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%。

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的RFID标签数据压缩算法

针对射频标签(RFID)标签存储空间不大但数据重复性较高的问题,提出一种改进的基于LZW的RFID标签数据压缩算法,采用多叉树存储结构以提高数据压缩速度,改进阈值判断操作方法以避免浪费存储空间。实验结果表明,与其他算法相比,改进算法在压缩时间与压缩效率上具有较大优势。

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.

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。

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LZW算法的未知恶意代码检测方法

为克服传统方法在特征提取上存在的缺陷,提出一种基于Lempel-Ziv-Welch(LZW)压缩算法的未知恶意代码检测方法.忽略未知恶意代码结构将其看成字符串流,依据事先确定的阈值限制抽取的字符串长度,以实现处理效率和性能间的折衷;将所抽取的字符串按照其类别建立符合统计特性的压缩字典,即正常代码和恶意代码字典;利用2个字典对待测文件进行压缩,得到不同的压缩率,依据最小描述长度原则将其归类为能取得最好压缩率的类别,达到检测未知恶意代码的目的.实验结果表明,基于LZW算法的检测方法对未知恶意代码具有较好的识别效果.

基于方位信息的改进LZW前缀编码方案

LZW压缩算法在实时采集与无线传输中具有重要应用价值,一般采用采集-压缩-传输的工作模式,该模式下的较高压缩比可极大降低对无线传输的压力。但在采集速度较快、数据传输带宽较低、硬件资源受限的情况下,在对采样点概率分布较均匀的数字信号进行压缩时,易出现压缩率不高或采集速度与压缩速度不匹配的问题。对此,文中提出了基于方位信息的改进LZW前缀编码方案。该改进压缩算法基于压缩比因子对采样点进行映射操作,使其能够标识后面相邻采样点的压缩情况,然后通过采样点间的方位信息,缩短采样点的码长,实现对采样点数据的压缩。实验表明,与原LZW压缩算法相比,该改进算法在不增加算法复杂度和硬件存储空间的条件下,压缩比可提高26.25%,证明了该算法在采集系统中的有效性。

LZW压缩数据的不均一两分段误码保护编码

由T .A .Welch提出的LZW数据压缩方法已经被广泛地应用于文字压缩。然而 ,因为误码对压缩数据的危害很大 ,所以对压缩数据的纠错编码是十分重要且必不可少的。本文分析了误码对LZW压缩数据的影响 ,指出同样的误码对用于重建辞书的前一部分压缩数据的危害比对后面的其它数据的危害要严重得多 ,提出用一种不均一两分段误码保护编码方法 ,对用于重建辞书的前一部分压缩数据进行更好地保护。计算机摸拟显示 。

一种改进的基于LZW压缩编码的可逆信息隐藏算法

针对HPDH-LZW算法在隐藏信息时未能充分利用压缩编码数据空间问题,通过对压缩编码数据空间进行细分,在不同的子空间里隐藏不同数量的秘密信息,实现了一种改进的基于LZW压缩编码的可逆信息隐藏方法。实验表明,与原算法相比,该算法没有增大压缩文件,也没有增加计算复杂度,但具有更大的信息隐藏容量。

数据压缩技术的应用与研究

主要介绍了数据压缩技术的基本概念、基本原理 ,常用的数据压缩技术及分类 ,数据压缩标准以及数据压缩的应用。

遥测数据实时压缩技术的设计与实现

本文在分析了目前常用的几种数据压缩的原理、算法和功效后,提出了一个新的改进压缩算法,并从理论上阐述了该算法的优点及较好的压缩性能。

分布式监测系统缓变信号无损压缩方法研究

分布式监测系统长时间的连续监测会产生大量的状态参数,为了数据实时连续传输及节省以数据流量计费的数据传输成本,在分析分布式监测系统传输模型基础上,对无损压缩方法中的霍夫曼编码和LZW算法进行了研究;针对缓变信号相似程度高的特点,提出了基于动态规划的霍夫曼编码和LZW数据压缩算法,使用上述方法,对发动机状态监测数据进行压缩,通过比较,基于动态规划的霍夫曼编码方法压缩率最高,对于水温、油温、油压性能参数的压缩率均在60%以上,该方法成功应用于大型复杂装备分布式监测系统中,有效减少了信号冗余度,提高了数据传输效率。

BWT与经典压缩算法研究

为提高无损压缩的效果,分析了BWT的基本原理,回顾并比较了霍夫曼编码、算术编码、LZ77和LZW算法的性能,然后把BWT与多阶算术编码、LZW编码结合起来研究,结果表明,对大于BWT分组数据块的文件先经过BWT预处理,再进行压缩,压缩效果明显提高。

基于DSP的实时无损压缩算法设计与实现

本文在分析了目前常用的几种数据压缩的原理、算法和功效后,设计并选择出一种压缩算法,并从理论上阐述了该算法的优点及较优的压缩性能。

无损图像压缩编码方法及其比较

研究游程编码,LZW编码和哈夫曼编码三种无损图像压缩的原理,并对其进行分析,这有助于针对不同类型的图像选择合适的压缩编码方法。

高性能BWDSP处理器指令代码压缩技术研究

DSP处理器的功能日益强大,软件程序的复杂程度也在不断增大,软件的代码量迅速增加。采用LZW字典压缩对由源程序指令代码经过编译、汇编后生成的二进制机器代码进行压缩,可减少指令代码存储空间大小,这样在BWDSP处理器存储空间有限的条件下可以存储更多指令程序代码,同时增加Cache命中率,提高BWDSP处理整体性能。BWDSP处理器指令Cache代码压缩系统以指令Cache块为压缩单元。在高性能BWDSP处理器平台上对典型雷达信号程序代码压缩进行仿真实验,得出平均代码压缩率为60%左右。

二值图象压缩标准——JBIG2

简要介绍JBIG2标准的特点、应用及其数据流格式,对其中用到的算术压缩算法与当前流行的LZW算法进行了比较。

泥浆信道数据压缩和纠错联合编码研究

泥浆脉冲通信是无线随钻测井系统中主用通信方式,泥浆信道本身衰减较大,且信道噪声复杂。针对泥浆信道及噪声特性进行分析,提出了一种适用于泥浆脉冲信号的联合编码方法,其在对信号进行无损压缩的同时可针对突发错误和随机错误进行纠正,保证传输效率的同时降低系统误码率,且不会增加设备复杂度。最后以现场测井数据为基础,表明LZW的最大压缩比可达3:1,并通过仿真实验证明该联合编码方法具有良好的抗噪声性能,能较好地重构测井数据,验证了其有效性。

基于DSP的存储测试系统设计

针对武器动态测试中的数据参数进行研究,设计了基于TMS320F2812 DSP的数据采集与处理系统。在深入了解信号特征的基础上,结合当今数据压缩发展的前沿技术,设计、改进得到一种可应用于实际情况、能够满足实际需求的LZW和游程混合压缩算法。对数据压缩效果进行了测试,试验证明采用该算法能实时、高效地对AD采集到的数据进行压缩。