中该文件，然后点击控制面板中的删除按钮即可。

用户删除该文件时，列表框链表中和数据库表中全部删除该文件信息。

原理跟前面样是执行对链表的遍历操作，这里多个对数据库的删除操作，原理是第二章提到的数据库访问技术。

其实现如下图删除链表中节点排行榜用户有时想知道列表中所有媒体文件的受欢迎程度被点击播放的次数，方便用户的喜好和选择。

此软件实现了这个功能，为此在存储媒体文件信息的风统的关联，将索引建立在本地磁盘上。

桌面搜索引擎索引器实现解析器实现在前面已经提到过，如果只是需要解决普通文本文件的搜索会非常容易，不需要文档解析器。

但是考虑到些二进制文件的搜索，就需要文档解析器。

本节就详细讲解数据解析的实现。

数据解析的程序共有四个类，分别用来解析文档文档文档。

其中类用来解析文档类用来解析文档类用来解析文档。

类用来解析纯文本文档。

各类所需要引入的包有文档解析器文档格式，很常见，是微软的产品。

有个附加组件包，可以用来解析文档，从中提取出文本。

尽管这个组件包不再的发行版中，但它很有用，索引，很多人都需要它。

下面就用组件来从文档中提取纯文本。

类名为。

实现代码如下其中方法是类的主要方法，根据传递过来的文件路径，用类来提取文本，并以字符串的形式返回。

文档解析器对于于编程开发来讲，常常用到报表和打印，是可以做这项工作的，也可以，但用的最多的还是。

所以，专门用来处理的类库比较多。

例如，它是个开源码项目。

此外，是个专门处理的组件。

接下来就用它来读取文本内容。

具体实现如下代码所示其中方法是类的主要方法，根据传递过来的文件路径，用类和类来提取文本，并以字符串的形式返回。

文档解析器文档便携式文档格式是公司开发的文件格式。

这是种常见的文档格式，这里我们关心如何从文档中提取纯文本内容。

是个开源的，可以操作的文档的类库。

它可以创建个新的文档，操作现有文档并提取文档中的内容。

这里我们就用它来开发我们的文档解析器，具体实现代码如下其中方法是类的主要方法，根据传递过来的文件路径来提取文本，并以字符串的形式返回。

过程为创建解析器，执行解析过程，获取解析器的文档对象号或是些比较平稳的信号，而噪声信号则通常表现为高频信号，所以我们可以先对含噪信号进行小波分解如进行三层分解图三层小波分解示意图其中为分解的近似部分，为分解的细节部分，，则噪声部分通常包含在中，用门限阈值对小波系数进行处理，重构信号即可达到去噪的目的。

小波去噪步骤总结去噪过程，可以分成以下三个步骤对观测数据作小波分解变化其中表示观测数据向量，是真实信号向量，是高斯随机向量，其中用到了小波分解变换是线性变换的性质。

对小波系数作门限阈值处理根据这个用来缓存词库这里是分词器实现的最关键的地方通过这个条件不难看出这里只处理了，因此会丢掉其它的字符，如它会丢掉字符和数字这也是该分词器的个限制，您可以在此基础之上完善它，也很欢迎把您完善的结果反馈给我这里实现了正向最大匹配法，装载词库，您必须明白它的逻辑和之所以这样做的目的，这样您才能理解正向最大匹配法是如何实现的使得我们可以在词库中进行必要的注释，分词效果这是我在当日的新闻搞中随意选的段话此外，巴黎市政府所在地和巴黎两座体育场会挂出写有相同话语的巨幅标语，这两座体育场还安装了巨大屏幕，以方便巴黎市民和游客观看决赛。

分词结果为此外巴黎市政府所在地和巴黎两座体育场会挂出写有相同话语的巨幅标语这两座体育场还安装了巨大屏幕以方便巴黎市民

（其他） 开关外壳的注塑模设计答辩.ppt

（论文） 说明书.doc

（图纸） 图纸总汇22张.dwg