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。      

基于挖掘具有时态限制数据语义的实时事务调度算法

在实时数据库中,事务对时态数据对象的访问在很多领域的应用日益广泛。目前实时数据库中的事务调度算法大多仅考虑数据的逻辑一致性,而忽略了满足时态的一致性。论文提出了新的实时数据库中具有时态限制的事务调度算法PSBA(PredictionandSimilarity-BasedAlgorithm)。首先提出了临时数据截止期的概念,以定理的形式证明了低成本地预测算法的可行性,尽可能早地终止或推迟无法满足时态一致性要求的事务的执行,节省了计算资源以供其它事务执行。继而通过挖掘数据语义,利用数据相似性,结合预测算法,进一步提高了调度性能。与目前所知的有效算法比较,该算法在性能指标上(事务失败率、浪费的CPU时间)明显优于这些算法。     

子波变换用于高效液相色谱滤波和压缩

目的 :在不影响色谱分析精度的前提下 ,研究高效液相色谱 (HPLC)的高效压缩和滤波算法。方法 :利用二进制多分辩率子波变换高频分量基线为 0和色谱分析的特点 ,并通过采用合适的数据存贮结构 ,提出了一种基于 9层二进制多分辨子波变换的HPLC数据的滤波和高效压缩算法。结果 :该算法对HPLC数据具有平均高达 112倍的大压缩比 ,并且具有良好的滤波效果 ,还可实时快速实现。结论 :算法很适用于色谱分析预处理和基于数据库的HPLC数据存贮和管理的需要     

子波变换用于高效液相色谱滤波和压缩

目的：在不影响色谱分析精度的前提下,研究高效液相色谱（HPLC）的高效压缩和滤波算法。方法：利用二进制多分辨率子波变换高频分量基线为0和色谱分析的特点,并通过采用合适的数据存贮结构,提出了一种基于9层二进制多分辨子波变换的HPLC数据的滤波和高效压缩算法。结果：该算法对8HPLC数据具有平均高达112倍的大压缩比,并且具有良好的滤波效果,还可实时快速实现。结论：算法很达用于色谱分析预处理和基于数据库的HPLC数据和管理的需要。     

实时数据库中历史数据无损压缩算法的研究

实时数据库在工业控制领域得到广泛应用,其保存的历史数据占用大量的存储空间。为了在保持高实时性等特点的同时,尽可能地提高数据库的容量,数据压缩技术被引入实时数据库。本文设计一种针对实时数据库历史数据的无损压缩算法,该算法改进自LZ算法。通过试验比较发现这种算法运算量小、压缩率高、压缩速度快,是一种高效的无损压缩算法。     

基于反馈控制的过程控制实时数据库系统设计

研究了当前先进过程控制系统的软件体系结构,针对复杂过程控制系统中的海量数据,设计了一种基于反馈控制的实时性能优良、硬件局限性小的全开放式实时数据库模型.在该控制系统的软件体系中,依据优化数据库缓冲区管理算法的原则,设计并应用了先进的内存页面置换算法,增强了实时数据库的实时性能,改善了海量数据对物理内存的瓶颈要求.基于该算法的FD RTDB数据库已在过程控制领域得到实际应用.     

网络化数据库数据采集系统设计与实现

随着网络化程度的不断加深,本地化数据库已无法满足多终端、多平台、多种设备协作的需求。传统的数据库采集系统的数据采集算法存在数据获取速度慢、后台处理运算能力匮乏等问题。针对传统数据库存在的一系列问题,本文提出网络化数据库数据采集系统设计方法。该设计采用多点多终端数据互交动态算法,在不同终端间进行数据交互,优化终端上传数据;同时采用多终端数据映像技术,实时动态映像终端数据,保证终端离线状态下数据上传调取。通过仿真实验对设计方法进行测试,测试结果表明本文设计的网络化数据库数据采集系统的数据采集与数据处理运算具有稳定性与高效性,系统的整体性能满足数据采集要求。     

满足油田自动采集的MongoDB数据库负载均衡算法研究

重点介绍了在油田生产现场对实时数据高效传输的需求下,通过部署MongoDB数据库环境,优化负载均衡算法,有效地解决了生产实时数据库数据资源交互响应不足的问题,实现了一个可以在海量数据情况下,可以高效运行的数据管理技术设施,为油田由数字化向智能化、智慧化转型提供支撑.     

网格数据检索中结果集的合并算法

随着网格从科学计算转到企业级应用,要求数据库提供多种服务支持以实现更强更丰富的资源共享和应用。网格上的数据库只能通过网格服务进行访问,而数据库中的数据也只能通过网格服务接口来存取。因此如何在网格环境下直接对分布在各地的数据库进行高效的检索就是迫切要解决的问题。本文首先提出了一个网格环境下数据检索的体系结构,然后针对该结构下的数值型数据的Top-k查询问题给出了GrangM算法,它有效解决了来自不同数据源查询结果的合并问题。对该算法的模拟实现表明,它可以快速、高效地合并网格中多结点检索出的结果,减少连接中间结果的大小,降低发送查询请求的通信量。     

安全共享的密文数据库研究与设计

为解决数据库中敏感数据的安全性,提出了一种数据库加密系统设计方案.该方案借鉴数字证书技术,在确保数据机密性的同时又为用户提供了安全高效的数据共享机制.综合运用对称加密算法和公钥算法,既保证敏感信息的存储安全又为密钥提供安全高效的管理.从增强数据库安全性出发,对数据库加密的原理、算法和密钥管理等关键技术进行了分析研究.通过分析,该方案可有效地解决多个授权用户的共享访问并具有较高的安全性.     

