LZW算法优化及在雷达数据压缩中的应用
lzw算法的超声信号无损压缩方法和基于无线带宽的超声信号的传输方法
LZW算法的超声信号无损压缩方法和基于无线带宽的超声信号的传输方法一、引言超声信号在医学、工业和科学领域中被广泛应用。
由于超声信号的高频特性和数据量较大的特点，如何实现对超声信号的高效压缩和传输成为研究的热点之一。
本文将介绍两种与此相关的方法：LZW算法的超声信号无损压缩方法和基于无线带宽的超声信号的传输方法。
二、LZW算法的超声信号无损压缩方法2.1 LZW算法的原理LZW算法是一种无损压缩算法，常被用于文本和图像等数据的压缩。
其基本思想是通过建立字典表，将出现频率较高的数据替换成较短的编码，从而实现对数据的压缩。
具体操作过程如下：1.初始化字典表，包含单个字符的编码。
2.从输入序列中读取字符，将其与当前字符串拼接成新的字符串。
3.如果新字符串存在于字典表中，将其视为当前字符串的一部分，将读取下一个字符，重复步骤2。
4.如果新字符串不在字典表中，将当前字符串的编码输出，并将新字符串添加到字典表中。
5.重复步骤2-4，直到输入序列结束。
2.2 LZW算法在超声信号压缩中的应用在超声信号的压缩中，LZW算法可以通过对音频信号的采样数据进行编码实现。
首先将连续的音频信号划分为多个小区间，对每个小区间进行LZW编码，并将编码结果存储起来。
由于超声信号的冗余度较高，通过LZW算法可以有效地将重复出现的数据进行压缩，从而减小数据量。
2.3 LZW算法的优缺点LZW算法作为一种无损压缩算法，具有以下优点：•编码和解码过程简单，算法复杂度低。
•压缩率较高，在某些情况下能够达到较好的效果。
然而，LZW算法也存在一些缺点：•字典表的构建和维护需要占用较大的存储空间。
•在某些特殊情况下，压缩效果比较差。
三、基于无线带宽的超声信号的传输方法3.1 传统的超声信号传输方法传统的超声信号传输方法一般通过有线连接实现，需要使用传感器将超声信号转换为电信号，再通过有线电缆传输到接收端。
然而，有线连接受到距离限制和线缆造成的信号衰减等问题，无法满足某些应用场景的需求。
数据压缩算法LZLZ和LZW的原理与实现
数据压缩算法LZLZ和LZW的原理与实现在计算机科学领域，数据压缩算法是一种用于减小数据文件大小的方法。
其中，LZLZ和LZW是两种常见的数据压缩算法。
本文将详细介绍这两种算法的原理和实现。
一、LZLZ算法LZLZ算法是一种基于字典的数据压缩算法。
该算法的原理是将连续出现的重复字符序列替换为较短的标记。
具体实现过程如下：1. 初始化字典，将所有可能的字符序列添加到字典中。
2. 从输入数据中读取字符序列，并查找字典中是否存在相同的序列。
3. 如果找到匹配的序列，则将其替换为字典中对应的标记，并将序列长度增加1。
4. 如果未找到匹配的序列，则将当前字符添加到字典中，并输出该字符。
5. 重复步骤2至4，直到处理完所有输入数据。
通过将重复的序列替换为较短的标记，LZLZ算法可以有效地减小数据文件的大小。
二、LZW算法LZW算法也是一种基于字典的数据压缩算法，与LZLZ算法类似，但存在一些差异。
下面是LZW算法的原理和实现过程：1. 初始化字典，将所有可能的单字符添加到字典中。
2. 从输入数据中读取字符序列，并根据当前已读的序列来搜索字典。
3. 如果找到匹配的序列，则将已读的序列继续扩展一个字符，并重复步骤2。
4. 如果未找到匹配的序列，则将字典中最长的已读序列对应的标记输出，并将已读的序列和下一个字符添加到字典中。
5. 重复步骤2至4，直到处理完所有输入数据。
LZW算法通过动态扩展字典，可以更好地利用数据的重复性。
相比于LZLZ算法，LZW算法通常能够达到更高的压缩率。
三、LZLZ和LZW的比较LZLZ算法和LZW算法在原理上有相似之处，都是通过字典来实现数据压缩。
然而，两者之间存在一些差异。
首先，LZLZ算法使用固定长度的标记，这使得算法相对简单，但可能导致压缩率较低。
与之相反，LZW算法可以根据需要动态扩展字典，以适应不同类型的数据，从而获得更高的压缩率。
其次，LZLZ算法的字典只包含单个字符和字串，而LZW算法的字典可以包含任意长度的序列。
LZW压缩算法介绍
LZW压缩算法介绍LZW (Lempel-Ziv-Welch) 压缩算法是一种基于字典的无损压缩算法。
它由Abraham Lempel、Jacob Ziv和Terry Welch于1977年共同开发，被广泛应用于无损图像压缩、文本压缩等领域。
在编码阶段中，首先通过初始化一个字典，其中包含了所有可能的输入符号，并将其索引与其对应编码值相对应。
算法从输入数据的第一个符号开始，将其添加到当前待编码的字符串中。
然后，它迭代地检查是否存在一个包含当前字符串和下一个符号的条目在字典中。
如果存在，则将当前字符串扩展为当前字符串加上下一个符号，并继续检查。
如果不存在，则将当前字符串的编码输出，并将当前字符串加上下一个符号添加到字典中。
此过程将重复，直到输入数据中的所有符号都编码为字典中的条目。
在解码阶段中，解码器初始化一个与编码过程使用相同的字典。
它从压缩数据流中读取编码值，并将其对应的字符串输出。
解码器在字典中根据编码值查找对应的字符串，然后将它添加到输出流中。
然后，解码器通过查找输出流尾部的条目，将一个新的编码加上条目的第一个符号创建一个新的条目，并将该新的条目添加到字典中。
这个过程将重复，直到所有编码值都被解码为对应的字符串。
LZW压缩算法的优点是它能够达到很高的压缩比。
由于它利用了字典中的重复条目，它可以将输入数据中的相同模式编码为较短的编码值。
此外，它还具有较快的压缩和解压缩速度，因为它只需要查找字典而不需要进行复杂的算术操作。
然而，LZW算法也有一些限制。
首先，它要求压缩器和解压器具有相同的初始化字典。
这使得在使用LZW算法进行数据传输时，压缩器和解压器必须事先共享相同的字典，否则解压得到的数据可能会不正确。
另外，由于字典的大小是固定的，当字典已满时，新的条目无法添加，这会限制算法的扩展性。
尽管有一些限制，LZW压缩算法仍然是一种经典且广泛使用的压缩算法。
它在图像、音频、视频以及文本等领域都有应用。
无损压缩算法LZW前缀编码优化及应用
无损压缩算法LZW前缀编码优化及应用鄢海舟;胥布工;石东江;郑伟德【摘要】利用LZW算法进行数据压缩,当字典长度为l时,前缀在区间[0,l-1]中,因而只能通过[lbl]bit对前缀进行编码,使区间[l,2[lbl]-1]内的数据不能被充分利用,造成冗余现象.针对该问题,提出一种前缀映射编码的改进压缩算法.对满足条件的前缀不直接编码输出,而是将其映射到区间[l,2[lbl]-1],此时编码位数并未减少但却隐含一个标志位信息,标志下一个前缀编码用更少的比特位来编码.与原LZW算法相比,改进算法不增加计算量和存储空间,并且通用性好.英文文本数据压缩仿真和残差数据压缩应用结果均验证了该算法的有效性.