实时数据压缩算法(GE Historian Compression Methods)
数据压缩算法讲述
常见压缩实现工具： RAR：结合了PPM和LZSS算法 GZIP：DEFLATE，gzipped "inflate" data is prefixed with a two-byte header, and suffixed with a four-byte checksum。 ZIP：/76676/
Difference between gzip, zip, deflate 参见：/Archive/Comp/pression/200707/msg00011.html 总结：目前压缩算法在日益更新，很难有最好的。但当前互联网领域广泛被使用，比如浏览器普遍支持的： gzip，deflate，compress等 ，或者一些大公司内部使用的如google的Snappy等。 因为被使用广泛且占有率高，因此可以达到兼容性好，解压方便的效果。
2.常见压缩算法
Wiki罗列了近100种算法，目的都是降低信息冗余度。
压缩算法思想 Entropy Encoding：最少bit数编码，Shannon，Huf较多的单词或词汇组合做成一个对应的字典列表，并用特殊代码来表示 这个单词或词汇。 Sliding Window：滑动窗口 LZ77，如： DEFLATE（先用LZ77，然后用Huffman编码） 非字典算法：（Non-dictionary Algorithms）使用输入中的一部分数据，来预测后续的符号将会是什么，通过 这种算法来减少输出数据的熵，PPM，BZIP
参考：/77247/
3.常见压缩算法比较
QuickLZ： is the world's fastest compression library, reaching 308 Mbyte/s per core. Snappy： is a compression/decompression library. It does not aim for maximum compression, or compatibility with any other compression library; instead, it aims for very high speeds and reasonable compression. For instance, compared to the fastest mode of zlib, Snappy is an order of magnitude faster for most inputs, but the resulting compressed files are anywhere from 20% to 100% bigger. On a single core of a Core i7 processor in 64-bit mode, Snappy compresses at about 250 MB/sec or more and decompresses at about 500 MB/sec or more. LZ4号称速度快，压缩比高。 JAVA实现：https:///jpountz/lz4-java
数据压缩算法
数据压缩算法
数据压缩算法是一种以最小的代价（比如时间和存储空间）来提高数据存储和传输效率的技术。
它最初是为了减少计算机存储和网络传输所需的存储空间，使得当今的移动应用变得可行并取得了良好的成效。
随着计算机技术的发展，数据压缩算法的应用也越来越广泛，它们可以用来压缩和存储文件、图像、视频、音频等多种多样的数据，在网络流量管理、多媒体应用、空间游戏和移动应用等领域都有重要的作用。
一种典型的数据压缩算法是无损压缩，它通过重新编码原始数据来减少数据量，而不改变原始数据中所包含的信息量，用来压缩图片、视频、语音等多媒体数据。
最常用的无损压缩算法之一是JPEG算法，它以减少重复性的特点来设计，能够有效的把图像的冗余信息压缩掉，但同时也不改变压缩后图片的质量。
另一种常用的数据压缩算法是有损压缩算法，它使用一种特定的数据编码方法来减少文件的大小，但有必要涉及到数据的质量问题，因为在压缩过程中，有些信息将被抛弃或变得不可恢复。
