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多媒体的应用很广泛，请链接
多媒体图像压缩技术姓名:Vencent Lee摘要：多媒体数据压缩技术是现代网络发展的关键性技术之一。由于图像和声音信号中存在各种各样的冗余，为数据压缩提供了可能。数据压缩技术有无损压和有损压缩两大类，这些压缩技术又各有不同的标准。一、多媒体数据压缩技术仙农(C．E．Shannon)在创立信息论时，提出把数据看作是信息和冗余度的组合。早期的数据压缩之所以成为信息论的一部分是因为它涉及冗余度问题。而数据之所以能够被压缩是因为其中存在各种各样的冗余；其中有时间冗余性、空间冗余性、信息熵冗余、先验知识冗余、其它冗余等。时间冗余是语音和序列图像中常见的冗余，运动图像中前后两帧间就存在很强的相关性，利用帧间运动补兴就可以将图像数据的速率大大压缩。语音也是这样。尤其是浊音段，在相当长的时间内(几到几十毫秒)语音信号都表现出很强的周期性，可以利用线性预测的方法得到较高的压缩比。空间冗余是用来表示图像数据中存在的某种空间上的规则性，如大面积的均匀背景中就有很大的空间冗余性。信息熵冗余是指在信源的符号表示过程中由于未遵循信息论意义下最优编码而造成的冗余性，这种冗余性可以通过熵编码来进行压缩，经常使用的如Huff-man编码。先验知识冗余是指数据的理解与先验知识有相当大的关系，如当收信方知道一个单词的前几个字母为administrato时，立刻就可以猜到最后一个字母为r，那么在这种情况下，最后一个字母就不带任何信息量了，这就是一种先验知识冗余。其它冗余是指那些主观无法感受到的信息等带来的冗余。通常数据压缩技术可分为无损压缩(又叫冗余压缩)和有损压缩(又叫熵压缩)两大类。无损压缩就是把数据中的冗余去掉或减少，但这些冗余量是可以重新插入到数据中的，因而不会产生失真。该方法一般用于文本数据的压缩，它可以保证完全地恢复原始数据；其缺点是压缩比小(其压缩比一般为2：1至5：1)。有损压缩是对熵进行压缩，因而存在一定程度的失真；它主要用于对声音、图像、动态视频等数据进行压缩，压缩比较高(其压缩比一般高达20：1以上。最新被称为“E—igen—ID”的压缩技术可将基因数据压缩1．5亿倍)。对于多媒体图像采用的有损压缩的标准有静态图像压缩标准(JPEG标准，即‘JointPhotographicExpertGroup’标准)和动态图像压缩标准(MPEG标准，即‘MovingPictureExpertGroup’标准)。JPEG利用了人眼的心理和生理特征及其局限性来对彩色的、单色的和多灰度连续色调的、静态图像的、数字图像的压缩，因此它非常适合不太复杂的以及一般来源于真实景物的图像。它定义了两种基本的压缩算法：一种是基于有失真的压缩算法，另一种是基于空间线性预测技术(DPCM)无失真的压缩算法。为了满足各种需要，它制定了四种工作模式：无失真压缩、基于DCT的顺序工作方式、累进工作方式和分层工作方式。MPEG用于活动影像的压缩。MPEG标准具体包三部分内容：(1)MPEG视频、(2)MPEG音频、(3)MP系统(视频和音频的同步)。MPEG视频是标准的核心分，它采用了帧内和帧间相结合的压缩方法，以离散余变换(DCT)和运动补偿两项技术为基础，在图像质量基不变的情况下，MPEG可把图像压缩至1／100或更MPEG音频压缩算法则是根据人耳屏蔽滤波功能。利用音响心理学的基本原理，即“某些频率的音响在重放其频率的音频时听不到”这样一个特性，将那些人耳完全不到或基本上听到的多余音频信号压缩掉，最后使音频号的压缩比达到8：1或更高，音质逼真，与CD唱片可媲美。按照MPEG标准，MPEG数据流包含系统层和压层数据。系统层含有定时信号，图像和声音的同步、多分配等信息。压缩层包含经压缩后的实际的图像和声数据，该数据流将视频、音频信号复合及同步后，其数据输率为1．5MB／s。其中压缩图像数据传输率为1．2M压缩声音传输率为0．2MB／s。MPEG标准的发展经历了MPEG—I,MPEG一2、MPEG一4、MPEG-7、MPEG一21等不同层次。在MPEG的不同标准中，每—个标准都是建立在前面的标准之上的，并与前面的标准向后的兼容。目前在图像压缩中，应用得较多的是MPEG一4标准，MPEG-是在MPEG-2基础上作了很大的扩充，主要目标是多媒体应用。在MPEG一2标准中，我们的观念是单幅图像，而且包含了一幅图像的全部元素。在MPEG一4标准下，我们的观念变为多图像元素，其中的每—个多图像元素都是独立编码处理的。该标准包含了为接收器所用的指令，告诉接收器如何构成最终的图像。上图既表示了MPEG一4解码器的概念，又比较清楚地描绘了每个部件的用途。这里不是使用单一的视频或音频解码器，而是使用若干个解码器，其中的每一个解码器只接收某个特定的图像(或声音)元素，并完成解码操作。每个解码缓冲器只接收属于它自己的灵敏据流，并转送给解码器。复合存储器完成图像元素的存储，并将它们送到显示器的恰当位置。音频的情况也是这样，但显然不同点是要求同时提供所有的元素。数据上的时间标记保证这些元素在时间上能正确同步。MPEG一4标准对自然元素(实物图像)和合成元素进行区分和规定，计算机生成的动画是合成元素的一个例子。比如，一幅完整的图像可以包含一幅实际的背景图，并在前面有一幅动画或者有另外一幅自然图像。这样的每一幅图像都可以作最佳压缩，并互相独立地传送到接收器，接收器知道如何把这些元素组合在一起。在MPEG一2标准中，图像被看作一个整体来压缩；而在MPEG一4标准下，对图像中的每一个元素进行优化压缩。静止的背景不必压缩到以后的I帧之中去，否则会使带宽的使用变得很紧张。而如果这个背景图像静止10秒钟，就只要传送一次(假设我们不必担心有人在该时间内切人此频道)，需要不断传送的仅是前台的比较小的图像元素。对有些节目类型，这样做会节省大量的带宽。MPEG一4标准对音频的处理也是相同的。例如，有一位独唱演员，伴随有电子合成器，在MPEG一2标准下，我们必须先把独唱和合成器作混合，然后再对合成的音频信号进行压缩与传送。在MPEG一4标准下，我们可以对独唱作单独压缩，然后再传送乐器数字接口的声轨信号，就可以使接收器重建伴音。当然，接收器必须能支持MIDI放音。与传送合成的信号相比，分别传送独唱信号和MIDI数据要节省大量的带宽。其它的节目类型同样可以作类似的规定。MPEG一7标准又叫多媒体内容描述接口标准。图像可以用色彩、纹理、形状、运动等参数来描述，MPEG一7标准是依靠众多的参数对图像与声音实现分类，并对它们的数据库实现查询。二、多媒体数据压缩技术的实现方法目前多媒体压缩技术的实现方法已有近百种，其中基于信源理论编码的压缩方法、离散余弦变换(DCT)和小波分解技术压缩算法的研究更具有代表性。小波技术突破了传统压缩方法的局限性，引入了局部和全局相关去冗余的新思想，具有较大的潜力，因此近几年来吸引了众多的研究者。在小波压缩技术中，一幅图像可以被分解为若干个叫做“小片”的区域；在每个小片中，图像经滤波后被分解成若干个低频与高频分量。低频分量可以用不同的分辨率进行量化，即图像的低频部分需要许多的二进制位，以改善图像重构时的信噪比。低频元素采用精细量化，高频分量可以量化得比较粗糙，因为你不太容易看到变化区域的噪声与误差。此外，碎片技术已经作为一种压缩方法被提出，这种技术依靠实际图形的重复特性。用碎片技术压缩图像时需要占用大量的计算机资源，但可以获得很好的结果。借助于从DNA序列研究中发展出来的模式识别技术，能减少通过WAN链路的流量，最多时的压缩比率能达到90％，从而为网络传送图像和声音提供更大的压缩比，减轻风络负荷，更好地实现网络信息传播。三、压缩原理由于图像数据之间存在着一定的冗余，所以使得数据的压缩成为可能。信息论的创始人Shannon提出把数据看作是信息和冗余度（redundancy）的组合。所谓冗余度，是由于一副图像的各像素之间存在着很大的相关性，可利用一些编码的方法删去它们，从而达到减少冗余压缩数据的目的。为了去掉数据中的冗余，常常要考虑信号源的统计特性，或建立信号源的统计模型。图像的冗余包括以下几种：(1) 空间冗余：像素点之间的相关性。(2) 时间冗余：活动图像的两个连续帧之间的冗余。(3) 信息熵冗余：单位信息量大于其熵。(4) 结构冗余：图像的区域上存在非常强的纹理结构。(5) 知识冗余：有固定的结构，如人的头像。(6) 视觉冗余：某些图像的失真是人眼不易觉察的。对数字图像进行压缩通常利用两个基本原理：(1) 数字图像的相关性。在图像的同一行相邻像素之间、活动图像的相邻帧的对应像素之间往往存在很强的相关性，去除或减少这些相关性，也就去除或减少图像信息中的冗余度，即实现了对数字图像的压缩。(2) 人的视觉心理特征。人的视觉对于边缘急剧变化不敏感(视觉掩盖效应)，对颜色分辨力弱，利用这些特征可以在相应部分适当降低编码精度，而使人从视觉上并不感觉到图像质量的下降，从而达到对数字图像压缩的目的。编码压缩方法有许多种，从不同的角度出发有不同的分类方法，比如从信息论角度出发可分 为两大类：(1)冗余度压缩方法，也称无损压缩，信息保持编码或熵编码。具体讲就是解码图像和压缩 编码前的图像严格相同，没有失真，从数学上讲是一种可逆运算。(2)信息量压缩方法，也称有损压缩，失真度编码或熵压缩编码。也就是讲解码图像和原始图像是有差别的，允许有一定的失真。应用在多媒体中的图像压缩编码方法，从压缩编码算法原理上可以分类为：(1)无损压缩编码种类 •哈夫曼编码 •算术编码 •行程编码 •Lempel zev编码(2)有损压缩编码种类 •预测编码：DPCM，运动补偿 •频率域方法：正文变换编码(如DCT)，子带编码 •空间域方法：统计分块编码 •模型方法：分形编码，模型基编码 •基于重要性：滤波，子采样，比特分配，矢量量化(3)混合编码 •JBIG，H261，JPEG，MPEG等技术标准衡量一个压缩编码方法优劣的重要指标(1)压缩比要高，有几倍、几十倍，也有几百乃至几千倍；(2)压缩与解压缩要快，算法要简单，硬件实现容易；(3)解压缩的图像质量要好。