計算機信息處理技術論文范文
計算機信息處理技術論文范文
大數據時代的計算機信息處理技術主要是針對海量數據存儲、管理、備份、處理、提取以及有效保障數據安全、有效、保密的數據處理技術。下面是學習啦小編給大家推薦的計算機信息處理技術論文范文，希望大家喜歡!
計算機信息處理技術論文范文篇一
淺析大數據背景下的計算機信息處理技術
摘要：該文主要簡單分析了大數據背景下的計算機信息處理技術，從大數據的定義入手，分析了大數據的產生對計算機信息處理技術帶來的挑戰(zhàn)，在此基礎上，說明了分布式存儲、數據挖掘、信息安全等大數據背景下的計算機處理技術，并詳細介紹了數據挖掘的C4.5決策樹算法思想、k-means聚類算法思想以及信息安全中的加密算法的基本機制。
關鍵詞：大數據;分布式存儲;數據挖掘;信息安全
1概述
隨著科學技術的不斷快速發(fā)展以及國民經濟的快速增長，基于互聯(lián)網絡的計算機應用逐漸在社會的各個行業(yè)中得到廣泛應用，我國社會正朝著數字化、網絡化、信息化的方向快速發(fā)展。由于計算機技術以及互聯(lián)網絡技術的廣泛應用，在互聯(lián)網絡中產生的數據非常大，可以說人們在享受信息時代為社會生活帶來無限便利和快捷的同時，也逐步向數據時代步入，而海量數據的生成，對傳統(tǒng)的IT信息處理技術和計算機結構框架來說，雖然沒有致命的威脅，但是人們時時刻刻都需要對海量的數據進行存儲、處理、傳輸、計算、搜索等任務，這對于當前互聯(lián)網絡和計算機系統(tǒng)快速響應終端用戶的請求以提升服務質量來說，也是非常巨大的挑戰(zhàn)。所以，對于當前大數據時代的計算機信息處理技術技術的研究與分析，對于提升IT系統(tǒng)運行效率，優(yōu)化企業(yè)生產效率來說，具有非常重要的現實意義。
2大數據時代的數據信息處理挑戰(zhàn)
大數據(Big Data)的定義需要從兩方面理解，第一是從數量方面，是指需要處理或存儲的對象的數據量非常之大，是傳統(tǒng)信息處理技術在適當的時間內難以完成數據處理任務的;第二就是這些數據中包含了很多有用的信息，可以通過專門的將這些信息提取出來以指導和決策人們未來的行為。大數據是當前互聯(lián)網絡和計算機信息系統(tǒng)的大量應用的必然結果，而這樣的必然結果，并不意味著是一種累贅，如果取舍得當，反而是一種非常重要的資源和無形財富。所以，大數據的產生對于現代的社會是一種機遇，對于經濟的促進和發(fā)展也是良好的催化劑，如果一個企業(yè)能夠抓住對大數據信息處理技術的核心技能，那么必將在未來IT市場上占據一席之地。那么，大數據對數據信息處理帶來了哪些挑戰(zhàn)?
