图像无损压缩毕业论文

数字图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。这里学术堂为大家整理了一些数字图像处理毕业论文题目，希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计

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。

MRI

MRI 核磁共振成像技术作为二十世纪医学影像成像领域最重要的进展之一，在医学临床诊断中的应用日益广泛,因此研究磁共振成像及其图像处理方法具有很广泛的现实意义。

论文对MRI医学成像和图像处理方法的几个主要方面进行了相关研究。主要涉及三个子课题:基于化学位移的扩展两点Dixon水和脂肪分离算法研究，该算法同时包含特定成像脉冲序列设计和图像后处理;

基于非线性滤波的图像增强、去噪以及高分辨率图像重建算法研究;基于整数小波变换和改进零树编码的医学图像渐进无损压缩算法研究。

在文章中，作者首先系统回顾了MRI 磁共振成像的物理学基本原理，并在此基础上对基于化学位移的扩展两点Dixon水和脂肪分离算法进行了研究,提出使用低通滤波代替多项式拟合迭代进行两维相位去卷绕,改进算法能够降低分离处理的计算复杂度和改善了水和脂肪的分离结果。

为改善MRI医学图像质量，论文对线性增强算法和非线性滤波外推图像增强算法进行研究分析，指出整幅图像增强时导致马太效应的原因所在。

进而提出一种新的剪切策略包络阈值剪切策略改进非线性滤波算法，使得改进后的算法在外推新的高频分量进行图像增强时显著优于原有算法。运用改进的非线性滤波算法结合低通滤波对医学图像进行去噪处理，能有效消除高频噪声同时尽可能保留有用高频信号。

最后将改进的非线性滤波方法应用于高分辨率图像重建，获得了比线性插值更为理想的高分辨率重建图像。

论文对整数小波变换和 EZW零树编码算法做了简单回顾，研究了EZW零树编码策略应用于无损图像压缩时的缺点,提出基于整数小波变换和改进零树编码的医学图像渐进无损压缩框架。

对医学图像的无损压缩实验取得了较高的压缩比，有损渐进解码恢复时，较低的码率得到了较好的图像信噪比，同时良好的渐进解码特性，能够满足远程医疗等基于信道传输的图像解压缩应用。

（一）选题毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。（二）查阅资料、列出论文提纲题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲。（三）完成初稿根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。（四）定稿初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题，确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，看看人家是怎么规划论文整体框架的；其次就是需要自己动手收集资料了，进而整理和分析资料得出自己的论文框架；最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利毕业论文选题的方法:一、尽快确定毕业论文的选题方向在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。浏览捕捉法一般可按以下步骤进行:第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时间和精力。第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。希望可以帮到你，有什么不懂的可以问我

转载数字图像压缩毕业论文

需要我帮你吗?

数字图像处理，MATLAB，可好，

你的论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！排版一定要遵循学校格式模板要求，否则参考文献、字体间距格式不对，要发回来重改，老师还会说你不认真希望可以帮到你，有什么不懂的可以问我，下面对论文写作提供一些参考建议仅供参考：论文题目论文题目应该简短、明确、有概括性。读者通过题目，能大致了解论文的内容、专业的特点和学科的范畴。但字数要适当，一般不宜超过24字。必要时可加副标题。摘要与关键词论文摘要论文摘要应概括地反映出毕业设计(论文)的目的、内容、方法、成果和结论。摘要中不宜使用公式、图表，不标注引用文献编号。摘要以300～500字为宜。关键词关键词是供检索用的主题词条，应采用能覆盖论文主要内容的通用技术词条（参照相应的技术术语标准）。关键词一般为3～5个，按词条的外延层次排列（外延大的排在前面）。目录按章、节、条三级标题编写，要求标题层次清晰。目录中的标题要与正文中标题一致。目录中应包括绪论、论文主体、结论、致谢、参考文献、附录等。论文正文是毕业设计(论文)的主体和核心部分，一般应包括绪论、论文主体及结论等部分。绪论一般作为第一章，是毕业设计(论文)主体的开端。绪论应包括：毕业设计的背景及目的；国内外研究状况和相关领域中已有的研究成果；课题的研究方法；论文构成及研究内容等。绪论一般不少于1千字。论文主体是毕业设计(论文)的主要部分，应该结构合理，层次清楚，重点突出，文字简练、通顺。论文主体的内容应包括以下各方面：(1) 毕业设计(论文)总体方案设计与选择的论证。(2) 毕业设计(论文)各部分（包括硬件与软件）的设计计算。(3) 试验方案设计的可行性、有效性以及试验数据的处理及分析。(4) 对本研究内容及成果应进行较全面、客观的理论阐述，应着重指出本研究内容中的创新、改进与实际应用之处。理论分析中，应将他人研究成果单独书写，并注明出处，不得将其与本人提出的理论分析混淆在一起。对于将其他领域的理论、结果引用到本研究领域者，应说明该理论的出处，并论述引用的可行性与有效性。(5) 自然科学的论文应推理正确，结论清晰，无科学性错误。(6) 管理和人文学科的论文应包括对研究问题的论述及系统分析，比较研究，模型或方案设计，案例论证或实证分析，模型运行的结果分析或建议、改进措施等。结论学位论文的结论单独作为一章排写，但不加章号。结论是毕业设计(论文)的总结，是整篇论文的归宿。要求精炼、准确地阐述自己的创造性工作或新的见解及其意义和作用，还可进一步提出需要讨论的问题和建议。致谢致谢中主要感谢导师和对论文工作有直接贡献及帮助的人士和单位。参考文献按论文正文中出现的顺序列出直接引用的主要参考文献。毕业设计(论文)的撰写应本着严谨求实的科学态度，凡有引用他人成果之处，均应按论文中所出现的先后次序列于参考文献中。并且只应列出正文中以标注形式引用或参考的有关著作和论文。一篇论著在论文中多处引用时，在参考文献中只应出现一次，序号以第一次出现的位置为准。附录对于一些不宜放入正文中、但作为毕业设计(论文)又是不可缺少的部分，或有重要参考价值的内容，可编入毕业设计(论文)的附录中。例如，过长的公式推导、重复性的数据、图表、程序全文及其说明等。

