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。

Lempel-Ziv-Welch压缩数据的误码纠正

无损数据压缩系统在通信传输过程中容易出现错误,会导致码表和重构数据出错并引发误码扩散,影响其在文件系统和无线通信中的应用。针对在通用编码领域广泛使用的无损数据压缩算法LZW,该文分析并利用LZW压缩数据的冗余,通过选取部分编码码字并动态调整其对应的被压缩符号串的长度来携带校验码,提出了具有误码纠正能力的无损数据压缩方法CLZW。该方法不用额外添加数据,也不改变数据规格和编码规则,与标准LZW算法兼容。实验结果表明,用该方法压缩的文件仍然能用标准LZW解码器解压,且该方法可以对LZW压缩数据的误码进行有效纠正。

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．

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%。

基于动态LZW与算术编码的缓变信号无损压缩

为提高大型移动复杂装备分布式监测系统发动机状态数据的压缩率,利用缓变信号时间相关性,提出了基于动态规划LZW和算术编码的数据压缩方法。为进一步实现动态LZW编码压缩,提出了动态LZW与算术编码相结合的数据压缩算法。上述方法有效减少了信号的冗余度。仿真结果表明,相结合方法压缩率最高,但算法复杂度高;基于动态规划算术编码方法易于实现,水温、油温、油压压缩率均在60%以上,在分布式监测系统中得到应用。

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。

无损LZW压缩算法及实现

介绍了LZW压缩技术的算法思想 ,并分析了LZW压缩技术的特点 ,最后给出了C ++代码实现 .

一种基于LZW算法的数据无损压缩硬件实现

针对软件实现的压缩、解压方案存在消耗资源过多、速度慢的特点,介绍了一种基于LZW算法的硬件实现的无损压缩器,并根据算法的特点提出了其体系结构。该结构采用了一种并行的字典搜索策略,极大地提高了字串的搜索速度。在压缩器的设计中控制部分和数据处理部分明确分工,有利于功能的扩展。仿真结果显示,该设计的压缩器可以正确实现压缩,资源占用情况可以接受;工作频率达到210 MHz,总的数据处理能力达到750 Mbps,处理性能比软件实现的处理能力快20多倍。

基于自适应加权与LZW的WSNs层次式数据融合算法

为了兼顾提高数据采集精度与效率的同时有效降低传感器节点能耗,提出了一种基于自适应加权与LZW的层次式数据融合算法。传感器簇头节点对传感器节点发送的数据进行自适应加权处理,估计出均方误差最小时的值,簇头节点将处理后的数据采用LZW算法以一定的信息量压缩后再进行数据的传输。仿真表明,该层次式融合算法提高了数据采集的精度并有效降低了网络的能耗,延长了无线传感器网络的生命周期。

基于LZW编码的卷积神经网络压缩方法

针对卷积神经网络(CNN)因参数量大难以移植到嵌入式平台的问题,提出基于LZW编码的CNN压缩方法。通过浮点转定点和剪枝2种方法来压缩模型容量。对权值进行k-means聚类量化,并在此基础上进行LZW编码。在MNIST数据集上进行实验,结果表明,剪枝效果优于浮点转定点的压缩效果,在进行剪枝、量化后使用LZW编码,其压缩比可达25.338。

数据压缩在实时测井网络传输中的应用

针对EILog成套装备应用中大数据量越来越广泛，讨论了ACME采集软件平台在面对大数据量测井数据网络传输过程中存在的缺陷，从数据压缩和优化发送方式2个方面对实时网络传输进行了优化；测试了不同压缩方法在不同测试条件下的优缺点，对压缩方案进行了应用测试和数据分析，选择了LZW压缩算法作为测井实时传输的优化方法。通过改善网络传输方式，优化数据压缩算法可以提升25％02E右的效率，软件运行期间CPU和内存运行平稳，特别对数据量较小的仪器效果更好，减少了软件崩溃的发生。

RWM & DEWS数据二次压缩算法研究

对柑橘实时水分监控与旱情预警系统中的数据参数进行拟合分析,在探讨SDT和LZW 2种压缩算法的基础上,提出一种二次压缩算法:第1次压缩采用基于SDT算法思想的平均值方法;第2次压缩采用改进的LZW算法实现。对压缩效果进行测试,仿真实验证明,在相同的硬件和软件环境下,该算法能实时、高效地压缩数据。

基于InfiniBand的并行绘制系统中的数据压缩

为提高并行绘制系统中的帧率,从数据压缩的角度出发,搭建了基于InfiniBand的并行绘制系统。首先对并行绘制系统中数据进行分类,根据当前帧的数据量大小设置临界值,对达到临界值的几何数据进行无损压缩。本文研究并对比了LZ77,LZW,LZO三种数据压缩算法对系统的影响。实验表明,LZ77,LZW和LZO算法均对系统的帧率有所提高,而LZO算法对系统的帧率提高最明显且稳定性最好,使系统帧率提高近60%。无损数据压缩对提高并行绘制系统性能具有很明显的效果。

改进的无损压缩算法在软电话中的研究与应用

PC-Phone业务已经成为目前业界关注的焦点,该文研究了以SIP为会话初始协议的一个支持视频和音频的多媒体可视软件电话(Soft Pone)设计与实现,并在此基础上提出了一种改进的LZW无损压缩算法实现对Soft Phone中SIP文本消息的无损压缩,达到了降低传输延迟、缩短会话建立时间的目的。

结合二代小波与快速傅里叶变换的电能质量数据压缩算法

针对大量电能质量数据的传输和储存问题,提出一种结合快速傅里叶变换(FFT)和二代小波(SGWT)的电能质量数据压缩算法,包括FFT、SGWT有损压缩和LZW(字符串表编码)无损压缩的流程图。分别对暂态和稳态扰动信号进行仿真比较,结果表明所提出的算法与FFT以及SGWT相比,可有效降低存储空间,可得到更高的压缩率且在压缩比、均方误差与运行时间等性能指标上取得较好平衡。

面向医疗文本数据压缩的主流算法及发展趋势

随着远程医疗和网络诊断的出现,医疗卫生数据及患者个人信息量呈海量化,为了解决医疗卫生数据存储与传输困难的问题,针对以往经典压缩算法及目前的压缩算法新进展,介绍适用于医疗卫生的文本数据压缩算法。以往经典的压缩算法存在压缩率不足及通常适用于小文件的缺点,对此相关研究提出了适用于海量文本并具有高压缩率的压缩感知算法。通过对机器学习和深度学习用于文本压缩进行相关讨论,为日后文本压缩发展研究提供参考。