基于SQL数据库的过程数据压缩方法

利用SQL Server数据库存储过程历史数据,提出一种增量型的SDT压缩算法,有效地实现了过程历史数据的实时存储。对于通过OPC方式从化工过程底层读取的实时数据,利用增量型的SDT算法进行实时压缩存储,利用LZW算法对存储的值进行二次无损压缩。实验测试表明,该方法能够实时处理大量的过程数据,同时尽最大可能对过程数据进行压缩,降低存储成本。在容差为1%、测点为 1 000个时,该算法使平均压缩率达到约85%。     

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。     

一种遥测数据实时采集压缩系统的实现

设计了一种对遥测大容量速变数据的实时压缩采集方案,通过采用改善无损压缩算法的压缩比、压缩和解压速度以及算法复杂度等多个数据压缩性能,提出了综合性能较好的LZW编码作为数据压缩的核心算法并通过软件仿真确认其效果和压缩算法的执行速度;利用主控芯片FPGA完成对压缩数据的高精度采集,对研制的数据采集压缩系统进行整体测试,测试结果表明,该系统完成了6路速变参数的实时采集与压缩,压缩比达到1.8∶1以上,各项指标满足了设计要求.     

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.     

嵌入式织造系统无损压缩算法研究

针对嵌入式系统的特点,把无损压缩算法创造性的应用在嵌入式织造系统中。使用了动态Huffman压缩算法、LZSS、LZW压缩算法和精简的Win RAR/Win ZIP这四种压缩方法。经过实验表明,这些压缩算法都能够很好地减少纹板数据的冗余信息,取得较好的压缩效果,减小了传输时间且能够在下位机中顺利解压出来,满足了嵌入式织造系统的要求。     

基于DSP的存储测试系统设计

针对武器动态测试中的数据参数进行研究,设计了基于TMS320F2812 DSP的数据采集与处理系统.在深入了解信号特征的基础上,结合当今数据压缩发展的前沿技术,设计、改进得到一种可应用于实际情况、能够满足实际需求的LZW和游程混合压缩算法.对数据压缩效果进行了测试,试验证明采用该算法能实时、高效地对AD采集到的数据进行压缩.     

一种基于SDT算法的新的过程数据压缩算法

针对流程工业实测过程数据压缩存储问题,在深入分析旋转门（SDT,Swing Door Trending）算法的基础上,提出了一种基于SDT算法新的过程数据压缩算法（NSDT,New Swing Door Trending）。NSDT算法采用曲线对过程数据进行拟和以实现数据压缩,与SDT算法相比能取得更好的压缩效果。根据理论分析和实验数据结果分析,证明了NSDT算法确实可以在不增加压缩误差的前提下,有效地提高压缩比。     

一种基于SDT算法的新的过程数据压缩算法

针对流程工业实测过程数据压缩存储问题,在深入分析旋转门（SDT,Swing Door Trending）算法的基础上,提出了一种基于SDT算法新的过程数据压缩算法（NSDT,New Swing Door Trending）。NSDT算法采用曲线对过程数据进行拟和以实现数据压缩,与SDT算法相比能取得更好的压缩效果。根据理论分析和实验数据结果分析,证明了NSDT算法确实可以在不增加压缩误差的前提下,有效地提高压缩比。     

一种高效的通用数据压缩算法

本文在著名的LZW数据压缩算法基础上,提出一种新的数据压缩算法。新算法以对已压缩过的数据进行历史分析为手段,采用三个编码器对源数据序列分类编码。该算法适用压缩各种类型的数据,完全兼容LZW算法,并在平均压缩率方面较后者有较大的提高。     

过程数据压缩算法SDT的改进研究与应用

对传统的SDT（Swinging Door Trend）过程数据压缩算法进行算法分析与改进研究,并在此基础上提出了综合去异常值、简单滤波、自适应压缩偏移量与还原曲线平滑化的改进型SDT压缩算法。算法结构简单、计算速度快,以MATLAB为研究仿真工具,通过算法的移植已经成功地应用于工业实时数据库产品FD-RDB中,获得了良好的过程数据压缩质量与还原效果。对工业实时数据库的过程数据压缩算法的设计开发具有很好的参考意义。     

