中文文本压缩的自适应算法

本文初步分析了中文文本的存储结构特征, 并将其应用于文本压缩。对LZW(Lemple Ziv Welch)算法进行了两方面的改进:1.采用变码长编码, 对短文本的压缩有显著的效果；2.建立一删除规则, 当码本加满以后对码本进行删除整理, 使编码过程一直能够积累输入文本的相关信息, 对较长文本, 其压缩效果比基本LZW算法有显著改善。     

一种用于藏英文混合文本压缩的改进LZW算法

随着藏文信息处理技术的发展,藏文压缩也成了必不可少的一门研究内容。但是目前的研究成果只有一个,然而现实环境中需要一个适应于不同场合的藏文文本压缩技术。该文根据藏文文本的特点,提出两种改进的LZW数据压缩算法对藏英文混合文本进行数据压缩并无损解压。通过实验结果表明,该算法是一个适应于不同场合的文本压缩技术。     

LZSS文本压缩自满实现与研究

设计实现了LZSS压缩算法，为了适合于中文压缩，作者对其进行了改进，通过测试证明改进是有效的，相比于标准LZSS压缩算法，压缩比有了很大幅度的提高，对于中文文本长文件，其最大压缩比已达到20左右，对于英文文本文件的压缩效果也好于LZSS12算法；同时，得出了LXSS算法的极限压缩率，有重要的实际应用价值。     

中文文本压缩的LZW算法

结合中文文本中的汉字编码方式、大字符集以及重复字串不长三个不同于英文文本的结构特点对LZW算法从读取数据方式、基本码集和字典码值输出方式三方面进行了修改。改进后的算法对中文文本的压缩比平均比LZW19提高了19%且压缩和解压速度与后者相当,其对较长的中文文本的平均压缩比已接近或者超过了压缩软件WinRAR。     

一种改进的LZW算法在图像编码中的应用

在医学、安全、遥感等领域,由于数据保真度要求苛刻,对高效的图像无损压缩方法有着迫切的需求.本文通过对字典压缩方法的研究和分析,针对传统LZW方法在建立字典初期压缩效果差这一不足,提出了一种动静结合的改进LZW字典压缩算法.实验结果表明,改进的LZW算法的压缩比相对于传统算法有较明显的提高.     

在嵌入式Internet系统中压缩XML文档的LZWX算法

针对嵌入式Internet系统存储空间小、网络传输慢的特点，对传统的LZW压缩算法进行了改进，提出了LZWX算法。该算法充分利用了半结构化文本中的结构化特征，延展了LZW算法中的某些概念，使得编码，解码不再是以单个字符而是以元串为单位进行。同时也给出了一个简单实用的压缩XML文档的实现方法。实验结果表明在嵌入式Internet系统中应用LZWX算法能够有效地提高半结构化文本的压缩率，从而提高了存储效率，减少了数据传输量。     

基于互关联后继树的文本压缩

摘 要: 本文主要提出了使用互关联后继树来实现文本压缩的方法。利用互关联后继树的检索功能可以方便地查找最长匹配串,从而达到更好的文本压缩效果。从试验结果上来看,这种方法压缩率高于LZW,有好的实用性。     

在文本压缩中联合使用LZSS和LZW

本文分析了LZ77和LZ78算法在文本压缩中各自的长处和不足,以它们的实用算法LZSS和LZW的中文文本改进算法LZSSCH和LZWCH为基础,设计了联合使用LZ77和LZ78原理的LZSWCH算法。算法具有良好的通用性、实时性,对9个各种长度的样本文本文件取得的压缩比均高于LZSS和LZW,高出幅度分别达到6～19％。算法无须任何预处理,并可用于压缩其它文字的文本文件。     

多阶自适应算术编码研究

符号在某符号序列后出现的概率往往高于其在整个信息中的概率,由此可以降低冗余度,获得高效的压缩率.对不同类型文件的试验结果表明,多阶自适应算术编码能显著提高压缩效果,特别是对于上下文相关性强的文件,其压缩效果要好于LZW和WinRAR.     

