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压缩技术论文范文1
处理数字信号的过程中，通常情况下都需要将模拟信号转换为数字信号，在处理信号之前，首先需要采集和量化。采集定理又名奈奎斯特采样定理，是美国电信工程师奈奎斯特于1928年提出的，通过采集定理可知，想要在离散信号中恢复出无失真的原始信号，那么采样率至少要达到原始信号的2倍。此后在2004年，华裔科学家T.Tao以及D.Donoho、E.Candes等人通过对比逼近理论和信号稀疏理论的分析，初步提出了压缩感知理论，通过压缩感知理论可知，如果将压缩感知技术用于移动通信系统中，那么即使采用低于奈奎斯特采样定理的采样率，也可以恢复出无失真的原始信号。压缩感知理论的基本思想是：如果信号某个变换域是稀疏的，或者信号是可以压缩的，那么通过与变换基不相关的观测矩阵，能够将变换得到的高维信号投影到低维空间，之后求解最优化问题，就能够在少量投影中重构原始信号。在压缩感知理论框架下，采样率不决定于原始信号带宽，而是重要新信息在信号中的内容和结构决定的，测量值不是信号本身，是高维到低维的投影值，每一个测量值中，都包含着全部样本信号的部分信息，在恢复信号过程中，所用的测量值数目要比奈奎斯特采样定理要求的数目少很多。假设一个N×1维信号s，s包含非零元素K个，s可以通过转换得出N×1维变量x，其转换公式即为：x=覫s式中：覫代表N×N维稀疏变换矩阵，转换得出N×1维变量x之后，就可以计算出M×1维测量信号y，其计算公式如下：y=准x=准覫s=s式中：准代表M×N维测量矩阵，也可称之为随机采样矩阵或者投影矩阵，在上述环节中，覫和准的设计十分重要，对压缩感知技术的实际性能具有很大影响，另外K<M<<N，其中M的取值满足以下条件：M≥Cu2（准，覫）Klog（N）式中：u2（准，覫）代表矩阵覫和准相关性。此外信号重构是压缩感知技术的核心，在取得观测值y的条件下，获取最稀疏解s的过程即为信号重构，为了描述压缩感知理论的信号重构问题，需要运用矩阵理论中的范数知识。
假设定义向量Z={z1,z2，…，zN}的P-范数如下：Zp=Ni=1ΣzipΣΣ1p当P=0时，可以求出向量Z的0-范数，用以表示Z中非零元素的个数。一般情况下，非稀疏信号x通过稀疏转换可得出s，此时压缩感知理论中信号恢复问题就可以转化为线性约束下最小0-范数问题，具体表达式如下：s^=argmin0，s.t.y=准x=准覫s=s上述0-范数优化问题属于非凸优化问题，换言之，在多项式内不能够进行求解，也无法验证解是否有效，这样一来，就需要将其转化为其他范数，例如2-范数或者1-范数，相关资料显示，上述0-范数优化问题可通过求解简单的1-范数来解决，所以压缩感知理论一般采用如下公式：s=argmin1，s.t.y=准x=准覫s=s这样一来，就可以运用线性规划算法等方法来进行处理，在实际工作中，算法有很多中，可以根据具体需要来选择快捷的方法。
2实际应用
分析在实际应用过程中，压缩感知技术有以下几方面特性：
（1）观测信号没有稀疏性，比如OFDM系统频域信道响应等等。
（2）变换观测信号的基坐标，信号在另外的组基下变稀疏，比如频域信号响应经过DFT进行转换，使之在时域上具有稀疏性。
（3）稀疏性是变化的，并且稀疏性是不可知的，这也是使用压缩感知技术的首要条件。有资料显示，经过外场测试多数无线信道在时域上均具有多径稀疏的特点，通过压缩感知技术的应用，将大大减少用户的导频开销。另一方面，目前基站侧天线数目不断增多，无线信道在空域上也具有稀疏性，这也为压缩感知技术未来在移动通信系统中的应用奠定了基础。
3总结
压缩技术论文范文2
关键词：脉冲压缩 雷达 线性调频信号 FPGA
中图分类号：TN957.51 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2015）12-0000-00
近年来，航空航天技术快速发展，各类飞行器的飞行能力不断提升，这就要求现代雷达应具有高精度、远距离、高分辨力的探测性能。传统脉冲雷达存在雷达探测能力与距离分辨力之间的矛盾[1]。为解决这一矛盾，大多数现代雷达采用脉冲压缩技术，调制信号频率或相位，从而产生探测距离较远的大时宽带宽信号，接收端通过具有匹配滤波器的接收机接收，产生窄时脉冲，提高了距离分辨率。
随着大规模集成电路及超大规模集成电路的快速发展，可编程门阵列（FPGA）被广泛应用，以可编程门阵列为硬件基础实现的数字脉冲压缩技术有着可靠性高、灵活性好、可编程、电路集成度高等优势[2]，逐渐取代早期的模拟脉压技术，成为现代雷达脉冲压缩系统的发展主流。本文以此为技术背景，对线性调频信号的脉冲压缩进行了深入研究和波形仿真，并给出了一种基于可编程门阵列的数字脉冲压缩实现方法。