四、JPEG图像压缩算法1．.JPEG压缩过程JPEG压缩分四个步骤实现：1.颜色模式转换及采样；变换；3.量化；4.编码。2．1．颜色模式转换及采样RGB色彩系统是我们最常用的表示颜色的方式。JPEG采用的是YCbCr色彩系统。想要用JPEG基本压缩法处理全彩色图像，得先把RGB颜色模式图像数据，转换为YCbCr颜色模式的数据。Y代表亮度，Cb和Cr则代表色度、饱和度。通过下列计算公式可完成数据转换。Y=＋128人类的眼晴对低频的数据比对高频的数据具有更高的敏感度，事实上，人类的眼睛对亮度的改变也比对色彩的改变要敏感得多，也就是说Y成份的数据是比较重要的。既然Cb成份和Cr成份的数据比较相对不重要，就可以只取部分数据来处理。以增加压缩的比例。JPEG通常有两种采样方式：YUV411和YUV422，它们所代表的意义是Y、Cb和Cr三个成份的资料取样比例。2．变换DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，是指将一组光强数据转换成频率数据，以便得知强度变化的情形。若对高频的数据做些修饰，再转回原来形式的数据时，显然与原始数据有些差异，但是人类的眼睛却是不容易辨认出来。压缩时，将原始图像数据分成8*8数据单元矩阵，例如亮度值的第一个矩阵内容如下：JPEG将整个亮度矩阵与色度Cb矩阵，饱和度Cr矩阵，视为一个基本单元称作MCU。每个MCU所包含的矩阵数量不得超过10个。例如，行和列采样的比例皆为4:2:2，则每个MCU将包含四个亮度矩阵，一个色度矩阵及一个饱和度矩阵。当图像数据分成一个8*8矩阵后，还必须将每个数值减去128，然后一一代入DCT变换公式中，即可达到DCT变换的目的。图像数据值必须减去128，是因为DCT转换公式所接受的数字范围是在-128到+127之间。DCT变换公式：x,y代表图像数据矩阵内某个数值的坐标位置f(x,y)代表图像数据矩阵内的数个数值u,v代表DCT变换后矩阵内某个数值的坐标位置F(u,v)代表DCT变换后矩阵内的某个数值u=0 且 v=0 c(u)c(v)=1/>0 或 v>0 c(u)c(v)=1经过DCT变换后的矩阵数据自然数为频率系数，这些系数以F（0，0）的值最大，称为DC，其余的63个频率系数则多半是一些接近于0的正负浮点数，一概称之为AC。3．3、量化图像数据转换为频率系数后，还得接受一项量化程序，才能进入编码阶段。量化阶段需要两个8*8矩阵数据，一个是专门处理亮度的频率系数，另一个则是针对色度的频率系数，将频率系数除以量化矩阵的值，取得与商数最近的整数，即完成量化。当频率系数经过量化后，将频率系数由浮点数转变为整数，这才便于执行最后的编码。不过，经过量化阶段后，所有数据只保留整数近似值，也就再度损失了一些数据内容，JPEG提供的量化表如下：2．4、编码Huffman编码无专利权问题，成为JPEG最常用的编码方式，Huffman编码通常是以完整的MCU来进行的。编码时，每个矩阵数据的DC值与63个AC值，将分别使用不同的Huffman编码表，而亮度与色度也需要不同的Huffman编码表，所以一共需要四个编码表，才能顺利地完成JPEG编码工作。DC编码DC是彩采用差值脉冲编码调制的差值编码法，也就是在同一个图像分量中取得每个DC值与前一个DC值的差值来编码。DC采用差值脉冲编码的主要原因是由于在连续色调的图像中，其差值多半比原值小，对差值进行编码所需的位数，会比对原值进行编码所需的位数少许多。例如差值为5，它的二进制表示值为101，如果差值为-5，则先改为正整数5，再将其二进制转换成1的补码即可。所谓1的补码，就是将每个Bit若值为0，便改成1；Bit为1，则变成0。差值5应保留的位数为3，下表即列出差值所应保留的Bit数与差值内容的对照。在差值前端另外加入一些差值的霍夫曼码值，例如亮度差值为5（101）的位数为3，则霍夫曼码值应该是100，两者连接在一起即为100101。下列两份表格分别是亮度和色度DC差值的编码表。根据这两份表格内容，即可为DC差值加上霍夫曼码值，完成DC的编码工作。AC编码AC编码方式与DC略有不同，在AC编码之前，首先得将63个AC值按Zig-zag排序，即按照下图箭头所指示的顺序串联起来。63个AC值排列好的，将AC系数转换成中间符号，中间符号表示为RRRR/SSSS，RRRR是指第非零的AC之前，其值为0的AC个数，SSSS是指AC值所需的位数，AC系数的范围与SSSS的对应关系与DC差值Bits数与差值内容对照表相似。如果连续为0的AC个数大于15，则用15/0来表示连续的16个0，15/0称为ZRL（Zero Rum Length），而（0/0）称为EOB（Enel of Block）用来表示其后所剩余的AC系数皆等于0，以中间符号值作为索引值，从相应的AC编码表中找出适当的霍夫曼码值，再与AC值相连即可。例如某一组亮度的中间符为5/3，AC值为4，首先以5/3为索引值，从亮度AC的Huffman编码表中找到1111111110011110霍夫曼码值，于是加上原来100（4）即是用来取[5，4]的Huffman编码1111111110011110100，[5，4]表示AC值为4的前面有5个零。由于亮度AC，色度AC霍夫曼编码表比较长，在此省略去，有兴趣者可参阅相关书籍。实现上述四个步骤，即完成一幅图像的JPEG压缩。
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机械设计毕业论文提纲
导语：有一个提纲，可以帮助我们树立全局观念，从整体出发，在检验每一个部分所占的地位、所起的作用，下面我整理了机械设计毕业论文提纲，欢迎参考借鉴！
题目：仿生扑冀机帯人的机械系统设计研究
目录
第一章绪论
仿生扑翼飞行器的研究现状
仿生扑翼飞行器的早期研究情况
仿生扑翼飞巧器的国内外研究情况
仿生扑翼飞行器国内研究情况
仿生扑翼飞行器研究中面临的关键性问题
课题研究意义
课题主要研究内容
第二章扑翼机构运动学建模W及仿真分祈
引言
扑翼传动机构运动学模型
拍动角位移方程
速度方程
加速度方程
仿真结果
本章小结
第三章基于FLUENT仿生翅翼的数值模拟
软件简介
求解步骤
控制方程
边界条件
函数和动网格技术
算法
翅翼的.运动方程
计算步骤的设置
仿真结果及分析
飞行速度对升力系数的影响
拍动频率对推力系数的影响
数值模拟结果与气动模型对比
本章小结
第四章扑翼飞行器非定常空气动力学研究
非定常空气动力学模型的建立
动力学参数分析算法
扑翼模拟结果与计算分析
算法理论验证
各个运动参数对升力系数和推力系数的影响
拍动振幅对平均升力系数和平均推力系数的影响
拍动频率对升力系数和推力系数的影响
相位差对升力系数和推力系数的影响
俯仰角对升力系数和推力系数的影响
对比研究
本章小结
第五章仿生扑翼飞行器整机结构的设计、制作W及实验
引文
机械系统的设计
生物飞行的仿生学公式
动力源选型
传动系统设计
气动系统的设计
翅翼参数的估算
翅翼的设计
尾翼的设计
整机建模与组装
样机飞行测试与实验
扑翼飞行器无线通信实验系统的初步设计
本章小节
第六章总结与展望
下面的都是毕业论文范文,有用的话,请给我红旗LMX2350/LMX2352芯片简介及电路设计基于LMX2306/16/26 芯片简介及应用电路设计 基于LT5500f 的 GHzLNA/混频器电路设计基于LT5517 40MHZ到90NHZ 积分解调器的设计基于LT5527的400MHz至高信号电平下变频混频器电路设计基于LT5572的芯片简介及应用电路设计基于LT5516的芯片简介及应用电路设计 基于MAX2039的芯片简介及应用电路设计 基于MAX2102/MAX2105芯片简介及应用电路设计基于MAX2106 芯片简介及应用电路设计 基于MAX2323/MAX2325 的芯片简介及应用电路设计 基于MAX2338芯片简介及应用电路设计 基于MAX2511的芯片简介及应用电路设计 基于MAX2685的芯片简介及应用电路设计 基于MAX2753的芯片简介及应用电路设计基于MAX9981芯片简介及应用电路设计基于MAX9994的芯片简介及应用电路设计 基于MAX9995的芯片简介及应用电路设计基于MC12430的芯片简介及应用电路设计基于MC88920芯片简介及应用电路设计基于MPC97H73的简介及电路设计基于MPC9229 芯片简介及应用电路设计 基于mpc9239芯片简介及应用电路设计 基于MPC9992 芯片简介及应用电路设计基于mpc92433芯片的简介及应用电路设计基于TQ5121的无线数据接收器电路设计基于TQ5135的芯片简介及应用电路设计基于TQ5631 3V PCS波段CDMA射频放大混频器电路设计语音信号处理技术及应用网络文档发放与认证管理系统网络配置管理对象分析与应用三维激光扫描仪中图像处理快速算法设计基于分形的自然景物图形的生成图像压缩编码基于奇异值分解的数字图像水印算法研究数字图象融合技术汽车牌照定位与分割技术的研究焦炉立火道温度软测量模型设计加热炉的非线性PID控制算法研究直接转矩控制交流调速系统的转矩数字调节器无线会议系统的设计温度检测控制仪器简易远程心电监护系统基于LabVIEW的测试结果语音表达系统程控交换机房环境监测系统设计单片机控制的微型频率计设计基于DSP的短波通信系统设计（射频单元）等精度数字频率计不对称半桥直直变换器仿真研究基于MATLAB的直流电动机双闭环调速系统无线传输应变型扭矩仪模糊控制在锅炉焊接过程中的应用三层结构的工作流OA的应用与实现基于的永磁直线电机的有限元分析及计算音频信号的数字水印技术低压CMOS零延迟1：11时钟发生器基于ADF4116/4117/4118的芯片简介及应用电路设计ADF4193芯片简介及应用电路设计LMX2310U/LMX2311U/LMX2312U/LMX2313U芯片简介及应用电路设计MAX2754芯片简介及应用电路设计MPC92432芯片简介及应用电路设计高增益矢量乘法器基于400MSPS 