循環結構的數據流分析方法

❶ 採用數據流圖的方式進行數據流程分析一般應遵循的原則是什麼

JPEG(Joint Photographic Experts Group) 是一個由 ISO和IEC兩個組織機構聯合組成的一個專家組，負責制定靜態的數字圖像數據壓縮編碼標准，這個專家組開發的演算法稱為JPEG演算法，並且成為國際上通用的標准，因此又稱為JPEG標准。JPEG是一個適用范圍很廣的靜態圖像數據壓縮標准，既可用於灰度圖像又可用於彩色圖像。

JPEG專家組開發了兩種基本的壓縮演算法，一種是採用以離散餘弦變換(Discrete Cosine Transform，DCT)為基礎的有損壓縮演算法，另一種是採用以預測技術為基礎的無損壓縮演算法。使用有損壓縮演算法時，在壓縮比為25:1的情況下，壓縮後還原得到的圖像與原始圖像相比較，非圖像專家難於找出它們之間的區別，因此得到了廣泛的應用。例如，在V-CD和DVD-Video電視圖像壓縮技術中，就使用JPEG的有損壓縮演算法來取消空間方向上的冗餘數據。為了在保證圖像質量的前提下進一步提高壓縮比，近年來JPEG專家組正在制定JPEG 2000(簡稱JP 2000)標准，這個標准中將採用小波變換(wavelet)演算法。

JPEG壓縮是有損壓縮，它利用了人的視角系統的特性，使用量化和無損壓縮編碼相結合來去掉視角的冗餘信息和數據本身的冗餘信息。壓縮編碼大致分成三個步驟：

1.使用正向離散餘弦變換(forward discrete cosine transform，FDCT)把空間域表示的圖變換成頻率域表示的圖。

2.使用加權函數對DCT系數進行量化，這個加權函數對於人的視覺系統是最佳的。

3.使用霍夫曼可變字長編碼器對量化系數進行編碼。

解碼或者叫做解壓縮的過程與壓縮編碼過程正好相反。

JPEG演算法與彩色空間無關，因此「RGB到YUV變換」和「YUV到RGB變換」不包含在JPEG演算法中。JPEG演算法處理的彩色圖像是單獨的彩色分量圖像，因此它可以壓縮來自不同彩色空間的數據，如RGB, YCbCr和CMYK。

JPEG壓縮編碼演算法的主要計算步驟如下：

1.正向離散餘弦變換(FDCT)。

2.量化(quantization)。

3.Z字形編碼(zigzag scan)。

4.使用差分脈沖編碼調制(differential pulse code molation，DPCM)對直流系數(DC)進行編碼。

5.使用行程長度編碼(run-length encoding，RLE)對交流系數(AC)進行編碼。

6.熵編碼(entropy coding)。

2. 量化

量化是對經過FDCT變換後的頻率系數進行量化。量化的目的是減小非「0」系數的幅度以及增加「0」值系數的數目。量化是圖像質量下降的最主要原因。

對於有損壓縮演算法，JPEG演算法使用均勻量化器進行量化，量化步距是按照系數所在的位置和每種顏色分量的色調值來確定。因為人眼對亮度信號比對色差信號更敏感，因此使用了兩種量化表：亮度量化值和色差量化值。此外，由於人眼對低頻分量的圖像比對高頻分量的圖像更敏感，因此圖中的左上角的量化步距要比右下角的量化步距小。

3. Z字形編排

量化後的系數要重新編排，目的是為了增加連續的「0」系數的個數，就是「0」的遊程長度，方法是按照Z字形的式樣編排，如圖5-17所示。這樣就把一個8 ? 8的矩陣變成一個1 ? 64的矢量，頻率較低的系數放在矢量的頂部。

4. 直流系數的編碼

8 ? 8圖像塊經過DCT變換之後得到的DC直流系數有兩個特點，一是系數的數值比較大，二是相鄰8 ? 8圖像塊的DC系數值變化不大。根據這個特點，JPEG演算法使用了差分脈沖調制編碼(DPCM)技術，對相鄰圖像塊之間量化DC系數的差值(Delta)進行編碼，

