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针对铁路BIM海量数据与当前网络传输带宽的矛盾，结合铁路三维场景的数据特点提出一种铁路BIM数据实时压缩方法。对铁路三维场景的三维空间绝对坐标进行局部化处理，将坐标维数降为二维；通过相对化处理将每一维坐标数值占用的比特位大大减少；采用无损坐标量化定义了一种适于铁路场景网络传输的紧凑数据格式存储坐标；提出适用于铁路场景绘制的帧间预测方法减少相邻桩号间的数据冗余；借助自适应算术编码技术对数据比特流进一步压缩，获得了更高的压缩比。 相似文献
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提出了一种扩展二进制除法位数的Ⅳ阶预测．校正迭代算法．该算法每次迭代将除数位长一分为二,直到除数位长与基本除法位长相同．相应地商分前后两步求出,每步中除数高半数位作为除法运算的除数预测商值,低半数位和部分余数形成部分积校正预测值．理论分析并论证了调整值集合为[0,-1,-2],给出了32位以内的各次校正概率曲线图．实验结果表明,本算法与比较除法相比,计算效率可提高3到10倍（取决于基本除法的位长）．本算法能得到准确余数,符合IEEE浮点数的舍入规范． 相似文献