一种用于智能卡的人像信息压缩算法

为了提高现今被广泛使用的智能卡的安全性，本文提出了在智能卡中加入持卡人人像信息的方案，并且针对方案中由于智能卡容量的限制而引起的彩色人像信息的压缩问题提出了一种基于人像特征的分级压缩算法。该算法把无损压缩与有损压缩统一在小波变换的框架下，首先在图像中检测出人脸区域，然后对该区域采用无损压缩或低压缩比有损压缩，而对其它区域则采用高压缩比有损压缩。实验证明，该算法在压缩比和重建图像质量上取得了较好的效果。     

基于实时数据库的有损线性压缩算法研究与改进

首先对常见的实时数据库数据有损线性压缩算法原理进行了讨论,然后提出了一种新的压缩算法——"双旋转门"压缩算法,最后对各个算法的数据压缩能力进行了详细的对比,结果表时该算法与国外实时数据库的专利算法在数据压缩能力达到同样水准。     

几种常用无损数据压缩算法研究

随着网络承载的信息量的飞速增长,数据压缩必然会备受人们重视。数据压缩可分成两种类型,一种叫做无损压缩,另一种叫做有损压缩。文中主要介绍目前用得最多和技术最成熟的无损数据压缩技术,按照无损压缩方法采用的压缩技术的不同,从基于统计的压缩思想和基于字典的压缩思想两个方面对其中最具有代表性的无损数据压缩方法进行了详细的分类讨论和优缺点比较,并对基于字典压缩算法的一些成熟的改进算法进行了汇总介绍,便于对无损数据压缩技术感兴趣的同志学习参考。     

一种过程数据有损压缩比的动态控制方法

对于涉及使用压缩偏差[ΔE]的有损压缩算法（如旋转门算法、矩形波串法、后向斜率法）,一般需要长时间的实验才能得到合适的[ΔE]。对于测点较多系统简直是一种灾难。因此,[ΔE]的设置严重限制了压缩算法的实用性和方便性。鉴于此,提出了以压缩比CR（CR=1－压缩后的数据个数/压缩前的数据个数）为导向的动态控制方法。它假定压缩比CR和压缩偏差[ΔE]之间存在线性关系。在给定目标压缩比[CRdest]的条件下,借助于先前一段数据压缩情况,在可调区间[ΔEmin,ΔEmax]上动态地调整[ΔE],使实际[CR→CRdest]。该方法的特点在于使得压缩比可控,同时降低了相关压缩算法参数设置难度。     

历史数据实时压缩方法研究

在开发实时数据库中,对历史数据的存储和管理非常重要,由于大量的数据存储,需要高效的历史数据压缩算法。文章基于均方误差的设计思想,提出了一种新的历史数据压缩算法、给出其详细步骤,并和OSI软件公司开发的旋转门算法进行比较。仿真结果表明,该文提出的新压缩算法具有更高的数据压缩率,降低了测量误差对数据压缩影响。     

一种适用于有损压缩图像的重采样检测算法

有损压缩与重采样操作在图像像素间产生的相关统计特性导致有损压缩图像难以被检测。为解决该问题,提出一种适用于无损图像的重采样检测算法,利用插值信号的周期性对图像频域特征进行分析,通过估算插值系数实现重采样检测。实验结果表明,该算法鲁棒性强、应用范围广,对于JPEG有损压缩图像的重采样检测具有较高的正确率。     

基于曲线拟合函数和GPU的地形无缝渲染

针对大规模地形实时渲染时不同层次细节过渡产生的画面不连续性问题,以及计算机实时调度大量数据而造成帧速较低的问题,提出了一种基于曲线拟合函数和GPU加速的地形实时绘制方法。根据采样数据点采用最小二乘法构造曲线拟合函数,通过曲线函数控制不同层次网格顶点的布局,从而消除因层次细节变化产生的裂缝。同时根据分辨率不同构建金字塔模型,针对不同层次细节区域数据进行有损或无损压缩,依据视点运动预测实时解压相应数据。实验表明,该方法在地形实时渲染阶段,在保证了较高帧速率的同时,利用视点运动预测保证了帧速率变化小,有效的消除了裂缝,增强了画面效果。     

基于ETRN具有任意压缩率的彩色加密图像有损压缩

当前大多数的先加密后压缩ETC（encryption-then-compression）方法只能够获得有限固定的压缩率,而无法获取到实际需求的任意压缩率。针对此问题提出一种具有任意压缩率的加密彩色图像有损压缩算法,该算法采用均匀下采样和随机下采样有机结合的方式对加密图像进行压缩,以获得加密图像的任意压缩率。接收方接收到加密图像的压缩序列后通过解压解密获得解密图像,随后把从解密图像有损重构原始图像的过程表征为一个结合下采样压缩方式约束的最优化问题,并设计一种基于卷积神经网络的有损ETC系统图像重构模型ETRN（ETC-oriented reconstruction network）来求解该优化问题。ETRN模型包含浅层特征提取层SFE（shallow feature extraction）、残差堆叠模块RIR（residual in residual）、残差信息补充模块RCS（residual content supplementation）、下采样约束模块DC（down-sampling constraint）。实验仿真结果表明,提出的加密彩色图像有损压缩算法能够获得优秀的加密压缩和重构性能,充分体现了该方法的可行性和有效性。