频部分，将高频部分置。原始图像首先被分解成低频分量和高频水平分量高频垂直分量高频对角分量,然后对低频分量进步分解,反复至所需分解层次。由于尺度函数具有低通滤波的作用,小波函数有高通滤波的作用,对于图像小波分解相当于在水平和垂直方向上进行滤波和亚采样,其逆过程即为图像的重构。利用编程实现图像压缩的步骤利用小波变换压缩图像分以下三个步骤利用二维离散小波变换将图像分解为低频近似分量和高频水平高频垂直高频对角细节分量提取低频部分，将高频部分置利用逆小波变换重构图像。结果本研究采用编程，利用小波分解去掉图像的高频部分而仅保留图像的低频部分是种最简单的压缩方法。即用函数用小波基对图像进行二层小波分解后,再用函数提取低频系数,最后用函数进行量化编码。结果如下压缩前图像大小第次压缩后图像大小第二次压缩后图像大小从上面的实验结果可以看出第次压缩的压缩比为压缩前的。第二次压缩的压缩比为压缩前的。从图中可以看出两次压缩的效果还可以,尤其是第次的压缩效果比较好。第二次压缩后的图像比较暗的原因是因为丢失了大量的低频系数所致。这也验证了第二次压缩的压缩比较大。讨论上述结果表明对图像进行小波变换，去掉高频部分，保留低频部分，可较好地压缩图像的数据量，在定压缩比下可保证图像处理的质量。此外,要进步提高图像的压缩效果,还需要综合地利用多种其他技术，特别是数据编码与解码算法等指导教师意见签名月日教研室意见教研室主任签章月日评审小组意见,译文数字图像信号压缩的编码分析高玉芳，刘洋北京邮电大学电信工程学院多媒体中心摘要本文主要研究图像压缩编码理论，包括两个部分内容编码技术和编码流程。在编码技术中，我们详细介绍了预测编码变换编码数据量化熵编码的原理及其在图像压缩中的应用。预测编码减弱了图像数据的时间相关性变换编码减弱了数据的空间相关性数据量化利用了人眼心理视觉冗余熵编码减小了编码冗余。减小了这些冗余，图像数据将得到有效的压缩。在编码技术基础之上，本文以为例，系统地讨论了运动图像视频序列的编码流程，包括帧内编码模式和帧间编码模式。其中重点研究了运动补偿帧间预测结合变换的帧间压缩编码，分析了运动补偿的原理和运动矢量的计算方法。关键词预测编码运动补偿运动估值引言图像的数字化有许多优点，但数字图像的海量数据量阻碍了数字图像技术的发展。近年来，图像压缩编码研究取得了飞速发展，其标志国际上图像压缩编码研究成果而制定的系列压缩标准，如系列系列。同时超大规模集成电路工艺的发展，使得高性能的图像编码专用芯片成为可能，从而引来了数字图像通信发展的黄金时代。数字彩色电视图像信号般采用分量编码方式，亮度信号取样频率为，色差信号的取样频率为。分量编码后三个分量信号组成的时分复用码流速率为，则每分钟数字视频所占用的空间为。这么庞大在多任务环境中，台机器人甚至可以完成包括焊接在内的抓物搬运安装焊接卸料等多种任务，机器人可以根据程序要求和任务性质，自动更换机器人手腕上的工具，完成相应的任务。因此，从种意义上来说，工业机器人的发的数据使得张的光盘只能存储分钟的视频图像，即使块硬盘也存储不了几分钟的视频图像，因此必须对图像数据进行压缩。本文探讨利用的小波变换进行图像压缩的方法。方法对图像进行小波变换，保留低频部分，高频部分置。结果第次压缩时压缩效果较好，压缩比较小，第二次压缩时压缩较大，图像视觉效果也令人满意。结论本方法是种简单有效的压缩方法。随着计算机技术和网络技术的迅速发展，图像声音等多媒体信息的记录存储传输已经数字化，庞大的数据量给存储和传输带来了定的困难，数字图像的压缩已成为解决该问题的关键技术。近十几年来小波理论的研究己成为应用数学的个新方向。作为数学工具，小波被迅速应用到图像和语音分析等众多领域。