%LZW algorithm can not make full use of the length of dictionary for prefix encoding when compressing data and has redundancy.When considering the length of the dictionary is l,the prefix can be located within [0,l-1] only,and the LZW algorithm uses [lbl]bit to encode the prefix.Therefore,the data of the interval [l,2[lbl]-1] is not fully used.Aiming at this problem,this paper proposes an improved compression algorithm of prefix mapping encoding.It does not encode and output the prefix which meets the condition,but maps it to the interval [l,2[lbl]-1].In this case,the number of prefix encoding is not decreased but implies the information that the next prefix will be encoded with less pared with LZW agorithm,the improved algorithm has advantages that it does not increase the amount of calculation and memory space,and can be used more generally in data compression.The effectiveness of the improved algorithm is verified when tested with English text data in simulation experiments and applied into residual data compression.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2017(043)003【总页数】5页(P299-303)【关键词】LZW算法;前缀映射;编码;无损压缩;标志位;去冗余【作者】鄢海舟;胥布工;石东江;郑伟德【作者单位】华南理工大学自动化科学与工程学院,广州 510641;华南理工大学自动化科学与工程学院,广州 510641;华能国际电力股份有限公司湖南分公司,长沙410002;华能湖南岳阳发电有限责任公司,湖南岳阳 414002【正文语种】中文【中图分类】TP301.6随着信息时代的到来，各领域需要分析、传送和储存的数据也与日俱增。
使用测绘技术进行地理空间数据的压缩与存储方法
使用测绘技术进行地理空间数据的压缩与存储方法随着科技的不断发展，地理空间数据在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
从交通运输规划到环境资源管理，从城市建设到农业育种，地理空间数据的收集和分析对于人们的工作和生活起着至关重要的作用。
然而，地理空间数据的规模庞大，传输与存储成本也日益增加，这就要求我们寻找高效的压缩与存储方法来应对挑战。
测绘技术作为地理空间数据的主要收集手段之一，根据不同目的和需求，产生了多种多样的数据形式。
例如，卫星遥感数据、地理信息系统中的矢量数据、激光雷达扫描数据等等。
为了有效地压缩和存储这些数据，研究人员们提出了许多创新的方法。
一种常见的测绘数据压缩方法是基于无损压缩的算法。
无损压缩保证了数据的完整性，不会对数据本身造成任何损失。
其中，Huffman编码和Lempel-Ziv-Welch （LZW）算法是两种被广泛使用的方法。
Huffman编码通过构建字典表，将出现频率较高的数据进行较短的编码，减小了数据的体积。
LZW算法则是通过建立编码字典，将连续出现的数据片段进行动态编码，从而实现了较好的压缩效果。
这两种方法的优点是简单高效，但缺点是在某些特殊情况下，如数据中存在随机噪声，压缩效果并不理想。
针对这些问题，研究人员们提出了一系列基于有损压缩的算法。
有损压缩通过舍弃部分数据的精度来减小数据体积，这样可以在一定程度上提高压缩比。
例如，基于离差编码的压缩算法，可以通过对数据进行预测和离差编码来达到压缩的效果。
还有基于小波变换的压缩算法，通过将数据转化到频域来提取数据的频率特征，并采用分层编码的方式进行压缩。
这些方法在一定的数据损失范围内，可以取得较好的压缩效果。
另外，随着云计算和大数据时代的到来，分布式存储和处理技术也为地理空间数据的存储带来了新的思路。
分布式文件系统（DFS）是一种将大文件切分为小文件，并在多台服务器上进行存储的技术。
其中，Hadoop分布式文件系统（HDFS）是应用最广泛的分布式存储系统之一。
gdal lzw压缩方法
gdal lzw压缩方法
GDAL LZW压缩方法是一种常用的数据压缩技术，被广泛应用于地理信息系
统（GIS）中的图像处理和数据处理过程中。
GDAL，全称为Geospatial Data Abstraction Library，是一个开源的GIS库，提供了许多用于处理地理空间数据的功能和工具。
LZW压缩方法是一种无损压缩算法，通过利用输入数据中的重复信息来减少
数据文件的大小。
该压缩方法基于Lempel-Ziv-Welch算法，在数据传输和存储过
程中能够显著减小文件的体积，提高数据的传输效率。
在GIS领域中，LZW压缩方法被广泛应用于地理空间数据的处理中。
例如，
在栅格数据的存储过程中，LZW压缩可以大幅减小存储空间的需求，提高数据传
输的速度。
此外，在图像处理任务中，LZW压缩能够有效减少图像文件的体积，
保证图像质量的同时节省存储空间。
GDAL库提供了对LZW压缩方法的支持，用户可以通过调用GDAL库的函数
来实现对数据的LZW压缩和解压缩操作。
在使用GDAL进行数据处理时，可以选
择将数据进行LZW压缩，从而优化数据存储和传输的效率。
总之，GDAL LZW压缩方法是一种在GIS领域常用的数据压缩技术。
通过利
用LZW压缩算法，可以有效地减小数据文件的大小，提高数据传输和存储的效率。
在使用GDAL库进行地理空间数据处理时，LZW压缩方法是一个值得考虑的选项。
LZW算法在DEM数据压缩中的应用研究
LZW算法在DEM数据压缩中的应用研究在虚拟地形环境领域，数据压缩是解决海量DEM数据的存储、传输、处理难题的直接有效办法。
在实时漫游中，DEM数据的高效压缩和传输变得越来越重要，已经成为影响系统性能的关键技术之一。
文章主要研究了数据压缩算法在DEM数据压缩中的应用问题。
首先分析了DEM数据的概念及数据特点，通过对比各类压缩算法压缩性能，选用无损的LZW算法对DEM数据进行压缩。
并分析了评价DEM数据压缩算法的指标。
在实现对DEM数据的无损压缩时，介绍了LZW算法的编码原理和执行步骤，分析了LZW算法的优缺点，提出了对LZW算法的改进方法，实说现了改进后的LZW算法对DEM数据的压缩。
通过实验测试，分析评价了LZW算法的压缩性能。
标签：DEM数据；LZW算法；数据压缩1 DEM数据压缩研究的现状（Actuality of the Research）近年来，DEM数据的压缩存储成为当前国内外计算机科学研究与应用的前沿课题，归结起来，共分为两类。
一类是用不同的DEM表示模型来化简DEM 格网，达到去除冗余数据的目的。
另一类是直接利用各类数据压缩算法实现对DEM数据的压缩。
文章的研究目标：在DEM精度无损的条件下实现对DEM的无损压缩和解压缩；文章选用的压缩算法要求具有良好的压缩效能，以供实用参考。
2 DEM数据压缩算法的选择文章选择DEM压缩算法的LZW算法的总体压缩效能较高，无论是压缩的比率，还是压缩、解压缩的执行效率都较为优越。
