基于CZ-BWT改进的LZW压缩算法在电力报文中的应用

随着电网远动信息数据量日益剧增,对有限的硬件存储和网络带宽带来严峻考验。通过对报文数据的无损压缩研究以缓解硬件设备压力,确保数据解压后能无损还原出压缩之前的数据显得尤为重要。针对IEC60870-5-104报文特有结构及LZW(Lempel-Ziv-Welch)的特点,提出基于截断CZ-BWT(Burrows-Wheeler transform)改进的LZW报文压缩算法。首先对输入的IEC60870-5-104报文进行CZ-BWT转换作为预处理,增大报文内容的相关性;其次用LZW算法对转换后的数据进行压缩操作。实验结果表明,基于CZ-BWT改进的LZW算法的压缩率优于传统LZW算法。此外,在压缩和解压速度方面,相比于大部分的压缩算法而言,具有一定优势。

优化LZW压缩算法的FPGA硬件实现

LZW算法其软件实现速度较慢,占用CPU资源过多,不适合对实时性有要求的场景,针对这一问题,论文提出了基于FPGA的LZW压缩算法硬件实现,通过确定字典大小,优化字典更新,减少了搜索时间和占用内存。并使用Kintex-7系列FPGA XC7K160T进行硬件加速处理,极大地提高了数据压缩速度和效率。实验结果表明,该硬件实现在压缩速率上平均达到386 Mb/s,是软件的9.66倍,压缩速率、实时性等方面均优于传统软件实现的LZW算法。

融合压缩感知和LZW编码的电力数据压缩算法

为了减少电力信号传输时的数据量,本文提出了一种融合压缩感知和LZW编码的电力数据压缩算法,在保证重构精度不变的条件下对电力数据进行进一步的压缩,提高了整体的压缩率。首先,对压缩感知的各种观测矩阵进行仿真分析;其次,选择使用稀疏随机矩阵作为本文的观测矩阵,提出了一种能够快速完成压缩感知计算的硬件实现方法,并完成了硬件的设计和验证。实验表明,本设计在FPGA器件上的工作频率最高可达200 MHz;整个数据压缩过程的总延时约为16.11μs;在重构误差约为4.83%时,数据压缩率约为36.83%,比仅使用压缩感知提升了约13.17%。

在嵌入式Internet系统中压缩XML文档的LZWX算法

针对嵌入式Internet系统存储空间小?网络传输慢的特点,对传统的LZW压缩算 法进行了改进,提出了LZWX算法?该算法充分利用了半结构化文本中的结构化特征,延展了 LZW算法中的某些概念,使得编码/解码不再是以单个字符而是以元串为单位进行?同时也给 出了一个简单实用的压缩XML文档的实现方法?实验结果表明在嵌入式Internet系统中应用L ZWX算法能够有效地提高半结构化文本的压缩率,从而提高了存储效率,减少了数据传输量 ?

基于LZW算法的声波测井数据压缩研究

随着声波测井数据量急剧增加,在电缆传输带宽有限条件下难以实时传输至地面接收仪器。为解决实时数据传输问题,提出一种用于实时数据压缩的无损压缩方法。该方法基于无损压缩LZW算法,引入异或Hash函数提高字典查询效率。测试结果表明,字典查询平均查找次数小于2;压缩率达到50.18%,该算法易于硬件实现。

小波变换结合LZW压缩算法探究

为解决传统桥梁振动数据压缩方法存在的问题,在深入分析小波变换原理的基础上,提出了一种小波变换结合LZW的压缩算法。该算法针对桥梁振动数据的特点,根据小波变换多分辨率分析的特性,对分解后各级的高频分量采用Donoho阀值压缩算法进行量化处理。而后采用改进的LZW编码压缩变换后的系数,对实测数据进行了压缩实验,结果证明小波变换结合LZW的数据压缩算法可有效提高数据压缩比,能量恢复系数优于10-4,压缩比小于9.25%。