小波变换是种信号的时间尺度分析方法，具有多分辨率分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，是种窗口大小固定不变但其形状可变，时间窗和频率窗都可变的时频局部化分析方法，即在低频部分具有较高的频率分辨率和时间分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，很适合探测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示其成分，所以被誉为信号分析的显微镜图像压缩编码原理图像编码的过程可以概括为原始图像映射变换量化器熵编码器码流映射变换减小了图像数据之间的相关性，使之更有利于压缩编码量化器将映射数据变为二进制数字信号熵编码对信源中出现概率大的符号赋以短码，对出现概率小的符号赋以长码，从而减小了数据编码产生的冗余数据压缩主要分为无失真压缩和有失真压缩。无失真压缩指的是图像数据经过压缩后可以完全的得到恢复,复原后的图像和原始图像致,而有失真压缩则是指压缩后的图像数据在保持原图像的特征的前提下,不可避免的丢失部分不太重要的图像原始信息。目前基于小波变换的图像压缩已经逐渐取代了基于和其他的编码技术,成为新的图像压缩国际标准的首选,如目前最先进的图像压缩标准的核心算法就是小波变换。小波原理与方法小波分析是当前应用数学和工程学科中个迅速发展的新领域。小波就是小的波形，小指它具有衰减性波则指它的波动性。随着小波理论的日益成熟，小波分析的应用领域也变得十分广泛。图像处理是小波分析应用的重要领域，已经成为了进行图像处理有用的工具之。小波变换实现图像压缩原理小波变换用于图像压缩的基本思想是对图像进行多分辨率分解,分解成不同空间不同频率的子图像,然后再对子图像系数进行编码。系数编码是小波变换用于图像压缩的核心,压缩的实质是对系数的量化压缩。图像经过小波变换后生成的小波图像的数据总量与原图像的数据总量相等,即小波变换本身并不具有压缩功能。之所以将它用于图像压缩,是因为生成的小波图像具有与原图像不同的特性,表现在图像,焊。我们所说的焊接机器人其实就是在焊接生产领域代替焊工从事焊接任务的工业机器人。这些焊接机器人中有的是为种焊接方式专门设计的，而大多数的焊接机器人其实就是通用的工业机器人装上种焊接工具而构成的。部分称为亮度图像,水平垂直和对角线部分称为细节图像。所以个最简单的压缩方法是利用小波分解,保留低展历知这温度的除外界温度传感器之外，还有室内温度传感器。在对照维修手册检查传感器的过程中，发现新鲜空气进气温度传感器控制外界的温度，当它失灵时由外部温度传感器替代。此时豁然开朗，空调故障很可能是引起的问题。新鲜空气吸气道温度传感器在右前座椅杂物箱后，靠近蒸发器后边的进风口。换个新的传感器之后，反复试车，故障现象再也没出现，至此故障彻底排除。五结束语在即将毕业的这段时间论文研究过程中我收获到了很多，对我今后的工作启发很大，知识要不段运用才有新的启发与进步。这里特别要感谢我的论文指导教师程丽群老师对我的大力支持及精心指导，他严谨治学态度令我深感钦佩，循循善诱的教导和不拘格的思路给予我无尽的启迪。对我学习上的帮助使我终身难忘，在论文完成之际表示衷心的感谢和诚挚的敬意。在毕业论文期间，老师渊博的理论知识和敏捷的思维，工作踏实对事业无私奉献的作风，使我受益匪浅。在此向程老师表示衷心的感谢，并致崇高的敬意,最后，我要向百忙之中抽时间对本文进行审阅评议和参与论文答辩的各位老师表示深深感谢。参考文献,新鲜空气通过灰尘花粉过滤器进入进风口，由鼓风机电动机送到蒸发器处，在蒸发器处暖空气通过热交换使车厢内温度下降雨量。全冷量工况下暖风小水箱的风门是关闭的，小水箱的风口是由冷暖调节开关通过拉索调整的。如果风口拉索松驰或脱落，该处风门关闭不严，则会发生出风口温度升高的现象。拆下冷暖调节开关面板检查，发现风门拉索位置正确，风门关闭良好，排除了暖风水箱造成故障的可能性。检查灰尘花粉过滤器是否脏堵。打开空调开关，进入内循环，这样来就切断了外界新鲜空气的通道，如果这时候制冷效果好，有明显的制冷现象，而在外循环时制冷量不够，则说明灰尘花粉过滤器脏堵，使鼓风机的空气量不多。如果使用内循环正常的话，则可以排除制冷系统的故障，该车使用内循环效果相差无几，从而排除了灰尘花粉过滤器处进气通道的故障可能性。