DEM数据压缩评价指标数据压缩机制的设计需要在压缩能力、失真度、所需计算资源以及其它需要考虑的不同因素之间进行折衷。
具体标准如下。
采用无损压缩算法标准：压缩比和编码复杂度。
同时，文章引申一个新的评价指标——压缩效率。
压缩效率（W）：W=原数据量？鄢（1-R）/t，很显然R越小，t越小，相应的压缩效率W越大。
3 基于改进的字典型LZW算法的DEM数据压缩3.1 LZW算法分析LZW算法与其他算法相比具有自适应的特点，即可以根据压缩内容不同来建立不同字典，以减少冗余度，提高压缩比；并且解压时这个字典无需与压缩代码同时传送，而是在解压过程中逐步建立与压缩时完全相同的字典。
雷达信号处理的算法优化研究
雷达信号处理的算法优化研究雷达作为一种重要的探测和监测工具，在军事、航空航天、气象、交通等领域发挥着关键作用。
而雷达信号处理是从接收到的雷达回波中提取有用信息的关键环节，其算法的优劣直接影响到雷达系统的性能。
随着技术的不断发展，对雷达信号处理算法的优化成为了一个重要的研究方向。
一、雷达信号处理的基本原理雷达通过发射电磁波并接收目标反射的回波来获取目标的信息。
接收到的回波信号包含了目标的距离、速度、方向、形状等特征，但这些信息往往被噪声和干扰所掩盖。
雷达信号处理的任务就是通过一系列的算法对回波信号进行滤波、检测、参数估计等操作，以提取出有用的目标信息。
在雷达信号处理中，常用的算法包括脉冲压缩、动目标检测（MTD）、恒虚警检测（CFAR）等。
脉冲压缩用于提高距离分辨率，MTD 用于检测运动目标，CFAR 则用于在复杂的杂波环境中保持恒定的虚警概率。
二、现有雷达信号处理算法存在的问题尽管现有的雷达信号处理算法在一定程度上能够满足实际应用的需求，但仍然存在一些不足之处。
首先，计算复杂度较高。
一些复杂的算法在处理大量数据时需要消耗大量的计算资源和时间，这在实时性要求较高的应用场景中可能会导致性能下降。
其次，对复杂环境的适应性不足。
在实际应用中，雷达往往面临着多径传播、杂波干扰、目标遮挡等复杂情况，现有的算法在处理这些复杂环境时可能会出现误判或漏判。
再者，算法的精度和分辨率还有提升的空间。
对于一些对精度要求较高的应用，如精确制导、气象预报等，现有的算法可能无法满足需求。
三、雷达信号处理算法优化的目标和思路算法优化的目标主要包括提高处理速度、增强适应性、提高精度和分辨率等。
为了实现这些目标，可以从以下几个方面入手。
（一）算法改进对现有的算法进行改进是一种常见的优化思路。
例如，通过优化脉冲压缩算法的编码方式，可以在不增加计算复杂度的前提下提高距离分辨率；对 MTD 算法中的滤波器设计进行优化，可以增强对运动目标的检测能力。
基于FPGA的LZW算法在雷达回波信号压缩中的应用
基于FPGA的LZW算法在雷达回波信号压缩中的应
用
随着测试参数种类增加，测试环境越来越复杂，海量雷达数据与有限存储容量之间的矛盾日益明显，实时数据采集与压缩技术可以缓解这一矛盾的加剧。
雷达数据采集系统采取了基于FPGA的LZW实时无损压缩算法。
该算
法能够实现追求采集信号精度的同时减低算法难度，已成功应用于某飞行测试实验，性能指标满足应用要求。
多频连续波雷达是一种新体制雷达，能够同时发射多个频率的连续波正弦信号对多个目标的速度、加速度、距离、方位角、俯仰角等多组参数目标进行探测。
具有设备简单、体积小、重量轻、功耗低等优点[1]。
对于连续波体制雷达，目标参数多、信号处理的实时性强是其最显着的特点。
海量的回波数据使得存储操作变得非常困难，并且也不易进行数据分析。
数据的实时采集压缩技术可以解决这一问题。
由于雷达信号较为敏感，在大多数情况下雷达信号都需要先记录，再事后取证、分析，所以只能采用实时无损压缩。
因此，要求多频连续波雷达数据采集系统信号处理实时性好，处理数据量大，在追求目标采集测量精度的同时降低信号处理算法的复杂度，利于工程实现。
基于LZW算法的数据无损压缩硬
基于LZW算法的数据无损压缩硬
当前数据压缩技术分为有损压缩和无损压缩，算术编码、游程编码、霍夫曼和LZW压缩是传统的数据压缩方法，属于无损数据压缩;而基于小波变换的数据压缩和基于神经网络的编码方式是近年来新发展起来的现代数据压缩方法，属于有损数据压缩。
本研究主要探讨一种基于LZW算法的数据无损压缩硬件实现。
1 LZW算法及其改进算法
LZW压缩算法在压缩的过程中自适应建立一个字典，以后的数据同字典中的数据相匹配，匹配上则输出字典的索引。
由于表示字典的索引所用的比特数远小于字符的比特数，从而达到压缩的效果。
这个生成的字典不需要随着压缩的数据一同传输，而是能够根据压缩的数据在解压时重新动态生成一模一样的字典。
LZW编码原理如图1所示，在进行压缩时首先把字典中的前
256(0～255)项初始为全部的256个8位字符，分别为十进制数0～255。
当输入第一个字符时，总是在字典中可以找到，直到新的字符X不在字典词条中时，便将字符串IX加入到字典的第256项，以此类推。
以字符串流。
数据压缩算法在卫星遥感数据处理中的应用技巧(七)
数据压缩算法在卫星遥感数据处理中的应用技巧引言：卫星遥感数据的处理一直以来都是一个重要的课题。
随着技术的不断进步，数据量的增加以及传输和存储的要求，数据压缩算法在卫星遥感数据处理中的应用变得越来越重要。
本文将探讨几种常见的数据压缩算法，并讨论它们在卫星遥感数据处理中的应用技巧。
一、无损数据压缩算法无损数据压缩算法是指将数据进行压缩，但在解压缩过程中能够完美地恢复原始数据。
这种算法对于遥感数据处理非常重要，因为遥感数据中的每一个像素都承载着宝贵的信息。
对于这类数据，我们不能接受任何的信息损失。
1. Huffman编码Huffman编码是一种经典的无损数据压缩算法。
它利用数据中的统计特性，将出现频率高的字符用较短的编码表示，而出现频率低的字符用较长的编码表示。
这种编码方式能够有效地减小数据的存储和传输体积。
在卫星遥感数据处理中，我们可以利用Huffman编码来对图像中的像素值进行压缩。
通过对像素值进行统计，得到出现频率高的像素值，然后利用Huffman编码进行压缩，可以大大减小数据的体积。
2. Lempel-Ziv-Welch (LZW) 算法LZW算法是一种逐步建立字典的无损数据压缩算法。
其核心思想是将连续出现的字符序列进行编码，这样可以大大减小数据的存储和传输体积。
在卫星遥感数据处理中，我们可以将图像中的连续像素序列进行LZW压缩，从而减小数据的体积。
二、有损数据压缩算法有损数据压缩算法是指在压缩和解压缩的过程中会有一定程度的信息损失。
在卫星遥感数据处理中，我们可以接受一定的信息损失，以换取更小的数据体积。
1. 离散余弦变换（DCT）离散余弦变换是一种常用的有损数据压缩算法。
它将输入信号转换成一组频率分量，然后通过对这些分量进行削弱或省略，从而实现数据压缩。
在卫星遥感数据处理中，我们可以利用DCT算法对图像进行压缩。
通过将图像转换为频域表示，然后删除部分高频分量，可以大大减小数据的体积。
2. 小波变换（Wavelet Transform）小波变换是一种基于频域的有损数据压缩算法。
雷达信号处理中的算法优化与应用
雷达信号处理中的算法优化与应用第一章：引言雷达信号处理是雷达技术的核心，信号处理的模块包括信号预处理、目标检测、目标跟踪、目标识别等。
随着雷达技术的不断发展，雷达信号处理的算法也不断更新发展。
本文将主要介绍雷达信号处理中的算法优化与应用。
