实时数据库有损压缩算法的研究

在实时数据库中,测点数量多,数据量庞大,数据变化慢,数据冗余多,且实时数据库对实时性的要求很高,因此需要高效的压缩算法对实时数据进行压缩。实时数据库中的数据压缩算法分为有损和无损两类,文中就数据有损压缩进行了研究。通过对现有的有损压缩算法进行分析和比较,总结并提出了一个新的算法。该算法基于预测和动态修正,对实时数据进行快速高效的有损压缩。通过测试和比较,该算法在提高压缩比的同时能满足系统对还原精度的要求。     

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。     

关于ZL数据压缩算法性能的实验研究

本文报告了对ZL(J·Ziv,A·Lemkel)数据压缩算法进行实验研究的结果。通过对实验数据的分析,给出了ZL算法的参数选取范围及性能调谐因素,并通过与其他四种典型数据压缩算法的对比,讨论了ZL算法的技术与应用特点,文中也说明了不同数据对象与所用算法的适应关系。     

一种无失真图像数据压缩算法

提出一种无失真图像数据压缩算法,克服了传统数据压缩算法中的一些弊端,通过增加相同数据出现的长度和概率,达到比RLE更理想的压缩比的目的,同时还具有算法简单、易于解压等特点.     

金融业务数据库的数据压缩方法

针对金融业务中实时数据库的数据存储特点,提出结构混合压缩(SMC)算法。SMC算法利用金融数据具有纯文本、数据分散和数据项内重复少的特点,以哈夫曼编码作为算法基础,根据词频将单字和词组混合,在哈夫曼树中引入数组结构,对文本数据进行压缩。测试结果表明,SMC算法的平均数据压缩率比原始哈夫曼算法提高了约13%。     

基于字典的DNA序列压缩算法研究及应用*

在现有DNA序列数据压缩算法的基础上,以DNA序列数据的存储效率及生物学解释综合考虑,设计并实现了基于字典的DNA序列压缩算法DNADCompress.算法核心包括重复子串字典建立、字典项筛选、字串压缩编码三方面.实验数据表明,数据压缩算法压缩效果达到常用DNA序列压缩算法水平,并为序列生物学解释提供了基础.     

多维浮点数据的曲线拟合压缩存储方法

以三维位置信息为代表的多维浮点数据是当前高性能计算机系统处理的主要数据对象,对其进行压缩存储是解决海量多维数据量快速增长的需求与存储空间、存储带宽不足的矛盾的手段之一。现有数据压缩算法对浮点多维数据难以取得理想的压缩效果。将多维浮点数据投影到二维坐标上,使用多项式曲线对其进行拟合,将坐标值的存储转换为多项式系数的存储,实现了多维数据的曲线拟合压缩。算法设计中引入了排序作为数据预处理手段,从而得到了较小的压缩误差。理论分析和实验结果表明,在与现有有损压缩误差相当的条件下,得到了优于现有算法的压缩率。     

第二代小波及压缩算法在数据处理中的应用

为消除误差和随机干扰对测量数据的影响．提出利用第二代小波提升算法对原始测量数据进行去噪处理．再利用基于第二代小波原理的数据压缩算法对测量数据进行不失真压缩。两种方法结合运用．可以在保留数据特征及精度的基础上,降低数据量,提高工作的速度和质量。     

第二代小波及压缩算法在数据处理中的应用

为消除误差和随机干扰对测量数据的影响,提出利用第二代小波提升算法对原始测量数据进行去噪处理,再利用基于第二代小波原理的数据压缩算法对测量数据进行不失真压缩。两种方法结合运用,可以在保留数据特征及精度的基础上,降低数据量,提高工作的速度和质量。     

一种抗几何变换攻击的矢量数据盲水印算法

现有的矢量数据水印算法较难抵抗几何变换攻击。为此,提出一种针对线图层和面图层的矢量数据盲水印算法。利用Douglas-Peucker压缩算法提取矢量数据地物的特征点并计算地物特征点之间的距离比值,按阈值对比值序列进行划 分,根据水印信息将特征点移动到相应的奇偶间隔之中,由此实现水印的嵌入。实验结果证明,该算法具有较好的不可感知性,对随机噪声、数据裁剪、数据压缩和几何变换等攻击具有较强的鲁棒性。