首先，大數據帶來了巨大的存儲壓力?？梢砸院Ａ縼矸Q謂的數據量，對于當前的數據存儲技術是非常大的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的觀念或者數據管理系統(tǒng)對于大數據的存儲與管理已經捉襟見肘，如何良好地將這些海量數據有序地存儲，并且選用優(yōu)越的數據管理機制進行數據壓縮、備份、管理等都是當前大數據背景下所需要考慮的問題。其次，數據查詢問題。傳統(tǒng)的直接查詢的數據庫管理系統(tǒng)已經很難應對海量數據的查詢，一個存儲量在GB級別的數據表的遍歷查詢都需要十幾個小時來完成，所以如何快速地實現對大數據的查詢和提取也是當前繼續(xù)解決的問題。最后，數據安全問題。互聯(lián)網絡中各種系統(tǒng)層出不窮，各式各樣的數據都需要相互傳輸，這些都為網絡惡意攻擊者提供了可乘之機。各種社會工程學攻擊、病毒、木馬、系統(tǒng)后門等惡意行為都時時刻刻威脅著大數據信息的安全，如何能夠保證大數據中有效信息不被泄露或惡意篡改，這也是當前大數據時代亟須解決的問題。
3 大數據背景下的計算機信息處理技術
大數據的發(fā)展推動了計算機信息處理技術的快速發(fā)展，當前計算機信息處理技術為了能夠滿足大數據量的數據信息處理需求而得到快速更新。
3.1 分布式存儲技術
分布式存儲技術是當前專門應對大數據存儲的問題而發(fā)展起來的。由于大數據的海量數據使得傳統(tǒng)模式的單個數據庫很難存儲，同時應對管理以及備份等工作，分布式存儲技術打破了傳統(tǒng)的思維，利用網絡專線或者高速網絡將多個數據庫存儲服務器搭建在一起，形成一個總分形式的分布式存儲系統(tǒng)，而上層的總與下層的分的特殊結構之間則是通過數據之間的邏輯關系串聯(lián)起來。在結構上看，分布式系統(tǒng)中同一個數據鏈中大數據可能隨機分配到不同的數據庫服務器中進行存儲，而由于數據庫存儲服務器彼此之間特殊的數據邏輯關系，看似分離的數據卻又在邏輯上得到統(tǒng)一。分布式存儲技術，不僅解決了海量數據的存儲問題，而且多個服務器的共同服務還提升了大數據的高通并發(fā)性，解決了數據串行處理反應時間長的問題，大大提升數據處理性能。
3.2 數據挖掘技術
數據挖掘技術是主要應對大數據數據處理的而興起的、體現人工智能處理的計算機處理技術。數據挖掘技術多采用仿生學的手段，按照人類思維的方式，將海量的大數據進行處理，最終從海量數據中過濾出對企業(yè)生產或決策有用的信息，進而指導人們的行為。數據挖掘的主要流程包括數據選取、數據預處理、數據挖掘、數據分析與評估。首先對大數據的有效部分進行選取，然后采用數據預處理的技術對數據中的無效數據、冗余數據、零數據等進行清洗和刪除，然后采用數據挖掘的技術方法對有效數據進行挖掘，最后將有用的數據，通過專門的應用系統(tǒng)進行分析與展示。其中，數據挖掘技術是采用人工智能的思維方式而設計的數據處理技術，主要包括決策樹、聚類、神經網絡等多種數據處理技術，通過數據挖掘的處理，最終對清洗后的數據進行有效地分類，最后通過專門的應用系統(tǒng)對分類的數據進行分析、處理、展示，從而使用形象直觀的方式展示有價值的數據信息。
在整個數據挖掘過程中，真正體現人工智能數據挖掘分析的是數據挖掘環(huán)節(jié)，數據選取、數據預處理以及后期的數據分析與評估都是數據挖掘之前的準備工作以及數據挖掘之后得到有用新的常規(guī)數據處理工作。數據挖掘技術包含了很多技術和算法，例如以二叉樹原理為模型的決策樹技術以及智能分類的聚類技術，這些都是以數據分類為核心的數據挖掘技術。決策樹是以二叉樹為基本模型，所有的數據都需要通過決策樹的根節(jié)點，然后按照固定的算法分析，流向其子節(jié)點，依次計算指導最終的子節(jié)點。