无损压缩算法研究与实现论文

1. 原理部分：有两种形式的重复存在于计算机数据中，zip 就是对这两种重复进行了压缩。一种是短语形式的重复，即三个字节以上的重复，对于这种重复，zip用两个数字：1.重复位置距当前压缩位置的距离；2.重复的长度，来表示这个重复，假设这两个数字各占一个字节，于是数据便得到了压缩，这很容易理解。一个字节有 0 - 255 共 256 种可能的取值，三个字节有 256 * 256 * 256 共一千六百多万种可能的情况，更长的短语取值的可能情况以指数方式增长，出现重复的概率似乎极低，实则不然，各种类型的数据都有出现重复的倾向，一篇论文中，为数不多的术语倾向于重复出现；一篇小说，人名和地名会重复出现；一张上下渐变的背景图片，水平方向上的像素会重复出现；程序的源文件中，语法关键字会重复出现（我们写程序时，多少次前后copy、paste？），以几十 K 为单位的非压缩格式的数据中，倾向于大量出现短语式的重复。经过上面提到的方式进行压缩后，短语式重复的倾向被完全破坏，所以在压缩的结果上进行第二次短语式压缩一般是没有效果的。第二种重复为单字节的重复，一个字节只有256种可能的取值，所以这种重复是必然的。其中，某些字节出现次数可能较多，另一些则较少，在统计上有分布不均匀的倾向，这是容易理解的，比如一个 ASCII 文本文件中，某些符号可能很少用到，而字母和数字则使用较多，各字母的使用频率也是不一样的，据说字母 e 的使用概率最高；许多图片呈现深色调或浅色调，深色（或浅色）的像素使用较多（这里顺便提一下：png 图片格式是一种无损压缩，其核心算法就是 zip 算法，它和 zip 格式的文件的主要区别在于：作为一种图片格式，它在文件头处存放了图片的大小、使用的颜色数等信息）；上面提到的短语式压缩的结果也有这种倾向：重复倾向于出现在离当前压缩位置较近的地方，重复长度倾向于比较短（20字节以内）。这样，就有了压缩的可能：给 256 种字节取值重新编码，使出现较多的字节使用较短的编码，出现较少的字节使用较长的编码，这样一来，变短的字节相对于变长的字节更多，文件的总长度就会减少，并且，字节使用比例越不均匀，压缩比例就越大。在进一步讨论编码的要求以及办法前，先提一下：编码式压缩必须在短语式压缩之后进行，因为编码式压缩后，原先八位二进制值的字节就被破坏了，这样文件中短语式重复的倾向也会被破坏（除非先进行解码）。另外，短语式压缩后的结果：那些剩下的未被匹配的单、双字节和得到匹配的距离、长度值仍然具有取值分布不均匀性，因此，两种压缩方式的顺序不能变。在编码式压缩后，以连续的八位作为一个字节，原先未压缩文件中所具有的字节取值不均匀的倾向被彻底破坏，成为随机性取值，根据统计学知识，随机性取值具有均匀性的倾向（比如抛硬币试验，抛一千次，正反面朝上的次数都接近于 500 次）。因此，编码式压缩后的结果无法再进行编码式压缩。短语式压缩和编码式压缩是目前计算机科学界研究出的仅有的两种无损压缩方法，它们都无法重复进行，所以，压缩文件无法再次压缩（实际上，能反复进行的压缩算法是不可想象的，因为最终会压缩到 0 字节）。短语式重复的倾向和字节取值分布不均匀的倾向是可以压缩的基础，两种压缩的顺序不能互换的原因也说了，下面我们来看编码式压缩的要求及方法：首先，为了使用不定长的编码表示单个字符，编码必须符合?前缀编码?的要求，即较短的编码决不能是较长编码的前缀，反过来说就是，任何一个字符的编码，都不是由另一个字符的编码加上若干位 0 或 1 组成，否则解压缩程序将无法解码。看一下前缀编码的一个最简单的例子：符号编码A 0B 10C 110D 1110E 11110有了上面的码表，你一定可以轻松地从下面这串二进制流中分辨出真正的信息内容了：1110010101110110111100010 - DABBDCEAAB要构造符合这一要求的二进制编码体系，二叉树是最理想的选择。考察下面这棵二叉树：根(root) 0| 1 +-------+--------+0 |1 0 | 1 +-----+------++----+----+ ||| | a |d e0|1+-----+-----+| |b c要编码的字符总是出现在树叶上，假定从根向树叶行走的过程中，左转为0，右转为1，则一个字符的编码就是从根走到该字符所在树叶的路径。