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．

LZW无损压缩算法在管道漏磁检测中的应用

漏磁无损检测是目前输油管道常用的安全检测方法,然而其检测数据庞大,必须要对数据进行压缩。介绍了一种基于字典存储技术的LZW(Lempel Ziv Welch)无损压缩算法,设计了一个基于FPGA和LZW压缩技术的管道漏磁数据无损压缩系统。通过调用FPGA仿真软件ModelSim对采集而来的漏磁数据进行压缩仿真,得到了较高的压缩效率,从而大大节省了存储器资源,降低了经济成本。

LZW无损压缩算法的实现与研究

通过程序设计实现了文本压缩算法,并对其进行了改进以适合于中文压缩,改进后的压缩程序的测试结果证明改进是有一定效LZW果的,相比于标准压缩算法,压缩率有了一定程度的降低,对于中文长文件,其压缩效果更好,对于英文文本的压缩效果也要好于普通LZW算法,有一定的实用价值。

基于LZW算法和FPGA的验光仪数据实时无损压缩系统

提出了一种基于FPGA的验光仪的数据实时无损压缩系统,采用LZW算法。首先通过对比分析常用数据无损压缩算法的特点得出LZW算法在实时性、实现复杂度、所需的存储容量、算法的压缩效果和适用的场合方面都有不错的特点,因此以它作为硬件实现的算法。此数据实时无损压缩系统由数据实时无损压缩硬件电路、测试软件、解压软件与读数软件组成,其中数据实时无损压缩硬件电路由数据采集、数据压缩、控制单元、数据存储、电源管理等几部分组成,核心器件是FPGA,利用FPGA芯片内部的RAM资源构成输入数据的缓存器以及LZW算法所需的2个字典存储器,并结合有利于硬件实现的字典管理策略完成了实时无损压缩,同时FPGA还负责对模数转换器、闪存的控制等功能。结果表明该方案所占逻辑资源较少、可移植性强、功能扩展容易,数据的存储和传输效率提高了20%,成本降低了13%。

基于LZW算法的高负荷光栅传感网络数据分块无损压缩方法

为提高光栅传感网络数据分块压缩效果,设计了基于LZW算法的高负荷光栅传感网络数据分块无损压缩方法。在构建存储结构模型的基础上,提取高负荷光栅传感网络数据的关联谱特征量,经数据分块融合处理后,结合参数多分辨重构方法实现对数据的分块加窗处理,并根据窗函数检测结果构建特征压缩子空间调度模型;在均衡的窗口中,采用多尺度的LZW算法实现对高负荷光栅传感网络数据的特征分解和分块压缩。仿真结果表明:该方法分块融合匹配能力较强,有效提高了数据的存储空间。

基于LZW改进算法的BMP图像无损压缩转换

探讨了在VC++环境下,运用改进LZW算法对BMP图像进行无损压缩转换成GIF格式的图像。首先分析了BMP与GIF两种图像的具体格式,然后在VC++环境下建立自己的函数库文件。在理解LZW编码算法原理的基础上,提出一种改进型的LZW算法并在VC++下实现该算法。通过前面建立的BMP图像函数库,调用相关函数,就可以找到相应的具体的图像数据,进而通过改进型LZW编码将BMP图像数据转换成GIF图像数据,实现图像格式的无损压缩转换。

无损压缩算法LZW前缀编码优化及应用

利用LZW算法进行数据压缩,当字典长度为l时,前缀在区间[0,l-1]中,因而只能通过「Ibl」bit对前缀进行编码,使区间[l,2^(「Ibl」)-1]内的数据不能被充分利用,造成冗余现象。针对该问题,提出一种前缀映射编码的改进压缩算法。对满足条件的前缀不直接编码输出,而是将其映射到区间[l,2^(「Ibl」)-1],此时编码位数并未减少但却隐含一个标志位信息,标志下一个前缀编码用更少的比特位来编码。与原LZW算法相比,改进算法不增加计算量和存储空间,并且通用性好。英文文本数据压缩仿真和残差数据压缩应用结果均验证了该算法的有效性。

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。

LZW无损压缩算法在计算机取证中的应用研究

介绍了计算机取证和LZW无损压缩算法的基本概念和应用特点。在此基础上,详细分析了计算机取证技术的搜索时间成本问题,并提出了一种降低时间成本的解决方案。

基于RGB模型的LZW图像无损压缩改进算法

目的:改进LZW算法,提高图像压缩效率。方法:在分析LZW算法优缺点和RGB颜色模型的基础上,结合其他学者的研究经验,采用二叉树结构存储LZW字典词条,将图像像素RGB值进行分离,并按照每个值8位的方式转换成0和1字符串,再对0和1字符串进行LZW压缩。结果:针对不同大小图像文件进行测试发现,改进算法压缩率较高。结论:改进的LZW算法效率相比原算法有明显提高,具有实用价值。