第二章：雷达信号处理中的算法优化2.1 滤波算法滤波算法是雷达信号处理的重要一环，其主要用于降低斑点噪声、高斯噪声等噪声干扰，提高信号抗噪能力。
目前广泛使用的滤波算法有均值滤波、中值滤波、自适应滤波、小波变换滤波等。
其中自适应滤波是一种考虑自适应性和预测性的高级滤波算法，具有较好的滤波效果与适应性能力。
2.2 压缩算法压缩算法是利用信号冗余和统计特征，将原始信号的信息进行压缩。
雷达信号处理中的压缩算法主要包括离散余弦变换、小波变换、平滑预处理等。
其中小波变换压缩算法是雷达信号处理中最普遍的一种算法，其具有计算简便、压缩率高、计算速度快等优点。
2.3 频谱分析算法频谱分析算法主要用于分析雷达信号的频率分布特性，以便对信号进行进一步处理。
雷达信号处理中常用的频谱分析算法包括快速傅里叶变换、小波变换、自相关函数、互相关函数等。
其中，快速傅里叶变换是一种计算复杂度低、速度快的算法，广泛应用于雷达信号处理。
2.4 目标检测算法目标检测是雷达信号处理的重要任务之一，其主要是通过雷达接收到的信号，确定目标存在的位置、速度等信息。
雷达信号处理中常用的目标检测算法包括常规的门限检测、匹配滤波、距离度量、最小距离分离、最大后验概率检测等。
其中匹配滤波是目标检测中最常用的一种算法，其具有较高的精度和可靠性。
第三章：雷达信号处理中的算法应用3.1 目标跟踪目标跟踪是在雷达目标检测的基础上，根据目标的运动特性进行数据处理，从而实现对目标的跟踪。
雷达信号处理中常用的目标跟踪算法包括卡尔曼滤波算法、扩展卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法等。
其中，扩展卡尔曼滤波算法是一种灵活性较高的目标跟踪算法，能够更好地应对目标运动不规则和噪声干扰的情况。
LZW_一个改进的LZW数据压缩算法(完整版)doc资料
LZW_一个改进的LZW数据压缩算法（完整版）doc资料收稿日期:2020-07-13项目: 自然科学项目(70473037资助;江苏省高校人文社会科学计划研究项目(R0226-091资助.作者简介:张凤林,女,1973年生,讲师,博士研究生,研究方向为知识管理;刘思峰,男,1955年生,教授,博士生导师,研究方向为灰色系统.LZW *:一个改进的LZW 数据压缩算法张凤林,刘思峰(南京航空航天大学经济与管理学院,江苏南京210016E-mail:zh ang fl@摘要:介绍了一种改进L ZW 数据压缩算法.针对LZ W 算法的不足,首先将字典的存储方法进行了改进,然后将经典数据存储方法改为动态存储,从而避免了空间浪费.论文最后采用4个BM P 文件对L ZW *和商品软件w inRA R 进行了对比分析,实验表明这一改进算法的效率具有较大的提高.关键词:数据压缩;L ZW ;编码;字典中图分类号:T P 301.6;T N 911.21文献标识码:A 文章编号:1000-1220(202010-1897-03An Improved LZW Data Compression AlgorithmZHA N G F eng -lin,L IU Si-feng(Colleg e of Economics and M anag ement ,N anj ing Univ ersity of Aer onautics and Astr onautics ,N anj ing 210016,ChinaAbstract :A data co mpression alg or it hm named L ZW *based on LZ W is pr esented in this paper .T he impr ov ements can be gen-eralized two aspects.T he fist is about the dictionar y stor age ,which is three tuple,and t he second impr ov ement is dynamica lly stor ing the dat a ,w hile the classical LZ W algo rithm is st atically ,w hich w ill need mor e space .F inally ,we show the pr omising ex per imental r esults co mpared w ith w inRA R.Key words :dat a co mpressio n ;L ZW ;coding ;dict ionar y1引言数据压缩在许多领域都有应用,如中文全文检索[1]、数据通讯[2]和数据采集[3]等,Haya ma 等人[4]还介绍了一种将数据压缩用于网上用户操作评价的方法.通常,数据压缩可分为有损压缩和无损压缩.无损压缩是解码后的数据与压缩之前的原始数据完全一致.无损压缩编码是基于信息熵原理的可逆编码.目前的可逆编码有huffuman 编码、算术编码、行程编码、L ZW 编码等.L ZW 是L empel-Z iv -Welch 的缩写,主要用于图像数据压缩.对于简单平滑图像且噪声小的信号源具有较高的压缩比,并且其压缩和解压缩速度也比较快.1977年以色列教授Ja co b Ziv l 和A braham L empel 提出了著名的L Z 77算法,1978年对其进行了改进,即为L Z78算法.这两个算法构成了以后所有基于字典压缩算法的基础.L ZW 由T er ry W elch 于1984年在L Z 77和L Z 78的基础上改进而成的算法.目前这3个算法已经构成了当今压缩软件的核心,如表1.表1当今流行的压缩软件的算法软件名称核心算法作者(或公司W inRAR F+LZ77+HuffEu gene Roshal W inZip F+LZH+LZW +SF+Huff W inxip Computing W inACEF+LZ77+HuffM arcel Lemke[5]介绍了一种基于参数优化的LZ W 改进算法,文[6-7]在字符串匹配上进行了改进并给予了理论分析,文[8]分析了LZ W 数据压缩中的数据隐藏问题.2改进的LZW 算法LZ W 的编码思想是在输入时逐渐构成字符串I .每输入一个字符就将其接在I 的后面,然后在字典中查找I ;只要在字典中找到I ,该过程就继续进行.直到添加某字符X 导致搜索失败,即字符串I 在字典中,而IX(字符X 接在串I 后面不在字典中,这时编码器就输出指向字符串I 的指针,在下一个可用的字典词条中存储字符串IX ,同时把字符串I 预置为X.2.1改进的LZW 算法思想我们将改进后的L ZW 算法称为L ZW *,其压缩流程如图1(见下页所示.LZ W *的解压和编码过程类似,采用相反的顺序进行解压,在此不介绍.本文对该算法的改进主要有两点:一是对字典存储的改进,二是对压缩数据存储长度的改进.2.2对字典存储方法的改进传统的编码过程是:只要在字典中能找到当前字符串(用I 表示,编码器就会不断地输入字符,并把其接在I 的后面,直至输入某个字符X 后,在字典中搜索失败,然后把IX 存入字典,这意味着虽然只加入了一个有效的字符X,但存入了过多的字符.这样即浪费了内存空间又增加了处理时间.我们对其的改进是设计一颗树,并把这颗树存入节点数组,每个节点第27卷第10期2020年10月小型微型计算机系统M IN I-M ICR O SY ST EM S Vo l.27No.10O ct.2020包含三个元素:父节点(par ent 、当前节点(co de 和索引(in-dex .