A Bit-level Text Compression Scheme Based on the ACW Algorithm

This paper presents a description and performance evaluation of a new bit-level, lossless, adaptive, and asymmetric data compression scheme that is based on the adaptive character wordlength （ACW（n）） algorithm. The proposed scheme enhances the compression ratio of the ACW（n） algorithm by dividing the binary sequence into a number of subsequences （s）, each of them satisfying the condition that the number of decimal values （d） of the n-bit length characters is equal to or less than 256. Therefore, the new scheme is referred to as ACW（n, s）, where n is the adaptive character wordlength and s is the number of subsequences. The new scheme was used to compress a number of text files from standard corpora. The obtained results demonstrate that the ACW（n, s） scheme achieves higher compression ratio than many widely used compression algorithms and it achieves a competitive performance compared to state-of-the-art compression tools.

利用Huffman算法对RINEX格式GPS观测文件进行压缩

针对 RINEX格式的 GPS观测数据文件 ,实现了利用 Huffm an算法进行数据压缩的软件编制并进行了成功的试验 ,数据压缩的比率在 44 %～ 5 0 %之间 ,优于一般压缩工具如 Winzip。

一种基于八叉树的Huffman解码方法及其在MPEG-4中的应用

传统的二值Huffman解码方法的解码效率较低。为了提高解码速度,该文提出了一种基于八叉树的Huffman解码方法。该方法将Huffman码表示为八叉树结构,并根据各个节点在树中的位置将码表重建为一维数组。解码时,每次从码流中读取3bit码元,并使用数值计算代替判断和跳转操作,从而提高了解码效率。将本文方法应用于MPEG-4VLC和RVLC解码的实验结果表明,该方法在内存增加不大的情况下能大幅度提高Huffman解码效率,其性能优于其它方法。

混沌权值变异的Huffman树图像加密算法

提出一种采用混沌权值变异的Huffman树的图像加密算法.此算法在熵编码过程中,以基本的Huffman树为标准,利用双耦合混沌序列1对DC系数进行树的结构未变异、路径值变异的加密;再利用双耦合混沌序列2对AC系数进行码字序号的加密.论文对算法进行了仿真,并对安全性、计算复杂度、压缩比性能进行了分析.实验结果表明,该算法基本上不影响压缩效率,且计算复杂度低、安全性高和实时性好,可用于网络上的图像服务.

唯一确定Huffman编码的新方法

最优二叉树又称Huffman树,其编码源于一些应用中不同符号的相关频数,当两个结点的权值最小且相等时,将造成生成的最优二叉树“形态”不唯一,从而使得编码、译码不能唯一确定.针对Huffman编码此种缺陷,提出了一种唯一确定Huffman编码的新方法,使得字符的Huffman编码是唯一的.最后给出实例以证明此方法的实用性.

运用Huffman编码进行数据压缩的新算法

探讨研究文件压缩的一种新思路,在进行文件压缩时,把文件看成为"0"和"1"组成的二进制流,定义若干个二进制位为一个"字",这样文件就是由"字"组成的流,统计这些不同"字"出现的概率,然后利用Huffman算法进行编码压缩;讨论了各类文件在不同"字"下的压缩情况,并给出各种情况下的实验结果。

数字图像处理中的Huffman编码压缩C++实现

介绍了用C ++实现数字图像处理中的Huffman编码压缩的技术细节 ,包括总流程 ,数据结构 ,编码原理 ,索引建立 ,文件写入和解压缩 .最后还论述了Huffman压缩以及字典压缩的优缺点 .

基于织物信息的动态Huffman压缩算法优化

针对嵌入式系统内存不足的特点,为了使上下位机更有效地进行数据传输,对动态Huffman压缩算法进行优化,使用堆排序的方法来构造Huffman树,缓解了嵌入式系统的内存压力;在数据传输过程中增加CRC校验位,以此来提高数据传输精度,并在解压中处理了无效位。同时对嵌入式织造系统中的织物信息数据进行频谱分析。实验结果表明,优化的Huffman压缩算法能够获得更好的压缩效果,并且压缩率与数据的频率相关。

多叉树Huffman算法

改进Huffman算法,提出了多叉树Huffman算法.理论分析表明该算法优于常规的Huffman算法,其平均码长已接近信源的熵函数值,且其解码速度快.将其实现用于文本压缩,压缩比大约为3:1左右.该算法已长期用于众多产品中,取得了良好的效果.