14-Bit,直接数字合成器AD9951基于900MHz低压LVPECL时钟合成器的电路设计基于 MAX2450芯片简介及应用电路设计基于AD831低失真有源混频器的电路设计基于AD7008的芯片简介及应用电路设计基于AD8341 芯片简介及应用电路设计基于AD8348的50M-1000M正交解调器基于AD8349的简介及应用电路设计基于AD9511的简介及电路应用基于AD9540的芯片简介及电路设计基于AD9952的芯片简介和应用电路设计基于ADF436的集成数字频率合成器与压控振荡器基于ADF4007简介及电路设计基于ADF4110/ADF4111/ADF4112/ADF4113上的应用电路设计基于ADF4154的芯片简介及应用电路设计基于ADF4360-0的芯片简介及应用电路设计基于ADF4360-3电路芯片简介及应用电路设计基于ADF4360-6的简介及应用电路设计基于ADF4360-7的集成整形N合成器的压控振荡器基于ADL5350的简介及应用电路设计基于CMOS 200 MHZ数字正交上变频器设计基于CMOS 的AD9831芯片数字频率合成器的电路设计基于CX3627ERDE的芯片简介及应用电路设计基于CXA3275Q的芯片简介及应用电路设计基于CXA3556N的芯片简介及应用电路设计基于IMA-93516的芯片简介及应用电路设计VPN技术研究UCOSII在FPGA上的移植IPTV影音信号传输网络设计GSM移动通信网络优化的研究与实现 FSK调制系统DSP处理GPS接收数据的应用研究Boot Loader在嵌入式系统中的应用ADS宽带组网与测试基于FPGA的IIR滤波器设计MP3宽带音频解码关键技术的研究与实现基本门电路和数值比较器的设计编码器和译码器的设计智力竞赛抢答器移位寄存器的设计与实现四选一数据选择器和基本触发器的设计四位二进制加法器和乘法器数字钟的设计与制作数字秒表的设计数控分频器及其应用汽车尾灯控制器的设计交通灯控制器的设计简易电子琴的设计简单微处理器的设计DSP最小系统的设计与开发基于消息队列机制（MSMQ）的网络监控系统基于DSP的电机控制的研究基于数学形态学的织物经纬密度的研究纱条均匀度测试的研究 图像锐化算法的研究及其DSP实现 手写体数字识别有限冲击响应滤波器的设计及其DSP实现 同步电机模型的MATLAB仿真USB通信研究及其在虚拟仪器中的应用设计WLAN的OFDM信道估计算法研究采用S12交换机支持NGN下MEGACO呼叫流程的设计基于语音信号预测编码的数据压缩算法的研究与实现基于小波变换数字图像水印盲算法基于小波变换和神经网络的短期负荷预测研究嵌入式系统建模仿真环境PtolemyII的研究与应用分布式计算环境的设计与实现复合加密系统中DES算法的实现大学自动排课算法设计与实现基于AES的加密机制的实现基于AES算法的HASH函数的设计与应用基于DM642的视频编码器优化和实现基于Huffman编码的数据压缩算法的研究与实现基于internet的嵌入式远程测控终端研制基于Matlab的FMCW（调频连续波）的中频正交处理和脉冲压缩处理 基于MATLAB的对称振子阻抗特性和图形仿真基于windows的串口通信软件设计基于粗糙集和规则树的增量式知识获取算法自适应蚁群算法在DNA序列比对中的应用远程监护系统的数据记录与传输技术研究基于分布式体系结构的工序调度系统的设计基于活动图像编码的数据压缩算法的设计与实现基于宽带声音子带编码的数据压缩算法的设计与实现基于网络数据处理XML技术的设计基于小波变换的数据压缩算法的研究与实现基于小波变换的配电网单相接地故障定位研究及应用英特网上传输文件的签名与验证程序
多媒体图像压缩技术姓名:Vencent Lee摘要：多媒体数据压缩技术是现代网络发展的关键性技术之一。由于图像和声音信号中存在各种各样的冗余，为数据压缩提供了可能。数据压缩技术有无损压和有损压缩两大类，这些压缩技术又各有不同的标准。一、多媒体数据压缩技术仙农(C．E．Shannon)在创立信息论时，提出把数据看作是信息和冗余度的组合。早期的数据压缩之所以成为信息论的一部分是因为它涉及冗余度问题。而数据之所以能够被压缩是因为其中存在各种各样的冗余；其中有时间冗余性、空间冗余性、信息熵冗余、先验知识冗余、其它冗余等。时间冗余是语音和序列图像中常见的冗余，运动图像中前后两帧间就存在很强的相关性，利用帧间运动补兴就可以将图像数据的速率大大压缩。语音也是这样。尤其是浊音段，在相当长的时间内(几到几十毫秒)语音信号都表现出很强的周期性，可以利用线性预测的方法得到较高的压缩比。空间冗余是用来表示图像数据中存在的某种空间上的规则性，如大面积的均匀背景中就有很大的空间冗余性。信息熵冗余是指在信源的符号表示过程中由于未遵循信息论意义下最优编码而造成的冗余性，这种冗余性可以通过熵编码来进行压缩，经常使用的如Huff-man编码。先验知识冗余是指数据的理解与先验知识有相当大的关系，如当收信方知道一个单词的前几个字母为administrato时，立刻就可以猜到最后一个字母为r，那么在这种情况下，最后一个字母就不带任何信息量了，这就是一种先验知识冗余。其它冗余是指那些主观无法感受到的信息等带来的冗余。通常数据压缩技术可分为无损压缩(又叫冗余压缩)和有损压缩(又叫熵压缩)两大类。无损压缩就是把数据中的冗余去掉或减少，但这些冗余量是可以重新插入到数据中的，因而不会产生失真。该方法一般用于文本数据的压缩，它可以保证完全地恢复原始数据；其缺点是压缩比小(其压缩比一般为2：1至5：1)。有损压缩是对熵进行压缩，因而存在一定程度的失真；它主要用于对声音、图像、动态视频等数据进行压缩，压缩比较高(其压缩比一般高达20：1以上。最新被称为“E—igen—ID”的压缩技术可将基因数据压缩1．5亿倍)。对于多媒体图像采用的有损压缩的标准有静态图像压缩标准(JPEG标准，即‘JointPhotographicExpertGroup’标准)和动态图像压缩标准(MPEG标准，即‘MovingPictureExpertGroup’标准)。JPEG利用了人眼的心理和生理特征及其局限性来对彩色的、单色的和多灰度连续色调的、静态图像的、数字图像的压缩，因此它非常适合不太复杂的以及一般来源于真实景物的图像。它定义了两种基本的压缩算法：一种是基于有失真的压缩算法，另一种是基于空间线性预测技术(DPCM)无失真的压缩算法。为了满足各种需要，它制定了四种工作模式：无失真压缩、基于DCT的顺序工作方式、累进工作方式和分层工作方式。MPEG用于活动影像的压缩。MPEG标准具体包三部分内容：(1)MPEG视频、(2)MPEG音频、(3)MP系统(视频和音频的同步)。MPEG视频是标准的核心分，它采用了帧内和帧间相结合的压缩方法，以离散余变换(DCT)和运动补偿两项技术为基础，在图像质量基不变的情况下，MPEG可把图像压缩至1／100或更MPEG音频压缩算法则是根据人耳屏蔽滤波功能。利用音响心理学的基本原理，即“某些频率的音响在重放其频率的音频时听不到”这样一个特性，将那些人耳完全不到或基本上听到的多余音频信号压缩掉，最后使音频号的压缩比达到8：1或更高，音质逼真，与CD唱片可媲美。按照MPEG标准，MPEG数据流包含系统层和压层数据。系统层含有定时信号，图像和声音的同步、多分配等信息。压缩层包含经压缩后的实际的图像和声数据，该数据流将视频、音频信号复合及同步后，其数据输率为1．5MB／s。其中压缩图像数据传输率为1．2M压缩声音传输率为0．2MB／s。MPEG标准的发展经历了MPEG—I,MPEG一2、MPEG一4、MPEG-7、MPEG一21等不同层次。在MPEG的不同标准中，每—个标准都是建立在前面的标准之上的，并与前面的标准向后的兼容。目前在图像压缩中，应用得较多的是MPEG一4标准，MPEG-是在MPEG-2基础上作了很大的扩充，主要目标是多媒体应用。在MPEG一2标准中，我们的观念是单幅图像，而且包含了一幅图像的全部元素。在MPEG一4标准下，我们的观念变为多图像元素，其中的每—个多图像元素都是独立编码处理的。该标准包含了为接收器所用的指令，告诉接收器如何构成最终的图像。上图既表示了MPEG一4解码器的概念，又比较清楚地描绘了每个部件的用途。这里不是使用单一的视频或音频解码器，而是使用若干个解码器，其中的每一个解码器只接收某个特定的图像(或声音)元素，并完成解码操作。每个解码缓冲器只接收属于它自己的灵敏据流，并转送给解码器。复合存储器完成图像元素的存储，并将它们送到显示器的恰当位置。音频的情况也是这样，但显然不同点是要求同时提供所有的元素。数据上的时间标记保证这些元素在时间上能正确同步。MPEG一4标准对自然元素(实物图像)和合成元素进行区分和规定，计算机生成的动画是合成元素的一个例子。比如，一幅完整的图像可以包含一幅实际的背景图，并在前面有一幅动画或者有另外一幅自然图像。这样的每一幅图像都可以作最佳压缩，并互相独立地传送到接收器，接收器知道如何把这些元素组合在一起。在MPEG一2标准中，图像被看作一个整体来压缩；而在MPEG一4标准下，对图像中的每一个元素进行优化压缩。静止的背景不必压缩到以后的I帧之中去，否则会使带宽的使用变得很紧张。而如果这个背景图像静止10秒钟，就只要传送一次(假设我们不必担心有人在该时间内切人此频道)，需要不断传送的仅是前台的比较小的图像元素。对有些节目类型，这样做会节省大量的带宽。MPEG一4标准对音频的处理也是相同的。例如，有一位独唱演员，伴随有电子合成器，在MPEG一2标准下，我们必须先把独唱和合成器作混合，然后再对合成的音频信号进行压缩与传送。在MPEG一4标准下，我们可以对独唱作单独压缩，然后再传送乐器数字接口的声轨信号，就可以使接收器重建伴音。当然，接收器必须能支持MIDI放音。与传送合成的信号相比，分别传送独唱信号和MIDI数据要节省大量的带宽。其它的节目类型同样可以作类似的规定。MPEG一7标准又叫多媒体内容描述接口标准。图像可以用色彩、纹理、形状、运动等参数来描述，MPEG一7标准是依靠众多的参数对图像与声音实现分类，并对它们的数据库实现查询。