某個數據經過該模型是，首先按照固定的算法進行計算，分析出該數據與父節(jié)點的差異度，然后根據結果流向其子節(jié)點。例如，一個對電子產品非常喜愛的人，在經過決策樹模型之后，其會流向“購買”的子節(jié)點一類中。在數據挖掘過程中，經過選取和預處理的數據，都要經過決策樹模型進行分類，最終落到其相關的區(qū)域中。決策樹的模型相對比較簡單，關鍵環(huán)節(jié)就是如何判斷一個數據歸屬于哪一個節(jié)點。在決策樹的C4.5算法的具體實現中，在對數據分類分析環(huán)節(jié)加入了信息增益比的概念，即待挖掘的數據通過計算信息增益比，比值比較高的進入到相應的節(jié)點中。簡單地理解就是，源數據落入兩個子節(jié)點的概率計算，概率高的即進入該分類節(jié)點中的可能性就比較大。
聚類技術則是另一種數據挖掘分類技術，與決策樹專門比值計算不同，聚類算法是無目的分類。即采用聚類算法分析數據時，只需要將其定義分為幾個簇群即可，并不用指定分成什么樣在簇群。在聚類技術中，k-means算法是常見的一種算法，其核心思想就是通過指定的簇群個數，將源數據的數據生成對應個簇群中心，然后離該中心較近的即為該簇群數據。那么，在k-means算法的核心向就是如何生成簇群中心以及如何判斷源數據與該簇群中心的距離。K-means算法采用歐式距離作為源數據與簇群中心距離的計算公式，首先按照分類個數任意選取對應個數的數據，然后將該數據作為每個簇群中心，然后將源數據與簇中心計算，在限定距離范圍內的數據即可劃分到相應簇群中直至結束。最后將每個簇群的數據計算其平均值，并且與原有簇群中心進行比較，如果不符合要求，則將該平均值作為新的簇群中心，再次從頭循環(huán)分類源數據，直到簇群中心值與新的平均值比值符合一定的要求，即可結束算法處理過程。經過k-means算法的聚類過程，最理想的結果就是平均地得到了對應個數的簇群，從而實現限定簇群個數的聚類過程。
3.3 信息安全技術
信息安全技術是大數據時代對數據保護的一道屏障，是保障大數據有效保密的處理技術。一般的信息安全技術包括數據加密、身份認證技術、隧道技術的網絡等。當然，這些信息安全技術都是在一定程度上保障了數據信息的安全，并不能完全杜絕例如由于應用系統(tǒng)的自身安全漏洞而引起的安全問題。所以，在大數據時代下，首先要加強IT網絡自身安全體系框架的構建，加強運維部門或相關部門的監(jiān)控運維力度，同時要加強IT網絡框架安全測試的理念，采購良好的、穩(wěn)定的IT安全運維方案，從而有效地保障大數據時代的數據信息的安全。
在信息安全技術中，數據加密算法是一直以來都在廣泛應用的算法，不同的加密算法在不同的數據環(huán)節(jié)中有不同的應用，例如在數據存儲時，常用MD5算法對數據進行加密存儲，該算法常應用于存儲數據驗證型的加密存儲，例如用戶密碼。MD5算法是一直不可逆的算法，即按照原始數據添加、數據分解、數據初始化以及處理的過程，將任意長度的字符按照固定的MD5算法，經過多次的循環(huán)計算，變成128位長度的存儲數據。在身份認證環(huán)節(jié)，當系統(tǒng)用戶輸入登陸憑證之后，系統(tǒng)的應用會將該字符串進行MD5加密處理，生成固定128字節(jié)的字符串進行傳輸，并與數據庫中的存儲字符進行對比，從而完成系統(tǒng)用戶身份驗證。MD5算法只是單向加密，一般情況下，不可能通過逆算法得到原始數據。而惡意攻擊者則通過各種方法來破解講過MD5算法機密的哈希值，例如彩虹表對比、密碼嗅探等等。而在數據傳輸過程中，加密的數據是需要在接收端呈現出原始數據值的，那么就需要有解密算法對加密值進行解密處理，不同的算法，加解密的計算過程不一樣，關鍵是在在加解密的密鑰處理上。之前，一般的加解密算法采用的是對稱密鑰，即加密算法和解密算法的加入密鑰是相同的，但是這樣在具體實現上也存在一定的安全風險，對于密鑰的管理工作卻成了困擾系統(tǒng)設計人員的核心問題?，F在的不對稱密鑰的加密算法，通過公鑰和私鑰的密鑰管理機制，極大地提升了數據加密的信息安全程度，為當前大數據時代信息數據的安全保密性帶來了極大的保障。