Delta＝DC(0, 0)k-DC(0, 0)k-1 ........ (5-5)

5. 交流系數的編碼

量化AC系數的特點是1 ? 64矢量中包含有許多「0」系數，並且許多「0」是連續的，因此使用非常簡單和直觀的遊程長度編碼(RLE)對它們進行編碼。

JPEG使用了1個位元組的高4位來表示連續「0」的個數，而使用它的低4位來表示編碼下一個非「0」系數所需要的位數，跟在它後面的是量化AC系數的數值。

6. 熵編碼

使用熵編碼還可以對DPCM編碼後的直流DC系數和RLE編碼後的交流AC系數作進一步的壓縮。

在JPEG有損壓縮演算法中，使用霍夫曼編碼器來減少熵。使用霍夫曼編碼器的理由是可以使用很簡單的查表(lookup table)方法進行編碼。壓縮數據符號時，霍夫曼編碼器對出現頻度比較高的符號分配比較短的代碼，而對出現頻度較低的符號分配比較長的代碼。這種可變長度的霍夫曼碼表可以事先進行定義。

❷ 面向數據流的設計方法主要有哪幾個步驟

通常所說的結構化程序設計就是基於數據流的設計方法。

1.變換流

信息沿輸入通路進入系統，由外部形式變換成內部形式，進入系統的信息通過變換中心，經加工處理以

後再沿輸出通路變換成外部形式離開軟體系統。當數據流圖具有這些特徵時，這種信息流就叫作變換流。

2.事務流

數據沿輸入通路到達一個處理T，這個處理根據輸入數據的類型在若干個動作序列中選出一個來執行。這

類數據流應該劃為一類特殊的數據流，稱為事務流。圖中的處理T稱為事務中心，它完成下述任務。
(1)接收輸入數據(輸入數據又稱為事務)。
(2) 分析每個事務以確定它的類型。
(3) 根據事務類型選取一條活動通路.

3.變換分析

第1步復查基本系統模型

第2步復查並精化數據流圖。

第3步確定數據流圖具有變換特性還是事務特性。

第4步確定輸入流和輸出流的邊界，從而孤立出變換中心。

第5步完成「第一級分解

軟體結構代表對控制的自頂向下的分配，所謂分解就是分配控制的過程。對於變換流的情況，數據流圖被映射成一個特殊的軟體結構，這個結構控制輸入、變換和輸出等信息處理過程。位於軟體結構最頂層的控制模塊Cm協調下述從屬的控制功能。輸入信息處理控制模塊Ca,協調對所有輸入數據的接收。變換中心控制模塊Ct,管理對內部形式的數據的所有操作。輸出信息處理控制模塊Ce，協調輸出信息的產生過程。

第6步完成「第二級分解」

第二級分解就是把數據流圖中的每個處理映射成軟體結構中一個適當的模塊。

第7步使用設計度量和啟發式規則對第一次分割得到的軟體結構進一步精化。

4.事物分析

數據流具有明顯的事務特點時採用事務分析方法。事務分析的設計步驟和變換分析的設計步驟大部分相同或類似，主要差別僅在於由數據流圖到軟體結構的映射方法不同。由事務流映射成的軟體結構包括一個接收分支和一個發送分支。

❸ 結構化分析方法的數據流圖

一，→:數據流。是由一組固定成分的數據組成，箭頭的方向表示數據的流向，箭頭的始點和終點分別代表數據流的源和目標。除了流向數據存儲或從數據存儲流出的數據不必命名外，每個數據流必須要有合適的名字，以反映數據流的含義。
二，○：外部實體。代表系統之外的實體，可以是人、物或其它系統軟體，他指出數據所需要的發源地或系統所產生的數據歸屬地。
三，□：對數據進行加工處理。加工是對數據進行處理的單元，它接受一定的數據輸入，對其進行處理，並產生輸出。
四，=：數據存儲。表示信息的靜態存儲，可以代表文件、文件的一部分、資料庫的元素等。
（2）分層數據流圖
對於一個大型系統，如果在一張數據圖上畫出所有的數據和加工，則會使得數據流圖復雜而難以理解，為了控制復雜性，結構化分析法採用數據流圖分層技術。一套分層的數據流圖由頂層、底層和中間層組成。
（3）保持數據守恆
（4）加工細節隱蔽 E-R圖包含實體、關系和屬性等3種成分。這三個成分來理解現實問題，接近人們的思維方式。