鼓风机由档增至档时出风量有明显的变化，表明该处应该没问题。因此造成出风口温度高的原因可以确定在空调制冷系统中。该车空调系统的节流阀代替了定排量压缩机空调系统中的膨胀阀，它与压缩机将制冷剂回路分为高压和低压两部分。在节流阀之前的高压制冷剂温度高，在节流阀之后的低压制冷剂温度低。用手摸该车装有节流阀的空调管处，两端有明显的温度差别，节流阀进口端烫手，出口端冰凉，正常。如果制冷效果差的原因出在压缩机部分，则可能的原因有压缩机产生液击，内部击穿不制冷，比较明显的特征是系统中高低压比较接近。压缩机内压力调节阀损坏，使压缩机不能够产生排量。系统内太脏，导致压缩机脏缩，使之不能够产生排量。系统内的制冷剂缺少或者过多。测量该车的压缩机压力怠速，鼓风机在档时，低压端，高压端发动机转速为，鼓风机在档时，低压，高压端发动机转速为，鼓风机在档时，低压端，高压端。以上数据表明，系统高低压正常，不存在液击现象。因对压力调节阀的工作可靠性没有检查的手段，于是采用替换法进行试验。变排量压缩机的结构特点决定了系统的高低压力受排量室外频部分，将高频部分置。原始图像首先被分解成低频分量和高频水平分量高频垂直分量高频对角分量,然后对低频分量进步分解,反复至所需分解层次。由于尺度函数具有低通滤波的作用,小波函数有高通滤波的作用,对于图像小波分解相当于在水平和垂直方向上进行滤波和亚采样,其逆过程即为图像的重构。利用编程实现图像压缩的步骤利用小波变换压缩图像分以下三个步骤利用二维离散小波变换将图像分解为低频近似分量和高频水平高频垂直高频对角细节分量提取低频部分，将高频部分置利用逆小波变换重构图像。结果本研究采用编程，利用小波分解去掉图像的高频部分而仅保留图像的低频部分是种最简单的压缩方法。即用函数用小波基对图像进行二层小波分解后,再用函数提取低频系数,最后用函数进行量化编码。结果如下压缩前图像大小第次压缩后图像大小第二次压缩后图像大小从上面的实验结果可以看出第次压缩的压缩比为压缩前的。第二次压缩的压缩比为压缩前的。从图中可以看出两次压缩的效果还可以,尤其是第次的压缩效果比较好。第二次压缩后的图像比较暗的原因是因为丢失了大量的低频系数所致。这也验证了第二次压缩的压缩比较大。讨论上述结果表明对图像进行小波变换，去掉高频部分，保留低频部分，可较好地压缩图像的数据量，在定压缩比下可保证图像处理的质量。此外,要进步提高图像的压缩效果,还需要综合地利用多种其他技术，特别是数据编码与解码算法等指导教师意见签名月日教研室意见教研室主任签章月日评审小组意见,译文数字图像信号压缩的编码分析高玉芳，刘洋北京邮电大学电信工程学院多媒体中心摘要本文主要研究图像压缩编码理论，包括两个部分内容编码技术和编码流程。在编码技术中，我们详细介绍了预测编码变换编码数据量化熵编码的原理及其在图像压缩中的应用。预测编码减弱了图像数据的时间相关性变换编码减弱了数据的空间相关性数据量化利用了人眼心理视觉冗余熵编码减小了编码冗余。减小了这些冗余，图像数据将得到有效的压缩。在编码技术基础之上，本文以为例，系统地讨论了运动图像视频序列的编码流程，包括帧内编码模式和帧间编码模式。其中重点研究了运动补偿帧间预测结合变换的帧间压缩编码，分析了运动补偿的原理和运动矢量的计算方法。关键词预测编码运动补偿运动估值引言图像的数字化有许多优点，但数字图像的海量数据量阻碍了数字图像技术的发展。近年来，图像压缩编码研究取得了飞速发展，其标志国际上图像压缩编码研究成果而制定的系列压缩标准，如系列系列。同时超大规模集成电路工艺的发展，使得高性能的图像编码专用芯片成为可能，从而引来了数字图像通信发展的黄金时代。数字彩色电视图像信号般采用分量编码方式，亮度信号取样频率为，色差信号的取样频率为。分量编码后三个分量信号组成的时分复用码流速率为，则每分钟数字视频所占用的空间为。这么庞大在多任务环境中，台机器人甚至可以完成包括焊接在内的抓物搬运安装焊接卸料等多种任务，机器人可以根据程序要求和任务性质，自动更换机器人手腕上的工具，完成相应的任务。因此，从种意义上来说，工业机器人的发