数据压缩算法研究
摘 要 数据压缩可以去除数据中的冗余信息,减少数据的存储量,同时也可以减轻网络负担。本文介绍了目前最常用的几种数据压缩的方法,包括预测编码技术、时间序列线性拟合技术、DCT变换、DWT变换和压缩感知。
关键词 数据压缩 预测编码 压缩感知 小波变换
中图分类号:TP393 文献标识码:A
0引言
数据压缩技术一直是一个热门研究领域,其作用是去除数据中存在的冗余信息,以不影响数据内容为前提,尽量减小数据存储大小。
1预测编码技术
预测编码技术根据信源存在的时空相关性这一特点去预测信源数据,然后用预测数据减去真实信源数据得到预测值,最后将差值进行存储,利用这种方法去除信源中的冗余信息,实现数据压缩的目的。
预测是根据前n个测量参数,估计当前的测量值。x0表示当前测量值,表示估计值,同时{%Zi|i=1,2,…,N}是预测系数,其中N是预测的阶数。
预测估计值:
(1.1)
预测误差:
(1.2)
测量的预测误差记作MSE:
MSE=e2i (1.3)
预测多项式阶数越高,预测准确性越高,计算复杂性也急剧增加。
2时间序列线性拟合技术
数据在一段时间内保持相对稳定的某种趋势,使得采样数据构成时间序列,可以通过构建合适的时间序列数学模型得到近似的数据,使数据量少于原时间序列,达到数据压缩的目的。
时间序列为:
s=((t1,d1),(t2,d2),…,(tn,dn)) (1.4)
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