正因为字符只能出现在树叶上，任何一个字符的路径都不会是另一字符路径的前缀路径，符合要求的前缀编码也就构造成功了：a - 00 b - 010 c - 011 d - 10 e - 11接下来来看编码式压缩的过程：为了简化问题，假定一个文件中只出现了 a，b，c，d ，e四种字符，它们的出现次数分别是a : 6次b : 15次c : 2次d : 9次e : 1次如果用定长的编码方式为这四种字符编码： a : 000 b : 001 c : 010 d : 011 e : 100那么整个文件的长度是 3*6 + 3*15 + 3*2 + 3*9 + 3*1 = 99用二叉树表示这四种编码(其中叶子节点上的数字是其使用次数，非叶子节点上的数字是其左右孩子使用次数之和): 根 |+---------33---------+| | +----32---+ +----1---+ || | |+-21-+ +-11-+ +--1--+ | | | | | |6 15 29 1（如果某个节点只有一个子节点，可以去掉这个子节点。）根| +------33------+ || +-----32----+ 1 | | +--21--+ +--11--+ || || 6 152 9现在的编码是： a : 000 b : 001 c : 010 d : 011 e : 1 仍然符合?前缀编码?的要求。第一步：如果发现下层节点的数字大于上层节点的数字，就交换它们的位置，并重新计算非叶子节点的值。先交换11和1，由于11个字节缩短了一位，1个字节增长了一位，总文件缩短了10位。根 | +----------33---------+ || +-----22----++----11----+ | || |+--21--+ 1 2 9| |6 15再交换15和1、6和2，最终得到这样的树：根 | +----------33---------+ || +-----18----+ +----15----+ | | | |+--3--+ 156 9| |2 1这时所有上层节点的数值都大于下层节点的数值，似乎无法再进一步压缩了。但是我们把每一层的最小的两个节点结合起来，常会发现仍有压缩余地。第二步：把每一层的最小的两个节点结合起来，重新计算相关节点的值。在上面的树中，第一、二、四三层都只有一或二个节点，无法重新组合，但第三层上有四个节点，我们把最小的3和6结合起来，并重新计算相关节点的值，成为下面这棵树。根 | +----------33---------+ | | +------9-----+ +----24----+ | | | | +--3--+ 6159 | |21然后，再重复做第一步。这时第二层的9小于第三层的15，于是可以互换，有9个字节增长了一位，15个字节缩短了一位，文件总长度又缩短了6位。然后重新计算相关节点的值。根 | +----------33---------+ || 15 +----18----+||+------9-----+ 9| | +--3--+6 | | 21这时发现所有的上层节点都大于下层节点，每一层上最小的两个节点被并在了一起，也不可能再产生比同层其他节点更小的父节点了。这时整个文件的长度是 3*6 + 1*15 + 4*2 + 2*9 + 4*1 = 63这时可以看出编码式压缩的一个基本前提：各节点之间的值要相差比较悬殊，以使某两个节点的和小于同层或下层的另一个节点，这样，交换节点才有利益。所以归根结底，原始文件中的字节使用频率必须相差较大，否则将没有两个节点的频率之和小于同层或下层其他节点的频率，也就无法压缩。反之，相差得越悬殊，两个节点的频率之和比同层或下层节点的频率小得越多，交换节点之后的利益也越大。在这个例子中，经过上面两步不断重复，得到了最优的二叉树，但不能保证在所有情况下，都能通过这两步的重复得到最优二叉树，下面来看另一个例子：根｜＋－－－－－－－－－１９－－－－－－－－＋｜｜＋－－－－－－１２－－－－－－＋７｜｜＋－－－５－－－＋＋－－－７－－－＋｜｜｜｜＋－２－＋＋－３－＋＋－３－＋＋－４－＋｜｜｜｜｜｜｜｜１１１２１２２２这个例子中，所有上层节点都大于等于下层节点，每一层最小的两个节点结合在了一起，但仍然可以进一步优化：根｜＋－－－－－－－－－１９－－－－－－－－＋｜｜＋－－－－－－１２－－－－－－＋７｜｜＋－－－４－－－＋＋－－－８－－－＋｜｜｜｜＋－２－＋＋－２－＋＋－４－＋＋－４－＋｜｜｜｜｜｜｜｜１１１１２２２２通过最低一层的第４第５个节点对换，第３层的８大于第２层的７。到这里，我们得出这样一个结论：一棵最优二叉编码树（所有上层节点都无法和下层节点交换），必须符合这样两个条件：１．所有上层节点都大于等于下层节点。２．