其中父节点是指向其父串的指针;当前节点指的是当前输入节点的A SCII 码值;索引指的是由散列函数产生的索引值.在这种结构中,没有任何从父节点指向子节点的指针,从父节点到子节点用一个散列函数实现,该函数根据当前节点和子节点散列成一个新的指针.进行散列时可能出现如下三种情况:(1该节点没有使用过,即字符串不在字典中,在这种情况下应把该字符串加入字典,并把该节点的父节点指向父串和该节点的当前节点设置为该节点的ASCII 码.(2该节点已经使用,而且该节点的父节点和当前节点值都与字典中的节点值相同,这说明该字符串已经存在,继续读入下一字符.(3该节点存在其他内容,即另外一个串已经散列到该节点,产生冲突.这需要一个解决方法.下面以字符串“ababab ”为例说明上述处理思想.图1L ZW *算法的压缩流程字典是一个数组dict[n],其中各项均为上述的三字段结构,我们用index 代表索引值,用co de 代表当前节点的ASCII 码值.进行初始化时字典被初始化只有两个字符a 和b,其他均被标志为未使用(在程序实现时,字典项未被使用定义为index =-1,如图2.//////////a b 12-1-1-1-1-1-1-1-1图2字典初始化字符a 和b为了便于说明问题,我们假设a 、b 的编码为1和2.(1把第一个字符a 输入变量I.由于是第一个字符,无需搜索字典.(2把第二个字符b 输入变量J,此时编码器会在字典中查找字符串ab 是否存在,执行index =ha sh(I,J,假设结果为5,因为dict [5]等于-1,未被使用,则执行dict [index ].parent =1;dict [index ].index =index 和dict [index ].co de =b,同时把J的值送入I ,如图3.////1/////a b b 12-1-15-1-1-1-1-1图3执行散列的情况(3把第三个字符a 输入变量J,此时J=1.编码器在字典中查找字符串ba,执行index =hash(I,J,假设结果为8,而且dict[8].index =-1,所以执行dict [index ].par ent=1、dict[in-dex ].index =index 和dict [index].code=b,同时把J 的值送入I,所以I=1,如图4.////1//2//ab b a 12-1-15-1-18-1-1图4读入字符a 的执行情况(4把第四个字符b 输入到变量J,此时J=2.按照前三步执行,得到index =5,而且在dict [5].index =5,dict [5].co de =b,所以字符串ab 已经在字典中,这时把I 赋值为5.(5把第五个字符a 输入到变量J ,假设经计算后index =8,dict [8].par ent=2而非预期的5,产生冲突,解决的方法是顺序往后移,直至找到一个未用的空间,如图5.////1//25/a b b a a 12-1-15-1-188-1图5解决空间冲突2.3对存储长度的改进使用动态编码可以进一步提高算法效率,这种方法允许压缩代码长度的更改,即利用不固定长度的代码存储压缩数图6L ZW *算法对数据动态编码据.L ZW 算法一般从9位开始编码,这时存储的代码也是9位,直到编码增加到10位时,存储代码才增加到10位.传统的LZ W 算法是直接存储最大编码位,这将导致非编码数据也需1898小型微型计算机系统2020年要这么多的位数,显然要浪费一些高位.考虑到字典编码是按位逐渐增大的,如果应用动态编码既能保证字典编码的完整性,又能起到对非编码数据的优化.但应用动态编码在存储代码时需要增加一个位处理.图6(见上页解释了动态编码的过程.3实验分析我们采用L ZW*和著名的商品软件WinRA R分别压缩4个大小不同的BM P 文件,来比较他们的性能,如表2所示.从表2可知,L ZW*算法与WinR AR相比,第1和第2表2L ZW和L ZW*性能比较个文件的压缩率比WinR A R小,而对第3和第4文件的压缩率不如W inRA R.在压缩时间上,L ZW*占有绝对优势,比w inRA R要少的多.这是由于W inRA R的压缩算法是采用Huffm an和L Z77相结合后进行压缩的,对于Huffman算法的字符出现频率以及L Z77算法的字典操作都要用很多时间,而L ZW*算法是对LZ W加以改进,使读写内存的次数大为减少,从而提高了响应速度.显然我们提出的这种方法,比较适合对实时性要求比较强的高速数据采集系统,如高速侦察机图象采集与传递系统.4总结L ZW算法是一种有效的数据压缩算法,我们针对L ZW 原有算法的不足,提出了新的改进算法LZ W*.改进主要有两点,第一个改进是对字典存储方法的改进,我们将每个节点设计为一个三元组结构,由父节点、当前节点和索引构成,并通过散列函数获取存储地址;第二个改进是对数据存储长度的改进,经典的L ZW算法是直接存储整个编码位,这将按编码数据的最大位存储,显然要浪费一些空间,我们在设计时增加一个位处理,有效地利用了多余的空间,避免了空间浪费.最后将L ZW*算法和商品软件winR A R用4个大小不同的BM P文件进行了压缩率对比和耗时对比,实验表明改进的算法L ZW*在时间上具有绝对的优越性,但在压缩率上不一定具有优势.如何改进L ZW*使其在压缩率也具有优势是我们要研究下一个问题.Ref erences:[1]Liu Zu-bin,Wang Yong-chen g,L iu Chun-nian.The comp res-s ion schem e and patter n matching for C hinese text[J].Journ al of Chinese Information Proces sing,2000,14(4:42-47.[2]J in W ei-min.Application res earch of the LZW algorithm in d atacomm unications[J].Computer Engineer ing&Science,2004,26(5:46-48.[3]Jin Hon g,Pei Dong-xing,Zu J ing.Loss less data compress ion indata acquisition sys tem[J].Journal of North Ch ina Ins titute of Technology,2003,24(1:69-72.[4]Hir os hi Hayam a,Kazuhiro U eda.Evaluation of us ers'adapta-tion by applyin g LZW comp res sion algorithm to operation logs[C].KE S2004,LNAI3215,Spring er-Verlag Berlin Heidel-berg,2004:625-631.[5]W an g Qu an,Qi Chu n,Luo Xin-m in,et al.M odified LZW al-gorithm and its parameters optimization[J].Journal of Ch ongqing Univer sity of Pos ts an d T elecommunications,2020, 17(3:351-355.