LZW算法的优化及其在FPGA上的实现

针对目前在高速数据采集系统的大容量存储和无损传输过程中,存在硬件难以有效进行数据处理而软件实时性不足的缺点,采用并优化了LZW数据压缩算法,并将该算法在FPGA上进行了实现。在分析LZW基本算法的基础上,给出了3个方面的优化计算方法,并进行了仿真验证。实验结果表明:优化后的LZW算法有效的提高了数据压缩的执行速度和压缩效果,验证了设计的正确性,提高了存储和传输效率。

基于分类重排LZW的图像无损压缩算法

在遥感、医学等许多应用领域中,出于对图像质量的要求,图像一般必须进行无损压缩。针对现有方法的局限,提出了一种无损压缩算法。该算法利用图像灰度分布对压缩比的影响,首先对像素进行灰度分类并用掩膜图记录类别信息,然后采用Hilbert曲线将各类像素进行块间和块内重排,最后采用LZW(lempel-ziv-welch)算法对掩膜图与各类像素的数据流进行编码。经过对多幅标准测试图像以及遥感图像的实验结果表明,本文算法在总体上具有比LZW、行程编码RLE(run length encoding)和霍夫曼(Huffman)等方法更高的压缩比,并且易于实现。

基于模式相似度和LZW压缩编码的电能质量数据压缩方法

针对电能质量数据多数情况下具有周期性、对称性、奇偶性等特点,提出了一种基于模式相似度和LZW压缩编码的电能质量数据压缩处理方法。在该压缩算法中,利用模式相似度归一化距离测度良好的畸变识别能力,对畸变和非畸变数据分别进行无损和有损压缩;合理引入LZW编码压缩,进一步提高算法的压缩比。依据IEEE电能质量标准,在MATLAB7.10环境下对6种典型的电能质量扰动信号建模后,设计仿真实验,完成了归一化距离测度畸变检测能力的检验,并通过与一维离散小波变换数据压缩算法的性能比较,验证了该算法的压缩性能和可行性。

Lempel-Ziv-Welch(LZW)压缩数据误码修复技术

无损数据压缩系统非常容易出现传输误码,随着译码进行码本和数据误码的影响呈现出扩散态势,这限制了其在有噪无线信道和文件系统等可能被损坏领域的适用性.针对在GIF、PDF和TIFF等文件格式中广泛使用的无损数据压缩算法LZW,通过利用LZW压缩数据的冗余提出了误码修复算法的设计方案,并给出了相关理论依据.该方案能够兼容标准LZW算法,即用本文提出的具有误码修复能力的算法压缩文件仍然可以被标准LZW解码器解压.实验结果验证了算法的可行性和有效性.

对 LZW 算法的改进及其在图象无损压缩中的应用

由于以往对ＬＺＷ无损压缩算法的研究多是基于平稳遍历的信源这一假设，而实际的信源多为局部平稳，在此情况下，原ＬＺＷ算法存在的不足在很大程度上限制了其最终压缩比的提高．据此，提出了采用双串表自适应更新机制以取代原算法中的单一串表机制，能较好地适应一般信源的局部平稳性，实际的编码效率测试曲线显示出改进的算法较原算法在压缩比上有很大提高．在对四幅医学图象的无损压缩实验中，均取得了优于ＪＰＥＧ的压缩比．

LZW＊：一个改进的LZW数据压缩算法

介绍了一种改进LZW数据压缩算法.针对LZW算法的不足,首先将字典的存储方法进行了改进,然后将经典数据存储方法改为动态存储,从而避免了空间浪费.论文最后采用4个BMP文件对LZW*和商品软件winRAR进行了对比分析,实验表明这一改进算法的效率具有较大的提高.