某节点，设其较大的子节点为ｍ，较小的子节点为ｎ，ｍ下的任一层的所有节点都应大于等于ｎ下的该层的所有节点。当符合这两个条件时，任一层都无法产生更小的节点去和下层节点交换，也无法产生更大的节点去和上层节点交换。上面的两个例子是比较简单的，实际的文件中，一个字节有256种可能的取值，所以二叉树的叶子节点多达256个，需要不断的调整树形，最终的树形可能非常复杂，有一种非常精巧的算法可以快速地建起一棵最优二叉树，这种算法由（戴·霍夫曼）提出，下面我们先来介绍霍夫曼算法的步骤，然后再来证明通过这么简单的步骤得出的树形确实是一棵最优二叉树。霍夫曼算法的步骤是这样的：·从各个节点中找出最小的两个节点，给它们建一个父节点，值为这两个节点之和。·然后从节点序列中去除这两个节点，加入它们的父节点到序列中。重复上面两个步骤，直到节点序列中只剩下唯一一个节点。这时一棵最优二叉树就已经建成了，它的根就是剩下的这个节点。仍以上面的例子来看霍夫曼树的建立过程。最初的节点序列是这样的：a(6) b(15) c(2) d(9) e(1)把最小的c和e结合起来 | (3)a(6) b(15) d(9)+------+------+| |ce不断重复，最终得到的树是这样的：根 | +-----33-----+||15 +----18----+ | | 9 +------9-----+ | | 6 +--3--+ | | 21这时各个字符的编码长度和前面我们说过的方法得到的编码长度是相同的，因而文件的总长度也是相同的： 3*6 + 1*15 + 4*2 + 2*9 + 4*1 = 63考察霍夫曼树的建立过程中的每一步的节点序列的变化：6 152916 1593159 9151833下面我们用逆推法来证明对于各种不同的节点序列，用霍夫曼算法建立起来的树总是一棵最优二叉树：对霍夫曼树的建立过程运用逆推法：当这个过程中的节点序列只有两个节点时（比如前例中的15和18），肯定是一棵最优二叉树，一个编码为0，另一个编码为1，无法再进一步优化。然后往前步进，节点序列中不断地减少一个节点，增加两个节点，在步进过程中将始终保持是一棵最优二叉树，这是因为：1.按照霍夫曼树的建立过程，新增的两个节点是当前节点序列中最小的两个，其他的任何两个节点的父节点都大于（或等于）这两个节点的父节点，只要前一步是最优二叉树，其他的任何两个节点的父节点就一定都处在它们的父节点的上层或同层，所以这两个节点一定处在当前二叉树的最低一层。2.这两个新增的节点是最小的，所以无法和其他上层节点对换。符合我们前面说的最优二叉树的第一个条件。3.只要前一步是最优二叉树，由于这两个新增的节点是最小的，即使同层有其他节点，也无法和同层其他节点重新结合，产生比它们的父节点更小的上层节点来和同层的其他节点对换。它们的父节点小于其他节点的父节点，它们又小于其他所有节点，只要前一步符合最优二叉树的第二个条件，到这一步仍将符合。这样一步步逆推下去，在这个过程中霍夫曼树每一步都始终保持着是一棵最优二叉树。由于每一步都从节点序列中删除两个节点，新增一个节点，霍夫曼树的建立过程共需 (原始节点数 - 1) 步，所以霍夫曼算法不失为一种精巧的编码式压缩算法。附：对于 huffman 树，《计算机程序设计艺术》中有完全不同的证明，大意是这样的：１．二叉编码树的内部节点（非叶子节点）数等于外部节点（叶子节点）数减１。２．二叉编码树的外部节点的加权路径长度（值乘以路径长度）之和，等于所有内部节点值之和。（这两条都可以通过对节点数运用数学归纳法来证明，留给大家做练习。）３．对 huffman 树的建立过程运用逆推，当只有一个内部节点时，肯定是一棵最优二叉树。４．往前步进，新增两个最小的外部节点，它们结合在一起产生一个新的内部节点，当且仅当原先的内部节点集合是极小化的，加入这个新的内部节点后仍是极小化的。（因为最小的两个节点结合在一起，并处于最低层，相对于它们分别和其他同层或上层节点结合在一起，至少不会增加加权路径长度。）５．随着内部节点数逐个增加，内部节点集合总维持极小化。２．实现部分如果世界上从没有一个压缩程序，我们看了前面的压缩原理，将有信心一定能作出一个可以压缩大多数格式、内容的数据的程序，当我们着手要做这样一个程序的时候，会发现有很多的难题需要我们去一个个解决，下面将逐个描述这些难题，并详细分析 zip 算法是如何解决这些难题的，其中很多问题带有普遍意义，比如查找匹配，比如数组排序等等，这些都是说不尽的话题，让我们深入其中，做一番思考。我们前面说过，对于短语式重复，我们用?重复距当前位置的距离?