1 脉冲压缩技术原理
脉冲压缩技术主要应用于现代雷达上进行距离探测和目标识别。线性调频信号属于大时宽带宽积信号中的一种，它通过非线性相位调制或线性频率调制（ LFM）来获得大的时宽带宽积，是研究的最早且应用最广泛的一种脉冲压缩信号[3]。采用匹配滤波器，可将接收机接收到的宽脉冲信号经过处理得到窄脉冲信号，实现脉冲压缩，同时提高信噪比。目前这种技术已经广泛用于各种雷达体制中。一般在时宽带宽积BT>30时，可以近似认为线性调频信号具有矩形振幅频谱，因此其匹配滤波器也应该具有矩形带通振幅特性。线性调频信号的匹配滤波器的近似频率特性可描述为：
（1）
设匹配滤波器输入端作用信号为：
（2）
式中： 为多普勒频率，匹配滤波器输出信号的频谱为：
（3）
对 求傅里叶反变换得到时域表达式 ，即为脉压系统的输出：
（4）
可以看出，经过脉冲压缩处理后的线性调频信号具有sinc函数的特性。
2 数字脉冲压缩系统的实现
在理论上，时域卷积法和频域相乘法均可以实现数字脉冲压缩。在工程上，却要同时考虑匹配滤波器的长度和雷达信号处理的巨大计算量，因此多采用频域相乘法进行脉冲压缩。回波信号首先经过A/D转换模块，再经由FFT运算模块处理后乘以频域匹配滤波系数，然后数据送入IFFT模块经D/A转换后即为脉压输出结果。采用频域相乘法的脉冲压缩处理流程如图1所示。本文的各模块设计也正是遵循这一思想进行的。
2.1 FFT模块设计
脉冲压缩处理速度的关键取决于FFT模块的算法设计，之前由于数字电路发展的限制，FFT处理结构更多的考虑节约硬件资源以获取更低的功耗，近年来随着大规模集成电路的快速发展，FFT模块的设计已经突破硬件瓶颈，看重指标主要集中于数据处理速度及数据处理精度上。以FPGA为硬件基础设计的FFT运算结构有着递归结构、流水线结构和全并行结构三种类型。递归结构在数据控制上占有优势，因其只有一个运算单元，因此占用的资源最少，需要较长时间运算。流水线结构将本级运算结果直接送入下一级运算，运算速度有所提高，但需要消耗较大的存储空间。全并行结构的运算单元数量与运算点数成正比，是计算速度最快的一种，是以牺牲硬件资源为代价[4]。本文以16路并行运算结构为基础，主要通过FPGA芯片内部资源的合理配置大幅度提升了FFT的运算能力，其中单极FFT处理模块处理流程如图2所示。
2.2 系数匹配相乘模块和IFFT模块设计
系数匹配模块根据发射波形是否可变，有两种模式可供选择。如果雷达发射可变波形，就需要在对发射波形采样的同时进行快速傅里叶变换处理，得出频谱序列的幅值即为匹配系数；如果雷达反射固定波形，可先行通过MATLAB计算出匹配系数并存储到 EPROM 中，通过系数调用方式相乘，这种方法实现起来比较简单，适合绝大多数的脉压系统。
IFFT运算模块可以调用FFT运算模块的硬件电路实现，具体处理原理如下：
将 分解为实部与虚部，将实部与虚部互换得到 ，表达式为：
（5）
对 进行傅里叶变换可得 ，即：
（6）
将 的实部与虚部交换后乘以系数因子 可得：
（7）
由（8）、（9）式可知在工程中实现IFFT模块运算对预处理数据的实部与虚部对调，调用FFT模块硬件电路处理后，再次交换数据的实部与虚部并乘以系数因子 ，通过硬件电路的共用不但降低了硬件电路的复杂程度，节省了系统资源，同时也使运算速度大大提升，其数据处理流程同图2相同。
3 实验结果与仿真
采用美国Agilent公司E8627D信号源模拟雷达回波信号，FPGA芯片选取Xilinx公司生产的XC2V1000。线性调频信号具体参数设置如下： 中频、 偏频、 的脉冲宽度， 的周期。FPGA系统输出结果和Matlab仿真结果如图3所示，可以看出二者基本吻合，从而验证了本方案正确性和可行性。
（a） FPGA输出结果 （b） Matlab仿真结果
4 结语
雷达采用线性调频脉冲压缩技术后具有作用距离远、距离分辨力高、抗干扰能力强的特点，本文给出了一种以可编程门阵列（FPGA）为硬件基础进行数字脉冲压缩的设计方法。这种基于FPGA的模块化设计方法非常灵活，电路设计简单，电路集成度高，稳定性好，极大缩短了研发周期，便于工程实现与后期维护。通过理论仿真和试验验证，FPGA芯片的输出结果和MATLAB仿真结果相吻合，满足现代雷达对数据采集与处理实时性和准确性的要求。
参考文献
[1]李方慧，龙腾，毛二可.基于TMS320C6201的并行高速实时数字脉冲压缩系统研究[J].电子学报，2001，29（9）：1272-1275.
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[3]潘琳.基于FPGA的雷达脉冲压缩系统的研究与实现[D].上海交通大学硕士论文，2008.5.