基于大字典的LZW压缩算法的降熵改进

在分析压缩算法LZW的基础上,针对LZW算法在字典规模增大时出现的压缩后数据平均信息熵快速增大的不足,提出一种改进的压缩算法。利用数据中普遍存在的空间相关性,在保存大字典的同时缩小每次压缩实际使用的字典范围,以此减小压缩后数据的信息熵。给出改进算法与LZW压缩算法的性能对比,实验结果表明改进算法在减小压缩后数据的信息熵方面取得了2%~16.9%的优化。     

基于PDC编码的中文文本压缩算法

针对中文文本结构的特点以及传统压缩算法对中文文本压缩的不足,提出并实现了一个基于PDC编码的中文文本压缩算法。该算法采用的是字典压缩方式。根据单个汉字在中文文本出现的概率,采用Huffman编码方式进行前缀变长编码;定义由某个汉字为前缀的词组和短语的深度;对具有相同前缀和相同深度的词组和短语进行局部的定长编码,构成一部压缩编码字典。通过对相同文本分别使用该算法和传统的LZW和LZSS编码算法压缩后得到的数据结果对比,压缩率有2.53%~40.48%的提高,表明该压缩算法有较好的压缩效果。     

基于LZW算法和贝叶斯MARS的入侵检测研究

提出了一种基于LZW算法的入侵检测算法。使用系统调用序列作为特征数据,采用LZW算法对系统调用序列数据进行变长短序列划分,同时对短序列进行压缩,并在应用的过程中对LZW算法进行适当调整以适应序列的划分。通过贝叶斯多元自适应回归样条(贝叶斯MARS)模型,对正常和异常序列进行分类并标识入侵。实验结果表明,基于LZW变长序列划分方法符合系统调用序列的内在规律,在较高压缩比的情况下,获得了很好的检测性能。LZW算法与贝叶斯MARS相结合的入侵检测算法,对各种数据表现稳定,具有一定可行性和实用性。     

压缩技术在数据采集系统中的应用

介绍了一种通用编码的数据压缩技术－ＬＺＷ算法，并以此算法为核心，对采集的数据预先作有条件的有损压缩和自适应编码变换，在压缩数据的同时，使数据和ＬＺＷ算法要求的数字输入格式相匹配，使之能更好地发挥作用，经实际验证，数据经有压缩，自适应编码和ＬＺＷ压缩之后，达到较高的压缩率，该方法具有通用性好，易于实现的特点。     

基于分类重排LZW的图像无损压缩算法

在遥感、医学等许多应用领域中,出于对图像质量的要求,图像一般必须进行无损压缩。针对现有方法的局限,提出了一种无损压缩算法。该算法利用图像灰度分布对压缩比的影响,首先对像素进行灰度分类并用掩膜图记录类别信息,然后采用Hilbert曲线将各类像素进行块间和块内重排,最后采用LZW(lempel-ziv-welch)算法对掩膜图与各类像素的数据流进行编码。经过对多幅标准测试图像以及遥感图像的实验结果表明,本文算法在总体上具有比LZW、行程编码RLE(run length encoding)和霍夫曼(Huffman)等方法更高的压缩比,并且易于实现。     

基于动态阈值分块算法的屏幕图象压缩技术

计算机屏幕图象压缩一直是屏幕共享技术中的关键问题,而现有算法一般是直接应用传统的RLE,LZW或JPEG算法,但由于这几种算法在对计算机屏幕图象进行压缩时,均无法兼顾恢复质量与压缩比的要求.为此提出了一种基于动态阈值分块的高效压缩算法,该算法首先将屏幕图象按照某种规则划分为纯色块、文字块、图标块和图象块4种特征块,然后针对特征块特点采用相应的压缩算法,以保证压缩算法在恢复质量与压缩比上能同时达到最佳.实验结果表明,该算法图象恢复质量较好,压缩比较大,压缩速度较快,整体性能优于当前现有的屏幕压缩算法,具有广泛的应用前景.     

远程故障诊断系统通信数据压缩技术研究与验证

根据远程故障诊断的测试数据的网络传输特点,在详细分析和比较了多种数据压缩算法的基础上,针对LZW算法字典列表长度有限、查找时间长等问题,利用加入了动态延伸列表长度、根据压缩比例调整已有的字典内容和哈希函数查找等方法,对LZW算法提出了改进措施;同时,引入MPEG帧间压缩的思想,设计了一种新的"周期性差值压缩方法",将改进的LZW数据压缩算法与"周期性差值压缩方法"相结合,构成了更有效的级联数据压缩方法,有效地提高了数据压缩比率和效率,并且该算法的处理速度能够满足远程故障诊断系统对通信的要求。     

基于嵌入式系统Flash存储的无损数据压缩

如今嵌入式系统应用为各种行业提供了更先进的解决方案,这也使行业之间的数据交换复杂性提高,相应地也增加了系统对数据存储容量的需求。如何在不增加系统硬件存储器成本的前提下,提高系统的数据存储容量是目前嵌入式系统的设计与开发者急待探索与解决的问题。简要阐述了Flash存储结构和压缩原理,详细介绍了LZW压缩算法原理,并用实例说明了LZW压缩算法的压缩过程,通过代码调试验证了LZW无损数据压缩在Flash存储中的优势。