和?重复的长度?这两个数字来表示这一段重复，以实现压缩，现在问题来了，一个字节能表示的数字大小为 0 －255，然而重复出现的位置和重复的长度都可能超过 255，事实上，二进制数的位数确定下来后，所能表示的数字大小的范围是有限的，ｎ位的二进制数能表示的最大值是２的ｎ次方减１，如果位数取得太大，对于大量的短匹配，可能不但起不到压缩作用，反而增大了最终的结果。针对这种情况，有两种不同的算法来解决这个问题，它们是两种不同的思路。一种称为 lz77 算法，这是一种很自然的思路：限制这两个数字的大小，以取得折衷的压缩效果。例如距离取15 位，长度取 8 位，这样，距离的最大取值为 32 k - 1，长度的最大取值为 255，这两个数字占 23 位，比三个字节少一位，是符合压缩的要求的。让我们在头脑中想象一下 lz77 算法压缩进行时的情况，会出现有意思的模型：最远匹配位置－＞当前处理位置－＞───┸─────────────────╂─────────────＞压缩进行方向已压缩部分┃未压缩部分在最远匹配位置和当前处理位置之间是可以用来查找匹配的?字典?区域，随着压缩的进行，?字典?区域从待压缩文件的头部不断地向后滑动，直到达到文件的尾部，短语式压缩也就结束了。解压缩也非常简单：┎────────拷贝────────┒匹配位置┃当前处理位置┃┃＜──匹配长度──＞┃┠─────?────┨───┸──────────┸───────╂──────────┸─＞解压进行方向已解压部分┃未解压部分不断地从压缩文件中读出匹配位置值和匹配长度值，把已解压部分的匹配内容拷贝到解压文件尾部，遇到压缩文件中那些压缩时未能得到匹配，而是直接保存的单、双字节，解压时只要依次直接拷贝到文件尾部即可，直到整个压缩文件处理完毕。lz77算法模型也被称为?滑动字典?模型或?滑动窗口?模型，由于它限制匹配的最大长度，对于某些存在大量的极长匹配的文件来说，这种折衷算法显出了缺陷。另有一种lzw算法对待压缩文件中存在大量极长匹配的情况进行了完全不同的算法设计，并且只用一个数字来表示一段短语，下面来描述一下lzw的压缩解压过程，然后来综合比较两者的适用情况。lzw的压缩过程：1) 初始化一个指定大小的字典，把 256 种字节取值加入字典。2) 在待压缩文件的当前处理位置寻找在字典中出现的最长匹配，输出该匹配在字典中的序号。3) 如果字典没有达到最大容量，把该匹配加上它在待压缩文件中的下一个字节加入字典。4) 把当前处理位置移到该匹配后。5) 重复 2、3、4 直到文件输出完毕。lzw 的解压过程：1) 初始化一个指定大小的字典，把 256 种字节取值加入字典。2) 从压缩文件中顺序读出一个字典序号，根据该序号，把字典中相应的数据拷贝到解压文件尾部。3) 如果字典没有达到最大容量，把前一个匹配内容加上当前匹配的第一个字节加入字典。4) 重复 2、3 两步直到压缩文件处理完毕。从 lzw 的压缩过程，我们可以归纳出它不同于 lz77 算法的一些主要特点：1) 对于一段短语，它只输出一个数字，即字典中的序号。（这个数字的位数决定了字典的最大容量，当它的位数取得太大时，比如 24 位以上，对于短匹配占多数的情况，压缩率可能很低。取得太小时，比如 8 位，字典的容量受到限制。所以同样需要取舍。）2) 对于一个短语，比如 abcd ，当它在待压缩文件中第一次出现时，ab 被加入字典，第二次出现时，abc 被加入字典，第三次出现时，abcd 才会被加入字典，对于一些长匹配，它必须高频率地出现，并且字典有较大的容量，才会被最终完整地加入字典。相应地，lz77 只要匹配在?字典区域?中存在，马上就可以直接使用。3) 一个长匹配被加入字典的过程，是从两个字节开始，逐次增长一个字节，确定了字典的最大容量，也就间接确定了匹配的可能的最大长度。相对于 lz77 用两个数字来表示一个短语，lzw 只用一个数字来表示一个短语，因此，?字典序号?的位数可以取得多一点（二进制数多一位，意味着数值大一倍），也就是说最长匹配可以比 lz77 更长，当某些超长匹配高频率地出现，直到被完整地加入字典后，lzw将开始弥补初期的低效，逐渐显出自己的优势。可以看出，在多数情况下，lz77 拥有更高的压缩率，而在待压缩文件中占绝大多数的是些超长匹配，并且相同的超长匹配高频率地反复出现时，lzw 更具优势，GIF 就是采用了 lzw 算法来压缩背景单一、图形简单的图片。zip 是用来压缩通用文件的，这就是它采用对大多数文件有更高压缩率的 lz77 算法的原因。