4 總結
大數據時代的計算機信息處理技術主要是針對海量數據存儲、管理、備份、處理、提取以及有效保障數據安全、有效、保密的數據處理技術，只有信息處理技術順應時代發(fā)展的需要，才能使人們在大數據時代享受更高質量的服務。
參考文獻：
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計算機信息處理技術論文范文篇二
試論大數據時代背景下基于云計算的未來圖書館數字信息資源建設
摘要：大數據時代的到來為圖書館服務提出了挑戰(zhàn)，圖書館的傳統(tǒng)業(yè)務受到沖擊和壓力，在大數據環(huán)境下使用云計算技術發(fā)展業(yè)務將成為圖書館未來的發(fā)展趨勢。本文介紹了大數據和云計算的概念和特性，闡述了現階段圖書館信息資源建設所面臨的問題，分析了云計算在未來圖書館信息資源建設中的應用，最后探討了云計算在數字圖書館中應用需注意的問題。
關鍵詞：大數據;云計算;圖書館;信息資源建設
1 大數據
1.1 "大數據"的含義和分類
大數據之所以被稱為大數據首先因為它的數據是海量的，而且目前隨著科技發(fā)展，隨著人們對互聯(lián)網的依賴程度不斷提高，這個海量的數據正在超速增長。其次，大數據是海量的數據被整理納入大數據倉庫里，然后對其進行分析挖掘，再利用有價值的結論進行下一步行動的決策[1]。
大數據從數據內容結構上可分為結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。結構化數據即行數據，存儲在數據庫里，可以用二維表結構來邏輯表達實現的數據，在形式上有諸如文字、數字、符號，能夠用統(tǒng)一的形式加以標識。非結構化數據包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各類報表、圖像、音頻和視頻信息等等，這些內容無法用簡單的邏輯表達實現，分析起來也需要特別的硬軟件。半結構化數據，就是介于結構化數據和非結構化數據之間的數據，它一般是自描述的，數據的結構和內容混在一起，沒有明顯的區(qū)分。
1.2 圖書館的"大數據"
圖書館的大數據首先包括書目數據。這些數據一般屬于圖書館穩(wěn)定的結構化數據，目前這些數據的使用多用SQL工具分析。對于結構化的數據，小規(guī)模的數據，目前的分析工具足可以用了。對這些數字化書目數據做分析可以反映出一個圖書館館藏的級別、服務的對象、服務的傾向和服務的質量。
圖書館的大數據雖然以結構化數據為主，但隨著圖書館新服務的開展，圖書館與讀者的互動信息，以及讀者面對圖書館的各種信息行為都會被記錄，這些信息將成為圖書館大數據中的非結構化數據。這些動態(tài)的非結構化數據可以來自圖書館業(yè)務內容，也可以來自讀者服務體驗。
2 云計算
2.1 云計算的概念
云計算是并行計算(Parallel Computing)、分布式計算(Distributed Computing)和網格計算(Grid Computing)以及Internet 結合起來的新的網絡資源提供模式。云計算是以虛擬化技術為基礎，以網絡為載體，以提供基礎架構、軟件、平臺等服務為形式，整合大規(guī)?？蓴U展的計算、數據、存儲、應用等分布式計算資源，進行協(xié)同工作的超級計算模式[2]。它不僅是資源的簡單匯集，而且為我們提供了一種管理機制，讓整個體系作為一個虛擬的資源池對外提供服務，并賦予開發(fā)者透明獲取資源、使用資源的自由。
