工业设备远程监控中的数据压缩研究

针对大型工业翻车机设备远程监控系统中实时数据传输效率的问题,提出了一种对字符数据和图像采用改进的LZW算法压缩、对时间属性采用时间预测压缩算法进行压缩的方法。其中,改进的LZW算法主要是对构造的字符编码表的长度进行动态分配,并建立父亲指针索引和HASH索引;而时间预测编码压缩方法主要是对时间属性数值进行了压缩。最后采用检验数据压缩性能的指标,通过实例验证改进的LZW算法的数据压缩效果。实验结果表明,改进的LZW算法较WINRAR压缩方法具有较好的数据压缩效果。     

基于SIP协议信息的LZW压缩算法的改进

为了SIP协议更好地运用于窄带环境,通过扩充初始字典并优化编码,同时改进压缩和解压缩的过程,提出了改进的LZW压缩算法,实现了对SIP协议消息的无损压缩,并利用VC~( )完成了算法改进后的测试.实验结果表明:改进后的LZW算法的速度和效率得到了大幅提高,且压缩效果更为理想.     

基于改进的字典压缩LZW算法的初探

本文介绍了基于字典压缩的压缩算法,着重阐述了LZW算法原理和传统编码过程。并针对该算法进行几方面的改进,实现零搜索、动态编码。     

车辆数据采集系统中数据压缩技术的研究

针对网络化车辆数据采集系统对实时数据压缩的要求，对数据压缩的基本理论和方法进行了研究，采用字典编码与预测编码串联的方式组成了数据压缩系统，并用C Builder语言实现了该系统，基于字典编码技术的LZSS算法采用了二叉树存储数据，大大缩短了程序的运行时间，预测编码采用简单算法实现了预测器的设计，也减少了计算机的消耗，通过对自动换挡过程监控数据的仿真压缩验证，实验数据经过本系统压缩后达到了较高的压缩比，证明了该系统在车辆数据采集中的可行性。     

数据压缩字典与快速图像分形映射压缩算法

针对分形编码压缩时间太长、以至于该算法很难达到实用的缺点,提出了对图像进行分级预处理,即根据被压缩图像的实际情况建立一个数据压缩字典,使得被压缩图像的匹配块仅在数据压缩字典指定的块中进行,从而大大减少图像压缩过程中的搜索范围和压缩时间·此外,给出了建立数据压缩字典的理论基础,并根据此思想给出了一个新的实现分形编码算法·实验表明,在提高压缩比的同时,运算时间也大大缩短     

LZW算法的优化及其在FPGA上的实现

针对目前在高速数据采集系统的大容量存储和无损传输过程中,存在硬件难以有效进行数据处理而软件实时性不足的缺点,采用并优化了LZW数据压缩算法,并将该算法在FPGA上进行了实现。在分析LZW基本算法的基础上,给出了3个方面的优化计算方法,并进行了仿真验证。实验结果表明:优化后的LZW算法有效的提高了数据压缩的执行速度和压缩效果,验证了设计的正确性,提高了存储和传输效率。     

浅谈LZW算法的硬件实现

LZW算法是一种基于“字典”的无损数据压缩算法。本文主要讨论了利用RAM（内容可寻址存储器）实现LZW算法的方法,并解决了LZW编码器的输入序列中的零字节所导致的数据查找错误的问题。     

小波变换结合LZW压缩算法探究

为解决传统桥梁振动数据压缩方法存在的问题,在深入分析小波变换原理的基础上,提出了一种小波变换结合LZW的压缩算法。该算法针对桥梁振动数据的特点,根据小波变换多分辨率分析的特性,对分解后各级的高频分量采用Donoho阀值压缩算法进行量化处理。而后采用改进的LZW编码压缩变换后的系数,对实测数据进行了压缩实验,结果证明小波变换结合LZW的数据压缩算法可有效提高数据压缩比,能量恢复系数优于10-4,压缩比小于9.25%。     

数据压缩技术在海洋资料浮标通信系统中的应用

为减少海洋资料浮标通信系统数据传输的时间和费用,本文针对传输数据类型,采用位拼接、LZW和改进的LZW算法结合的方法对数据进行实时无损压缩。该压缩技术平均压缩率在40%以下,降低了浮标通信所需时间。实际应用证明,该技术提高了数据压缩效率,缩减了通信成本,保证了系统的可靠性。     

几种无损数据压缩算法的探讨及在JAVA Web程序中的应用

随着知识爆炸式的发展,数据压缩在计算机领域起到举足轻重的作用。Huffman编码是一种常用的压缩方法,其原理是将使用次数多的代码转换成长度较短的代码,而使用次数少的可以使用较长的编码,并且保持编码的唯一可解性。LZ77算法通过使用已经出现过的相应匹配数据信息替换当前数据从而实现压缩功能。LZW算法是基于LZ77思想的一个变种。由于专利权原因,LZW没有得到像LZ77一样的流行。DEFLATE方法是LZ77算法与Huffman编码的组合,具有LZ77与Huffman编码的优势。DEFLATE方法具有开源通用高压缩率的优势,因此,得到了广泛的应用。将采用DEFLATE方法的GZIP压缩应用到B/S架构的企业应用中可以减小网络传输的数据量,进而提高系统的整体性能。     

改进的LZSS算法在电子邮件系统中的应用

在海上专用电子邮件系统中,对邮件进行压缩可以有效节省通信费用.采用预先加载字典,精简压缩代码对中每个分量的表示方法,以及减少算法复杂度等方法对LZSS算法进行了改进,并且将其应用于电子邮件系统.在实际环境下的测试结果证明,改进后的压缩程序是有效的,邮件大小相对于压缩前有了明显改变.根据文件类型的不同,压缩比相应不同:对于中英文混合的文档类型文件,压缩比一般为0.4～0.6;对于长文件的压缩,算法表现更好.与标准LZSS压缩算法相比,压缩比提高率在3%到20%不等.在邮件收发的过程中,比未压缩前节省通讯费用40%～60%,且缩短了收发时间.     