[6]Farach M,Th orup M.S trin g matching in lempel-ziv com-pres sed s trings[J].Algor ith mica,1998,20(4:388-404. [7]T akuya Kidaa,Tets uya M ats umotoa,Yus uke Shibataa,et al.Collage system:a u nifying framew ork for com pres sed pattern m atch ing[J].T heoretical Computer S cience,2003,298(1: 253-272.[8]Hiuk J ae S him,Byeu ngw oo J eon.DH-L ZW:loss les s data hid-ing meth od in LZW compr ess ion[C].PCM2004,LNCS3333, 739-746,Springer-Verlag Berlin Heidelberg,2004.附中文参考文献:式匹配技术[J].中文信息学报,2000,14(4:42-47.[2]金卫民.数据通讯中LZW算法的应用研究[J].计算机工程与科学,2004,26(5:46-48.用探讨[J].华北工学院学报,2003,24(1:69-72.化分析[J].重庆邮电学院学报,2020,17(3:351-355.189910期张凤林等:L ZW*:一个改进的L ZW数据压缩算法第 40卷第 8期 2021年 8月计算机科学C o m u t e r S c i e n c e V o l . 40N o . 8A u . 2021到稿日期 :2021-11-01返修日期 :2021-04-13本文受河南省教育厅科学技术研究重点项目 (12B 510018 , 郑州市嵌入式系统应用技术重点实验室 (121P Y F Z X 177资助。
关于LZW算法的改进研究【分享】
RC 项和 LZW 项。这两项虽然对两个编码器来说是通用的，但实现时为了提高编
码表的搜索速度，可以把两者分开处理。
RC 的编码识别很简单，只在缓冲区中进行，对于较长的重复字符，这
种编码方式简便易行，效率较高。
LZW 编码器编码不连续的字符，当然是有效的，从而获得较高的压缩 率。从 LZWC 编码过程可以看出，如果 RC 编码器在输入流中找不到满足条件的 字符，则 LZW 编码器将独自编码输入数据。这时 LZWC 算法退化为 LZW 算法。
②对 xn+k+1 作它的编码为（K+l,
i, xn+k+1)。
以此类推，就可以完成对 xn 的编码 C。
2.2 LZW 算法的原理
LZW 算法通过编码表来组织输人字符串，并把它们转换成一定长度的
编码。LZW 算法有一个重要的特性称作前缀性，即如果一个字符串在编码表上，
那它的前缀串也在编码表上。例如:A、B 为两个不同的字符串，AB 组成一新的
xn+1, xn+2,…，xn+k,并对它们继续进行编码，如果有一个 i Sk 使
xa i=(xn+l, xn+2, •••, xn+k)成立，而且对任何 i 含 k
都有：
xa i^( xn+1, xn+2,…,xn+k, xn+k+1)成立。那么：
①不对字符 xn+1，xn+2,…，xn+k 进行编码。
置
变为 5，当前字符为"b'它的 LZW 编码为（8，1，5)。
(6) 从输入流的第 5 个位置开始，〃b〃已在字典中了，而〃be〃不在。
LZW算法在测试数据压缩中的应用探讨
LZW算法在测试数据压缩中的应用探讨刘清文，韩慧莲山西中北大学信息与通信工程学院，太原（030051）E-mail：qingwen_liu@摘要：数据压缩技术的主要目的是力求用最少的数据表示信源所发出的信号，使信号占用的存储空间尽可能小，以达到提高信息的传输速度的目的。
各种压缩算法在一定程度上说都具有个性，他们对某一类型的数据其压缩率可能很大，但对于另一类型数据其压缩率则可能很小，所以在测试数据压缩的应用中，若想得到较好的综合压缩性能，必须考虑各种因素并对现有算法进行综合比较，最终确定合适的压缩算法。
本文介绍了LZW压缩技术的算法思想,并分析了LZW压缩技术的特点,最后利用 VC ++编程实现了LZW压缩算法。
关键词：数据压缩，测试数据，LZW算法中图分类号：TP3991.引言随着计算机数据采集技术的发展，实验数据量由原来的几十Kbs发展到几百Mbs，甚至到Gbs量级。
针对如此大量的测试数据的传输、存储问题，必须对大量的数据进行压缩。
但数据压缩技术在各方面应用时,采用哪种压缩方法,要根据信号类型和应用目的不同等具体需要而定[1]。
本文通过分析当今普遍使用的压缩算法后，采用了LZW压缩算法实现数据压缩。
介绍LZW压缩技术的算法思想,并分析了LZW压缩技术的特点,最后利用 VC ++编程，采用LZW 压缩算法实现了测试数据压缩。
2.基于字典的无损压缩算法— LZW压缩算法LZW 继承了 LZ77 和 LZ78 压缩效果好、速度快的优点，而且在算法描述上更容易被人们接受。
LZW算法具体特点如下：1）LZW压缩技术对于可预测性不大的数据具有较好的处理效果，长用于GIF格式的图像压缩，其平均压缩比在2：1以上，最高压缩比可达到3：1。
2）对于数据流中连续出现的字节和字串，LZW具有很高的压缩比。
3）除了用于图像数据处理以外，LZW压缩技术还被用于文本程序等数据压缩领域。
4）LZW压缩技术又很多压缩变体。
例如长见的ARC、PKARC、PKZIP高压缩程序。
基于LZW算法的声波测井数据压缩研究
第３ ７ 卷
第 ３ 期
测
井
技
术
Ｖｏ １ ． ３ ７ Ｎｏ ． ３
２ ０ １ ３ 年 ６月 文 章 编 号 ：１ ０ ０ ４ — １ ３ ３ ８ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ３ — ０ ２ ９ ４ — ０ ３
Ｗ ＥＬＬ Ｌ （ ） ＧＧＩ ＮＧ ＴＥＣＨＮ０ Ｌ （ ） ＧＹ
ｔ ｈ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｒ ｙ ａ ｖ ｅ ｒ ａ ｇ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｌ ｅ ｎ ｇ ｔ ｈ ｉ ｓ ｂ ｅ ｌ ｏ ｗ ２ ，ａ ｎ ｄ ｉ ｔ ’Ｓ ｅ ａ ｓ ｙ ｔ ｏ ｕ ｓ ｅ ｔ ｈ ｉ ｓ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｆ ｏ ｒ
ＬＺ Ｗ ｉ ｓ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ． Ａｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｎ ｗｅ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ Ｈａ ｓ ｈ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｒ ｙ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ． Ｔｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｉ ｓ ５ Ｏ ．１ ８ ，
雷达信号处理中的脉冲压缩算法研究
雷达信号处理中的脉冲压缩算法研究雷达是一种广泛应用于军事、航空航天、气象、交通等领域的探测和测距技术。
而在雷达信号的处理过程中，脉冲压缩算法是一项重要的技术手段。