二、多媒体数据压缩技术的实现方法目前多媒体压缩技术的实现方法已有近百种，其中基于信源理论编码的压缩方法、离散余弦变换(DCT)和小波分解技术压缩算法的研究更具有代表性。小波技术突破了传统压缩方法的局限性，引入了局部和全局相关去冗余的新思想，具有较大的潜力，因此近几年来吸引了众多的研究者。在小波压缩技术中，一幅图像可以被分解为若干个叫做“小片”的区域；在每个小片中，图像经滤波后被分解成若干个低频与高频分量。低频分量可以用不同的分辨率进行量化，即图像的低频部分需要许多的二进制位，以改善图像重构时的信噪比。低频元素采用精细量化，高频分量可以量化得比较粗糙，因为你不太容易看到变化区域的噪声与误差。此外，碎片技术已经作为一种压缩方法被提出，这种技术依靠实际图形的重复特性。用碎片技术压缩图像时需要占用大量的计算机资源，但可以获得很好的结果。借助于从DNA序列研究中发展出来的模式识别技术，能减少通过WAN链路的流量，最多时的压缩比率能达到90％，从而为网络传送图像和声音提供更大的压缩比，减轻风络负荷，更好地实现网络信息传播。三、压缩原理由于图像数据之间存在着一定的冗余，所以使得数据的压缩成为可能。信息论的创始人Shannon提出把数据看作是信息和冗余度（redundancy）的组合。所谓冗余度，是由于一副图像的各像素之间存在着很大的相关性，可利用一些编码的方法删去它们，从而达到减少冗余压缩数据的目的。为了去掉数据中的冗余，常常要考虑信号源的统计特性，或建立信号源的统计模型。图像的冗余包括以下几种：(1) 空间冗余：像素点之间的相关性。(2) 时间冗余：活动图像的两个连续帧之间的冗余。(3) 信息熵冗余：单位信息量大于其熵。(4) 结构冗余：图像的区域上存在非常强的纹理结构。(5) 知识冗余：有固定的结构，如人的头像。(6) 视觉冗余：某些图像的失真是人眼不易觉察的。对数字图像进行压缩通常利用两个基本原理：(1) 数字图像的相关性。在图像的同一行相邻像素之间、活动图像的相邻帧的对应像素之间往往存在很强的相关性，去除或减少这些相关性，也就去除或减少图像信息中的冗余度，即实现了对数字图像的压缩。(2) 人的视觉心理特征。人的视觉对于边缘急剧变化不敏感(视觉掩盖效应)，对颜色分辨力弱，利用这些特征可以在相应部分适当降低编码精度，而使人从视觉上并不感觉到图像质量的下降，从而达到对数字图像压缩的目的。编码压缩方法有许多种，从不同的角度出发有不同的分类方法，比如从信息论角度出发可分 为两大类：(1)冗余度压缩方法，也称无损压缩，信息保持编码或熵编码。具体讲就是解码图像和压缩 编码前的图像严格相同，没有失真，从数学上讲是一种可逆运算。(2)信息量压缩方法，也称有损压缩，失真度编码或熵压缩编码。也就是讲解码图像和原始图像是有差别的，允许有一定的失真。应用在多媒体中的图像压缩编码方法，从压缩编码算法原理上可以分类为：(1)无损压缩编码种类 •哈夫曼编码 •算术编码 •行程编码 •Lempel zev编码(2)有损压缩编码种类 •预测编码：DPCM，运动补偿 •频率域方法：正文变换编码(如DCT)，子带编码 •空间域方法：统计分块编码 •模型方法：分形编码，模型基编码 •基于重要性：滤波，子采样，比特分配，矢量量化(3)混合编码 •JBIG，H261，JPEG，MPEG等技术标准衡量一个压缩编码方法优劣的重要指标(1)压缩比要高，有几倍、几十倍，也有几百乃至几千倍；(2)压缩与解压缩要快，算法要简单，硬件实现容易；(3)解压缩的图像质量要好。四、JPEG图像压缩算法1．.JPEG压缩过程JPEG压缩分四个步骤实现：1.颜色模式转换及采样；变换；3.量化；4.编码。2．1．颜色模式转换及采样RGB色彩系统是我们最常用的表示颜色的方式。JPEG采用的是YCbCr色彩系统。想要用JPEG基本压缩法处理全彩色图像，得先把RGB颜色模式图像数据，转换为YCbCr颜色模式的数据。Y代表亮度，Cb和Cr则代表色度、饱和度。通过下列计算公式可完成数据转换。Y=＋128人类的眼晴对低频的数据比对高频的数据具有更高的敏感度，事实上，人类的眼睛对亮度的改变也比对色彩的改变要敏感得多，也就是说Y成份的数据是比较重要的。既然Cb成份和Cr成份的数据比较相对不重要，就可以只取部分数据来处理。以增加压缩的比例。JPEG通常有两种采样方式：YUV411和YUV422，它们所代表的意义是Y、Cb和Cr三个成份的资料取样比例。2．变换DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，是指将一组光强数据转换成频率数据，以便得知强度变化的情形。若对高频的数据做些修饰，再转回原来形式的数据时，显然与原始数据有些差异，但是人类的眼睛却是不容易辨认出来。压缩时，将原始图像数据分成8*8数据单元矩阵，例如亮度值的第一个矩阵内容如下：JPEG将整个亮度矩阵与色度Cb矩阵，饱和度Cr矩阵，视为一个基本单元称作MCU。每个MCU所包含的矩阵数量不得超过10个。例如，行和列采样的比例皆为4:2:2，则每个MCU将包含四个亮度矩阵，一个色度矩阵及一个饱和度矩阵。当图像数据分成一个8*8矩阵后，还必须将每个数值减去128，然后一一代入DCT变换公式中，即可达到DCT变换的目的。图像数据值必须减去128，是因为DCT转换公式所接受的数字范围是在-128到+127之间。DCT变换公式：x,y代表图像数据矩阵内某个数值的坐标位置f(x,y)代表图像数据矩阵内的数个数值u,v代表DCT变换后矩阵内某个数值的坐标位置F(u,v)代表DCT变换后矩阵内的某个数值u=0 且 v=0 c(u)c(v)=1/>0 或 v>0 c(u)c(v)=1经过DCT变换后的矩阵数据自然数为频率系数，这些系数以F（0，0）的值最大，称为DC，其余的63个频率系数则多半是一些接近于0的正负浮点数，一概称之为AC。3．3、量化图像数据转换为频率系数后，还得接受一项量化程序，才能进入编码阶段。量化阶段需要两个8*8矩阵数据，一个是专门处理亮度的频率系数，另一个则是针对色度的频率系数，将频率系数除以量化矩阵的值，取得与商数最近的整数，即完成量化。当频率系数经过量化后，将频率系数由浮点数转变为整数，这才便于执行最后的编码。不过，经过量化阶段后，所有数据只保留整数近似值，也就再度损失了一些数据内容，JPEG提供的量化表如下：2．4、编码Huffman编码无专利权问题，成为JPEG最常用的编码方式，Huffman编码通常是以完整的MCU来进行的。编码时，每个矩阵数据的DC值与63个AC值，将分别使用不同的Huffman编码表，而亮度与色度也需要不同的Huffman编码表，所以一共需要四个编码表，才能顺利地完成JPEG编码工作。DC编码DC是彩采用差值脉冲编码调制的差值编码法，也就是在同一个图像分量中取得每个DC值与前一个DC值的差值来编码。DC采用差值脉冲编码的主要原因是由于在连续色调的图像中，其差值多半比原值小，对差值进行编码所需的位数，会比对原值进行编码所需的位数少许多。例如差值为5，它的二进制表示值为101，如果差值为-5，则先改为正整数5，再将其二进制转换成1的补码即可。所谓1的补码，就是将每个Bit若值为0，便改成1；Bit为1，则变成0。差值5应保留的位数为3，下表即列出差值所应保留的Bit数与差值内容的对照。在差值前端另外加入一些差值的霍夫曼码值，例如亮度差值为5（101）的位数为3，则霍夫曼码值应该是100，两者连接在一起即为100101。下列两份表格分别是亮度和色度DC差值的编码表。根据这两份表格内容，即可为DC差值加上霍夫曼码值，完成DC的编码工作。AC编码AC编码方式与DC略有不同，在AC编码之前，首先得将63个AC值按Zig-zag排序，即按照下图箭头所指示的顺序串联起来。63个AC值排列好的，将AC系数转换成中间符号，中间符号表示为RRRR/SSSS，RRRR是指第非零的AC之前，其值为0的AC个数，SSSS是指AC值所需的位数，AC系数的范围与SSSS的对应关系与DC差值Bits数与差值内容对照表相似。如果连续为0的AC个数大于15，则用15/0来表示连续的16个0，15/0称为ZRL（Zero Rum Length），而（0/0）称为EOB（Enel of Block）用来表示其后所剩余的AC系数皆等于0，以中间符号值作为索引值，从相应的AC编码表中找出适当的霍夫曼码值，再与AC值相连即可。例如某一组亮度的中间符为5/3，AC值为4，首先以5/3为索引值，从亮度AC的Huffman编码表中找到1111111110011110霍夫曼码值，于是加上原来100（4）即是用来取[5，4]的Huffman编码1111111110011110100，[5，4]表示AC值为4的前面有5个零。由于亮度AC，色度AC霍夫曼编码表比较长，在此省略去，有兴趣者可参阅相关书籍。实现上述四个步骤，即完成一幅图像的JPEG压缩。