LZW数据无损压缩算法的C++实现

本文简要介绍了一种非常巧妙且非常简洁易读的数据无损压缩算法(LZW),并采用C++/OOP编程技术完整实现了该压缩算法,提供了多种函数调用接口。本文代码采用了哈希表检索、函数闭包、自释放动态数组等多种编程技术,代码执行速度很快,而且思想清晰明了,很容易读懂,不仅可以帮助读者迅速理解该压缩算法的原理,还可以作为读者在C++编程方面的参考资料。

数据通信中文本文件无损压缩算法的实现

针对目前人们对数据通信的需求日益增加，由于种种原因，数据通信的速率还不够高，数据通信的低速率已经成为数据通信系统的瓶颈。在“短波单边带微机信息传输系统”中，作者利用基于字典的ＬＺＷ无损压缩算法（对象是文本文件），实现了用软件的方法将通信速率提高了大于３００％的实际效果。编程语言采用ＶＣ＋＋，并制作成．ＤＬＬ文件。

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。

逻辑分析仪数据处理软件无损压缩算法研究

在对信号进行分析处理时,经常使用逻辑分析仪设备对被测信号进行采集分析,采集数据将在上位机进行存储;如果直接存储,无疑将占用大量的存储空间,为了解决逻辑分析仪采集数据量大、数据直接存储占用空间大的问题,文章以AMC2511逻辑分析仪和码型发生器为硬件平台,详细研究了数据的各种无损压缩算法,并根据采集数据本身的特点,提出了RLE和LZW算法相结合的设计思路;通过对采集数据进行压缩试验,总结出该算法在获取大的压缩比的同时,缩短了压缩时间。

基于LZW算法的声波测井数据压缩研究

随着声波测井数据量急剧增加,在电缆传输带宽有限条件下难以实时传输至地面接收仪器。为解决实时数据传输问题,提出一种用于实时数据压缩的无损压缩方法。该方法基于无损压缩LZW算法,引入异或Hash函数提高字典查询效率。测试结果表明,字典查询平均查找次数小于2;压缩率达到50.18%,该算法易于硬件实现。

激光雷达数据无损压缩的FPGA实现

为提高测距激光雷达海量回波数据的存储和传输效率,在以FPGA为核心的激光雷达数据采集系统中实现了对回波数据的Lempel-Ziv-Welch(LZW算法)基于字典的无损压缩;通过对字典管理进行简化,利用FPGA芯片内的RAM来存储字典,采用逻辑电路来处理压缩算法,算法的主体为Verilog语言描述的有限状态机;经过仿真验证与综合,结果表明该算法的FPGA实现能获得30%左右的压缩比,压缩速度满足系统要求。

Huffman与LZW算法在海洋观测浮标通信数据压缩中的应用研究

在现有两种比较主流无损压缩算法基础上(Huffman算法和LZW算法),根据海洋观测浮标采集的观测数据特点,比较两种压缩算法的优缺点,并通过布放在西太平洋海域的一套观测浮标数据进行数据验证。结果表明,使用Huffman算法和LZW算法分别对海洋观测浮标数据进行压缩,两者的压缩率都基本可达50%左右甚至更低,Huffman算法压缩率较优,而LZW算法复杂度较优。通过分析,可证明这两种无损压缩算法都能有效地提高深远海通信效率和降低通信成本,同时也提高了科学观测数据的安全性和保密性,可根据实际情况选择在深远海观测浮标数据通信中应用。

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。

LZW压缩算法在多通道高速数据采集系统中的实现

针对多通道高速数据采集系统通道多、采样速度高及数据量大的特点,详细介绍了LZW压缩算法在该系统的应用中,字典建立、字典清除与重建以及压缩帧构造的具体实现方法.经过C语言定点仿真及数据采集系统的实际应用,结果表明该算法具有很好的压缩率和较高的压缩速度.

遥测数据采集压缩系统的LZW算法优化设计

针对数据采集压缩系统压缩速率慢和压缩效果不足这一问题,分析了字典大小和查找字典的方式对压缩性能的影响,提出了优化LZW算法的方法。该方法引入基于散列函数的字典查找方式和删除当前未被引用词条的字典更新方式提高字典压缩效率,并通过优化算法和传统算法的比较以及仿真,验证了算法的优越性。测试结果表明,该优化方法整体上提高了系统的压缩性能,具有较高的工程实用性。