2.2 云計算的特點
2.2.1超強的計算能力
云計算由成千上萬臺服務器組成的集群能賦予用戶前所未有的能力。用戶可以擁有超大的存儲和管理空間，以及超強的計算能力。
2.2.2海量的存儲空間
云計算為數據的存儲提供了廣闊的空間，它是將大量的服務器集群共同組合在一起，形成巨大的空間，所有的數據通過云計算中心運算處理后返回給用戶。
2.2.3可靠的安全保障
云計算使用了數據多副本容錯、計算節(jié)點同構可互換等措施來保障服務，存儲在云里的數據資源丟失或硬件崩潰都不會受到影響，云計算技術存儲數據安全可靠。
2.2.4便利的資源共享
由于是將大量的信息匯聚成一個整體，對于同一資源可以供多方共同使用，從而避免了資源不必要的重復，進而提高了信息資源的共享程度。同時，云計算可以針對不同應用即時應對，規(guī)?？梢詣討B(tài)伸縮，云計算下的資源可以根據應用和用戶規(guī)模增長的需要隨時進行動態(tài)擴展和配置。
2.2.5良好的系統(tǒng)兼容
對于不同的操作系統(tǒng)，不同的數據格式，不同的數據庫之間的數據，云計算可以通過一站式檢索不同系統(tǒng)中的相同信息，系統(tǒng)之間可以無縫連接和訪問。
3現階段圖書館信息資源建設面臨的問題
圖書館的數字資源包括圖書館引進或自建的，擁有磁、光介質或網絡使用權的數字形態(tài)的文獻資源。根據數字資源的種類可分為：電子書、電子刊、二次文獻數據庫和其他數據庫。根據數字資源的存在形式可分為：在線資源和本地鏡像資源。根據數字資源的來源可分為：購買的數據庫、自建數據庫、試用數據庫和免費數據庫[3]?，F階段圖書館都是各自為政，在建設的過程中存在著很多問題。
3.1 數字資源重復建設問題
目前，館與館之間數字資源的建設都是相互獨立的，在建設過程中都是按照學校經費多少和專業(yè)的需求進行資源建設，一般都不會考慮其他館的建設情況，只埋頭建設自己的數字資源。這樣勢必造成了大量的人力、財力的浪費，從宏觀的角度看不利于高校圖書館的發(fā)展。
3.2 存儲及檢索技術問題
隨著數字圖書館的發(fā)展，圖書館的數字資源海量增加，而其數據管理、備份、存儲設備能力都十分有限。同時，數字資源的圖片檢索技術、多語言檢索、不同數據標準之間的數據交換、人機交互技術、數字圖書館所需的軟件和工具等都還有待于技術上的進一步發(fā)展[4]。
3.3 信息資源共享問題
目前，圖書館資源的共享往往局限在一些對口的、接口相同的數據資源上。由于數字圖書館平臺技術不統(tǒng)一，各館間有的數據無法相通，這樣就談不上共享。
4 云計算在未來圖書館信息資源建設中的應用
圖書館信息資源建設的最終目的是為了滿足用戶的需求，提高服務質量。云計算的出現使分布在互聯(lián)網中各個圖書館的資源和服務整合成為一個整體，使其服務的時間、空間、服務方式等有了無限擴大完善的可能。分析云計算的特點和它所提供的服務形式，我們可以看出，云計算的模式也適用于圖書館的數字信息資源建設。
4.1 云計算可提供圖書館海量信息資源數據存儲的能力和提升數據安全。
圖書館的基本功能之一就是存儲資源。隨著時代的發(fā)展和科技的進步，各種信息資源呈爆炸性的增長。目前圖書館通過增加存儲能力來滿足日益增長的資源空間已經力不從心。云計算采用分布式存儲的方式存儲數據，數據不再存儲在本地硬盤，而是通過網絡存儲在云計算系統(tǒng)中，可以容納海量數據，并且不斷更新和增加，為數字圖書館不斷增加的電子數據提供海量的存儲空間。同時，云計算采用冗余存儲的方式來保證存儲數據的可靠性，即為同一份數據存儲多個副本。在數據管理方面，云計算使資源更加高速、高效地存取，使數據的操作頻率遠大于更新頻率[5]。