脉冲压缩算法旨在提高雷达系统的距离分辨率和目标检测性能。
本文将对脉冲压缩算法进行深入研究，探讨其原理、应用以及当前的研究进展。
脉冲压缩算法的原理是利用波形发射与接收信号的相关性对接收信号进行处理，从而提高雷达的分辨能力。
传统的脉冲压缩算法包括匹配滤波器法、快速脉冲压缩法等。
匹配滤波器法通过与已知脉冲形状进行相关，实现信号压缩，从而提高雷达系统的距离分辨率。
而快速脉冲压缩法则通过FFT算法将时域信号变换到频域，进而实现信号的压缩。
这些传统的脉冲压缩算法在实际应用中已经取得了很好的效果，然而随着科技的进步和需求的变化，研究者们对脉冲压缩算法进行了进一步改进和创新。
近年来，基于稀疏表示及压缩感知理论的脉冲压缩算法备受关注。
这种算法利用了雷达信号的稀疏性，通过基于迭代算法的方法实现高精度的信号重构和压缩。
这种方法具有较好的抗噪声能力和更高的计算效率，适用于各种复杂环境下的雷达信号处理。
另外，人工智能技术的应用也为脉冲压缩算法的研究带来了新的思路。
例如，深度学习方法可以通过学习大量数据样本来提取雷达信号中的特征，从而提高信号的压缩效果和目标检测能力。
这些新兴的脉冲压缩算法在实际应用中取得了一定的突破，对于提高雷达系统的性能具有重要意义。
在实际应用中，脉冲压缩算法在雷达目标检测、距离分辨和抗干扰能力方面发挥着重要作用。
首先，脉冲压缩算法可以提高雷达的目标检测能力。
通过对接收信号的压缩处理，可以有效增强目标回波信号的强度，从而提高雷达对目标的识别和跟踪能力。
其次，脉冲压缩算法可以提高雷达的距离分辨能力。
由于信号经过压缩处理后的带宽增加，因此可以提高雷达的距离分辨率，实现对目标的更精确探测。
此外，脉冲压缩算法还可以提高雷达的抗干扰能力。
通过压缩处理，可以减少背景杂波和噪声对雷达系统的影响，提高雷达对目标回波信号的识别和提取能力。
基于LZW优化算法的雷达数据压缩技术
基于LZW优化算法的雷达数据压缩技术
刘林
【期刊名称】《舰船科学技术》
【年(卷),期】2015(037)011
【摘要】雷达视频数据在传输过程中必须进行压缩,由于雷达数据的敏感性,压缩过程一般都采取无损压缩.作为一种性能优异的字典压缩算法,LZW算法被广泛应用于当今各类数据压缩领域.针对雷达数据传输高实时性要求以及LZW算法大部分时间花费在字典检索过程的特点,提出一种利用哈希表对LZW算法进行优化改进,从而显著降低检索字典时间的新方法.通过对雷达数据、图片数据和文本数据进行编码并对比各自的编码速度,证实了优化算法的有效性.最后使用真实的雷达数据对该算法进行实际验证,并与游程编码进行对比,得到一些有用的结论.
【总页数】4页(P120-123)
【作者】刘林
【作者单位】中国人民解放军91202部队,辽宁葫芦岛125004
【正文语种】中文
【中图分类】TN959.6
【相关文献】
1.LZW数据压缩技术在野战炮兵指挥系统中的应用 [J], 杨鹏飞;张鹏;赵洁;张凌
2.用于雷达数据实时传输的 LZW 算法优化 [J], 宋洪良;唐小明;张涛;刘明春
3.LZW算法优化及在雷达数据压缩中的应用 [J], 王志刚;常传文;茅文深
4.LZW数据压缩技术在USB数据采集系统中的应用 [J], 梁金会;郑金吾;耿艳峰;孙忠军
5.基于LZW无损数据压缩技术的改进与实现 [J], 刘晨; 李玉峰; 陈好
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总第231期2009年第1期计算机与数字工程Computer&D ig ital Eng ineer ingV o l.37No.132LZW算法优化及在雷达数据压缩中的应用*王志刚 常传文 茅文深(中国电子科技集团公司28研究所 南京 210007)摘 要 LZ W算法是一种性能优异的字典压缩算法,具有通用性强、字典在编解码过程中动态形成等优点,在无损压缩领域应用广泛。
介绍了其算法原理,给出了程序实现的编码步骤,并选取一个实例进行详细分析。
设计了一种哈希表对程序进行优化,显著降低检索字典时间,分别选取图片、雷达数据、文本文件进行编码速度对比,获得了较好的效果。
最后,使用不同的数据分段选取若干典型的真实雷达数据进行试验,并与游程编码进行了对比,得出若干结论。
关键词 LZ W;哈希表;优化;游程编码中图分类号 T P301.6L Z W Algorithm Optimizing and the A pplicatio nin Radar Data CompressionWang Z hig ang Ch ang Chuanwen M a o W enshen(T he28th R esear ch Institute of CET C,N anjing 210007)A bstract L Z W(L em pe l Z iv We lch)algo r ithm is an outstanding dict io nary co mpr ession alg or ithm,which has ma ny excelle nce s such as str ong univer sal ability and can fo rm the dictionar y dy namic ally in coding and e nco ding,and is w idely used in lo ssle ss compr essio n field.T his a rticle intro duces the elem ents of L Z W,sho ws its pr og ra m steps o f co ding,and an a ly ses an exa mple in detail.A Hash T able is desig ned to optimize the pr og ram,which c an decr ease the se arching dictiona r y time o bser vably.I mag es,radar data,and text f iles a re cho sen to be coded r espectively.T he speeds are com pa red and pr ef era ble r esults ar e obtained.At last,w e cho o se seve ra l classica l re al r adar data to do ex periments by using dif fer ent da t a subsect io n,co mpare the re sults w ith R L E(R un L eng th Enco ding),and o bta in sev er al usef ul conclusio ns.Key words L Z W,H ash T able,o ptimize,R L EClass Nu mber T P301.61 引言如果按照压缩前后信息量划分,数据压缩算法可分为有损压缩和无损压缩,常见的无损压缩算法有游程RLE(Run Leng th Encoding)、霍夫曼、LZW(Lempel Ziv Welch)算法、算术编码等,LZW 算法是一种字典压缩算法,字典是在编解码过程中动态形成的,其突出的优点是通用性强,适合各种不同类型的待压缩信源,该算法被广泛应用于如今的数据压缩领域,如流行的压缩软件WINRAR和GIF图像。
