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提出了一种基于网格的无损编码方法对Linux桌面图形序列进行压缩和传输;并采用C/S模式实现了将Linux桌面屏幕向Windows平台的传输,其中服务器程序运行于Linux平台,客户程序运行于Windows平台,双方利用Socket进行通信。为了提高数据的传输效率,采用了Huffman算法和RLE算法对网格数据进行压缩和解压。实验结果表明,程序运行可靠,能够满足实际应用的需要。 相似文献
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逻辑分析仪数据处理软件无损压缩算法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
在对信号进行分析处理时,经常使用逻辑分析仪设备对被测信号进行采集分析,采集数据将在上位机进行存储;如果直接存储,无疑将占用大量的存储空间,为了解决逻辑分析仪采集数据量大、数据直接存储占用空间大的问题,文章以AMC2511逻辑分析仪和码型发生器为硬件平台,详细研究了数据的各种无损压缩算法,并根据采集数据本身的特点,提出了RLE和LZW算法相结合的设计思路;通过对采集数据进行压缩试验,总结出该算法在获取大的压缩比的同时,缩短了压缩时间。 相似文献
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用Visual C++实现位图图像的压缩 总被引:1,自引:0,他引:1
本文通过对行程编码RLE的算法分析,提出了一种改进的RLE数据结构,提高了位图的压缩比,并将此思想通过Visual C 编程实现了位图图像的压缩。 相似文献
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BMP是一种广泛使用的位图图像.RLE是利用统计学实现的一种无损压缩算法,广泛应用于位图图像的压缩中.本文对RLE的原理进行了介绍并试图对其进行一些改进,以期提高对灰度BMP图像的压缩率. 相似文献
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云环境下资源调度对云服务器的均衡性有着重要作用。由于云环境下资源调度过程中,存在大量的混沌数据,在混沌数据的干扰下,调度过程缺少统一的目标,传统的资源调度算法针对这种有干扰的复杂调度问题,多是通过把调度目标进行多个约束,形成一个动态的调度标准,模型过于复杂,适应性较差。提出改进粒子群算法的混沌数据干扰下的云资源调度方法。建立云资源调度模型,利用粒子群的迭代处理进行云资源调度策略寻优,对粒子的位置和速度的更新方法进行了改进,能够避免混沌数据对云资源调度造成的干扰,将全部调度任务的完成时间作为粒子适应度评价的标准,获得最优调度策略。仿真结果表明,利用改进算法进行混沌数据干扰下的云资源调度任务,系统的均衡度好,效率高,为资源调度效率优化提供了参考。 相似文献
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8.
该文对比了传统的RLE(游程编码)算法,通过对RLE压缩编码的分析,得出RLE压缩算法存在很大的优化空间,并实现了优化后的RLE图像压缩算法,且着重介绍了这种算法的优缺点和优化方向。 相似文献
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该文对比了传统的RLE(游程编码)算法,通过对RLE压缩编码的分析,得出RLE压缩算法存在很大的优化空间,并实现了优化后的RLE图像压缩算法,且着重介绍了这种算法的优缺点和优化方向。 相似文献
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游程编码(RLE)压缩方法原理简单且易于实现,对于相邻数据相似性很大的数据进行压缩,压缩效果特别明显。在众多的压缩算法中,RLE压缩属于无损压缩,能够对原始数据进行完整的还原。将DCT和RLE相结合能够实现彩色图像的有损压缩,并且能够在可以接受的损失范围内,获取比较好的压缩比。 相似文献