4.2 云計算可實現圖書館的數字信息資源整合以及共建共享
云計算的一個核心內容就是對"存儲內容"的整合與應用。云計算技術為數字資源的整合鋪平了道路，它不僅為實現多種資源的全面共享創(chuàng)造了統(tǒng)一的信息資源平臺，而且屏蔽了信息資源的不同格式，解決了各類數據庫的數據標準化和接口問題。基于云計算的數字圖書館將異構分布環(huán)境下不同來源的海量數據資源進行統(tǒng)一整合，可以極大地提高信息資源的利用率，實現數字信息資源的共建共享[6]。
4.3 云計算可提高圖書館信息資源的利用率和信息服務的能力
云計算通過對各種資源、格式使用統(tǒng)一的管理平臺，共享應用和數據，實現更大的網絡效益。圖書館的電子資源將存儲在"云"里無數服務器中，而不是存儲在單獨的某臺計算機中。利用云計算整合跨數據庫、跨地區(qū)數據能力，實現對各類型數據庫的云整合，形成各類型信息資源服務云，提高信息資源的利用效率。同時，利用云計算，用戶可以在圖書館任意一個角落隨時隨地使用已有的"云"中的資源與計算服務，這樣簡化和壓縮了圖書館信息組織、信息服務以及信息獲取的過程，提高了圖書館信息資源的利用效率和社會價值。
5 數字圖書館使用云服務需注意的問題
5.1 數據安全性與保密性
圖書館中哪些數據置于云端，哪些數據需放在本地是圖書館需研究考慮的問題。圖書館書目信息、讀者個人信息、電子資源數據庫等信息資源需進行梳理，然后再研究確定如何存放。關于圖書館讀者信息等個人隱私方面信息，更多是政策層面的問題。
5.2 信息資源共享中的版權問題
"云"模式的數字圖書館之間通過有關協(xié)議共享彼此的信息資源，在提高信息資源共享的同時，可能因為版權問題而引發(fā)糾紛。隨著數據挖掘、系統(tǒng)共享、信息共享技術的不斷開發(fā)，置于公共云端的數字資源有可能成為信息資源共享使用中的對象而產生版權問題。所以，云計算環(huán)境下信息資源中的問題，既要保障信息資源的共享性，又要達到內容不受侵犯等知識產權問題，值得關注[7]。
5.3 網絡質量問題
搭建數字圖書館的云計算服務平臺時，需要考慮到網絡通信能力的好壞。由于用戶的訪問和應用都取決于圖書館的云端服務，網絡的高帶寬和流暢性至關重要。云計算是客戶端性能最小化、在云計算網絡中完成的高效信息處理，這對云計算集群服務器的性能有較高的要求，同時，網絡中通信設施也需要高性能，才能保證將云計算的服務高質量地傳給需要的用戶。
6結論
"大數據"是高校圖書館未來發(fā)展無法逃避的發(fā)展趨勢。云計算模式的出現，給數字圖書館的發(fā)展提供了更多的技術和服務支持，把云計算運用到圖書館中，不僅可以提高資源的利用率，節(jié)約圖書館的資源，也可以給云計算帶來一個新的應用領域。以信息服務工作為己任的高校圖書館，如何以"大數據"的思維重新認識高校圖書館，如何利用云計算技術將已有的數據資源進行有序組織、深入挖掘與開發(fā)，如何進一步推動數字圖書館的發(fā)展，成為高校圖書館未來發(fā)展的關鍵。
參考文獻：
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計算機信息處理技術論文范文篇三
談計算機文字信息處理技術的發(fā)展歷程及影響
傳統(tǒng)模式的文字處理技術，無論是從字樣整體的辨別率、模塊的調整還是使用的范圍來說，都已不能滿足現代生活的需要。而現代文字處理技術采用的是曲線模式的調整，通過對外圍輪廓與內部輪廓不同幅度的調整，使文字的彎曲程度以及辨別率都具有較大的提高。
1 計算機文字處理技術發(fā)展歷程及分類
