改進的快速SPIHT 算法.針對原算法的不足引入了“最小閾值”和“最小輸出位”,同時改變了原算法的掃描順序,降低了算法的復(fù)雜程度,并使其更有利于并行優(yōu)化處理。實驗證明,改進后的算法減少了編解碼過程中的存儲容量和時間消耗,而重建圖像的峰值信噪比和人眼視覺效果與原算法相當(dāng)。
標(biāo)簽： 算法 SPIHT 改變 并行優(yōu)化
上傳時間： 2014-01-07
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ST7920并行方式的源碼,自己寫的,大家可以參考一下
標(biāo)簽： 7920 ST 并行方式 家
上傳時間： 2015-09-23
上傳用戶：cjf0304
使用VC。NET2005并行實現(xiàn)著名的細胞自動機程序：生命游戲，模擬鯊魚和小魚的海洋環(huán)境。
標(biāo)簽： 2005 NET 并行 自動機
上傳用戶：66666
MPI編程－Nbody問題并行程序（計算1000個天體的移動，天體數(shù)據(jù)由文件sample_input.in讀入，結(jié)果輸出到文件result1000.data）
標(biāo)簽： Nbody 1000 MPI 編程
上傳時間： 2015-09-24
上傳用戶：aix008
遺傳算法的程序 遺傳 算 法 (GeneticA lgorithm,G A)是一種大規(guī)模并行搜索優(yōu)化算法，它模 擬了達爾文“適者生存”的進化規(guī)律和隨機信息交換思想，仿效生物的遺傳方式， 從隨機生成的初始解群出發(fā)，開始搜索過程。解群中的個體稱為染色體，它是一 串符號，可以是一個二進制字符串，也可以是十進制字符串或采用其他編碼方式 形成的碼串。對父代(當(dāng)前代)群體進行交叉、變異等遺傳操作后，根據(jù)個體的 適應(yīng)度〔fitness)進行選擇操作，適應(yīng)度高的個體有較高的概率被選中并復(fù)制到下 一代，如此產(chǎn)生的子代通常優(yōu)于父代，這個過程稱為進化。上述過程循環(huán)執(zhí)行直 至滿足停機條件，最終使優(yōu)化過程以大概率趨于全局最優(yōu)解
標(biāo)簽： GeneticA lgorithm 算法 程序
上傳時間： 2015-09-25
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低通濾波器 提供1種濾波器，oneself設(shè)計的need the guidance thanks!
標(biāo)簽： 低通濾波器 濾波器
上傳時間： 2015-09-26
上傳用戶：lepoke
即時資訊下物流配送問題之研究
標(biāo)簽： 物流配送
上傳時間： 2013-12-08
上傳用戶：liansi
并行計算，使用MPI編程，lifegame問題
標(biāo)簽： 并行計算
上傳時間： 2014-01-10
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帶通濾波器matlab源代碼 菜鳥看看有用的
標(biāo)簽： matlab 帶通濾波器 源代碼 菜鳥
上傳時間： 2015-09-28
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這是一個實用的并行計算源代碼，可以用來測試并行機的計算能力
標(biāo)簽： 并行計算 源代碼
上傳時間： 2014-01-26
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