基于LZ77算法的藏文文本压缩算法设计与实现

随着信息量的不断增加,用计算机处理的文本文件越来越大,需要对庞大的藏文文本进行数字化处理,如何节约资源对藏文文本进行高效压缩显得极为重要。项目在LZ77算法基础上结合藏文的特点和当前文本压缩的技术主流完成了关于藏文文本压缩的设计和实现工作,按照藏文特点有效的提高了藏文文本压缩率。这种压缩算法是针对藏文特点的两个子算法和目前主流的LZ77压缩算法合成的。

LZ77和LZ78在数据压缩中的组合带参运用

本文讨论了ＬＺ７７和ＬＺ７８两大类字典算法在无损数据压缩中的分析性能和编码性能的区别，及其对不同类型数据文件压缩性能的影响，据此设计了组合使用ＬＺ７７和ＬＺ７８原理并带参数Ｈ运行的ＬＺＳＷＨ算法．对于采用ＬＺ７８压缩时优化速度很慢的Ｓ类数据文件，用户可以根据对压缩比和压缩速度的不同要求来选择参数Ｈ，Ｈ越大压缩比越高，Ｈ越小压缩速度越快；而对于采用ＬＺ７８压缩优化速度较快的Ｗ类数据文件，Ｈ参数的最佳选择可以得到最高的压缩比．

基于LZ77算法的文本压缩软件的实现

为了研究LZ77算法的对文本文件的压缩性能,在分析LZ77算法的基础上给出了实现压缩和解压缩软件的方法,并且采用该软件分别对英文文本和中文文本压缩情况进行了测试,最后给出了测试结果分析。

一种改进的LZ77算法及在车载北斗通信机上的应用

针对目前军用特种车辆车载北斗定位系统的短报文功能在报文长度上的限制,数据传输效率低,丢包多的问题。论文结合BM单向匹配算法对适合嵌入式系统应用的LZ77数据压缩算法进行改进,提高算法实时性,并利用硬件设计和软件结合的方法在北斗通信机设计应用上进行了实现。根据实际数据进行实验验证,实验结果表明算法的改进不影响压缩效率,提高了算法压缩速度及北斗短报文容量和传输可靠性,可用于工程实践,具有推广意义。

最大窗口值对LZ77算法压缩效率的影响研究

通过分析LZ77算法中最大窗口值的设置与文件空间压缩效率、时间压缩效率关系,确定寻求最佳最大窗口值的方法,并用MATLAB进行仿真测试,验证本方法的有效性。

LZ77在PHM数据采集系统中的应用研究

在基于DSP的PHM数据采集系统中,大量冗余数据会给系统的数据传输、存储和处理带来负担,严重影响系统性能。针对这一问题,在分析了常用的无损压缩算法后,采用了LZ77压缩算法对采集到的数据进行压缩。压缩过程中,压缩效率与压缩比是一对矛盾。因此,算法在实现过程中采用了可变滑动窗口来兼顾两者,使整体压缩效果最优。结果表明,该算法有效去除了冗余数据并满足了系统的实时性要求。在DSP最高工作频率下,数据处理速率可达3MB/s,压缩比达32.4%。

应用整数小波变换的LZ77电力数据压缩算法

针对电力系统采样数据量大,传输、存储困难等问题,根据采样数据特点,整数小波变换理论以及LZ系列压缩算法,提出应用整数小波变换的LZ77电力数据压缩算法.该算法针对电力系统数据周期性的特点,选择合适的小波基,依据其多分辨率分析特性,将电力数据信号变换到小波域,使信号分解为低频分量和高频分量.对具有重要价值的低频信息使用LZ77压缩算法进行无损压缩,对高频分量进行阈值量化处理.通过仿真测试,获得了10.76%的压缩比和2.078%的重构误差,证实该算法是一种有效的实时数据压缩方法.

对LZ77压缩数据的不均一纠错编码

提出一种对目前广泛使用的LZ77压缩数据进行高效误码保护的编码方法。分析了误码对LZ77压缩数据的影响 ,提出了对压缩数据的三个参数 -匹配位置、匹配长度和未匹配字符进行不均一误码保护编码 (UnequalErrorProtectioncoding)。由于匹配长度中的误码对解压缩后的数据的危害比其余两个参数要严重得多 ,且匹配长度中的误码出现得越早对解压缩后的数据的危害越大 ,而在其余两个参数中 ,误码的位置与解压缩后数据中的错误多少无关 ,所以 ,在整体上对匹配长度的保护强于对另外两个参数的保护 ,且对匹配长度的前面部份的纠错能力比对其后面部份更强一些 ;而对其余两个参数则用均一纠错编码保护。计算机摸拟结果显示 ,所提出的编码方法在引入较少的监督位的情况下 。

LZ77压缩算法及其派生算法探究

随着信息量的不断增加,现在用计算机处理的文件越来越大,并且这些信息的表达都存在一定的冗余,因此我们需要使用压缩算法对信息进行压缩。本文介绍了数据压缩算法的发展历程和Z77压缩算法的编程实现。

一种改进的LZ77无损数据压缩算法设计

研究了LZ77无损数据压缩算法的原理,在对LZ77各种改进算法进行深入分析的基础上,结合TUNEDBM单模式匹配算法,提出了一种新的改进的LZ77无损数据压缩算法。实验结果表明,改进的LZ77压缩率比原LZ77稍有降低,但在压缩时间有很明显的优势,尤其当文件较小时,这种优势体现得更加明显。

LZ77信源编码与纠错编码的有效结合

LZ77编码是一种高效信源编码方法,它已被广泛地应用于各种无损压缩算法中。通常,压缩数据必须用纠错编码进行保护,因为压缩数据中的误码对解压缩后的数据的危害很大。针对LZ77压缩数据的特性,提出了分别对压缩数据的三个参数-匹配位置、匹配长度和未匹配字符进行高效纠错编码的方法。

