几种常见的存储技术

几种常见的存储技术（共3篇）

几种常见的存储技术 篇1

人的大脑记忆能力是很强的,可以记住很多复杂的事情.大脑存储可以说是人们存储记事的一种方式,随着科技发展越来越快,人类发明了很多区别于大脑存储的其他几种物理存储技术.

一、最原始、最简单的“结绳记事”方式这是伴随人类历史的一种存储记事方式.

人们常用写字、雕刻,作画、做记号等方法来记住某些事情.例如,不会写字的远古人用结绳记事,雕刻记事或者作画记事;现代有的双目残疾人士靠触摸某些物体记事都属于这一方式.

这种记事方式是非常重要的,在科学技术很发达的今天仍然起到很大的作用.例如,写字、雕刻、作画等.

二、具有科技含量的几种物理存储技术

1.机械存储技术19世纪后期出现了机械存储技术.

采用机械存储的有留声机技术,其原理是将声音的变化转化为针头的振动,刻录在唱盘上,从而成为由许许多多凹坑和凸点组成的螺纹线.

由于存储的是声音的模拟信号而不是数字信号,所以这种存储方式容易丢失数据,声音信号播放时容易失真.

随着科学技术日益发达,现在采用机械存储技术的已不多见.

2.磁存储技术19世纪末出现了磁存储技术.

磁存储是利用磁性材料的矩形磁滞回线或磁矩的变化来存储信息的.在计算机的硬盘和软盘中利用磁滞回线的两个剩磁状态+Mr和-Mr来记录二进制数字信息“0”和“1”.在录音机中将声音信号转化为电信号,控制磁头中的磁场的变化,当磁带紧贴磁头匀速通过时,磁带上的磁粉被磁化,这样就将声音信号转化为磁信号储存在磁带上,这样的话,在播放时同样也能被认知.

20世纪30年代出现了以Fe3O4粉末和粘合剂涂成磁带的技术.50年代出现了制造γ—Fe2O3磁粉的工艺,γ—Fe2O3磁粉是Fe3O4粉末的替代品,它的出现使磁带的性能更加稳定,适宜长期保存,因而更受到欢迎.

最初作为磁存储介质的是细钢丝,钢丝具有不易损坏的优点,直到现在仍有一些磁存储产品用钢丝作为磁存储介质.

但是由于后来发明的光电技术大行天下,磁存储技术应用的范围正逐渐变小.

3.光存储技术20世纪70年代末出现了光存储技术.

光存储技术的最早应用是从CD机开始的.光存储技术的主要部分有光盘的制作和读写技术,光盘是一张具有极高加工精度的玻璃盘,其表面涂敷着一层光阻材料,这种光阻材料对激光很敏感.当刻录光盘时,激光头射出一种带有数字信息的激光束,沿螺旋轨迹扫描光盘,在光阻材料层上刻出精细的由凹坑和凸点组成的螺纹,螺纹的宽度约为0.5微米.这些凹坑和凸点代表了数字信息符号中的“0”和“1”(即二进制符号).当播放光盘时,激光头发射出一束激光,沿螺纹线扫描光盘,光束被盘面的凹坑和凸点反射后变成带有数字信息的光束,数字光束被光电管接收后转化为数字信息,即由“0”和“1”组成的编码,从而能被计算机的硬件或者其他电路板认知和接受.

光存储产品的优点有读取速度快、容量大、介质携带方便等,缺点是容易损坏,例如有的盘片常因保存不善而发霉导致无法被计算机的硬件或者其他电路板读取.

现在,光存储技术应用比较广泛.

4.电存储技术

近几十年逐渐出现了电存储技术,电存储是当前最先进的也是应用最广泛的一种存储方式,例如计算机中的内存、移动存储器(如MP3、MP4、MP5、移动硬盘等)和彩色电视机中的存储电路采用的都是电存储的技术.

存储电路的基本单元利用了三极管能稳定在饱和态或截止态的特性,使该电路能呈现出两个稳定状态:截止状态和饱和状态,这两种状态表示数字信息的“0”和“1”.这种数字信号被计算机所认知、接受并且执行.

电存储产品的优点有存储内容速度快、易保存、传送快、容量大、丢失易寻回、介质携带方便等.缺点是某些电存储产品容易感染电子病毒导致数据丢失.

现在,跟光存储技术同样,电存储技术应用越来越广泛.