图像压缩王宣论文答辩ppt剖析

昨天刚完成硕士论文的中期答辩，总体顺利。在PPT设计方面有一定的进步，演讲表达方面颇有不足，本文做一总结。

这里谈谈做好答辩PPT的总体思路。

不同场合的PPT展示有不同的目的，对于硕士论文的中期答辩，目的是课题组的老师们检核研究生的论文工作进度，重点关注论文能否完成、是否完成重要的研究工作。因此，展示的目的是汇报已经完成的科研工作。

为了达成这一目的，首先要做必要的铺垫工作：说明研究课题研究目标。阐明了研究的目标，那么自然引出了研究的方案和内容，内容就是要做的工作，已经完成的工作量应当与预期的计划相对照。

做了以上的铺垫，接下来就是展示的重点-- 已完成的研究工作，基本的展示格式即为“做了什么工作，得到了什么结果”。由于答辩评委对研究生的课题了解有限，不一定把握多项工作的实质成果，因此有必要对成果做小结。在阶段成果和尚未解决的问题上，应当说明后续还要做什么。如此，即可完整地展示自己的中期成果。

梳理展示的要点：

中期答辩，除了做PPT，还需要提交中期报告。大多数人的做法是，先写报告，再从报告中摘出内容，做成PPT。这种做法的问题在于：

笔者在开题答辩和中期答辩中，均采用了逆向思维: 先做PPT，后写报告。准备中期答辩时，PPT设计用了12个小时，19页的报告文档仅用时2个小时。

2个小时怎么能完成19页的报告呢？说白了，报告不重要，糊弄糊弄就行了。把报告作为PPT说明书：从PPT中摘录内容，再加以说明，整理成文档的形式就行。

以上为总体的观念，下面介绍具体的PPT设计方法。

在工作和科研中，PPT的制作是常态化的工作。经常要做的事情，就要有自己的套路和模板，这样才能又快又好。我见过的PPT高手，往往在早期打磨形成适合自己风格的PPT模板，后续的PPT设计都用统一的风格，这样PPT的制作效率极高，效果也很好。

笔者在去年多次设计PPT之后，也形成了自己的基本模板，主要包括3部分：

内容页的文字区有多级标题格式，可以实现多层次信息的表达：

在这样的基本模板基础上，通过适当的内容布局，就可以实现各类信息的清晰表达。

在内容的展示方面，个人的一向观点是：

在PPT的展示中，图像化的表达才是最有说服力的。本人在中期答辩PPT中用到的可视化方法主要有：

为了表达一个试件的尺寸规格，采用BIM技术绘制模型图：

用文字和语言说明复杂的研究方案，是一件困难的工作。如果采用流程框图的方式就会清晰很多：

这样的流程图直接在PPT中用表格工具和基本图形组合而成。

理工科研究的成果通过数据表达，数据通过各类的图像可视化，以表达变化的趋势和数量关系。

这里展示的都是基本的数据图像，绘图的工具主要有;

正式的演讲中，要注意图像中文字的字号设置，考虑观者能否看清楚。本次答辩中，图例标注不够清楚。

非数据化的过程和关系表达，往往采用PPT中的自带绘图模块，拼装组合构成。

要表达一个过程的发展采用时间线（Timeline）的方式。如笔者研究的钢筋混凝土腐蚀过程展示：

这样的展示方式一目了然，不必再说。上图通过 Visio 软件绘制。

在此基础上再添加上相关的试验照片，效果更清楚。

如果纯文字的内容如何展示呢？只要这些文字具有逻辑性层次关系，那么思维导图是非常方便的表达方式：

思维导图绘制方法参见：软件技能|思维导图应用总结

如果一页PPT中不可避免需要展示多层信息，那么可以采用分页过程展示。

例如腐蚀过程三阶段的描述：

这一页包含了三项重要的信息，那么可以拆分3页，分别表达：

带着激光笔做展示是非常好的选择。

如果是超极本电脑，最好自带HDMI连接的转换线，以便连接投影仪。

为了避免讲演的时候忘词，可以采用【演讲者备注】作为辅助。

本次答辩在演讲方面不够流畅，还有很多问题需要改进：

以上。

更多的PPT设计总结文章详见本人博客专题：业务型PPT .