对LZ77图象压缩算法进行改进的C语言实现

本文提出了一种用于无损灰度图象数据压缩新的编码方法──种基于对ＬＺ７７压缩方法的改进以及对图象元素预测误差的估计为基础的字典压缩方法，并给出了该方法的Ｃ语言程序实现。

改进的LZ77数据压缩算法

每天都有大量的信息,而这些信息以诸如图像、声音和文本的形式来传递。其中图像和声音的数据量特别地大,需要高效的压缩方法。LZ77算法是有效的压缩算法之一。本文针对LZ77算法提出两种新的算法,来提高压缩算法的性能。算法一在查找匹配前先检验是否可能得到最长匹配,而算法二则是保存链表中相邻字符串的最长公共前缀来提高效率。与其他版本的LZ系列压缩算法进行对比分析后发现,改进后的这个新方案达到预期效果。

基于过滤冗余信息相似性的电影推荐算法

现有的基于内容相似性的推荐算法在处理文本内容时,往往忽略了词序和上下文信息的重要性,并且计算复杂度较高。因此,文章提出了一种基于过滤冗余信息相似性的启发式方法,并成功地将该方法应用于电影推荐领域,实现了更精准的推荐效果。与其他算法对比,该算法在预测1部电影时的准确率提升了0.07百分点~0.24百分点,在预测3部电影时的准确率提升了0.05百分点~0.30百分点。以该算法的召回率作为基准(设为100%),在预测1部电影时,其他算法的召回率仅为该算法的2.38%~70.24%;在预测3部电影时,其他算法的召回率仅为该算法的3.78%~84.87%。以上结果证明了该算法的有效性和可行性。

基于非侵入式AOP的监控代理技术研究与应用

本文通过介绍基于非侵入式面向切面编程(AOP)的监控代理技术,提出了一种轻耦合的监控技术方案,通过数据加密和数据压缩算法,实现了并发环境下海量数据的合规性和安全性传输、存储及处理。与传统监控代理模式相比,其降低了服务器资源消耗,提升了处理速率,具有高扩展性。

Gzip压缩的硬件加速电路设计

硬件无损压缩技术可以发挥专用电路的速度和功耗优势,被广泛应用于大数据计算以及通信领域.本文以GNUzip(Gzip)数据无损压缩技术为原型设计了一种硬件压缩电路.通过采用双Hash函数、并行匹配处理、面向硬件存储的LZ77压缩存储格式、高效数据拼接器等加速方法,发挥并行计算和流水线结构优势,提升压缩速率.该硬件压缩电路基于Verilog HDL设计,使用现场可编程门阵列(FPGA)进行测试和验证.测试数据表明:与软件压缩方式相比,该硬件压缩电路在获得适中压缩率(65.9%)的同时,其压缩速率得到显著提升,平均压缩速率达171Mb/s,满足网络通信、数据存储等实时压缩应用需求.

一种基于自适应字典的通用无损压缩算法

对LZ77和LZ78两种算法进行了深入的考察，提出了一种改进的LZ算法LZI（LZ Improved），即，基于LZ78算法和LZ77的混合算法。LZI算法具有LZ78和LZ77相似的计算复杂度和存储复杂度。实验结果表明，LZI算法具有更好的全局与局部自适应性、更高的压缩效率。

HLZ:一种采用混合字典的自适应无损编码算法

研究了在数据无损压缩领域影响深远的两种压缩算法 :L Z78及 L Z77,提出了一种改进的混合字典压缩算法 HL Z(Hybrid L Z) .HL Z是基于 L Z78和 L Z77的一种混合算法 ,利用了 L Z78和 L Z77的互补特性 .在用 HL Z算法进行正文编码时 ,当发现已经到达字典中提供的词汇终点时 ,并不立刻进行编码 ,而是与滑动窗口相比较 ,若当前字符串在滑动窗口中的匹配长度尚不及它在字典中的匹配串的长度 ,则采用 L Z78输出 ,否则用 L Z77编码输出 .在还原输出编码时 ,HL Z算法建立了一个链结构 ,将字典中具有相同首字母的词条链接起来 ,大大减少了搜索字典中对应最长匹配串的时间 .实验结果表明 ,HL Z算法具有与 L Z78和 L Z77相似的计算复杂度和存储复杂度 ,但具有更好的全局与局部自适应性、更高的压缩效率 .

关于Lempel－Ziv 77压缩算法及其实现的研究

本文在研究著名的ＬＺ７７压缩算法的基础上，讨论了对这一算法的种种改进。新的算法同样适用于任何类型的数据文件，而且无论是压缩速度还是压缩效率均好于ＬＺ７７算法。我们的算法所用到的工作缓冲区是一个循环缓冲区，不再包括一个输入符号超前缓冲区；结果，匹配过程是边接收输入边进行，无需等待一组输入数据填满超前缓冲区才开始，同时，最大匹配长度也不再受超前缓冲区大小的限制，而且，避免了大量的平移工作缓冲区的操作。另外，还涉及一些其他方面的改进，主要包括改等长压缩码为变长码和引入匹配位置滑动表技术等。本文详细讨论了各种改进及其对算法性能的影响。

一种基于LZSS的文本文件压缩算法

在LZSS算法的基础上,提出了一种更加适合压缩文本文件的新压缩算法。这种算法通过一个缓存机构自动收录高频短语,不但能让压缩及解压的过程耗时更短,而且压缩比大幅度提高。新算法与LZSS算法的对比测试数据证明了新算法在文本文件压缩应用中的性能明显优于LZSS算法。