浅析几种常见网络存储技术 篇2

网络存储技术是基于数据存储的一种通用网络术语。网络存储结构大致分为3种:直连式存储、网络存储设备和存储网络。存储的广义解释为把钱或物等积存起来。在《清会典事例·户部·库藏》:“户部奏部库空虚, 应行存储款项。”等文章中都有关于存储的解释。网络信息存储就是根据不同的应用环境通过采取合理、安全、有效的方式将数据保存到某些介质上并能保证有效的访问, 总的来讲可以包含两个方面的含义:一方面它是数据临时或长期驻留的物理媒介;另一方面, 它是保证数据完整安全存放的方式或行为。存储就是把这两个方面结合起来, 向客户提供一套数据存放解决方案。

2 网络存储的几种类型

2.1 直接附加存储 (DAS)

直接附加存储是指将存储设备通过SCSI接口直接连接到一台服务器上使用。DAS购置成本低, 配置简单, 使用过程和使用本机硬盘并无太大差别, 对于服务器的要求仅仅是一个外接的SCSI口, 设备采购价格相对较低, 因此对于对数据安全、使用要求不高的用户很有吸引力。

2.2 网络附加存储 (NAS)

NAS实际是一种带有瘦服务器的存储设备。这个瘦服务器实际是一台网络文件服务器。NAS设备直接连接到TCP/IP网络上, 网络服务器通过TCP/IP网络存取管理数据。NAS作为一种瘦服务器系统, 易于安装和部署, 管理使用也很方便。

2.3 存储区域网 (SAN)

SAN实际是一种专门为存储建立的独立于TCP/IP网络之外的专用网络。目前一般的SAN提供2Gb/S到4Gb/S的传输数率, 同时SAN网络独立于数据网络存在, 因此, 存取速度很快, 另外, SAN一般采用高端的RAID阵列, 使SAN的性能在几种专业存储方案中傲视群雄。SAN由于其基础是一个专用网络, 因此, 扩展性很强, 不管是在一个SAN系统中增加一定的存储空间还是增加几台使用存储空间的服务器都非常方便。

2.4 i SCSI存储

i SCSI就是这样一种技术, 它利用普通的TCP/IP网来传输本来用存储区域网来传输的SCSI数据块。i SCSI的成本相对SAN来说要低不少。随着千兆网的普及, 万兆网也逐渐的进入主流, 使i SCSI的速度相对SAN来说并没有太大的劣势。

3 几种存储方式的特点分析

3.1 DAS

费用低;适合于单独的服务器连接。

3.2 SAN

高性能, 高扩展性;光纤连接距离远;可连接多个磁盘阵列或磁带库组成存储池, 易于管理;通过备份软件, 可以做到Server-Free和LAN-Free备份, 减轻服务器和网络负担。但是, 它也存在一些缺点:1) 价格昂贵。不论是SAN阵列柜还是SAN必须的光纤通道交换机价格都是十分昂贵的, 就连服务器上使用的光通道卡的价格也是不容易被小型商业企业所接受的;2) 需要单独建立光纤网络, 异地扩展比较困难;

3.3 NAS

安装过程简单;易于管理;利用现有的网络实现文件共享;高扩展性。

3.4 i SCSI

成本相对SAN来说要低不少。随着千兆网的普及, 万兆网也逐渐的进入主流。

4种存储方式各有优劣。具体选用哪种存储方式要根据用户的需求、经济能力、用途等多方面因素来考虑。如对于图书馆类的海量数据增长型, 可采用简单的DAS方案。对于对数据传输速度、安全、管理等方面有较高要求的用户可选择SAN存储。

4 存储器的磁盘阵列技术

盘阵列的全称是:Redundan Arrayof Inexpensive Disk, 简称RAID技术。磁盘阵列技术发展得很快, 并逐步走向成熟。现在已基本得到公认的有下面8种系列。

4.1 RAID0 (0级盘阵列)

RAID0又称数据分块, 即把数据分布在多个盘上, 没有容错措施。其容量和数据传输率是单机容量的N倍, N为构成盘阵列的磁盘机的总数, I/O传输速率高, 但平均无故障时间MTTF只有单台磁盘机的N分之一, 因此, 零级盘阵列的可靠性最差。

4.2 RAID1 (1级盘阵列)

RAID1又称镜像 (Mirror) 盘, 采用镜像容错来提高可靠性。即每一个工作盘都有一个镜像盘, 每次写数据时必须同时写入镜像盘, 读数据时只从工作盘读出。

4.3 RAID2 (2级盘阵列)

RAID2又称位交叉, 它采用汉明码作盘错检验, 无需在每个扇区之后进行CRC检验。

4.4 RAID3 (3级盘阵列)

RAID3为单盘容错并行传输阵列盘。它的特点是将检验盘减小为一个 (RAID2校验盘为多个, DAID1检验盘为1比1) , 数据以位或字节的方式存于各盘 (分散记录在组内相同扇区号的各个磁盘机上) 。