1.1 文字處理技術發(fā)展歷程
隨著現代科技技術的不斷發(fā)展，文字表現形式凸顯模式多種多樣。主要是以“非黑即白”的演化模式表現現有文字，在技術上主要以點陣、向量以及曲線，字體分為點陣模式，點陣包括左右結構、上下結構，文字排序結構按照字體模式把單個結構進行解體。向量主要是以字體的筆畫順序連接而成，向量既有大小又有方向，在文字處理技術上，向量技術主要對文字平面設計進行處理，文字內的橫和豎的排列關系都是按照向量模式進行配比的，假設沒有合適的向量關系，就使文字失去了原有的價值觀念，沒有整體性的方向感。曲線技術處理文字的效果主要是顯示文字整體的量化性，使文字整個筆畫連續(xù)起來，這樣才能保證文字在后期處理效果上，顯現出的不只是流線形的整體美感，而更重要的是文字能夠在顯示屏幕上正確地表示出來，這樣才是文字最終的處理技術。
1.2 文字處理技術之點陣字
文字點陣字處理技術是采用0和1點陣的圖形來描述文字像素效果，點化成面、面化成體，這種拼湊的技術效果在文字處理上顯得尤為重要。點陣式利用電平之間的跳變，畫出文字的點陣符型。假設在處理文字“周”的點陣結構上，在電平跳變模式上打出0和1像素的包含點，在外邊框進行電平0的跳變，在半包圍結構內進行1的跳變，像素點化成型模式便能根據不同的電平點進行處理，這樣在后期打印排版時節(jié)省搜索像素的時間，通過0和1像素分配點的不同對文字進行整體控制，加大了文字的分辨率，根據800×624點像素的分辨率對文字進行識別，文字在組合上不會出現因識別率低造成不能識別的現象。但這種技術也具有一定的弊端，數據流量大，在文字整體邊緣模式易產生鋸齒，文字在組合上不能進行有效地旋轉和移相。
1個像素點含有2個字節(jié)數，每個字節(jié)含有的信息數據量為8bit，這樣在集成像素點空間數據流量上就增大了存儲空間。產生鋸齒是由于像素點排布均勻造成的，文字集成的像素點比較多，計算機在掃描過程中對2um范圍內的空白處，都進行了像素點的集成，造成在后期曲線成型上出現的鋸齒較多。文字的旋轉和移相，文字的旋轉需要點陣模板的轉換，轉換過程中使像素點的電平發(fā)生突變，0電平會因為瞬時的轉置，造成在像素點的偏移，該位置處不會出現像素點，產生局部化的空白。變形是根據點陣字相位的偏移進行集成的像素，變形時需要把文字進行放大或縮小，在放大過程中，會把像素從中心點位置處向邊緣化擴張，使點陣圖的偏置隨著偏移量的變化變大，假設文字在放大過程中，由于點陣圖偏移量的變化幅度控制在0.4um～0.6um范圍內，點陣圖對應的像素點便會擴大至原來的2.5倍。點陣圖的縮小也是這樣進行的。
1.3 文字處理技術之向量字
向量字處理技術是一種利用有向線段來描述文字的外圍輪廓，每個文字的組成部分都包含有筆畫的結構部分，假設文字結構沒有筆畫結構，整體效果便會顯得很復雜化，加大后期文字簡化的難度。向量處理的文字技術采用多線段的方式拼湊文字的外圍結構，每個文字都是由多個線段構成，并且線段分為有向線段和無向線段，有向線段在文字處理技術上被廣泛采用，在有向線段處理的技術上添加了矢量協(xié)議，保證整體線段的構造既有大小又有方向，在文字外圍輪廓上還有具體的坐標點。假設處理問題“量”字的結構模型時，向量的有向線段會把整體結構分為上中下三部分結構，每部分結構含有向量的有效值不一樣。上半部分為“曰”，該字整體結構為全包圍結構，在矢量線段處理上，上下線段在數值上大小相等，方向相同，在左上點標記坐標原點，進行矢量線段的繪制，設左上點的坐標為(0，0)，右上角的坐標值變?yōu)?2，0)，便能拼湊出上半部分的整體結構。再統(tǒng)計左半邊的坐標數值，分為負半軸結構，表示的坐標點為(0，-2)，這樣便能有效地確定出左半邊的字畫結構。通過這種模式的描繪與計算，設計下半部分結構根據坐標值序號之間的連接，便能很快把整個字體的模式有效地折射在坐標軸上。