❹ 總結條件循環結構的一般方法

僅供參考

（一）數值型for循環

數值型for循環的一般形式為:

for(表達式1;表達式2;表達式3)

如圖for所示

（1）先求解表達式1，然後求解表達式2，若其值為真（true），則執行for語句中內嵌的循環語句；若其值為假（false），則轉到第5步結束循環。

（2）求解表達式3。

（3）轉回上面求解表達式2，繼續執行。

（4）循環結束，執行for語句下面的一個語句。

(二)while語句

while(表達式)

語句;

其中作為循環條件的表達式必須是boolean型變數、常量或表達式，循環體語句可以是任意Java語句，包括復合語句。其語義是，首先計算表達式的值，當值為真（true）時，反回循環體語句；當值為假（false）時結束循環。

（三）do-while語句

與for語句和while語句不同的是，do-while語句是後判定型循環，即先執行循環體，再判定循環條件。當循環條件為真（true）時反復執行循環體，直到循環條件為假（false）終止循環。因此，其循環體將至少被執行一次，而先判定型循環的循環體可能一次都不被執行。do-while語句的一般形式為：

do

語句塊

while(表達式);

（四）

如果for、while或do-while循環控制語句的循環體中又包含循環控制語句就構成了嵌套循環（nestedloop）。這3種循環語句之間可相互嵌套，構成復雜的邏輯嵌套結構。

其實每個解釋中都是有圖解的，但是我只能添加一張圖片，沒有找到如何添加多張圖片，自己看文字解釋吧。希望對你有幫助

❺ 24。結構化分析方法以數據流圖、（）和加工說明等描述工具，即用直觀的圖和簡潔的語言來描述軟體系統模型

DFD與數據字典

❻ 從數據流推導出模塊結構圖一般有哪兩種方法

從數據流推導出模塊結構圖一般有兩種方法：

1. 事務分析；

2. 變換分析。
   

   
   

❼ 簡述結構分析方法基本手段和基本策略

結構化分析方法的基本手段是逐層分解，而數據流圖則是描述分解的基本手段。結構化分析方法能夠長期被人們接受並採納，主要是因為它有以下的特點： 一、強調用戶自始至終的積極參與 在系統分析階段，用戶始終積極參與，使得用戶可以更多的了解新系統，並隨時從業務和用戶角度提出新的要求。另一方面也可使系統分析人員能更多的了解用戶的要求，更深入的調查和分析管理業務，使新系統更加科學、合理。 二、注重整體分析，層層落實 按系統的觀點，任何事情都是相互聯系的有機整體。在分析時應首先站在整體的角度，將各項具體的業務或組織融合成一整體加以考察，首先確保全局的正確，然後再層層分解進行解剖分析。 三、強調系統的適應性 各種事物都是運動和變化的。同理，在進行系統分析時，要充分預料到可能會發生的變化，增強系統的適應性，以應付各種各樣的變化。這些變化主要來自以下幾個方面： 1、系統外部環境的變化。如外部的組織機構發生了變化，將引起信息傳遞渠道變化；上級主管部門需要的信息發生變化，則引起輸出和處理模塊的變化。 2、系統內部處理模式的變化。如系統內部組織機構、管理方式和工藝流程的改變，必將引起數據的收集、輸入以及處理方式的變化。 3、用戶要求的變化。隨著時間的推移、問題的深入、技術的發展，用戶的要求也會隨之變化。

