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1.
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。  相似文献   
2.
一种基于动态词典的英文文本压缩算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
传统的压缩算法LZ77、LZ78以及改进的LZW都是以单字符为单位进行处理的.这种处理模式降低了对多字符词汇相关性的适应速度,从而直接导致压缩效率的降低.为了提高压缩效率,在LZW压缩算法的基础之上,结合以词汇为单位的处理模式的设计思想,提出了一种基于词汇模式的LZW算法.实验结果表明,这种以词汇为基础的文本压缩算法比原来的LZW算法具有稳定的、更高的压缩效率.该压缩算法可直接推广应用到其他语言的文本压缩中去.  相似文献   
3.
对LZW算法的改进及其在图象无损压缩中的应用   总被引:6,自引:0,他引:6  
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.  相似文献   
4.
针对网络传输流量过大、网络瓶颈严重的问题,文章提出了一种新的数据压缩算法,以LZW无损数据压缩算法为基础,将偏移编码方法引用到LZW算法中,采用修改压缩字典的维护方式和压缩数据的输出方式,增强字典自适应性,同时减少字典重新建立次数,提高了原算法的压缩效率;通过引入参数调节机制,使算法在不同情况下具有通用性。实验结果表明,新算法的压缩比比原LZW算法提高了0.2~0.9,较大地提高了压缩效率。  相似文献   
5.
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.   相似文献   
6.
无损LZW压缩算法及实现   总被引:2,自引:0,他引:2  
介绍了LZW压缩技术的算法思想 ,并分析了LZW压缩技术的特点 ,最后给出了C 代码实现 .  相似文献   
7.
肖武德 《甘肃科技》2010,26(4):45-48,39
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。  相似文献   
8.
LZW压缩算法的改进及其参数优化分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
采用数据压缩技术可以有效地提高数据的传输率。针对LZW字典压缩算法,提出了新的改进方案。主要根据待压缩文件新进输入字符的相关性进行LRU表项淘汰及对闽值判断操作进行了改进,并对改进算法中出现的3个参数进行了单参数优化分析。最后对改进算法和原有2种算法的最终压缩比进行了比较,实验结果表明,改进算法的压缩比优于原有2种算法。  相似文献   
9.
在简单介绍GIF文件的基本格式后给出压缩编码中用到的重要数据结构,结合流程图分析LZW压缩编码程序.  相似文献   
10.
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。  相似文献   
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