压缩技术论文范文3
随着计算机技术的发展和图像压缩技术的应用，医学图像除了可以大量存储同时用于远程图像传输，在传输过程中为保证诊断的正确性，必须得到高质量的图像和完整、全面的相关医学信息[1]；针对这个问题的解决采用基于小波变换的视频图像压缩技术，利用小波变换对视频图像序列进行压缩编码，较好地改善了当图像场景中的物体进行快速运动时，使得时间域的小波系数突然变大而使得压缩率变低的不足，在远程医疗系统中可以快速、高效地压缩图像。
远程医疗利用现代通信网络，结合计算机多媒体技术，传输多媒体医疗信息来实现远距离的医疗活动；主要着重于多媒体交互式服务。利用远程医疗可以减少边远地区患者求医的费用和求医诊治花费时间，节省医生往返各地的费用和时间，也可以提供分散医院之间的远程交流和协作。小波变换的视频编码的实现能够在压缩性能、诊断性能、传输性能上适应于远程医疗系统的压缩；本文利用小波变换结合运动补偿量化编码算法，能较好地对医学图像进行压缩及处理。
小波变换用于图像压缩的基本思想
所谓图像压缩就是去掉各种冗余，保留重要的信息。图像压缩的过程常称为编码，而图像的恢复则成为解码。虽然图像的数据是非常巨大，但是可以采用适当的坐标变换祛除相关，从而达到压缩数据的目的。小波变换通过多分辨分析过程将一幅图像分成近似和细节两部分，细节对应的是小尺度的瞬变，它在本尺度内很稳定。因此将细节存储起来，对近似部分在下一个尺度上进行分解，重复该过程即可，近似与细节在正交镜像滤波器算法中分别对应于高通和低通滤波，这种变换通过尺度去掉相关性，在视频压缩中被证明是有效的[2]。
运动补偿
运动补偿是通过先前的局部图像来预测、补偿当前的局部图像，它是减少帧序列冗余信息的有效方法。远程医疗系统不仅仅是信息资源共享，提供实时可见的视频图像资料以供医学专家参考。所以，大量、高质量的视频图像数据的处理、传输就成为远程会诊系统的关键环节，另外医生在查看图像时只对图像中很小一部分感兴趣，这部分区域有可能是病灶区域分，除病灶区外对于其他图像如背景部分等一些局部图像成为医生乎略的内容，所以，可以充分利用医学图像的这一重要特征在进行设计图像压缩编码算法时对乎略的内容进行高比例压缩。
图像压缩技术在远程医疗系统中的研究方案
视频图像的压缩编码实际上是在静态图像编码的基础上，增加帧间图像的内插和运动补偿技术，由此来消除图像之间的时间相关性，从而实现高倍率的压缩目的。再对已消除时间相关性之后的每帧图像进行静态图像的压缩编码。
首先将要编码的图像分成16×16的宏块，对于每一个宏块，依照某指定的准则，在其参考图像中搜索与其最匹配（最相近）的块。如果搜索到的块满足条件，则作为当前编码宏块的运动补偿块。将它们相减，得到的结果称为帧间编码块，并将其放在残差图像的相应位置。如最终没有找到相近的块，则认为当前块属于帧内编码块，将其直接放置在残差图像的相应位置。然后对残差图像进行小波变换及压缩编码。显然，解码时，将解码的残差图像加上其对应的运动补偿图像，即可得到复原的图像。
对于小尺寸图像块宜用DCT方法进行编码，先对残差图像中的帧内编码宏块用DCT方法进行变换、量化、编码，其结果作为总数据的一部分输出到比特流中。对编码后的图像块进行恢复得到其重构块，再用原快减去重构块得到残差块，即帧间编码块。由残差块代替残差图像中相应的帧内编码块。如此一来，残差图像就全部由帧间编码块组成了，从而在整体上趋近于零。以上分块的不足之处存在于，运动补偿的块越小，得到的残差图像的能量越小。然而，分块越小，块越多，算法复杂度越高，矢量数目越多。传输矢量所需要的数量可能大于图像残差能量减小所节省的数据量，这样一来就会造成得不偿失的情况。比较好的解决方法就是使用自适应的分块大小，对细节较少的部分采用大的分块，对细节较多的地方采用较小的分块。另外，也可以采用像素插值的方法，利用插值后的像素位置进行预测将提高运动补偿的精度，但事实上，随着插值变得精细，其对于运动补偿的改善作用也在逐渐下降。
小波和运动补偿相结合能更好地进行图像压缩，基于小波变换的静止图像压缩算法EZW、SPIHT和一种改进的EZW算法，这些算法是视频压缩编码算法中的关键部分。这有待于在软件平台上进行算法验证、分析和对比，实践证明应用改进的EZW算法对图象进行压缩，重构图像的PSNR值较高。
视频图像不仅在其每一帧内存在空间相关性，而且在帧间即时间方向也存在着很强的相关性，通过有效的方法消除这些冗余信息可以大大地提高视频的压缩比。
本文分析了对图像的背景及非病灶区域进行传输编码技术，并把它有褪用到远程医疗系统会诊子系统的视频流处理模块，取得了较好的效果。此方案可以减少传输时间，解决其数据量大、耗时长的瓶颈问题，并增加了通信双方的交互性。远程医疗在我国还是一个方兴未艾的新鲜事物，一个新的课题。现有远程医疗对我国医学来讲不是一个完美的系统，其中要解决的技术问题还有很多有待于我们不断的更新和完善。
参考文献
压缩技术论文范文4
【关键词】 AVS视频编码标准 研究 关键技术 优化
1 AVS视频编码概述与发展现状
为了改变国外对数字音频技术的垄断，2002年6月，经信息产业部批准，我国正式成立了“数字音视频编解码技术标准工作组”，也就是我们熟知的AVS工作组，到2013年为止，工作组的成员已经有230多家，给国内该领域的产品开发生产提供了大量的技术支持，国内数字音频技术的发展迎来了春天。AVS是由我国自主研发制定的，主要包括系统、视频、音频和数字版权等。当AVS标准提出并开始实施后，国内越来越多的技术人员开始关注并研究该标准，其中最主要研究的方向是算法标准的优化，其目的是最大限度的提高视频在压缩方面的效率和质量，与此同时，降低视频的码率。从而尽快的开发出较为适用的视频编码软件和硬件，为各个领域的视频需求提供便利。