❽ 結構化分析方法的基本手段是什麼

結構化分析方法（Structured Method，結構化方法）是強調開發方法的結構合理性以及所開發軟體的結構合理性的軟體開發方法。
結構化分析方法給出一組幫助系統分析人員產生功能規約的原理與技術。它一般利用圖形表達用戶需求，使用的手段主要有數據流圖、數據字典、結構化語言、判定表以及判定樹等。
它的設計原則包括：
使每個模塊執行一個功能（堅持功能性內聚）
每個模塊用過程語句（或函數方式等）調用其他模塊
模塊間傳送的參數作數據用
模塊間共用的信息（如參數等）盡量少
基本實現手段如下：
一: 數據流圖
含義
數據流圖是SA方法中用於表示邏輯系統模型的一種工具，它從數據傳遞和加工的角度，以圖形的方式來刻畫數據流從輸入到輸出的變換過程。

（1）、元素
A、數據流。是由一組固定成分的數據組成，箭頭的方向表示數據的流向，箭頭的始點和終點分別代表數據流的源和目標。除了流向數據存儲或從數據存儲流出的數據不必命名外，每個數據流必須要有合適的名字，以反映數據流的含義。
B，外部實體。代表系統之外的實體，可以是人、物或其它系統軟體，他指出數據所需要的發源地或系統所產生的數據歸屬地。
C，對數據進行加工處理。加工是對數據進行處理的單元，它接受一定的數據輸入，對其進行處理，並產生輸出。
D、數據存儲。表示信息的靜態存儲，可以代表文件、文件的一部分、資料庫的元素等。
(2) 分層數據流圖
對於一個大型系統，如果在一張數據圖上畫出所有的數據和加工，則會使得數據流圖復雜而難以理解，為了控制復雜性，結構化分析法採用數據流圖分層技術。一套分層的數據流圖由頂層、底層和中間層組成。
（3）保持數據守恆
（4）加工細節隱蔽

二、數據字典
數據字典是關於數據的信息的集合，也就是對數據流圖中包含的所有元素定義的集合。數據字典是結構方法的核心。數據字典有以下幾個條目：數據項條目、數據流條目、文件條目和加工條目。

三、判定表
有些加工的邏輯用語形式不容易表達清楚，而用表的形式則一目瞭然。如果一個加工邏輯有多個條件、多個操作，並且在不同的條件組合下執行不同的操作，就可以使用判定表來描述。


四、判定樹
判定樹和判定表沒有本質的區別，可以用判定表表示的加工邏輯都可以用判定樹來表示。

五、結構化語言
採用一種介於自然語言和形式化語言之間的結構化語言來描述加工邏輯，既可以像自然語言那樣最方便，也可以像形式化語言一樣能夠精確描述事物，且被計算機易於處理。

六、E-R圖
E-R圖包含實體、關系和屬性等3種成分。這三個成分來理解現實問題，接近人們的思維方式。
注意事項：

一，命名。
二，畫數據流而不是控制流。
三，一般不畫物質流。
四，每個加工至少有一個數據流和一個輸出數據流。
五，編號
六，保持父圖和子圖的平衡
七，數據流圖的一致性
八，提高數據流圖的易懂性

❾ 汽車故障診斷數據流分析的步驟

汽車因設計、材料、生產工藝、使用方式、檢修保養等差異，在使用過程不可避免地要發生故障。汽車常見故障是逐漸形成的。當汽車發生故障時，能夠用經驗和科學知識准確地快速地診斷出故障原因，找出損壞的零部件和部位，並盡快地排除汽車常見故障，對汽車的使用和維修有利。因此，分析故障的原因、列舉常見主要故障、

❿ 什麼是基於數據流的設計方法，如何實施

面向數據流的設計是以需求分析階段產生的數據流圖為基礎，按一定的步驟映射成軟體結構，因此「又稱結構化設計(Structured
Design，簡稱SD)。該方法由美國IBM公司L.Constantine和E.Yourdon等人於1974年提出，與結構化分析(SA)銜接，構
成了完整的結構化分析與設計技術，是目前使用最廣泛的軟體設計方法之一。