数字技术的出现与应用为人类带来了深远的影响，人们如今已生活在一个几乎数字化的世界之中，而数字音频技术则称得上是应用最为广泛的数字技术之一，CD、 VCD等早已走进千家万户，数字化广播正在全球范围内逐步得到开展，正是这些与广大消费者密切相关的产品及应用成为了本文将要介绍的主题：数字音频压缩技术得以产生和发展的动力。1、音频压缩技术的出现及早期应用 音频压缩技术指的是对原始数字音频信号流（PCM编码）运用适当的数字信号处理技术，在不损失有用信息量，或所引入损失可忽略的条件下，降低（压缩）其码率，也称为压缩编码。它必须具有相应的逆变换，称为解压缩或解码。音频信号在通过一个编解码系统后可能引入大量的噪声和一定的失真。 数字信号的优势是显而易见的，而它也有自身相应的缺点，即存储容量需求的增加及传输时信道容量要求的增加。以CD为例，其采样率为，量化精度为16比特，则1分钟的立体声音频信号需占约10M字节的存储容量，也就是说，一张CD唱盘的容量只有1小时左右。当然，在带宽高得多的数字视频领域这一问题就显得更加突出。是不是所有这些比特都是必需的呢？研究发现，直接采用PCM码流进行存储和传输存在非常大的冗余度。事实上，在无损的条件下对声音至少可进行4：1压缩，即只用25％的数字量保留所有的信息，而在视频领域压缩比甚至可以达到几百倍。因而，为利用有限的资源，压缩技术从一出现便受到广泛的重视。 对音频压缩技术的研究和应用由来已久，如A律、u律编码就是简单的准瞬时压扩技术，并在ISDN话音传输中得到应用。对语音信号的研究发展较早，也较为成熟，并已得到广泛应用，如自适应差分PCM（ADPCM）、线性预测编码（LPC）等技术。在广播领域，NICAM（Near Instantaneous Companded Audio Multiplex - 准瞬时压扩音频复用）等系统中都使用了音频压缩技术。 2、音频压缩算法的主要分类及典型代表 一般来讲，可以将音频压缩技术分为无损（lossless）压缩及有损（lossy）压缩两大类，而按照压缩方案的不同，又可将其划分为时域压缩、变换压缩、子带压缩，以及多种技术相互融合的混合压缩等等。各种不同的压缩技术，其算法的复杂程度（包括时间复杂度和空间复杂度）、音频质量、算法效率（即压缩比例），以及编解码延时等都有很大的不同。各种压缩技术的应用场合也因之而各不相同。 （1）时域压缩（或称为波形编码）技术是指直接针对音频PCM码流的样值进行处理，通过静音检测、非线性量化、差分等手段对码流进行压缩。此类压缩技术的共同特点是算法复杂度低，声音质量一般，压缩比小（CD音质> 400kbps），编解码延时最短（相对其它技术）。此类压缩技术一般多用于语音压缩，低码率应用（源信号带宽小）的场合。时域压缩技术主要包括 、ADPCM、LPC、CELP，以及在这些技术上发展起来的块压扩技术如NICAM、子带ADPCM（SB-ADPCM）技术如、 、Apt-X等。 （2）子带压缩技术是以子带编码理论为基础的一种编码方法。子带编码理论最早是由Crochiere等于1976年提出的。其基本思想是将信号分解为若干子频带内的分量之和，然后对各子带分量根据其不同的分布特性采取不同的压缩策略以降低码率。通常的子带压缩技术和下面介绍的变换压缩技术都是根据人对声音信号的感知模型（心理声学模型），通过对信号频谱的分析来决定子带样值或频域样值的量化阶数和其它参数选择的，因此又可称为感知型（Perceptual）压缩编码。这两种压缩方式相对时域压缩技术而言要复杂得多，同时编码效率、声音质量也大幅提高，编码延时相应增加。一般来讲，子带编码的复杂度要略低于变换编码，编码延时也相对较短。 由于在子带压缩技术中主要应用了心理声学中的声音掩蔽模型，因而在对信号进行压缩时引入了大量的量化噪声。然而，根据人类的听觉掩蔽曲线，在解码后，这些噪声被有用的声音信号掩蔽掉了，人耳无法察觉；同时由于子带分析的运用，各频带内的噪声将被限制在频带内，不会对其它频带的信号产生影响。因而在编码时各子带的量化阶数不同，采用了动态比特分配技术，这也正是此类技术压缩效率高的主要原因。在一定的码率条件下，此类技术可以达到“完全透明”的声音质量（EBU音质标准）。 子带压缩技术目前广泛应用于数字声音节目的存储与制作和数字化广播中。典型的代表有著名的MPEG-1层Ⅰ、层Ⅱ（MUSICAM），以及用于Philips DCC中的PASC（Precision Adaptive Subband Coding，精确自适应子带编码）等。（3）变换压缩技术与子带压缩技术的不同之处在于该技术对一段音频数据进行“线性”的变换，对所获得的变换域参数进行量化、传输，而不是把信号分解为几个子频段。通常使用的变换有DFT、DCT（离散余弦变换）、MDCT等。根据信号的短时功率谱对变换域参数进行合理的动态比特分配可以使音频质量获得显著改善，而相应付出的代价则是计算复杂度的提高。变换域压缩具有一些不完善之处，如块边界影响、预回响、低码率时声音质量严重下降等。然而随着技术的不断进步，这些缺陷正逐步被消除，同时在许多新的压缩编码技术中也大量采用了传统变换编码的某些技术。 有代表性的变换压缩编码技术有DolbyAC-2、AT&T的ASPEC（Audio Spectral Perceptual Entropy Coding）、PAC（PerceptualAudioCoder）等。 3、音频压缩技术的标准化和MPEG-1 由于数字音频压缩技术具有广阔的应用范围和良好的市场前景，因而一些著名的研究机构和大公司都不遗余力地开发自己的专利技术和产品。这些音频压缩技术的标准化工作就显得十分重要。CCITT（现ITU-T）在语音信号压缩的标准化方面做了大量的工作，制订了如、、等标准，并逐渐受到业界的认同。 在音频压缩标准化方面取得巨大成功的是MPEG-1音频（ISO/IEC11172-3）。在MPEG-1中，对音频压缩规定了三种模式，即层Ⅰ、层Ⅱ（即MUSICAM，又称MP2），层Ⅲ（又称MP3）。由于在制订标准时对许多压缩技术进行了认真的考察，并充分考虑了实际应用条件和算法的可实现性（复杂度），因而三种模式都得到了广泛的应用。VCD中使用的音频压缩方案就是MPEG-1层Ⅰ；而MUSICAM由于其适当的复杂程度和优秀的声音质量，在数字演播室、DAB、DVB等数字节目的制作、交换、存储、传送中得到广泛应用；MP3是在综合MUSICAM和ASPEC的优点的基础上提出的混合压缩技术，在当时的技术条件下，MP3的复杂度显得相对较高，编码不利于实时，但由于MP3在低码率条件下高水准的声音质量，使得它成为软解压及网络广播的宠儿。可以说，MPEG-1音频标准的制订方式决定了它的成功，这一思路甚至也影响到后面将要谈到的MPEG-2和MPEG-4音频标准的制订。 最新进展 1、多声道音频信号压缩与DolbyAC-3 随着技术的不断进步和生活水准的不断提高，原有的立体声形式已不能满足受众对声音节目的欣赏要求，具有更强定位能力和空间效果的三维声音技术得到蓬勃发展。而在三维声音技术中最具代表性的就是多声道环绕声技术。 更准确地说，环绕声应该是一种声音恢复形式，其新技术的含量实际表现在随着这种形式发展起来的一些数字压缩标准上。环绕声技术发展至今已相当成熟，已日渐成为未来声音形式的主流。有鉴于此，1992年CCIR（ITU-R）以建议的形式约定了多声道声音系统的结构及向下兼容变换的标准，即CCIR Recommendation 775。其中主要约定了大家熟知的声道形式及声道形式，而在对环绕声压缩的研究上也产生了许多专利技术，如DolbySurroundPro -Logic、THX、DolbyAC-3、DTS及MPEG-2等。这些技术在不同的场合，尤其是在影剧院、家庭影院系统，及将来的高清晰度电视（HDTV）等系统中得到广泛的应用。 （1）Dolby AC-3技术是由美国杜比实验室主要针对环绕声开发的一种音频压缩技术。在声道的条件下，可将码率压缩至384kbps，压缩比约为10：1。Dolby AC-3最初是针对影院系统开发的，但目前已成为应用最为广泛的环绕声压缩技术之一。Dolby AC-3是一种感知型压缩编码技术。 在Dolby AC-3中，音频输入以音频块为单位，块长度为512个样值，在48KHz采样率时即为毫秒，各声道单独处理；音频输入在经过3Hz高通滤波器去除直流成分后，通过另一高频带通滤波器以检测信号的瞬变情况，并用它来控制TDAC变换的长度，以期在频域分辨率和时域分辨率之间得到最好的折中效果； TDAC变换的长度一般为512点，而数据块之间的重叠长度为256点，即TDAC每毫秒进行一次；在瞬变条件下，TDAC长度被等分为256 点，这样DolbyAC-3的频域分辨率为，时域最小分辨率为毫秒；在图1中的定点/浮点转换类似于MPEG-1中比例因子计算的作用，主要是为了获得宽的动态范围，而在分离后的指数部分经编码后则构成了整个信号大致的频谱，又被称为频谱包络；比特分配主要是通过计算解码后的频谱包络（视为功率谱密度）和掩蔽曲线的相关性来进行的；由于比特分配中采用了前/后向混合自适应比特分配以及公共比特池等技术，因而可使有限的码率在各声道之间、不同的频率分量之间获得合理的分配；在对尾数的量化过程中，可对尾数进行抖晃处理，抖晃所使用的伪随机数发生器可在不同的平台上获得相同的结果；AC -3的帧结构由同步字、CRC、同步信息（SI）、码流信息（BSI）、音频块和附加数据等组成，帧长度与TDAC变换的长度有关，在长度为512点时，帧长为32毫秒，即每秒帧。通过以上叙述可见，在Dolby AC-3中，使用了许多先进的、行之有效的压缩技术。如前/后向混合自适应比特分配、公共比特池、TDAC滤波、频谱包络编码、及低码率条件下使用的多声道高频耦合等。而其中许多技术对其它的多声道环绕声压缩技术的发展都产生了一定的影响。可以说，AC-3的出现是杜比公司几十年来在声音降噪及编码技术方面的结晶（从一定的角度来看，编码技术实际上就是降低编码噪声影响的技术），在技术上它具有很强的优势。因而即使作为一项专利技术，DolbyAC-3仍然在影院系统、HDTV、消费类电子产品（如LD、DVD）及直播卫星等方面获得了广泛的应用，得到了众多厂商的支持，成为业界事实上的标准。 （2）MPEG-2BC（后向兼容方式），即ISO/IEC13818- 3，是另一种多声道环绕声音频压缩技术。早在1992年初，该方面的讨论工作便已初步开展，并于94年11月正式获得通过。MPEG-2BC主要是在 MPEG-1和的基础上发展起来的。与MPEG-1相比较，MPEG-2BC主要在两方面做了重大改进。一是支持多声道声音形式，二是为某些低码率应用场合，如多语声节目、体育比赛解说等而进行的低采样率扩展。同时，标准规定的码流形式还可与MPEG-1的第1和第2层做到前、后向兼容，并可依据CCIR 做到与双声道、单声道形式的向下兼容，还能够与Dolby Surround形式兼容。 在MPEG-2BC中，由于考虑到其前、后向兼容性以及环绕声音形式的新特点，在压缩算法中除承袭了MPEG-1的绝大部分技术外，为在低码率条件下进一步提高声音质量，还采用了多种新技术。如动态传输通道切换、动态串音、自适应多声道预测、中央声道部分编码(Phantom Coding of Center)、预编码(Predistortion)等。 然而，MPEG-2BC的发展和应用并不如MPEG-1那样一帆风顺。通过对一些相关论文的比较可以发现，MPEG-2BC的编码框图在标准化过程中发生了重大的变化，上述的许多新技术都是在后期引入的。事实上，正是与 MPEG-1的前、后向兼容性成为MPEG-2BC最大的弱点，使得MPEG-2BC不得不以牺牲码率的代价来换取较好的声音质量。一般情况下，MPEG -2BC需640kbps以上的码率才能基本达到EBU“无法区分”声音质量要求。由于MPEG-2BC标准化的进程过快，其算法自身仍存在一些缺陷。这一切都成为MPEG-2BC在世界范围内得到广泛应用的障碍。 （3）DVD（DigitalVersatileDisk）是新一代的多媒体数据存储和交换的标准。在视频DVD的伴音方式及音频DVD的声音格式选择上，AC-3和MPEG-2BC之间的争夺十分激烈，最后达成的协议如表1 所示。可见，多声道环绕声音频压缩技术标准亟待统一。