本文旨在研究LZW算法,并从数据结构的设计上对程序进行优化,使之满足实时应用的要求,最后利用雷达数据进行分析,讨论不同数据类型下的压缩效果,取得了较好的实验效果。
2 LZW算法介绍LZW算法是在1984年由TA Welch对LZ编码中的LZ78算法修改而成的一种实用的算法。
其不同于费诺编码、霍夫曼编码和算术编码,在使用时不需要对信源进行概率统计;也不同于游程编码,它既可以对重复字符编码,也可以对不同但重复出现的字符*收稿日期:2008年10月6日,修回日期:2008年11月15日作者简介:王志刚,男,高级工程师,研究方向:信号与信息处理研究。
第37卷(2009)第1期计算机与数字工程33串进行编码。
相对于以上这些编码,LZW算法相对复杂,但编码速度快,压缩效果更好。
LZW压缩算法的基本思想是建立一个串表,将输入字符串映射成定长的码字输出,通常码长设置为12bit,也可设置为15bit或者18bit。
串表具有 前缀性:假设任何一个字符串P和某一个字符S组成一个字符串PS,若PS在串表中,则S为P的扩展,P为S的前缀。
字符串表是动态生成的,编码前先将其初始化,使其包含所有的单字符串。
在压缩过程中,串表中不断产生压缩信息的新字符串,存储新字符串时也保存新字符串PS的前缀P相对应的码字。
在解压缩过程中,解码器可根据编码字恢复出同样的字符串表,解出编码数据流[2~5]。
3 LZW算法实现3.1 编码步骤本文算法根据上述描述的算法原理,可以得出LZW的编码步骤如下:step1:初始化串表为编码流集合的各单个字符step2:前缀P置为空step3:读取字符为当前字符Sstep4:判断PS是否在串表中:如果在串表中:更新P=P+S如果不在串表中:a)将P对应的串表索引写入输出码流b)将P+S写入串表,增加一个表项c)更新P=Sd)判断串表是否到达最大长度,如果达到最大长度转step1step5:判断是否还有数据要压缩,如果有转step2,否则转step6step6:将P对应的串表索引写入输出码流编码结束!3.2 算法实例来看一个具体的例子,假设一个字母表a,b, c,d,有一个输入的字符流abacaba。
按照上述编码步骤,首先初始化串表:0=a,1=b,2=c,3=d,前缀P为空;读取第一个字符a,PS=a,可以在串表中找到,修改P=a;读取第二个字符S=b,PS= ab,在串表中找不到,那么添加PS到串表:4=ab,同时输出P(也就是a)的索引0到编码流,修改P =b;读下一个字符S=a,PS=ba,在串表中不能找到:添加串表5=ba,输出P的索引1到编码流,修改P=a;读下一个字符S=c,PS=ac,在串表中不能找到:添加串表6=ac,输出P的索引0到编码流,修改P=c;读下一个字符S=a,PS=ca,在串表中不能找到:添加串表7=ca,输出P的索引2到编码流,修改P=a;读下一个字符S=b,PS=ab,串表的4=ab,修改P=ab;读取最后一个字符S= a,PS=aba,在串表中不能找到:添加串表8=aba,输出P的索引4到编码流,修改P=a;好了,现在没有数据了,输出P的值a的索引0到编码流,这样最后的输出结果就是:010240。
表1给出了上述各个步骤变量的属性图。
表中灰底的项为在串表中找到了相关表项后的操作。
表1 L ZW编码实例3.3 编码算法优化在码长设置为12bit时,串表个数为212= 4096。
算法每编码一个字节,都需要搜索所有的串表,并进行比较。
经过实际编程测试后发现,LZW 算法中的大部分时间消耗在串表搜索中,这大大限制了其应用,特别是在要求实时编码的场合,必须对其进行优化。
优化的方法可以采取树的数据结构,但是仍然需要搜索,而且算法复杂度稳定性不好,如果希望不经过任何比较,一次存取便能得到所查记录,那就必须在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系,使每个关键字和唯一的存储位置相对应。
因而在查找时,只要根据这个对应关系就能找到给定值的像。
构建一个哈希表,从编程的角度来看即为一个二维数组,在编码字符集取值为0~255,采用12bit LZW编码时,该二维数组为T[4096][256],元素T[i][j]中i表示前缀在串表中的索引,j表示当前字符,T[i][j]的取值为前缀和当前字符组合在串表中的索引,如果串表中无此项,取值为-1。
这样设计的好处有:1)前缀不再需要建立一个数组,只需要使用前缀在串表中的索引即可;2)无需查找即可立即得出前缀和当前字符34王志刚等:LZW算法优化及在雷达数据压缩中的应用第37卷组合是否在串表中,只需查询上述T[i][j]的值是否为-1,如果在串表中,更新前缀为T[i][j]的值。
表2为几种不同文件的实测优化效果,64K文件为灰度图像,30M文件为雷达数据,800K文件为文本文件,每个文件均统计10次,然后取均值。
从表中可以看出,经过使用哈希表进行优化,使得LZW的编码效率大幅提高,提高6倍左右,取得了较好的效果。
缺点是需要分配2M字节的内存。
随着计算机内存容量的不断增大,牺牲内存消耗来换取编码效率的提高,还是值得的。
表2 三种类型文件经优化后效率提高情况64kB30M B800K B 优化前(ms)8207954610966优化后(ms)139139591548降低为(%)16.417.514.14 实验分析雷达信号的数据量极其庞大,如果不对其进行压缩,就会对后期的通信、存储带来很大的压力;同时,大量的数据量也给分析带来了不便,采用数据压缩方法是解决上述问题的有效办法,研究雷达数据的压缩有着十分重要的现实意义,在军用、民用等领域应用广泛。
雷达数据因较为敏感,在很多场合如雷达信号记录仪,需要事后取证、分析,要求只能为无损压缩。
我们分别选取了三种类型的雷达数据,类型1为256灰度级数据,其中杂波较多,类型2为256灰度级数据,其中杂波较少,类型3为二值雷达数据,为了更好的对数据进行比较,选择了不同编码单位进行编码,并和游程编码对比,表3为使用LZW算法进行压缩的效果,表4为使用游程编码的压缩效果,为了更好的对各种数据进行对比,选取了各个文件的大小都为10M字节。
图3使用matlab绘制出了对三种类型数据分别采用LZW 和游程编码,在不同编码单元条件下压缩比的变化曲线图。
表3 使用L ZW对三种类型雷达数据压缩效果数据标识文件大小64K32K16K8K4K2K1K500类型110M47730024779503479941748459844906398496188550428025203824类型210M2597323012173488034225925255066938798944491175057类型310M153644190684235130292378383610525548720529998482表4 使用游程编码三种类型雷达数据压缩效果数据类型文件大小64K32K16K8K4K2K1K500类型110M47769714777060477724047743364775116477606647791304789454类型210M702790703087703683704346706721711804720811739808类型310M529402529617530032530461532124535350542009551554图1 三种数据类型不同压缩单元LZW和游程压缩比变化曲线从表3、表4、图1可以得出以下信息:1)游程编码对编码单元变化不敏感,LZW算法对编码单元变化非常敏感,随着编码单元的增加呈单调递增,这点是与理论推导相吻合的,LZW算法在编码单元趋于无穷大时,可达到理论最优的编码效率。