1、答辩PPT最好简洁，不要加入过多动画、背景图片 2、PPT里尽量多用图表说话，少用文字 3、PPT的内容最好和你毕业论文的方向一致，做到专一。 4、PPT首页设置最好用与学校相关的背景图。 5、PPT正文部分多提供一些参考文献资料中的支持观点，参考文献的名称备注在PPT的末尾。 6、PPT的结尾也用简洁明了的手法

论文答辩PPT全攻略

马上就要毕业了，作为毕业最后一站，你的答辩 PPT 准备好了吗?

关于 PPT ，你的内容，你的图片，是精心设计，还是烂大街的「模板」?杏林苦瓜与你分享经验。

内容篇

1. 一般概括性内容：课题标题、答辩人、课题执行时间、课题指导教师、课题的归属、致谢等;

2. 课题研究内容：研究目的、方案设计(流程图)、运行过程、研究结果、创新性、应用价值、有关课题延续的新看法等;

3. PPT 要图文并茂，突出重点，让答辩老师明白哪些是自己独立完成的，页数不要太多， 30 页左右足够，不要出现太多文字，老师对文字和公式都不怎么感兴趣;

4. 凡是贴在 PPT 上的图和公式，要能够自圆其说，没有把握的坚决不要往上面贴;

5. 每页下面记得标页码，这样比较方便评委老师提问的时候 review 。

模板篇

1. 不要用太华丽的企业商务模板，学术 PPT 最好低调、简洁一些;

2. 推荐底色白底(黑字、红字和蓝字)、蓝底(白字或黄字)、黑底(白字和黄字)，这三种配色方式可保证幻灯质量，个人觉得学术 PPT 还是白底好;

3. 动手能力强的大牛可以自己做符合课题主题的模板，其实很简单，就是把喜欢的图在「幻灯片母版」模式下插入就行了。

文字篇

1. 首先就是：不要太多!图优于表，表优于文字，答辩的时候照着 PPT 念的人最逊了;

2. 字体大小最好选 PPT 默认的，标题用 44 号或 40 号，正文用 32 号，一般不要小于 20 号。标题推荐黑体，正文推荐宋体，英文用 Time New Romans ，如果一定要用少见字体，记得答辩的时候一起 copy 到答辩电脑上，不然会显示不出来;

3. PPT 中的字体颜色不要超过 3 种(字体颜色要与背景颜色反差大)建议新手配色：(1)白底，黑、红、篮字(2)蓝底，白、黄字(浅黄或橘黄也可)

4. 正文内的文字排列，一般一行字数在 20 ～ 25 个左右，不要超过 6 ～ 7 行。更不要超过 10 行。行与行之间、段与段之间要有一定的.间距，标题之间的距离(段间距)要大于行间距。

图片篇

1. 图片在 PPT 里的位置最好统一，整个 PPT 里的版式安排不要超过 3 种。图片最好统一格式，一方面很精制，另一方面也显示出做学问的严谨态度。图片的外周，有时候加上阴影或外框，会有意想不到的效果;

2. 关于图片格式， TIF 格式主要用于印刷，它的高质量在 PPT 上体现不出来，照片选用 JPG 就可以了，示意图我推荐 BMP 格式，直接在 windows 画笔里按照需要的大小画，不要缩放，出来的都是矢量效果，比较 PRO ，相关的箭头元素可以直接从 word 里 copy 过来。

3. 流程图，用 viso 画就可以了，这个地球人都知道;

4. PPT 里出现图片的动画方式最好简洁到 2 种以下，还是那句话，低调朴素为主;

5. 动手能力允许的话，学习一下 photoshop 里的基本操作，一些照片类的图片，在 ps 里做一下曲线和对比度的基本调整，质量会好很多。 windows 画笔 + ps ，基本可以搞定一切学术图片。