基于LZW文本压缩解压器的设计与实现

本文介绍了LZW的压缩和解压算法,采用C语言实现了一个基于LZW的简单的文本压缩解压器,可以实现文本文件内容的压缩和解压,具有很好的效果。

LZW压缩算法的改进及其参数优化分析

采用数据压缩技术可以有效地提高数据的传输率。针对LZW字典压缩算法,提出了新的改进方案。主要根据待压缩文件新进输入字符的相关性进行LRU表项淘汰及对阈值判断操作进行了改进,并对改进算法中出现的3个参数进行了单参数优化分析。最后对改进算法和原有2种算法的最终压缩比进行了比较,实验结果表明,改进算法的压缩比优于原有2种算法。

中文文本压缩的LZW算法

结合中文文本中的汉字编码方式、大字符集以及重复字串不长三个不同于英文文本的结构特点对LZW算法从读取数据方式、基本码集和字典码值输出方式三方面进行了修改。改进后的算法对中文文本的压缩比平均比LZW19提高了19%且压缩和解压速度与后者相当,其对较长的中文文本的平均压缩比已接近或者超过了压缩软件WinRAR。

Huffman与LZW算法在海洋观测浮标通信数据压缩中的应用研究

在现有两种比较主流无损压缩算法基础上(Huffman算法和LZW算法),根据海洋观测浮标采集的观测数据特点,比较两种压缩算法的优缺点,并通过布放在西太平洋海域的一套观测浮标数据进行数据验证。结果表明,使用Huffman算法和LZW算法分别对海洋观测浮标数据进行压缩,两者的压缩率都基本可达50%左右甚至更低,Huffman算法压缩率较优,而LZW算法复杂度较优。通过分析,可证明这两种无损压缩算法都能有效地提高深远海通信效率和降低通信成本,同时也提高了科学观测数据的安全性和保密性,可根据实际情况选择在深远海观测浮标数据通信中应用。

一种改进的LZW算法在图像编码中的应用

在医学、安全、遥感等领域,由于数据保真度要求苛刻,对高效的图像无损压缩方法有着迫切的需求。本文通过对字典压缩方法的研究和分析,针对传统LZW方法在建立字典初期压缩效果差这一不足,提出了一种动静结合的改进LZW字典压缩算法。实验结果表明,改进的LZW算法的压缩比相对于传统算法有较明显的提高。

LZW无损压缩算法的研究与改进

研究了数据压缩技术领域中一种较有效的无损压缩算法——LZW。LZW的原理在于用字典中词条的编码代替被压缩数据中的字符串。因此字典中的词条越长越多,压缩比就越高。加大字典的容量可以提高压缩比。但字典的容量要受到计算机内存的限制,而且其字典也存在被填满的可能。这样当字典不能再加入新词条后,过老的字典就不能保证高的压缩比。为了解决这个问题,设计并实现了一种改进算法;分析了改进算法对复杂度的影响,并选用一些典型文件对改进后的算法进行了应用测试。测试结果表明,改进后的算法具有较好的压缩比和较理想的压缩效率。

一种改进的LZW压缩算法

在无损压缩算法中,字典压缩作为一种高压缩比,速度快的方法也得到人们的一致认可,但在局部和全局性能上,该类算法没有能够得到有效的处理。该文提出了一种动静结合,兼顾全局与局部的LZW改进算法。实验表明,该算法是一种可以满足不同用户需求的压缩比更高、算法稳定、实现简单的改进算法。

基于BWT改进的LZW算法在传感器网络中的应用

传感器网络能量有限,网内数据不易直接传输,需要进行压缩。针对有损数据压缩的局限性,基于数据分块和BWT变换思想,提出了一种改进的无损数据压缩算法-B-LZW,保证了数据的完整性。通过信息熵理论分析及实验仿真,比较了B-LZW算法与传统的LZW算法的性能。结果表明,在对实时性要求不高的传感器网络应用中,该算法能更有效地减轻网络节点存储负担,降低数据丢包率,提高压缩率2.75%～3%,节约网络能量,进一步延长网络寿命。