4.5 RAID4 (4级盘阵列)

RAID4是一种可独立地对组内各盘进行读写的阵列。其校验盘也只有一个。RAID4是按块 (扇区) 存取, 可以单独地对某个盘进行操作。

4.6 RAID5 (5级盘阵列)

RAID5是一种旋转奇偶校验独立存取的阵列。它和RAID1、2、3、4各盘阵列的不同点, 是它没有固定的校验盘, 而是按某种规则把其冗余的奇偶校验信息均匀地分布在阵列所属的所有磁盘上。它是一种快速, 大容量和容错分布合理的磁盘阵列。

4.7 RAID6 (6级盘阵列)

RAID6是一种双维奇偶校验独立存取的磁盘阵列。它的冗余的检、纠错信息均匀分布在所有磁盘上, 而数据仍以大小可变的块以交叉方式存于各盘。这类盘阵列可容许双盘出错。

4.8 RAID7 (7级盘阵列)

RAID7是在RAID6的基础上, 采用了cache技术, 它使得传输率和响应速度都有较大的提高。

5 结论

几种常见图像平滑技术的研究 篇3

传统的图像平滑算法如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等, 由于不考虑图像的形状特征, 其平滑结果等价于传导系数为常量的热扩散方程, 属于各向同性扩散, 所以在去噪的同时也模糊甚至破坏了图像的边缘。与热扩散模型相比较, 各向异性扩散模型实际是一个非线性抛物型的偏微分方程, 由图像梯度决定其扩散速度, 能够兼顾噪声消除和特征保持两方面。以Perona&Malik模型为代表的这类方法已经在边缘检测、图像增强、图像分割以及目标识别等领域得到了广泛的应用。

1、Perona&Malik模型

设u0 (x, y) 为原始灰度图像, 引入时间变量t, 求解下面的偏微分方程 (1) , 将得到一组逐渐平滑的图像u (x, y, t) :

其中│u│是图像梯度模;扩散系数c (.) 是关于│u│的非负函数, 用于控制扩散速度。理想的扩散系数应当使各向异性扩散在灰度变化平缓的区域快速进行, 而在灰度变化急剧的位置 (即图像特征处) 低速扩散乃至不扩散。Perona等人提出了两个这样的扩散系数:

通过分析函数波形可以得知: (1) 0

其中, upt表示经t次迭代后像素p的灰度值;np表示p的邻域, 通常取8-邻域, |np|则代表邻域像素的个数;权值λ>0;梯度▽up, q=uq-upt, q∈np。结合c (s) 的性质分析方程 (4) , 可知:当像素p处于灰度变化平缓的区域内, ▽up, q必然靠近0, c (▽up, q) 相应地接近最大值1, 扩散较快, 使upt+1向其邻域像素的灰度值uq靠近, 即对p做了一次平滑;当p, q之间存在着图像边缘, 梯度荦up, q的值将会很大, 此时的c (▽up, q) 趋向于0, 扩散速度很低, 那么uq将几乎不影响upt+1, 即在p处几乎不做平滑, 从而保持了p、q间的边缘。由此可见, 随梯度值变化的扩散系数c (s) 是各向异性扩散算法的关键所在。

2、基于数据融合的平滑算法

典型的边缘保持滤波器有Kuwahara滤波器和选择式掩模滤波器两种, 它们的基本思想都是以窗口内中心像素为基准点制作多个不同的掩模, 然后计算各个掩模区域内像素的均值和方差, 取标准差最小区域的灰度平均值作为中心点的灰度。在Kuwahara滤波器中, 选取的是4个正方形窗口, 在选择式掩模滤波器中选择的是4个五边形、4个六边形、一个正方形

共9个掩模窗口。边缘保持滤波器是通过以标准差最小这一准则来选取合适掩模窗口, 达到保持图像细节目的。若掩模区域含有尖锐的边缘, 它的灰度方差必定很大, 而不含边缘或灰度均匀的区域, 它的方差就小, 那么最小方差所对应的区域就是灰度最均匀区域, 因此可达到保持图像细节这一目的。但是, 通过对算法的分析可以发现Kuwahara滤波器和选择式掩模滤波器都存在去噪能力较弱的缺陷。这是因为它们都是以一个掩模窗口 (最小方差所对应的区域) 的灰度平均值作为中心点的灰度值, 而一个掩模窗口的像素点较少, 所以去噪能力较弱。

在边缘保持滤波器的基础上, 采用数据融合技术, 提出一种新的平滑算法。数据融合又称作信息融合或多传感器数据融合, 目前对数据融合还很难给出一个统一、全面的定义。随着数据融合和计算机应用技术的发展, 根据国内外研究成果, 多传感器数据融合比较确切的定义可概括为[5-6]:充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源, 采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据, 在一定准则下进行分析、综合、支配和使用, 获得对被测对象的一致性解释与描述, 进而实现相应的决策和估计, 使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。