目前来说，国内AVS芯片商还不是很多，其中具有代表性的厂商有美视、复旦微纳米、联合信源等厂商，数字音频产业已于2010年超过通信产业，预计在明年将成为国内国民经济最大产业，为我国构建技术专利到文化产业链条的转变提供发展机遇。
2 AVS视频压缩编码标准的原理
2.1 视频压缩编码标准概述
文字、声音、图像和视频等是多媒体信息技术的基本组成部分，其中，视频为多媒体信息中最为重要的组成部分。但是，由于视频的信息量较大，其传输和存储都十分不方便。故，只有经过较大的压缩才能更好的进行交流，在这样的背景下，视频编码就变得十分的具有必要。视频压缩编码的核心就是通过减少视频序列间的相关性，减少视屏内容间重复、繁杂的部分，大幅度的减少视屏内容的比特数，从而实现对视频的压缩处理。压缩编码总共分为以下四个方面，即空间冗余度的压缩、时间冗余度的压缩、统计冗余度的压缩和视觉冗余度的压缩。
2.2 AVSS视频压缩编码的关键技术
2.2.1 帧内预测
AVS视频标准采用的是空间内各个方向的帧内预测技术，这种观测技术可以提高预测精度，从而提高编码的效率。通过一个8X8块大小，亮度分类的5种预测模式分别对应水平、垂直、均值、左下角、右下角5个方向;色度分量的4种预测模式分别对应水平、均值、平面和垂直4个方向。除此之外，帧内预测还可以通过滤波处理来屏蔽噪音，从而提高编码的精准度。
2.2.2 帧间预测
帧间预测主要是通过从前面几帧图像中找寻更完美的匹配，从而提高编码的效率，AVS视频标准规定，视频的参考帧数最多为两个：一个用于搜索匹配，一个用于降低编码的复杂度。帧间编码模块主要是利用视频场或视频帧的运动进行补偿编码，这种编码模式主要是通过运动图像时间上的关联来进行压缩编码，通过对每个已知的图像板块进行运动估计，找出误差最小的对于板块，从而进行最为精确的匹配，并对运动矢量和图像的误差进行计算。这样匹配出来的图像一般不存在误差，大大提高了压缩比。
2.2.3 B帧宏块编码模式
在AVS预测中，双向预测采用的是空域和时域相结合的预测模式，这种模式较为直接，在这样的预测模式基础上，添加了运动矢量舍入控制技术，除此之外，AVS标准还提出了对称模式，即通过前向运动矢量的预测导出后向运动矢量，加大预测效率，实现对称的双向预测模式。
2.2.4 熵编码
AVS熵编码采用的是自适应变化编码技术，编码过程中所以的语言和数据都可以映射成二进制比特流，发挥闭合公式直接解析的优点，对预测误差的块变换系数，经过统一扫描，然后统一进行二维编码，并根据不同的概率分布，自适应改变指数的阶数。
3 AVS视频编码的优化实现
（1）C语言的优化。通常对热点进行汇编优化，先需要对C语言进行优化，这个过程还需要为汇编优化考虑数据结构和内存结构。
（2）表达式优化。表达式优化是较为简单的一种优化方式，对表达式中运行缓慢的部分进行优化，比如乘法、除法、取模等都是运行较为缓慢的运行方式。
（3）分支语句的优化。语句分支是计算机操作系统中，最基本的语言操作之一。有些分支可能会扰乱指令的流畅运行，因此，我们需要对一些运行缓慢的分支语句进行优化，分支语句分为条件分支和非条件分支两种。由于条件分支需要执行分支预测，故通常来说，对分支语句的优化就是指对条件语句的优化。
（4）循环语句的优化。循环具有高重复性，运行次数的不断增加就使其成为了最常见的热点。由于数据存在相关性，如果热点的执行时间不同步，就会让指令发生错误，因此，除去数据的相关性就可以大大提高执行效率。
4 结语
我国为了打破国外对数字音频的垄断，成立了AVS研究组，自己掌握了视频压缩的核心技术，AVS编码在我国的发展也是越来越好，通过对AVS视频编码的关键技术的研究，使得AVS编码技术的运用越来越广，最后，在一些指令运行方面，AVS标准对其进行相关的优化。AVS视频编码标准正逐步走向完美。
参考文献：
[1]高文.多媒体数据压缩技术.北京：电子工业出版社，2002，1―30.
[2]张春田，苏月婷，张静.图像编码基础.北京：2009，374―390.
压缩技术论文范文5
关键词：蒸发装置，MVR，蒸发
蒸发设备广泛应用于制药、轻工食品、石油化工、生物工程等行业。随着经济的飞速发展及石油、天然气、煤炭等不可再生资源的日渐枯竭，使为蒸发设备提供热源的蒸汽成本不断增加，蒸发设备是生产系统中蒸汽消耗较大的设备，蒸汽成本的上升使得企业设备运行成本急剧增加。因此，降低蒸发装置的蒸汽用量对于节能减排有重要的意义。
自20世纪80年代以来，蒸汽透平压缩机的技术日渐成熟，已经广泛应用于各行业各类气体介质的压缩及输送。在本世纪初，国外已能够生产大型蒸汽压缩机。主要的蒸发器生产厂商德国GEA 公司已尝试将大型蒸汽压缩机应用于管式蒸发装置并取得成功，该公司的MVR蒸发技术在国际上处于领先地位，但国内外目前尚末将此技术应用在板式蒸发装置上。我公司作为国内唯一具有大型板式蒸发装置生产能力的企业，如果能将此技术成功应用于板式蒸发装置，则其产品极具竞争优势，对我国经济的发展有重要的促进意义。