向量字段文字的處理技術具有以下優(yōu)點：文件信息量少，與點陣式相比，不用進行文字的打點。而是采用整體繪制的方式，占用整體的信息量少，對于一般的筆畫數，含有的信息量為4bit，整個文字包含的信息量與點陣式的像素點相差甚多。向量采用的是整體結構，流程簡化，在原有的基礎上便可操作。但從復雜角度進行分析，向量的彎曲度很難掌控，線段彎曲程度與折線的條數有關，折線的條數越多，則彎曲程度的復雜性就越大，使文字在整體表現效果上很難達到平整的自然過渡。假設計算機文字向量處理技術在某字段彎曲部分的筆畫數較多，存有折線的復雜性較大;向量在集成點處存有的字節(jié)片段較多，彎曲程度加大。
1.4 文字處理技術之曲線字
曲線文字處理技術采用的是正交曲線的變化關系，在一次線性代數關系式中y=kx+b與二次線性代數式y(tǒng)=ax EMBED Equation.3+bx+c中未知函數變化的幅度不一致，在后期字模成型的樣本也不一致。假設利用曲線文字處理技術在處理“圖”字時，首先利用一次函數關系式y(tǒng)=kx+b對外圍輪廓線進行描繪，確定文字各點的不同位置。再利用二次曲線函數關系式y(tǒng)=axEMBED Equation.3+bx+c對內輪廓線的精確度進行細致化的調整，統(tǒng)一對各部分的線型關系進行規(guī)劃。這種處理技術精確度高，采用不同的線性函數關系對文字的內外輪廓線進行統(tǒng)一調整，這樣在無極倍數上可擴大無限次。并且，這種文字處理技術的印刷度高，一次可成形多個版本的字體，通過調節(jié)函數內外輪廓的對比度進行放大和縮小。假設對字體模式的變換中對一次函數y=kx+b中，k的取值進行變化，通過調節(jié)幅值的變等關系，使外圍輪廓幅度的誤差降值6%左右。
2 計算機文字處理技術對人類文化的影響
文字處理技術對人類文化發(fā)展具有積極的影響，首先確立了不同的感官字體。通過處理技術中點陣字、向量字以及曲線字的演進，在產生文字邊沿的鋸齒、信息量的大小以及整體的外觀形象都具有非常大的發(fā)展。例如，文字邊沿的鋸齒的磨合，早期利用點陣字的處理技術，由于像素點偏振集中性強，使在文字的外邊沿產生大量的像素集成點，在后期點成線的規(guī)劃階段時，各個像素點模糊性強，不能連成有效的整體部分。后來利用曲線式文字的處理技術，為文字處理的過渡提供了有力的平臺。曲線成型的文字字模接近完美的飽和度，利用一次曲線成型外圍看輪廓，利用二次曲線對文字內部的勾畫進行合理的調整，使文字整體的美觀感受接近理想狀態(tài)。原有文字處理技術出現的誤差率非常大，并且文字成型版塊沒有固定的模式。在印刷處理上，文字的外圍輪廓與內部結構之間的結構幾乎相連，造成文字的辨別率差。
由于現有技術的不斷發(fā)展，原有處理文字的技術被淘汰，采用現代化計算機處理技術，對人類文化的發(fā)展具有積極的影響。傳統(tǒng)印刷處理上還是采用的是人工印刷，效率低、辨別率差、整體美感達不到人類的要求標準。但采用計算機文字處理技術，這種現象有大幅度的改善，其中包括文字的字樣、辨識率、流線性、字符模塊的版面都具有人性化的設置，字樣包括宋體、楷體、微軟雅黑、仿宋等，滿足人們在計算機上處理文字的要求。
3 結語
人類文化的發(fā)展過程中，文字處理技術的演化包括多個階段，每個階段的變革對文字處理技術都具有積極的一面。計算機文字信息處理技術滿足了人類對字樣的分析標準，擴寬了用戶文字種類使用上的范圍，對各種字體的字號、模塊也可隨意調整，這樣的文字處理技術將會帶來更多的發(fā)展前景。
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