从信号检测角度上看, 均值滤波过程是对被污染图像的像素灰度真值进行检测的过程, 它以滤波窗口内各像素的灰度平均值作为中心点像素灰度的测量结果, 窗口内像素的灰度方差代表检测的精度, 方差越小, 检测的精度越高, 反之亦之。边缘保持滤波器是以均值滤波器作为基础, 它可视为先对多个不同的掩模进行均值滤波, 然后挑选检测精度最高的一个掩模的均值滤波结果作为中心像素的测量结果, 而丢弃了其余掩模的均值滤波信息。若采用多传感器数据融合技术, 将所有掩模的均值滤波信息都利用起来, 进行融合处理, 必将获得精度更高的检测结果, 这是本文算法的设计思路。

二、深度图像的平滑

1、毛刺的产生

3DLCS整个硬件电路是由四个主要部分组成:控制单元、机械控制、激光器控制和双摄像机控制。控制单元接受通过计算机发出的命令来控制交流伺服电机伺服器, 从而带动交流伺服电机使得转台以给定速度平稳转动。激光器控制电路, 就是按特定时序让激光器电源间断通断, 从而达到脉动的目的。双摄像机切换电路, 也是通过特定的时序来使两个摄像头轮换拍摄, 达到相互补充的目的。

为了能使3DLCS能够扫描大型物体, 机械转动、移动部分的工作功率较高。目前我们的运动系统采用的是交流伺服电机闭环控制系统, 交流伺服系统控制器在工作中采用了大功率斩波输出。以广州数控设备厂的DA98系列和Panasonic MI-NAS A系列为例, 斩波频率为10KHz, 脉冲功率为400-1500W左右。为了提高交流伺服系统的工作效率, 其工作波形的上升下降沿是非常陡峭的。这种工作模式虽然提高了伺服系统的工作效率, 但是也产生了大量的大功率高次谐波噪声。这些高次谐波对光、机、电系统, 特别是3DLCS系统中的视频电路是非常强的干扰源。实践和理论证明, 交流伺服系统的功率越大, 高次谐波的功率也越大, 对视频电路的干扰越严重。

2、消除噪声实验

我们将深度图像和平面二维图像进行类比, 把深度图像的毛刺类比于平面图像的噪声。其实这是一个信号处理问题, 对于平面图像的噪声, 一般采用在图像域进行卷积或在频率域通过低通滤波器进行平滑去噪。同样, 对于深度图像数据, 我们可以将这些滤波器适当应用以消除毛刺。常用的噪声模型是高斯噪声, 高斯噪声是传感器噪声的很好的模型, 我们的系统中无疑包括有高斯噪声, 但是在实验中我们发现, 仅靠高斯滤波器, 我们几乎不能消除任何深度图像中的毛刺。究其原因, 虽然高斯滤波器是很好的线性低通滤波器, 由于高斯滤波器具有旋转对称的性质, 在各个方向上滤波器带来的细节模糊, 考虑噪声的横纹特点, 我们在X方向上用加权的中值滤波, 也就是用a×b的模板对深度图像进行中值滤波 (a>b) , 以便最大限度的消除x方向的彩色噪声。实验中, 我们对a和b取不同的值进行比较, 由于模板大小严重影响算法的复杂度, 扫描系统获得深度图像数据量又很大, 我们选定较小的b=3时, 发现以下规律: (1) 当310增加, 重建效果迅速变差, 细节丢失严重 (鼻子, 耳朵等)

三、总结

边缘保持滤波器具有较好的保持边缘细节能力, 但存在去噪能力弱和边缘保持能力与去噪能力之间相互矛盾的缺陷。本文借用多传感器数据融合技术, 提出了一种新的图像平滑算法该算法采用线状掩模窗口和最优融合估计方法, 有效地克服了边缘保持滤波器存在的缺陷, 既具有较好的边缘细节保持能力又具有较强的去噪能力。该算法的另一个特点是适用性强, 不需对图像设置任何模型参数, 可用于所有灰度图像的滤波去噪。该算法存在的缺陷是需计算多个掩模的均值和方差, 计算量偏大, 不利于图像的实时处理。

一个比较完善的视觉系统往往是一个光、机、电的综合系统, 容易出现各种各样的视频干扰。从上述内容我们可以看出中值滤波可以消除脉冲干扰即深度图扫描噪声非常有效, 并且可以克服线性滤波器带来的细节模糊, 而高斯噪声是传感器噪声的很好的模型, 二者的成功结合解决了一个典型问题, 本文提出的去除深度图像毛刺的方法对消除对交流伺服电机的伺服控制器产生的彩色干扰具有通用性, 可以最大限度的滤除噪声。结合硬件去噪电路, 可得到更好的采集图像。