本文在研究了国外最先进蒸发技术及离心式蒸汽压缩技术的基础上，提出了将MVR技术应用于我公司大型板式蒸发装置的工艺方案，此MVR蒸发器将可以不用蒸汽作为加热热源，将电能转换为机械能压缩二次蒸汽循环蒸发，极大的降低了蒸发设备能耗。
1机械蒸汽浓缩法及其原理
MVR(MechanicalVapor Recompression)蒸发装置二次蒸汽机械压缩法是指利用涡轮发动机的增压原理、经特殊流体设计而组成的二次蒸汽机械增压式蒸发系统的简称。在这种工艺系统中，密闭容器内经加热蒸发生成的二次水蒸汽，通过蒸汽压缩机时被再压缩增压至较高温度的高压蒸汽硕士毕业论文，此高压高温蒸汽再被用于蒸发设备的加热热源，进入蒸发器的加热腔继续蒸发，实现电能到热能的转换，这样的蒸发装置不再对外界蒸汽能源的依懒与摄取，循环传热的过程中增压后的蒸汽做为蒸发器的加热热源后也得以迅速冷凝，成为洁净蒸馏水。压缩机以提高蒸发器产生的二次蒸汽的压力来达到二次蒸汽更高温度的凝结。这种提高了压力的蒸汽，会提高潜在的热能，然后再重新返回蒸发器来进行加热，从而制造出更多的二次蒸汽。这样，热能被持续的重新利用，而不易损失[1]。
进行完热交换的蒸汽冷凝成纯度很高的水，被收集出来，热交换过程中产生的二次蒸汽再被压缩，作为下一循环的热源。如此循环，多级蒸发后的液体从蒸发器底部排出。因此，只需在系统冷启动时导入热源，采用电加热或少量蒸汽预热物料即可使蒸发器开始正常循环运转。在蒸发器中，是一个封闭的系统，所有的蒸汽都被回收，再用高压风扇加压后作热源之用，不需要额外的蒸汽或冷却水，提高了能源利用效率。
2 多效蒸发器与MVR蒸发器对比
2.1 多效蒸发工艺
张永生（1975-），男，甘肃临泽人，工程师，工学硕士，主要从事蒸发换热设备设计及研制工作。
在多效蒸发装置中，新鲜蒸汽为第一效的加热热源，而第一效产生的二次蒸汽不进入冷凝器，而是作为第二效的加热热源得以再次利用，这样可以将新蒸汽消耗有效降低约50%。重复利用此原理，三效、四效、五效、六效蒸发装置可进一步降低新蒸汽消耗，这样的六效蒸发装置，理论上蒸汽消耗可降低至15%。
第一效的最高加热温度与末效的最低沸点温度形成了总温差，分布于各个效，从而形成温差分布。结果，每效温差随效数增加而减小。所以为达到指定的蒸发速率必须增大加热面积。初步估算表明，用于所有效的加热面积随效数成比例增加硕士毕业论文，这样一来蒸汽节省量逐渐减少的同时，投资费用显著增加。多效蒸发器直接加热热流图见图1。
图1 多效蒸发器直接加热热流图
2.2 TVR板式蒸发技术
TVR(Thermal VaporRecompression)热力压缩，是指用高温高压的工作蒸汽将低品质乏气再压缩重复利用的技术。其关键设备是由蒸汽喷射器来完成，是一种能量转换的装置，高温高压的新鲜工作蒸汽进入喷射器，由喷嘴高速喷出，将静压能转换为动能，由于射流和空气之间产生卷吸作用和紊动扩散作用，把吸入室的气体带走，使该处产生局部真空状态，在外界大气压力的作用下，分离器分离出的二次蒸汽被吸入，随同高压高速流体被带入喉管，与之混合，并进行能量交换，形成中等品质的蒸汽，进入加热室当作加热蒸汽使用，来加热料液。
蒸汽喷射式热泵具有结构简单、操作稳定、价格低廉、节能等特点。使用蒸汽喷射式热泵，当引射比为1：1时，效能上相当于增加一效蒸发器,工艺流图见图2.
图2 TVR热力压缩流程图
2.3 MVR板式蒸发器蒸发流程
机械蒸汽再压缩时，通过机械驱动的压缩机将蒸发器蒸的二次蒸汽压缩至较高压力和温度。因此压缩机作为热泵来工作，给蒸汽增加能量。
配备有机械蒸汽再压缩型热泵的蒸发装置，在一般的操作条件下仅需要很少的能量输入，是一种开放式的系统，而TVR热力压缩是一种封闭的系统，喷射压缩器只能压缩一部分蒸汽，动力蒸汽的能量最后通过冷却水作为残余热量被移走。在机械蒸汽再压缩系统中，所有的蒸汽被压缩到一个较高的冷凝压力，热流图如图3所示。
图3 机械蒸汽再压缩蒸发过程热流图
板式蒸发器是由板式加热元件组成，浓缩液自加热元件表面自下而上，又从上而下流过，与加热板片进行热交换，受热的料液在加热板片表面形成薄膜，由此而蒸发，蒸发表面产生的蒸汽离开加热元件的侧面上升，所以几乎不过热地送至离心式压缩机。蒸发的二次蒸汽被压缩机经一次或二次压缩，变成较高温度品质的蒸汽，再送到蒸发器内部加热元件中作为加热源。为了消除压缩机中蒸汽过热现象硕士毕业论文，要不断地向压缩机内注入少许的蒸汽冷凝液，因为压缩过程蒸汽变成过热，为了把温度降低到与压缩机排出压力相当的饱和温度。加热蒸汽在蒸发器加热单元中凝结成水，排出后部分送至预热器中用来加热待蒸发物料，少部分送至离心压缩机中去消除过热[2]。
3 MVR在板式蒸发系统中的应用
MVR系统与板式蒸发系统的组合中，其工艺可以设计为单效蒸发，也可以实现多效蒸发，具体情况需根据MVR系统能提供的最大压缩温差来决定。
在高速透平压缩系统中，由于其应用齿轮组技术，叶轮转速较高，可以实现较大的压缩比，故其压缩后温差较高，蒸发系统可以采用顺流工艺，即压缩系统的蒸汽吸入口与排出口间可以实现多效顺流，其工艺简图如图4。但此压缩系统由于其主轴转速较高，故叶轮直径较小，压缩蒸汽量较小，对于较大蒸发量的蒸发装置，此系统难以满足其工艺要求。
图4 顺流工艺简图
在离心式压缩系统中，驱动装置电机直接与叶轮轴相连，叶轮转速相对较低，可能实现极大蒸汽量的压缩，但此装置缺点为温差t 低。如果实现多效连续蒸发，则各效间温差较低，影响系统的蒸发效率。但由于其蒸汽压缩量大，可以实现并流蒸发，工艺简图见图5。