基于综合时空特性的混合式轨迹压缩算法

针对车辆全球卫星定位系统(GPS)中如何降低轨迹数据存储空间,提高数据分析及传送速度等问题,提出一种基于综合时空特性的混合式轨迹压缩算法.该算法一方面采用了新的综合时空特性的在线轨迹压缩策略,利用GPS数据的位置信息、时间信息、方向角、速度信息进行轨迹特征点的综合判断,以更准确地选取特征点;另一方面,采用了在线与批处理相结合的混合式轨迹压缩策略,定时采用道格拉斯批量压缩算法对在线压缩的轨迹集进行二次压缩,以提高轨迹的压缩效率.实验结果表明,较现有的时空特性压缩算法,新的综合时空特性在线轨迹压缩策略虽然在压缩率上略有下降,但压缩误差有显著减小.进一步采用混合式压缩策略后,通过选取适当的批处理时间周期,所提算法在压缩率和压缩误差上较现有的时空特性算法均有所改进.     

LZW无损压缩算法的实现与研究

通过程序设计实现了LZW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果的，相比于标准LZW压缩算不，压缩率有了一定程度的降低，对于中长文件，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。     

实时数据库中数据的分类压缩算法

为解决实时数据库数据量大导致存储困难等问题,提出一种分类的数据压缩算法,实现对实时数据库数据的无损和高效压缩。首先将实时数据库的数据分为数值、时间戳和质量码3部分,然后根据每种数据的特征形态,将LZ78和LZW数据压缩算法融合,分别设计对应的数据压缩算法。实验结果表明,该算法在提高数据库的实际存储容量的同时也提高了实时数据库的实时性。      

面向无线传感网络应用的改进LZW算法

在无线传感网络通信中,传感器数据需要通过无线设备发送给上位机。随着终端传感器传输数据量的增大,无线设备的发送能耗逐渐加大。在不便于及时维护的复杂环境中,这将导致无线通讯设备过早失效从而使得通讯中断。因此需要先将传感器采集到的数据进行压缩,减小发送数据量。在分析传感器数据特点和传统的LZW(Lempel-Ziv-Welch)压缩算法的基础上,提出了一种面向无线传感网络应用的改进LZW算法。该算法首先对采集到的传感器相邻数据进行差值预处理,以提高数据项的重复率;然后选择大小合适的字典,在字典上用哈希存储的方式代替传统的顺序存储,以改进字典更新方式,当检测到压缩率降低时更新字典,并保存常用单字符,释放字典空间,达到数据压缩的目的。实验数据显示,与传统的LZW算法相比,改进的LZW算法使得有序传感器数据的压缩率最高降低40%,减小了所需发送数据的数据量,压缩速度也提高了近10倍,证明了面向无线传感网络应用的改进LZW算法是有效可行的。     

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。     

声波测井数据压缩算法的研究与实现

声波测井会产生庞大的数据量,当测井电缆数据传输速率较低而无法满足实时传输要求时,可采用存储式仪器对这些数据进行井下存储。为了减小仪器的存储压力,需要对数据进行压缩处理,为了提高压缩比从而增大数据存储量,本文在经典的LZW压缩算法基础上,进一步提出一种基于MED预测的LZW数据压缩系统,并采用OK6410微处理器及Linux操作平台,完整实现该系统对声波测井数据的压缩、存储、传输以及数据解压恢复功能。系统测试和实验结果表明,该系统的数据压缩比达到30%,可实现数据的无损压缩,系统性能稳定可靠,因此基于MED预测的LZW数据压缩系统及其实现方法可在声波测井仪中进行推广应用。     

基于FPGA的战情信息压缩算法

战场信息中包含大量固定相关术语且快速有效传输,对信息压缩有利于快速传输,但现有的一些压缩算法针对战情报文压缩效果不是和理想．文中介绍了LZW算法原理,在LZW算法的基础上增加了战情动态词典、重复编码器进行算法改进．在多项改进的基础上结合FPGA的优点用硬件实现,获得了很好的效果．     

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.     

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。     

IMS中一种新的SIP压缩机制

3G IP多媒体子系统（IMS）中采用会话发起协议（SIP）建立和维护多媒体会话,然而,SIP是基于文本的协议,在会话建立过程中需要传输大量的数据,导致会话建立时延的增加。对经典的LZW算法进行改进,将LZW与HUFFMAN算法和静态字典相结合,提出S-LZW-HUFFMAN算法实现对SIP消息的压缩。仿真结果表明,新算法比目前标准化组织建议采用的压缩算法具有更高的压缩效率,能够有效降低传输时延,缩短IMS中基于SIP的会话建立时延。