在有限的传输带宽下传输数据时,传输率受到限制,如何高效地压缩传输数据,以便减少存储空间和传输时间,已经成为迫切需要解决的问题。本文在一种无损数据压缩算法CTW(context tree weight)的基础上,提出了改进的CTW算法。该算法采用了新...在有限的传输带宽下传输数据时,传输率受到限制,如何高效地压缩传输数据,以便减少存储空间和传输时间,已经成为迫切需要解决的问题。本文在一种无损数据压缩算法CTW(context tree weight)的基础上,提出了改进的CTW算法。该算法采用了新的更低冗余度的概率估算法,并继承了CTW算法所具有的速度快和抗差错能力强等特点,与通用压缩软件Winzip相比能够获得更好的压缩率,从而保证了实时处理的可行性。本文基于对实际数据的实验,针对此算法的工作原理进行了综述,并提出了扩展和进一步研究的建议。展开更多
文摘在有限的传输带宽下传输数据时,传输率受到限制,如何高效地压缩传输数据,以便减少存储空间和传输时间,已经成为迫切需要解决的问题。本文在一种无损数据压缩算法CTW(context tree weight)的基础上,提出了改进的CTW算法。该算法采用了新的更低冗余度的概率估算法,并继承了CTW算法所具有的速度快和抗差错能力强等特点,与通用压缩软件Winzip相比能够获得更好的压缩率,从而保证了实时处理的可行性。本文基于对实际数据的实验,针对此算法的工作原理进行了综述,并提出了扩展和进一步研究的建议。