基于Huffman编码的XML数据压缩方法

针对一定网络带宽下生产过程报表系统对大型数据源访问速率不高的问题,提出了一种基于Huffman编码的XML数据压缩方法。通过构造数据处理类获取XML文档中重复率高的节点单元,采用Huffman编码对节点单元进行编码,将编码后文档利用LZMA算法压缩,构建了Huffman-LZMA压缩算法,并将该压缩算法应用于生产过程报表系统设计。实际应用结果表明,该压缩算法对生产过程报表数据源的压缩率达到约88%,有效的节省了网络带宽和存储空间,提高了报表系统的访问速率。

Huffman编码的另类算法

本文从Huffman树的“原始”构造及其编码算法出发,分析影响其算法性能的因素,介绍了Canonical Huffman编码．从提高算法性能的角度,利用Canonical Huffman编码规则改进“原始”算法,并提出新的算法及其实例．

应用多线程和Huffman编码压缩SVG矢量空间数据

在分析矢量数据以及SVG的结构特点、多线程和Huffman算法原理的基础上,提出了用多线程和Huffman算法对矢量数据进行压缩的流程,大大缩短了压缩时间。

压缩FP-Tree的改进搜索算法

为克服Apriori算法候选频繁项集的支持数计算效率过低和频繁模式增长算法FP-Growth多次建立条件模式树时内存耗费大的问题,提出基于压缩频繁模式树(CFP-Tree)的改进搜索算法(MCFP-Tree)。利用Apriori算法候选项集生成的思想和压缩频繁模式树紧凑的数据结构,采用自底向上的搜索策略,快速挖掘压缩频繁模式树及其子树,更快得到候选项集的支持数。实验结果表明,该算法可以高效计算出候选频繁项集出现的频次,挖掘效率明显优于Apriori和FPGrowth算法。

基于一次排序动态编码的Huffman编码算法

Huffman编码作为一种高效的不等长编码技术正日益广泛地在文本、图像、视频等数据压缩、存储及通信等领域得到应用。为了有效提高时空效率、简化编码思想和操作,首先研究了传统Huffman编码的算法及具体做法,并针对性地提出了一种基于一次排序动态编码的Huffman编码算法。与传统的Huffman算法及近年来国内外文献中提出的改进算法相比,该方法从编码思想上将构树简化为线性编码,在空间复杂度相近的情况下,不仅时间复杂度上有明显降低,而且编码步骤和相关操作更简洁,更利于程序的实现和移植。实验结果验证了算法的有效性。

Huffman编解码及其快速算法研究

Huffman压缩编码是一种较好的变长前缀码,它由D.A.Huffman于1952年发明。Huffman编码作为一种高效而简单的可变长编码而被广泛应用于信源编码等方面。介绍了基本的Huffman编码算法,并针对其缺点,提出了动态Huffman编码算法,改进算法对数据进行编码的依据是动态变化的Huffman树。

无线传感网改进型自适应Huffman编码算法

为压缩传输数据的数据量,提出了一种改进型自适应Huffman编码算法,适用于计算资源受限的无线传感网络节点。选择修剪树自适应Huffman编码算法中提供的来自Porcupines的两组测试数据作为实验数据。在TinyOS提供的TOSSIM上对上述数据进行了模拟测试,算法采用C++语言编程实现。结果显示:与修剪树自适应Huffman编码算法相比较,两者的内存资源使用量相等,但该文算法对两组数据的压缩比分别提高了8%和12%。

基于时序数据压缩的大数据无损编码转换

针对当下时序数据压缩普遍存在压缩比小、压缩效率低的问题,进行基于时序数据压缩算法的海量大数据无损编码转换研究。该研究分为2部分,首先利用经验模态分解(EMD)算法对时序数据进行分解,分解为有效分量和噪声分量。其次,针对有效分量,利用Huffman算法进行压缩编码转换;针对噪声分量,利用LZ77算法进行压缩编码转换。实验结果表明:与3种传统压缩编码转换算法相比,该算法分别对Haptics和Phoneme数据集进行压缩的均方根失真度为3.854和3.624,压缩比为53.62%和47.85%,由此说明该算法更能够保证在不失真的前提下,以更快的速度完成数据压缩。

融合情境式教学的数据结构与算法课程探索与实践——以哈夫曼树与哈夫曼编码为例

数据结构与算法是计算机科学与工程领域的核心课程,但因课程内容的抽象性和复杂性,学生在学习过程中存在理解困难和兴趣流失问题,导致其难以有效地达成计算机人才培养目标。文章通过分析情境式教学的理论基础及当前教学现状,研究围绕哈夫曼树这样一个知识点构建与现实世界紧密相关的学习情境,设计基于情境的教学实施方案,并在实际教学中应用和评估效果。研究发现,情境式教学既能提高理论与实践的结合度,激发学生的学习动机与学习兴趣,又能增强学生的国家观念和历史使命感。

文本压缩技术综述

概述了数据压缩的起源及分类 ,并且对其中的一个重要组成部分———文本压缩的各种压缩算法 :Huffman编码 ,算术编码 ,LZ系统算法等进行分析和讨论 。

一种支持ANSI编码的中文文本压缩算法

该文提出了一种高效的中文文本压缩算法CRecode,算法根据中文文本中字词的概率分布特点,对中文字词根据其使用频率,采用8bit、16bit和24bit三种长度的编码重新编码,克服了Huffman编码在压缩中文数据时打乱数据中蕴含的语义信息,致使其压缩数据再压缩性差的缺点。测试中,CRecode在与现有主流压缩软件联合使用时,可提高压缩率4%到30%,最大平均压缩比可达2.86。CRecode作为独立压缩算法,压缩中文文本时可获得优于Huffman编码、接近于LZ系列算法的性能。