数字图像压缩技术的研究及进展摘要：数字图像压缩技术对于数字图像信息在网络上实现快速传输和实时处理具有重要的意义。本文介绍了当前几种最为重要的图像压缩算法：JPEG、JPEG2000、分形图像压缩和小波变换图像压缩，总结了它们的优缺点及发展前景。然后简介了任意形状可视对象编码算法的研究现状，并指出此算法是一种产生高压缩比的图像压缩算法。关键词：JPEG；JPEG2000；分形图像压缩；小波变换；任意形状可视对象编码一 引 言 随着多媒体技术和通讯技术的不断发展，多媒体娱乐、信息高速公路等不断对信息数据的存储和传输提出了更高的要求，也给现有的有限带宽以严峻的考验，特别是具有庞大数据量的数字图像通信，更难以传输和存储，极大地制约了图像通信的发展，因此图像压缩技术受到了越来越多的关注。图像压缩的目的就是把原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输，并且要求复原图像有较好的质量。利用图像压缩，可以减轻图像存储和传输的负担，使图像在网络上实现快速传输和实时处理。 图像压缩编码技术可以追溯到1948年提出的电视信号数字化，到今天已经有50多年的历史了[1]。在此期间出现了很多种图像压缩编码方法，特别是到了80年代后期以后，由于小波变换理论，分形理论，人工神经网络理论，视觉仿真理论的建立，图像压缩技术得到了前所未有的发展，其中分形图像压缩和小波图像压缩是当前研究的热点。本文对当前最为广泛使用的图像压缩算法进行综述，讨论了它们的优缺点以及发展前景。二 JPEG压缩 负责开发静止图像压缩标准的“联合图片专家组”（Joint Photographic Expert Group,简称JPEG），于1989年1月形成了基于自适应DCT的JPEG技术规范的第一个草案，其后多次修改，至1991年形成ISO10918国际标准草案，并在一年后成为国际标准，简称JPEG标准。1．JPEG压缩原理及特点 JPEG算法中首先对图像进行分块处理，一般分成互不重叠的 大小的块，再对每一块进行二维离散余弦变换（DCT）。变换后的系数基本不相关，且系数矩阵的能量集中在低频区，根据量化表进行量化，量化的结果保留了低频部分的系数，去掉了高频部分的系数。量化后的系数按zigzag扫描重新组织，然后进行哈夫曼编码。JPEG的特点优点：（1）形成了国际标准；（2）具有中端和高端比特率上的良好图像质量。缺点：（1）由于对图像进行分块，在高压缩比时产生严重的方块效应；（2）系数进行量化，是有损压缩；（3）压缩比不高，小于50。 JPEG压缩图像出现方块效应的原因是：一般情况下图像信号是高度非平稳的，很难用Gauss过程来刻画，并且图像中的一些突变结构例如边缘信息远比图像平稳性重要，用余弦基作图像信号的非线性逼近其结果不是最优的。2． JPEG压缩的研究状况及其前景 针对JPEG在高压缩比情况下，产生方块效应，解压图像较差，近年来提出了不少改进方法，最有效的是下面的两种方法：（1）DCT零树编码 DCT零树编码把 DCT块中的系数组成log2N个子带，然后用零树编码方案进行编码。在相同压缩比的情况下，其PSNR的值比 EZW高。但在高压缩比的情况下，方块效应仍是DCT零树编码的致命弱点。（2）层式DCT零树编码 此算法对图像作 的DCT变换，将低频 块集中起来，做 反DCT变换；对新得到的图像做相同变换，如此下去，直到满足要求为止。然后对层式DCT变换及零树排列过的系数进行零树编码。 JPEG压缩的一个最大问题就是在高压缩比时产生严重的方块效应，因此在今后的研究中，应重点解决 DCT变换产生的方块效应，同时考虑与人眼视觉特性相结合进行压缩。三 JEPG2000压缩 JPEG2000是由ISO/IEC JTCISC29标准化小组负责制定的全新静止图像压缩标准。一个最大改进是它采用小波变换代替了余弦变换。2000年3月的东京会议，确定了彩色静态图像的新一代编码方式—JPEG2000图像压缩标准的编码算法。1．JPEG2000压缩原理及特点 JPEG2000编解码系统的编码器和解码器的框图如图1所示。编码过程主要分为以下几个过程：预处理、核心处理和位流组织。预处理部分包括对图像分片、直流电平（DC）位移和分量变换。核心处理部分由离散小波变换、量化和熵编码组成。位流组织部分则包括区域划分、码块、层和包的组织。 JPEG2000格式的图像压缩比，可在现在的JPEG基础上再提高10%~30%，而且压缩后的图像显得更加细腻平滑。对于目前的JPEG标准，在同一个压缩码流中不能同时提供有损和无损压缩，而在JPEG2000系统中，通过选择参数，能够对图像进行有损和无损压缩。现在网络上的JPEG图像下载时是按“块”传输的，而JPEG2000格式的图像支持渐进传输，这使用户不必接收整个图像的压缩码流。由于JPEG2000采用小波技术，可随机获取某些感兴趣的图像区域（ROI）的压缩码流，对压缩的图像数据进行传输、滤波等操作。2．JPEG2000压缩的前景 JPEG2000标准适用于各种图像的压缩编码。其应用领域将包括Internet、传真、打印、遥感、移动通信、医疗、数字图书馆和电子商务等。JPEG2000图像压缩标准将成为21世纪的主流静态图像压缩标准。四 小波变换图像压缩1．小波变换图像压缩原理小波变换用于图像编码的基本思想就是把图像根据Mallat塔式快速小波变换算法进行多分辨率分解。其具体过程为：首先对图像进行多级小波分解，然后对每层的小波系数进行量化，再对量化后的系数进行编码。小波图像压缩是当前图像压缩的热点之一，已经形成了基于小波变换的国际压缩标准，如MPEG-4标准，及如上所述的JPEG2000标准 。2．小波变换图像压缩的发展现状及前景 目前3个最高等级的小波图像编码分别是嵌入式小波零树图像编码（EZW），分层树中分配样本图像编码（SPIHT）和可扩展图像压缩编码（EBCOT）。（1）EZW编码器 1993年，Shapiro引入了小波“零树”的概念，通过定义POS、NEG、IZ和ZTR四种符号进行空间小波树递归编码，有效地剔除了对高频系数的编码，极大地提高了小波系数的编码效率。此算法采用渐进式量化和嵌入式编码模式，算法复杂度低。EZW算法打破了信息处理领域长期笃信的准则：高效的压缩编码器必须通过高复杂度的算法才能获得，因此EZW编码器在数据压缩史上具有里程碑意义。（2）SPIHT编码器 由Said和Pearlman提出的分层小波树集合分割算法（SPIHT）则利用空间树分层分割方法，有效地减小了比特面上编码符号集的规模。同EZW相比，SPIHT算法构造了两种不同类型的空间零树，更好地利用了小波系数的幅值衰减规律。同EZW编码器一样，SPIHT编码器的算法复杂度低，产生的也是嵌入式比特流，但编码器的性能较EZW有很大的提高。（3）EBCOT编码器优化截断点的嵌入块编码方法（EBCOT）首先将小波分解的每个子带分成一个个相对独立的码块，然后使用优化的分层截断算法对这些码块进行编码，产生压缩码流，结果图像的压缩码流不仅具有SNR可扩展而且具有分辨率可扩展，还可以支持图像的随机存储。比较而言，EBCOT算法的复杂度较EZW和SPIHT有所提高，其压缩性能比SPIHT略有提高。小波图像压缩被认为是当前最有发展前途的图像压缩算法之一。小波图像压缩的研究集中在对小波系数的编码问题上。在以后的工作中，应充分考虑人眼视觉特性，进一步提高压缩比，改善图像质量。并且考虑将小波变换与其他压缩方法相结合。例如与分形图像压缩相结合是当前的一个研究热点。五 分形图像压缩 1988年，Barnsley通过实验证明分形图像压缩可以得到比经典图像编码技术高几个数量级的压缩比。1990年，Barnsley的学生提出局部迭代函数系统理论后，使分形用于图像压缩在计算机上自动实现成为可能。1． 分形图像压缩的原理 分形压缩主要利用自相似的特点，通过迭代函数系统（Iterated Function System, IFS）实现。其理论基础是迭代函数系统定理和拼贴定理。 分形图像压缩把原始图像分割成若干个子图像，然后每一个子图像对应一个迭代函数，子图像以迭代函数存储，迭代函数越简单，压缩比也就越大。同样解码时只要调出每一个子图像对应的迭代函数反复迭代，就可以恢复出原来的子图像，从而得到原始图像。2．几种主要分形图像编码技术 随着分形图像压缩技术的发展，越来越多的算法被提出，基于分形的不同特征，可以分成以下几种主要的分形图像编码方法。（1）尺码编码方法 尺码编码方法是基于分形几何中利用小尺度度量不规则曲线长度的方法，类似于传统的亚取样和内插方法，其主要不同之处在于尺度编码方法中引入了分形的思想，尺度 随着图像各个组成部分复杂性的不同而改变。（2）迭代函数系统方法 迭代函数系统方法是目前研究最多、应用最广泛的一种分形压缩技术，它是一种人机交互的拼贴技术，它基于自然界图像中普遍存在的整体和局部自相关的特点，寻找这种自相关映射关系的表达式，即仿射变换，并通过存储比原图像数据量小的仿射系数，来达到压缩的目的。如果寻得的仿射变换简单而有效，那么迭代函数系统就可以达到极高的压缩比。