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中文文本压缩的LZSSCH算法 总被引:7,自引:2,他引:7
本文结合中文的特点,从建模编码、自适应索引扩位和最大索引位长等方面对LZSS 算法进行了修改,得到的LZSSCH 算法对以中文为主的中西文混合文本文件的压缩比平均与LZSS 算法高出约8 % ,而其压缩和扩展速度以及可执行程序的大小均与LZSS算法相当。算法无须任何预处理,还可用于压缩其它非拼音文字文本文件。 相似文献
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在文本压缩中联合使用LZSS和LZW 总被引:3,自引:0,他引:3
华强 《计算机应用与软件》2002,19(1):60-62
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。 相似文献
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LZSS文本压缩自满实现与研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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分析各种不同的数据压缩算法的压缩效率及编、译码速率.讨论了用于计算机通信的最佳数据压缩方法,最后用LZSS数据压缩器,设计了一种计算机通信压缩传输协议(LZSS压缩传输协议),此协议具有压缩的即时性和透明性,在实验中该协议极大地改善了传输效率,节省了通信线路. 相似文献
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为了研究LZ77算法的对文本文件的压缩性能,在分析LZ77算法的基础上给出了实现压缩和解压缩软件的方法,并且采用该软件分别对英文文本和中文文本压缩情况进行了测试,最后给出了测试结果分析。 相似文献
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分块压缩算法直接影响灾备系统中增量备份的性能.增量备份的数据量与3个因素相关:上层应用、数据是否压缩、磁盘分块粒度等.此外,可能还需要使用加密算法对数据进行加密,磁盘分块粒度的大小甚至决定着增量备份功能的实现,因此需要研究压缩算法的分块性能.研究了LZSS算法在分块模式下的压缩性能以及影响LZSS性能最重要的两个参数IA字段位长(滑动窗口大小)及Len字段位长(匹配短语长度)对分块LZSS压缩性能的影响,以此确定与灾备系统相匹配的最佳分块大小.理论分析与实验结果表明,IA字段位长对分块LZSS的压缩性能影响较大,最佳分块大小随着IA字段位长的增大而增大,而Len字段位长对分块LZSS压缩率的影响较小,对最佳分块的决策影响可以忽略不计.时间性能方向,造成分块LZSS时间性能降低的原因主要在于小分块引起的IO负担,而与LZSS算法本身无关. 相似文献
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UNIX提供的压缩软件compress压缩效率很低。文章在Huffman编码原理及LZSS压缩算法原理的基础上,提出一种新的压缩算法CALH,并用C语言予以实现,不仅提高了压缩算法的效率,而且丰富了UNIX平台上压缩软件的种类。 相似文献
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3GPP在R5版本中首次提出了IP多媒体子系统(IMS)的概念,SIP协议被选择为呼叫会话控制协议。由于SIP是基于文本的协议,在会话过程中需要重传大量的数据,导致在会话建立过程中时延的增加。文中在分析现有的SIP信令压缩算法的基础上,提出了一种带有预处理的LZSS与算术编码相结合的改进算法。首先对消息进行预编码,然后进行LZSS压缩,压缩完后与算术编码相结合,这种改进后的算法减少了信令传输延迟。文中运用典型的SIP会话环境进行仿真实验,其结果验证了改进算法能够有效地提高性能,缩短消息长度和减小传输时延。 相似文献
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In this paper, we present an algorithm and provide design improvements needed to port the serial Lempel–Ziv–Storer–Szymanski (LZSS), lossless data compression algorithm, to a parallelized version suitable for general purpose graphic processor units (GPGPU), specifically for NVIDIA’s CUDA Framework. The two main stages of the algorithm, substring matching and encoding, are studied in detail to fit into the GPU architecture. We conducted detailed analysis of our performance results and compared them to serial and parallel CPU implementations of LZSS algorithm. We also benchmarked our algorithm in comparison with well known, widely used programs: GZIP and ZLIB. We achieved up to 34× better throughput than the serial CPU implementation of LZSS algorithm and up to 2.21× better than the parallelized version. 相似文献