PPT 总体效果：图片比表格好，表格比文字好;动的比静的好，无声比有声好。

注意：用一个流畅的逻辑打动评委，同时最后记得感谢母校、系和老师，弄得煽情点。

承压无损检测论文

NB/T47013已经替代了原JB/T4730标准的一部分，剩余部分也即将被代替。

新的标准号是：

NB/《承压设备无损检测第1部分：通用要求》（代替JB/）

NB/《承压设备无损检测第2部分：射线检测》（代替JB/T ）

NB/《承压设备无损检测第3部分：超声检测》（代替JB/）

NB/《承压设备无损检测第4部分：磁粉检测》（代替JB/）

NB/《承压设备无损检测第5部分：渗透检测》（代替JB/）

NB/《承压设备无损检测第6部分：涡流检测》（代替JB/）

NB/《承压设备无损检测第10部分：衍射时差法超声检测》（代替NB/）

扩展资料：

无损检测在承压设备上应用时，主要有以下四个特点：

（一）无损检测应与破坏性检测相结合。无损检测的最大特点是在不损伤材料、工件和结构的前提下进行检测，具有一般检测所无可比拟的优越性。

但是无损检测技术自身还有局限性，不能代替破坏性检测。例如液化石油气钢瓶除了无损检测外还要进行爆破试验。

（二）正确选用实施无损检测的时间。在进行承压设备无损检测时，应根据检测目的，结合设备工况、材质和制造工艺的特点，正确选用无损检测实施时间。

例如，锻件的超声波探伤，一般安排在锻造完成且进行过粗加工后，钻孔、铣槽、精磨等最终机加工前。

（三）正确选用最适当的无损检测方法。对于承压设备进行无损检测时，由于各种检测方法都具有一定的特点，不能适用于所有工件和所有缺陷，应根据实际情况，灵活地选择最合适的无损检测方法。

例如，钢板的分层缺陷因其延展方向与板平行，就不适合射线检测而应选择超声波检测。

（四）综合应用各种无损检测方法。在无损检测中，任何一种无损检测方法都不是万能的。因此，在无损检测中，应尽可能多采用几种检测方法，互相取长补短，取得更多的缺陷信息，从而对实际情况有更清晰的了解。

参考资料：百度百科-无损检测

楼主，GB 4730 工业过程控制用电动和气动输入输出模拟信号调节器性能评定方法这是个不相干的标准。NB/T47013已经替代了原JB/T4730标准的一部分，剩余部分也即将被代替。

这样写：你总是说我的文字能让你感到，你怎么知道，字有如人的心思，随着人的情感在空气中游离。每次电话响就会追不及待的看看是否是你的来电，每次听见手机的提示音，我就不由自主的看看是否是你来电信息，却每次都是满满的失望。我知道，在《宇冠环境监测网站学习申请下载》完整版下载我的世界可能真的悄然离去。

NB/T47013已经替代了原JB/T4730标准的一部分，剩余部分也即将被代替。

新的标准号是：

NB/《承压设备无损检测第1部分：通用要求》（代替JB/）NB/《承压设备无损检测第2部分：射线检测》（代替JB/T ）NB/《承压设备无损检测第3部分：超声检测》（代替JB/）NB/《承压设备无损检测第4部分：磁粉检测》（代替JB/）NB/《承压设备无损检测第5部分：渗透检测》（代替JB/）NB/《承压设备无损检测第6部分：涡流检测》（代替JB/）NB/《承压设备无损检测第10部分：衍射时差法超声检测》（代替NB/）NB/《承压设备无损检测第11部分：X射线数字成像检测》NB/《承压设备无损检测第12部分：漏磁检测》NB/《承压设备无损检测第13部分：脉冲涡流检测》

拓展资料

《承压设备安全技术与监察管理》从承压设备的安全和监察管理角度出发，以工程实际应用为立足点，结合典型案例，系统介绍了承压设备的安全技术和监察管理相关知识。

《承压设备安全技术与监察管理》通过承压设备的设计、制造、检验、安装、使用管理和改造等各个方面的安全技术和安全监察管理及其法规、规章、技术规范和标准的介绍，使读者能够系统掌握承压设备安全技术知识和安全监察、管理方面的内容。

《承压设备安全技术与监察管理》作者：吴俊飞，博士，副教授、硕士生导师。2000年3月毕业于哈尔滨工业大学机械工程及自动化系，并获得工学博士学位。目前主要研究方向为特种设备安全技术、机器人技术、超高压技术及应用。

吴俊飞为中国机械工程学会高级会员、中国机械工程学会失效分析分会失效分析专家、山东省安全生产专家，兼任中国机械工程学会压力容器分会理事、压力容器杂志编委、山东省特种设备协会副理事长、山东省石油化工设备管理协会常务理事、山东机械工程学会压力容器专业委员会主任委员。

他1994年、1995年（国家自然科学基金委资助）和2000年（香港王宽成教育基金会资助）先后三次赴美国出席美国机械工程师学会压力容器与管道年会并宣读论文，受到与会专家学者的好评。