（3）A-E-Jacquin的分形方案 A-E-Jacquin的分形方案是一种全自动的基于块的分形图像压缩方案，它也是一个寻找映射关系的过程，但寻找的对象域是将图像分割成块之后的局部与局部的关系。在此方案中还有一部分冗余度可以去除，而且其解码图像中存在着明显的方块效应。3．分形图像压缩的前景 虽然分形图像压缩在图像压缩领域还不占主导地位，但是分形图像压缩既考虑局部与局部，又考虑局部与整体的相关性，适合于自相似或自仿射的图像压缩，而自然界中存在大量的自相似或自仿射的几何形状，因此它的适用范围很广。六 其它压缩算法 除了以上几种常用的图像压缩方法以外，还有：NNT（数论变换）压缩、基于神经网络的压缩方法、Hibert扫描图像压缩方法、自适应多相子带压缩方法等，在此不作赘述。下面简单介绍近年来任意形状纹理编码的几种算法[10]~ [13]。（1）形状自适应DCT（SA-DCT）算法 SA-DCT把一个任意形状可视对象分成 的图像块，对每块进行DCT变换，它实现了一个类似于形状自适应Gilge DCT[10][11]变换的有效变换，但它比Gilge DCT变换的复杂度要低。可是，SA-DCT也有缺点，它把像素推到与矩形边框的一个侧边相平齐，因此一些空域相关性可能丢失，这样再进行列DCT变换，就有较大的失真了[11][14][15]。（2）Egger方法 Egger等人[16][17]提出了一个应用于任意形状对象的小波变换方案。在此方案中，首先将可视对象的行像素推到与边界框的右边界相平齐的位置，然后对每行的有用像素进行小波变换，接下来再进行另一方向的小波变换。此方案，充分利用了小波变换的局域特性。然而这一方案也有它的问题，例如可能引起重要的高频部分同边界部分合并，不能保证分布系数彼此之间有正确的相同相位，以及可能引起第二个方向小波分解的不连续等。（3）形状自适应离散小波变换（SA-DWT） Li等人提出了一种新颖的任意形状对象编码，SA-DWT编码[18]~[22]。这项技术包括SA-DWT和零树熵编码的扩展（ZTE），以及嵌入式小波编码（EZW）。SA-DWT的特点是：经过SA-DWT之后的系数个数，同原任意形状可视对象的像素个数相同；小波变换的空域相关性、区域属性以及子带之间的自相似性，在SA-DWT中都能很好表现出来；对于矩形区域，SA-DWT与传统的小波变换一样。SA-DWT编码技术的实现已经被新的多媒体编码标准MPEG-4的对于任意形状静态纹理的编码所采用。 在今后的工作中，可以充分地利用人类视觉系统对图像边缘部分较敏感的特性，尝试将图像中感兴趣的对象分割出来，对其边缘部分、内部纹理部分和对象之外的背景部分按不同的压缩比进行压缩，这样可以使压缩图像达到更大的压缩比，更加便于传输。七 总结 图像压缩技术研究了几十年，取得了很大的成绩，但还有许多不足，值得我们进一步研究。小波图像压缩和分形图像压缩是当前研究的热点，但二者也有各自的缺点，在今后工作中，应与人眼视觉特性相结合。总之，图像压缩是一个非常有发展前途的研究领域，这一领域的突破对于我们的信息生活和通信事业的发展具有深远的影响。参考文献：[1] 田青. 图像压缩技术[J]. 警察技术, 2002, (1)：30-31.[2] 张海燕, 王东木等. 图像压缩技术[J]. 系统仿真学报, 2002, 14(7)：831-835.[3] 张宗平, 刘贵忠. 基于小波的视频图像压缩研究进展[J]. 电子学报, 2002, 30(6)：883-889.[4] 周宁, 汤晓军, 徐维朴. JPEG2000图像压缩标准及其关键算法[J]. 现代电子技术, 2002, (12)：1-5.[5] 吴永辉, 俞建新. JPEG2000图像压缩算法概述及网络应用前景[J]. 计算机工程, 2003, 29(3)：7-10.[6] J M Shaprio. Embedded image coding using zerotree of wavelet coefficients[J]. IEEE Trans. on Signal Processing, 1993, 41(12): 3445-3462.[7] A Said, W A Pearlman. A new fast and efficient image codec based on set partitioning in hierarchical trees[J]. IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Tech. 1996, 6(3): 243-250.[8] D Taubman. High performance scalable image compression with EBCOT[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2000, 9(7): 1158–1170.[9] 徐林静, 孟利民, 朱建军. 小波与分行在图像压缩中的比较及应用. 中国有线电视, 2003, 03/04：26-29.[10] M Gilge, T Engelhardt, R Mehlan. Coding of arbitrarily shaped image segments based on a generalized orthogonal transform[J]. Signal Processing: Image Commun., 1989, 1(10): 153–180.[11] T Sikora, B Makai. Shape-adaptive DCT for generic coding of video[J]. IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., 1995, 5(1): 59–62.[12] T Sikora, S Bauer, B Makai. Efficiency of shape-adaptive 2-D transforms for coding of arbitrarily shaped image segments[J]. IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., 1995, 5(3): 254–258.[13]邓家先 康耀红 编著 《信息论与编码》
MP3 MP3原本用于表述MPEG1 Layer 3，但是日常应用中已经发展至包含Layer 1, Layer 2以及Fraunhofer Institute所扩展的MPEG 。MP3是得到最高认知度的编解码器之一，在互联网编解码器中具有最大的用户群。但是为达到近CD品质音频，对某些难应付的内容需要高于192kbps速率。 [编辑]MPEG1、Part 3 (ISO/IEC 11172-3) 定义了双声道，采样率为32、或者48KHz，编码率从32 到 384kbps的编解码方法。此标准描述了三个相关方法：Layers I、II、和 III。Layer III提供最高的压缩率，但是复杂度也最高。 [编辑]MPEG2、Part 3 (ISO/IEC 13818-3) 对MPEG1标准提供了两个重要的改进。首先，低比特率需求通过使“低采样率(LSF)”扩展标准化而得到满足。该编解码器提供了16、、和24kHz采样率编码方法；其次，MPEG1模式被扩展为支持上至12声道的音频数据。Fraunhofer的低频率扩展，即，提供了MPEG2一半的采样频率选择：8、和12kHz。 [编辑]数字杜比(AC-3) 目前，数字杜比具有最大的多声道编解码用户群。通过将多声道整合至单一编码对象中，数字杜比实现了高品质、低复杂度音频压缩。尽管该算法与编码声道的数量无关，目前的实现方案已经接受了SMPTE的建议，即采用了由5个全带宽音频声道和1个用于低音的分带宽声道组成声道：分别为左、中、右、左环绕、右环绕和低频扩展(LFE)。 数字杜比支持灵活的播放方式：1声道到声道，32、或者48KHz采样率，比特率从32 到640kbps。解码后的音频可自动匹配播放系统以提供与音响配置无关的最佳品质的音效。 [编辑]aacPlus系列编解码器 Coding Technologies公司已经开发了一系列得到国际标准组织广泛采用的编解码器。MPEG2采用了AAC，以128kbps提供接近CD的品质，即使对于特别复杂的内容也如此。aacPlus v1被DVD论坛、DVB、Digital Radio Mondiale、3GPP2和ISMA等组织定为标准。aacPlus v2在2004年末开始商用，已被指定为3GPP中的高品质音频编解码器，aacPlus v 2的所有组件都是MPEG-4音频规范的组成部分。 [编辑]AAC aacPlus系列编解码器均是围绕MPEG2、Part 7(ISO/IEC 13818-7)所描述的AAC核心而建立。AAC提供8、11、12、16、22、24、32、44、 48、63、88或者96kHz的采样率，以及高达48声道的音频，每个声道比特率可高达288kbps。其定义了三个紧密相关的方案：低复杂度(Low Complexity)、Main和可伸缩采样率(SSR)。低复杂度的AAC-LC需要非常少的处理器资源，因此通常用于嵌入式应用中。 [编辑]MPEG4、Part 3(ISO/IEC 14496-3) 为MPEG2 AAC增加了知觉噪音替代(PNS)工具，因此定义为MPEG4 AAC。PNS通过对类噪声信号的参数化编码，从而简化这些信号的表达方法。不能将PNS与MPEG2、MPEG4中的时域噪声整形(TNS)相混淆。 [编辑]aacPlus V1 该编解码器有时被称为“高效AAC”(HE-AAC)。它整合了基本的AAC编解码器和频带复制(SBR)技术。SBR是一种频带扩展技术，可使几乎任何音频编解码器在比特率下降30％时仍能保证音质。SBR通过使用频带低半部分信息加上一些编码参数来表达频带的高半部分信息。SBR技术也可用于其他编解码器，例如结合带MP3的SBR构成了MP3Pro编解码器。 [编辑]aacPlus V2 在aacPlus V1中增加参数化立体声(PS)技术，形成了aacPlus V2编解码器。PS技术使用左声道和一些额外的编码参数，生成右声道，进一步降低了比特率。aacPlus V2在160 Kbps下可达到声道品质，在48Kbps可达到近CD立体声品质，在32 Kbps下可达到极佳立体声效果，在24Kbps下可达到娱乐品质立体声效果，在低于16Kbps时可达到高品质单声道效果。aacPlus V2的效率使移动数字广播新应用成为可能。 [编辑]WMA WMA是微软授权的Windows Media Series中一系列广泛使用的音频编解码器。此系列中最新版本是WMA9、WMA9 Professional、WMA9 Lossless、WMA9 Voice 和WMA9 Variable Bit Rate(VBR)。在嵌入式应用中，WMA9是此系列中最常见的编解码器；提供16位/320kbps双通道，采样率高达48KHz。“Professional”支持24位、96KHz采样率和高达128到768kbps的声道。与数字杜比相同，解码后的音频可自动匹配播放系统，以提供和音响配置无关最佳品质的音效。“Lossless”用于CD存档，压缩率在2:1和3:1之间。“Voice”用于压缩语音至20kbps。尽管VBR对于大部分的流应用并不理想，但WMA9和“Professional”都能以可变比特率编码。“Lossless”则总是使用VBR功能。 [编辑]Ogg Vorbis 为无需专利费用的开放资源，具有近似于MP3的音质。“ogg”是容器格式，而“Vorbis”为音频编解码器。由于它免除了与MP3游戏音乐相关的按每游戏收取的许可费用，因此Ogg Vorbis在电脑游戏厂商中使用率日益上升。
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模具毕业论文冲压模具设计中对机械运动的控制和运用摘要：在冲压过程中，机械运动贯穿始终。各种冲压工艺的实现都有其基本运动机理，这种运动是与模具密切相关的，各种模具的结构设计和力学设计最终都是为了满足其能够实现特定运动的要求。设计的模具能否严格完成实现冲压工艺所需的运动，直接影响到冲压件的品质，所以在模具设计中应对机械运动进行控制。同时为了达到产品形状尺寸的要求，不能够拘泥或局限于各种工艺基本运动模式中，而应不断发展和创新，在模具设计中对机械运动灵活运用。关键词：冲压模具设计，机械运动，控制，灵活运用1.引言本论文是以冲压工艺学基本理论为依据，通过对各种冲压工艺基本运动的分析，提出了对冲压模具设计的要求。首先阐述冲压过程中，机械运动的基本概念，然后逐项分析了冲裁、弯曲、拉深工艺的基本运动机理，指出模具设计中应着重控制到的内容，并介绍了在模具设计中对机械运动灵活运用的方法和一些实例。最后总结了根据具体情况进行产品工艺运动分析的方法，并强调在模具设计中，对机械运动的控制和灵活运用对提高设计水平和保证冲压件品质的重要意义。2.冲压过程中机械运动的概述冷冲压就是将各种不同规格的板料或坯料，利用模具和冲压设备（压力机，又名冲床）对其施加压力，使之产生变形或分离，获得一定形状、尺寸和性能的零件。一般生产都是采用立式冲床，因而决定了冲压过程的主运动是上下运动，另外，还有模具与板料和模具中各结构件之间的各种相互运动。机械运动可分为滑动、转动和滚动等三种基本运动形式，在冲压过程中都存在，但是各种运动形式的特点不同，对冲压的影响也各不相同。既然冲压过程存在如此多样的运动，在冲压模具设计中就应该对各种运动进行严格控制，以达到模具设计的要求；同时，在设计中还应当根据具体情况，灵活运用各种机械运动，以达到产品的要求。冲压过程的主运动是上下运动，但是在模具中设计斜楔结构、转销结构、滚轴结构和旋切结构等，可以相应把主运动转化为水平运动、模具中的转动和模具中的滚动。在模具设计中这些特殊结构是比较复杂和困难，成本也较高，但是为了达到产品的形状、尺寸要求，却不失为一种有效的解决方法。3.冲裁模具中机械运动的控制和运用冲裁工艺的基本运动是卸料板先与板料接触并压牢，凸模下降至与板料接触并继续下降进入凹模，凸、凹模及板料产生相对运动导致板料分离，然后凸、凹模分开，卸料板把工件或废料从凸模上推落，完成冲裁运动。卸料板的运动是非常关键的，为了保证冲裁的质量，必须控制卸料板的运动，一定要让它先于凸模与板料接触，并且压料力要足够，否则冲裁件切断面质量差，尺寸精度低，平面度不良，甚至模具寿命减少。按通常的方法设计落料冲孔模具，往往冲压后工件与废料边难以分开。在不影响工件质量的前提下，可以采用在凸凹模卸料板上增加一些凸出的限位块，以使落料冲孔运动完成后，凹模卸料板先把工件从凹模中推出，然后凸凹模卸料板再把废料也从凸凹模上推落，这样一来，工件与废料也就自然分开了。对于一些有局部凸起的较大的冲压件，可以在落料冲孔模的凹模卸料板上增加压型凸模，同时施加足够的弹簧力，以保证卸料板上压型凸模与板料接触时先使材料变形达到压型目的，再继续落料冲孔运动，往往可以减少一个工步的模具，降低成本。有些冲孔模具的冲孔数量很多，需要很大冲压力，对冲压生产不利，甚至无足够吨位的冲床，有一个简单的方法，是采用不同长度的2～4批冲头，在冲压时让冲孔运动分时进行，可以有效地减小冲裁力。对那些在弯曲面上有位置精度要求高的孔（例如对侧弯曲上两孔的同心度等）的冲压件，如果先冲孔再弯曲是很难达到孔位要求的，必须设计斜楔结构，在弯曲后再冲孔，利用水平方向的冲孔运动可以达到目的。对那些翻边、拉深高度要求较严需要做修边工序的，也可以采用类似的结构设计。4.弯曲模具中机械运动的控制和运用弯曲工艺的基本运动是卸料板先与板料接触并压死，凸模下降至与板料接触，并继续下降进入凹模，凸、凹模及板料产生相对运动，导致板料变形折弯，然后凸、凹模分开，弯曲凹模上的顶杆（或滑块）把弯曲边推出，完成弯曲运动。卸料板及顶杆的运动是非常关键的，为了保证弯曲的质量或生产效率，必须首先控制卸料板的运动，让它先于凸模与板料接触，并且压料力一定要足够，否则弯曲件尺寸精度差，平面度不良；其次，应确保顶杆力足够，以使它顺利地把弯曲件推出，否则弯曲件变形，生产效率低。对于精度要求较高的弯曲件，应特别注意一点，最好在弯曲运动中，要有一个运动死点，即所有相关结构件能够碰死。有些工件弯曲形状较奇特，或弯曲后不能按正常方式从凹模上脱落，这时，往往需要用到斜楔结构或转销结构，例如，采用斜楔结构，可以完成小于90度或回钩式弯曲，采用转销结构可以实现圆筒件一次成型。值得一提的是，对于有些外壳件，如电脑软驱外壳，因其弯曲边较长，弯头与板料间的滑动，在弯曲时，很容易擦出毛屑，材料镀锌层脱落，频繁抛光弯曲冲头效果也不理想。通常的做法是把弯曲冲头镀钛，提高其光洁度和耐磨性；或者在弯曲冲头R角处嵌入滚轴，把弯头与板料的弯曲滑动转化为滚动，由于滚动比滑动的摩擦力小得多，所以不容易擦伤工件。5.拉深模具中机械运动的控制和运用拉深工艺的基本运动是，卸料板先与板料接触并压牢，凸模下降至与板料接触，并继续下降，进入凹模，凸、凹模及板料产生相对运动，导致板料体积成形，然后凸、凹模分开，凹模滑块把工件推出，完成拉深运动。卸料板和滑块的运动非常关键，为了保证拉深件的质量，必须控制卸料板的运动，让它先于凸模与板料接触，并且压料力要足够，否则拉深件容易起皱，甚至裂开；其次应确保凹模滑块压力足够，以保证拉深件底面的平面度。拉深复合模设计合理，可以很好地控制结构件的运动过程，达到多工序组合的目的。例如典型的落料拉深切边冲孔复合模具的设计。另外，有些装饰品和日用品的拉深件需要有卷边（或滚边）工序，模具设计中也用到了滚轴结构，所以在卷边过程中滚动的摩擦力非常小，不容易擦伤工件表面。对那些需要在马达中旋转的拉深结构件,切边的高度、跳动度等要求相当高，需要在模具中设计特别的旋切结构，利用旋转（切）运动修边，不仅能保证切边的尺寸精度高，甚至切边的毛刺及冲切纹路亦相当美观。值得一提的是，此旋切结构在实际设计改良后，已经非常易于模具加工制作，并且已运用于连续拉深模具当中。6.连续模具中机械运动的控制和运用连续模具中常常同时包括了冲裁、弯曲和拉深等冲压工艺，因而其冲压过程中的机械运动也包括了这三种工艺的基本运动模式，对连续模具中运动的控制，应分成各基本工艺分别进行控制。通常连续模具要求不断加快冲压速度，提高生产效率，有些形状较复杂、较特别的冲压件，其冲压运动较费时，在连续模具设计中可以分解成效率较高的冲压运动。例如，工程膨胀螺钉圆筒件在连续模具设计中即可将其圆筒成型运动分解为两侧90度圆弧弯曲～中间60度圆弧弯曲～整体抱圆～圆度校正四个工序，不仅提高效率，亦能保证冲压件圆度。需要特别指出的是，连续模具因为在实际生产中还牵涉到送料机、吹风装置等，在设计中应充分考虑到这些因素，让冲床、模具、送料机和吹风装置的运动在时间上配合好，连续模具才能真正顺利生产。7.结束语尽管各种工艺的基本运动原理是不同的，但是也有共同点，就是卸料板（或滑块）的运动是重要的控制因素。实际上，在模具设计当中，产品的冲压工艺不可能都象各种工艺的基本运动那样简单，应当要根据具体情况对产品工艺作好运动分析，再据此作进一步的设计。在对产品工艺运动作分析时，应主要考虑其必要性、时间性、可行性，还应具有创造性。必要性是指运用基本运动原理判断需要那些运动来实现产品工艺；时间性是指所需各项运动的先后顺序；可行性是指能否通过结构设计和力学设计来实现所需运动；创造性是指在前述运动无法被实现或运动无法完全实现产品工艺的情况下，要善于大胆采用新方法去努力实现产品工艺，也就是前面所说的对机械运动的灵活运用。冲压过程存在多种多样的机械运动，而各种机械运动对冲压工艺实现与冲压件品质的影响也各不相同，因而在冲压模具设计中对机械运动的控制和灵活运用对提高设计水平和保证冲压件品质具有重要意义。无偿援助!~~~鄙视那些那这些论文.就题目而言就可以用个好几年~还收费..买官材啊?
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