图5 并流工艺简图
为了弥补由于采用离心式压缩系统而导致温差过小的缺点，可采用多级压缩，即应用2个或3个离心式压缩系统串联结构，使压缩系统蒸汽进出口压缩比增大，而蒸发系统可采用串联式结构，而各效蒸发器间可能获得相对较高的温差，工艺简图见见图6。
图6 二级压缩顺流工艺简图
以双效板式蒸发装置为例，蒸发量为10t/h的双效板式蒸发装置，每小时需新鲜蒸汽4.5吨，成本约675元，采用MVR机械压缩系统后，无需蒸汽加热硕士毕业论文，电费成本只需100元，MVR系统蒸发器运行成本仅为普通蒸发器运行成本的六分之一。在乳品工业中可以设计小型到中型的单效MVR蒸发器，其热效率非常良好，可以相当于3效MVR涡输压缩机蒸发器，每0.75kW可除45kg到68kg水分[3]。一般情况下，供给能量达到蒸发能量的7％～8％，即可满足额定蒸发的生产需求[4]。
MVR系统蒸发器一般采用离心式低t压缩风机，因其成本较低，蒸发系统可以设计为单效大流量蒸发，其蒸发温度可以控制在55℃，实现真正意义上的低温蒸发，尤其适合于热敏性物料的蒸发。这种新型热泵蒸发装置在正常运行时，除原料预热使用极少量蒸汽(约为原料的2％)外，不需要其它的蒸汽热源。当然，压缩机一定要靠电来驱动，会产生额外的电耗[5]，其工艺图见图7。
图7 双效MVR板式蒸发装置工艺图
4 结语
相对于普通的蒸发设备，MVR蒸发器具有单位能量消耗低、工艺简单、实用性强、蒸发温度低、适合热敏性物料的蒸发等优点，与板式蒸发器极强的传热效率相结合，将使MVR板式蒸发器具有极强的技术优势，对节能减排及促国民经济的发展有极其重要的作用。
参考文献
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压缩技术论文范文6
由於科技日新月异，印刷已由传统印刷走向数位印刷。在数位化的过程中，影像的资料一直有档案过大的问题，占用记忆体过多，使资料在传输上、处理上都相当的费时，现今个人拥有TrueColor的视讯卡、24-bit的全彩印表机与扫描器已不再是天方夜谭了，而使用者对影像图形的要求，不仅要色彩繁多、真实自然，更要搭配多媒体或动画。但是相对的高画质视觉享受，所要付出的代价是大量的储存空间，使用者往往只能眼睁睁地看着体积庞大的图档占掉硬碟、磁带和光碟片的空间；美丽的图档在亲朋好友之间互通有无，是天经地义的事，但是用网路传个640X480TrueColor图形得花3分多钟，常使人哈欠连连，大家不禁心生疑虑，难道图档不能压缩得更小些吗？如此报业在传版时也可更快速。所以一种好的压缩格式是不可或缺的，可以使影像所占的记忆体更小、更容易处理。但是目前市场上所用的压缩模式，在压缩的比率上并不理想，失去压缩的意义。不然就是压缩比例过大而造成影像失真，即使数学家与资讯理论学者日以继夜，卯尽全力地为lossless编码法找出更快速、更精彩的演算法，都无可避免一个尴尬的事实：压缩率还是不够好。再说用来印刷的话就造成影像模糊不清，或是影像出现锯齿状的现象。皆会造成印刷输出的问题。影像压缩技术是否真的穷途末路？请相信人类解决难题的潜力是无限的。既然旧有编码法不够管用，山不转路转，科学家便将注意力移转到WAVELET转换法，结果不但发现了满意的解答，还开拓出一条光明的坦途。小波分析是近几年来才发展出来的数学理论。小波分析，无论是作为数学理论的连续小波变换，还是作为分析工具和方法的离散小波变换，仍有许多可被研究的地方，它是近几年来在工具及方法上的重大突破。小波分析是傅利叶（Fourier）分析的重要发展，他保留了傅氏理论的优点，又能克服其不足之处。可达到完全不失真，压缩的比率也令人可以接受。由於其数学理论早在1960年代中叶就有人提出了，而到现在才有人将其应用於实际上，其理论仍有相当大的发展空间，而其实际运用也属刚起步，其後续发展可说是不可限量。故研究的动机便由此而生。
贰、WAVELET的历史起源
WAVELET源起於JosephFourier的热力学公式。傅利叶方程式在十九世纪初期由JosephFourier(1768-1830)所提出，为现代信号分析奠定了基础。在十九到二十世纪的基础数学研究领域也占了极重要的地位。Fourier提出了任一方程式，甚至是画出不连续图形的方程式，都可以有一单纯的分析式来表示。小波分析是近几年来才发展出来的数学理论为傅利叶方程式的延伸。
小波分析方法的提出可追溯到1910年Haar提出的小波规范正交基。其後1984年，法国地球物理学J.Morlet在分析地震波的局部性质时，发现传统的傅利叶转换，难以达到其要求，因此引进小波概念於信号分析中，对信号进行分解。随後理论物理学家A.Grossman对Morlet的这种信号根据一个确定函数的伸缩，平移系{a-1/2Ψ[(x-b)/a]；a,b?R,a≠0}展开的可行性进行了研究，为小波分析的形成开了先河。
1986年，Y.Meyer建构出具有一定衰减性的光滑函数Ψj,k(x)，其二进制伸缩与平移系{Ψj,k(x)=√2jΨ(2jx-k)；j,k?Z}构成L2（R）的规范正交基。1987年，Mallat巧妙的将多分辨分析的思想引入到小波分析中，建构了小波函数的构造及信号按小波转换的分解及重构。1988年Daubechies建构了具有正交性（Orthonormal）及紧支集（CompactlySupported）；及只有在一有限区域中是非零的小波，如此，小波分析的系统理论得到了初步建立。