M序列报文的MIAC压缩编码算法

M序列报文是典型短波数据链报文。提出一种针对M序列报文的MIAC压缩编码算法,该算法根据M序列报文的统计特性,应用基于字段结构的半动态概率估计模型,量化低概率符号出现概率的取值且半动态更新,采用动态的编码区间长度更新机制,使乘法运算替换为预处理过程中的查表运算,最大造成10.04%的编码效率损失。测试结果表明,当M序列报文数目为2~9条时,MIAC压缩编码算法在损失最多20%的压缩率时,使压缩时间低于原算术编码至少50%。为今后研究提升数据链系统性能提供一种新的思路。     

基于跨域字典学习算法的人体行为识别

将一种跨域字典学习算法应用于人体行为识别中, 通过引入辅助域数据集, 与原始训练集（目标域）共同进行字典学习, 获得字典对, 进而得到动作类的稀疏编码, 有效扩充了训练集的类内多样性. 该算法为字典学习与训练分类相结合的学习框架, 可利用字典对学习过程中的重建误差进行分类. 实验在MATLAB仿真条件下进行, 将UCF YouTube数据集作为原始训练集, 将HMDB51数据集作为辅助域数据集, 选取两个数据集动作类别一致的7个动作, 根据提出的算法流程进行识别. 将该方法与其他两种人体行为识别算法进行对比. 结果表明, 该方法识别率显著提高, 证明了跨域字典学习算法在人体行为识别上的有效性.     

基于二进神经网络的稀疏编码架构的图像无损压缩新方法

视频图像的高效无损压缩在海量的航空和遥感图像传输、珍贵的文物信息的保存等方面具有重要的应用价值,而目前的研究热点主要针对有损压缩,为此通过对现有的无损压缩方法的分析和研究,提出一种在稀疏编码与二进神经网络相结合的框架下建立新的图像无损压缩方法.首先借助二进神经网络中的线性可分结构系建立冗余字典,获得有效的稀疏分解基;再借助二进神经网络学习算法将图像映射为以线性可分结构系为神经元的二进制神经网络,在此基础上建立相应的模式匹配算法将每个神经元与冗余字典简历映射关系,通过稀疏系数建立原始图像的编码形式,进而实现了图像的无损压缩,并从理论上分析了该方法可以有效地提高压缩比,最后通过实验验证了该算法的有效性和通用性.     

基于Gabor字典的低速率视频编码

针对匹配跟踪冗余信号分解的视频编码器搜索最佳匹配误差结构的原子函数时,实现所需运算量复杂的问题.提出基于可分离Gabor字典的匹配跟踪算法,利用一种改进的最佳时频原子搜索策略,使实现算法的计算量显著下降.实验结果表明,在保持原有编码性能的基础上,该算法在视频编码应用中有效地降低了算法复杂度.     

分组训练卷积字典的图像去噪算法

卷积稀疏编码(convolutional sparse coding,CSC)这一全局模型因字典的特殊结构而受到广泛关注,其中卷积字典学习算法(slice-based dictionary learning,S-BCSC)是最为有效的CSC模型优化算法.虽然S-BCSC算法非常有效,但算法在应用中对整幅图像只使用一个固定大小的字典,然而这并不利于图像信息的准确描述.为克服这一缺陷,讨论如何根据图像大小确定卷积字典大小,结合稀疏表示字典学习算法,提出分组训练卷积字典的图像去噪算法.新算法首先将过冗余图像块按照平滑、纹理、边缘分为三类;然后为每一类分别确定所要训练的卷积字典大小;最后依据S-BCSC算法完成字典学习以及图像去噪过程.从实验结果可以看出,所提算法在图像质量、清晰度上相比原S-BCSC算法都有所提升.     

基于二字词位图表的汉语自动分词词典机制

根据汉语中二字词较多的特点,提出了一种新的分词词典机制.该机制在词典数据结构中添加二字词检测位图表,在分词时,利用位图表可快速判断二字词优化分词速度.选取人民日报语料片断进行了实验测试.实验结果表明,基于二字词检测位图表的分词词典机制有效地提高了汉语自动分词的速度和效率.     

CDMA2000 1x EV-DO网络RADIUS协议解码方法的研究与实现

在对RADIUS协议格式和C网A12、P1口的信令流程深入分析的基础上,设计了一种基于Hash算法的RADIUS协议字典,将文本文件格式的字典按特定字段重新组织,以提高查询效率.针对C网RADIUS协议提出一套基于字典的解码方法,利用查询字典的方式进行字段解析.将该方法应用于信令监测系统中,结合现网数据进行测试,解码结果准确,解码速度提高了约25％,测试结果验证了该解码方法是有效的.