三、WAVELET影像压缩简介及基础理论介绍
一、WAVELET的压缩概念
WAVELET架在三个主要的基础理论之上，分别是阶层式边码(pyramidcoding)、滤波器组理论(filterbanktheory)、以及次旁带编码(subbandcoding)，可以说wavelettransform统合了此三项技术。小波转换能将各种交织在一起的不同频率组成的信号，分解成不相同频率的信号，因此能有效的应用於编码、解码、检测边缘、压缩数据，及将非线性问题线性化。良好的分析局部的时间区域与频率区域的信号，弥补傅利叶转换中的缺失，也因此小波转换被誉为数学显微镜WAVELET并不会保留所有的原始资料，而是选择性的保留了必要的部份，以便经由数学公式推算出其原始资料，可能不是非常完整，但是可以非常接近原始资料。至於影像中什度要保留，什麽要舍弃，端看能量的大小储存（跟波长与频率有关）。以较少的资料代替原来的资料，达到压缩资料的目的，这种经由取舍资料而达到压缩目地的作法，是近代数位影像编码技术的一项突破。即是WAVELET的概念引入编码技术中。
WAVELET转换在数位影像转换技术上算是新秀，然而在太空科技早已行之有年，像探测卫星和哈柏望远镜传输影像回地球，和医学上的光纤影像，早就开始用WAVELET的原理压缩/还原影像资料，而且有压缩率极佳与原影重现的效果。
以往lossless的编码法只着重压缩演算法的表现，将数位化的影像资料一丝不漏的送去压缩，所以还原回来的资料和原始资料分毫无差，但是此种压缩法的压缩率不佳。将数位化的影像资料转换成利於编码的资料型态，控制解码後影像的品质，选择适当的编码法，而且还在撷取图形资料时，先帮资料「减肥。如此才是WAVELET编码法主要的观念。
二、影像压缩过程
原始图形资料色彩模式转换DCT转换量化器编码器编码结束
三、编码的基本要素有三点
（一）一种压缩/还原的转换可表现在影像上的。
（二）其转换的系数是可以量化的。
（三）其量化的系数是可以用函数编码的。
四、现有WAVELET影像压缩工具主要的部份
（一）WaveletTransform（WAVELET转换）：将图形均衡的分割成任何大小，最少压缩二分之一。
（二）Filters（滤镜）：这部份包含WaveletTransform，和一些着名的压缩方法。
（三）Quantizers（量化器）：包含两种格式的量化，一种是平均量化，一种是内插量化，对编码的架构有一定的影响。
（四）EntropyCoding（熵编码器）：有两种格式，一种是使其减少，一种本论文由整理提供
为内插。
（五）ArithmeticCoder（数学公式）：这是建立在AlistairMoffatslineartimecodinghistogram的基础上。
（六）BitAllocation（资料分布）：这个过程是用整除法有效率的分配任何一种量化。
肆、WAVELET影像压缩未来的发展趋势
一、在其结构上加强完备性。
二、修改程式，使其可以处理不同模式比率的影像。
三、支援更多的色彩。可以处理RGB的色彩，像是YIQ、HUV的色彩定义都可以分别的处理。
四、加强运算的能力，使其可支援更多的影像格式。
五、使用WAVELET转换藉由消除高频率资料增加速率。
六、增加多种的WAVELET。如：离散、零元树等。
七、修改其数学编码器，使资料能在数学公式和电脑的位元之间转换。
八、增加8X8格的DCT模式，使其能做JPEG的压缩。
九、增加8X8格的DCT模式，使其能重叠。
十、增加trelliscoding。
十一、增加零元树。
现今已有由中研院委托国内学术单位研究，也有不少的研究所的硕士。国外更是如火如荼的展开研究。相信实际应用於实务上的日子指日可待。
伍、影像压缩研究的方向
1.输入装置如何捕捉真实的影像而将其数位化。
2.如何将数位化的影像资料转换成利於编码的资料型态。
3.如何控制解码影像的品质。
4.如何选择适当的编码法。
5.人的视觉系统对影像的反应机制。
小波分析，无论是作为数学理论的连续小波变换，还是作为分析工具和方法的离散小波变换，仍有许多可被研究的地方，它是近几年来在工具及方法上的重大突破。小波分析是傅利叶（Fourier）分析的重要发展，他保留了傅氏理论的优点，又能克服其不足之处。
陆、在印刷输出的应用
WAVELET影像压缩格式尚未成熟的情况下，作为印刷输出还嫌太早。但是後续发展潜力无穷，尤其在网路出版方面，其利用价值更高，WAVELET的出现就犹如当时的JPEG出现，在影像的领域中掀起一股旋风，但是WAVELET却有JPEG没有的优点，JPEG乃是失真压缩，且解码後复原程度有限，能在网路应用，乃是由於电脑的解析度并不需要太高，就可辨识其图形。而印刷所需的解析度却需一定的程度。WAVELET虽然也是失真压缩，但是解码後却可以还原资料到几乎完整还原，如此的压缩才有存在的价值。
有一点必须要提出的就是，并不是只要资料还原就可以用在印刷上，还需要有解读其档案的RIP，才能用於数位印刷上。等到WAVELET的应用成熟，再发展其适用的RIP，又是一段时间以後的事了。
在网路出版上已经有浏览器可以外挂读取WAVELET档案的软体了，不过还是测试版，可是以後会在网路上大量使用，应该是未来的趋势。对於网路出版应该是一阵不小的冲击。图像压缩的好处是在於资料传输快速，减少网路的使用费用，增加企业的利润，由於传版的时间减少，也使印刷品在当地印刷的可能性增高，减少运费，减少开支，提高时效性，创造新的商机。
柒、结论
WAVELET的理论并不是相当完备，但是据现有的研究报告显现，到普及应用的阶段，还有一段距离。但小波分析在信号处理、影像处理、量子物理及非线性科学领域上，均有其应用价值。国内已有正式论文研究此一压缩模式。但有许多名词尚未有正式的翻译，各自有各自的翻译，故研究起来倍感辛苦。但相信不久即会有正式的定名出现。这也显示国内的研究速度，远落在外国的後面，国外已成立不少相关的网站，国内仅有少数的相关论文。如此一来国内要使这种压缩模式普及还有的等。正式使用於印刷业更是要相当时间。不过对於网路出版仍是有相当大的契机，国内仍是可以朝这一方面发展的。站在一个使用其成果的角度，印刷业界也许并不需要去了解其高深的数理理论。但是在运用上，为了要使用方便，和预估其发展趋势，影像压缩的基本概念却不能没有。本篇文章单纯的介绍其中的一种影像压缩模式，目的在为了使後进者有一参考的依据，也许在不久的将来此一模式会成为主流，到时才不会手足无措。
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附录：
嵌入式零元树小波转换、阶层式嵌入式零元树小波转换、阶层式影像传送及渐进式影像传送
目前网路最常用的静态影像压缩模式为JPEG格式或是GIF格式等。但是利用这些格式编码完成的影像，其资料量是不变的，其接受端必须完整地接受所有的资料量後才可以显示出编码端所传送的完整影像。这个现象最常发生在利用网路连结WWW网站时，我们常常都是先接收到文字後，其网页上的图形才，慢慢的一小部份一小部份显示出来，有时网路严重塞车，图形只显示一点点後就要再等非常久的时间才再有一点点显示出来，甚至可能断线了，使得使用者完全不知道在接收什麽图案的图形，无形中造成网路资源的浪费。此缺点之改善，可以使用嵌入式零元树小波转换(EZW)来完成。
阶层式影像传送系统的主要功能为允许不同规格之显示装置或解码器可以从同一编码器中获得符合其要求之讯号，如此不需要对於不同的解码器设计不同的编码器配合利用之，进而增加了其应用的范围，及减低了所架设系统的复杂度，也可以节省更多的设备费用。利用Shapiro所提出的嵌入式零元树小波转换(EZW)技术来设计阶层式影像传送系统时，其编码的效果不是很好。主要的原因是，利用(EZW)技术所设计的编码器是根据影像的全解析度来加以编码的，这使得拥有不同解析度与码率要求的解码器，无法同时分享由编码器所送出来的位元流。虽然可以利用同时播放(Simulcast)技术来加以克服之，但是该技术对於同一影像以不同解析度独立编码时，将使得共同的低通次频带(LowpassSubband)被重复的编码与传送，而产生了相当高的累赘(Redundancy)。
基於上述情况，有人将嵌入式零元树小波转换(EZW)技术加以修改之，完成了一个新式的阶层式影像传送系统。该技术为阶层式嵌入的零元树小波转换(LayeredEmbeddedZerotreeWavelet，简称LEZW技术。这个技术本论文由整理提供
使我们所设计出来的阶层式影像传送系统，可以在编码传送前预先指定图层数目、每层影像的解析度与码率。
LEZW技术是将EZW技术中的连续近似量化(SAQ)加以延伸应用之，而EZW传统的做法是将SAQ应用於全部的小波转换系数上。然而在LEZW技术中，从基层(BaseLayer)开始SAQ一次仅用於一个图层(Layer)的编码，直到最高阶析度的图层为止。当编码的那一图层码率利用完时，即表示该图层编码完毕可以再往下一图层编码之。为了改善LEZW的效率，在较低图层的SAQ结果应用於较高图层的SAQ过程中，基於这种编码的程序，LEZW演算法则可以在每一图层平均码率的限制下，重建出不同解析度的影像。因此，LEZW非常适合用於设计阶层式影像传送系统。
LEZW技术也可以应用於渐进式传送，对於一个渐进式影像传送系统而言，控制其解析度将可以改善重建影像的视觉品质。而常用的渐进式传送方法有使用向量量化器或零元树资料结构编码演算法则。但是向量量化器需要较大的记忆体及对与传送中的错误敏威，而利用EZW技术所设计的渐进式影像传送系统，可以改善这些缺点，所以享有较好的效能。但是它也有缺点就是，应用於渐进式传送时是根据全解析度来做编码及传送，因此在低码率的限制之下时，若用全解析度来显示影像将使得影像模糊不清。所以在低码率传送时的影像以较低的解析度来显示时，则可以使影像的清晰度有所改善。
所以将LEZW技术延伸至渐进式传送，在编码之前可以先设定每一级(Stage)的解析度与传送每一级所累加的码率(AccumulatedRate)，然後再编码与传送之。该系统在低码率时用低解析度来显示影像，在较高码率时则以高解析度来显示影像，将改善渐进式传送的视觉品质。此系统在编码传送的过程中，允许传送的位元流在任一点位置被中断停止，而接收端可以由所接收到的资料，将影像重建在资料中断时的解析度下。
渐进式影像传送与阶层式影像传送的设计方法是相似的，只不过在传送方法上两者有相当大的不同。在阶层式影像传送系统中，所有图层的资料是平行的一起传送出去的。而渐进式影像传送则是以级对级(Stage-by-Stage)的方式传送的。因此，利用LEZW技术所设计的渐进式传送可看做是单一图层(Single-Layer)系统，其解析度与传送都是可以控制的。如此网路资源的浪费，便可得到某种程度上的解决。