最常用的有损压缩算法之一是MPEG算法，它具有高压缩率和低失真性，通常用
来压缩视频信息。
此外还有另外一种数据压缩算法频率域压缩，它使用傅里叶变换来将信号从时域转换到频域，利用信号中频率不变的属性，将所有频率不重要的信息抛弃掉，从而减少了存储体积。
最常用的频率域压缩
算法是AAC算法，它能够有效的压缩音频信息，同时保持音质和声音细节。
数据压缩算法的发展和进步极大地改善了存储和传输的效率，它们不仅提高了数据的存储密度和数据传输速率，而且还降低了数据传输的费用，为多媒体和移动应用的发展提供了巨大的支持。
在很多领域，数据压缩算法都有着重要的作用，因此它的发展仍将有着长期的前景。
历史数据压缩算法
历史数据压缩算法历史数据压缩算法是一种用于压缩和存储大量历史数据的技术。
随着现代社会数据的快速增长，如何有效地存储和管理历史数据成为一个重要的问题。
历史数据压缩算法通过提供高效的数据压缩和快速的数据检索功能，为大规模历史数据的存储和分析提供了有效的解决方案。
在传统的数据存储方式中，历史数据往往以原始的形式进行存储，这会导致存储空间的浪费和数据读取效率的降低。
而历史数据压缩算法通过对历史数据进行压缩，可以大大减少存储空间的占用，并提高数据的读取速度。
历史数据压缩算法的核心思想是利用数据的特点和规律进行压缩。
例如，对于周期性的历史数据，可以使用差值压缩算法来减少存储空间的占用。
该算法通过存储相邻数据之间的差值，而不是存储每个数据点的具体数值，从而实现数据的高效压缩。
在读取数据时，可以通过累加差值来还原原始数据。
历史数据压缩算法还可以利用数据的稀疏性进行压缩。
对于具有周期性波动的历史数据，可以使用稀疏存储算法来存储只有波峰和波谷的数据点，而忽略中间的平稳区域。
这样可以大大减少存储空间的占用，并提高数据的读取效率。
除了差值压缩和稀疏存储，历史数据压缩算法还可以使用词典压缩、哈夫曼编码等技术来进一步提高压缩效率。
词典压缩算法通过将重复出现的数据块存储为单个词条，从而减少存储空间的占用。
而哈夫曼编码则通过将出现频率高的数据用较短的编码表示，而将出现频率低的数据用较长的编码表示，从而实现数据的高效压缩。
除了压缩算法，历史数据压缩还需要具备快速的数据检索功能。
因为历史数据往往需要频繁地进行查询和分析。
为了实现快速的数据检索，可以使用索引和分块存储的技术。
索引可以提高数据的检索效率，而分块存储可以将数据按照时间进行划分，从而实现对特定时间段数据的快速访问。
总的来说，历史数据压缩算法是一种非常重要的技术，它可以有效地压缩和存储大量的历史数据，并提供快速的数据检索功能。
通过使用历史数据压缩算法，可以节省存储空间，提高数据读取效率，从而为历史数据的存储和分析提供强有力的支持。
数据压缩算法在卫星遥感数据处理中的应用技巧(四)
数据压缩算法在卫星遥感数据处理中的应用技巧引言随着科技的发展和卫星技术的进步，遥感数据在资源调查、环境监测、灾害预警等领域发挥着重要作用。
然而，由于卫星遥感数据的体积庞大，传输和存储过程中所需的带宽和存储空间较大，给数据处理带来了很大的挑战。
数据压缩算法作为一种处理大数据的常用手段，在卫星遥感数据处理中具有重要的应用意义。
一、数据压缩算法介绍数据压缩算法是一种将原始数据转换为更紧凑表示形式的技术。
在卫星遥感数据处理中，常用的数据压缩算法包括无损压缩算法和有损压缩算法。
1. 无损压缩算法无损压缩算法通过利用原始数据中的冗余信息来实现数据压缩，同时确保数据的完整性和可恢复性。
在卫星遥感数据处理中，无损压缩算法常用于需要精确还原原始数据的场景，如气象预测和地质研究等。
2. 有损压缩算法与无损压缩算法不同，有损压缩算法在压缩数据时会舍弃一定的细节信息，从而实现更高的压缩率。
卫星遥感数据中包含着大量的冗余信息和噪声数据，因此有损压缩算法能够在一定程度上满足数据处理需求。
在卫星图像处理中，常用的有损压缩算法有JPEG、LZ77和Huffman等。
二、卫星遥感数据处理中的应用技巧在卫星遥感数据处理过程中，灵活运用数据压缩算法能够提高数据处理的效率和准确性。
下面将从三个方面介绍数据压缩算法在卫星遥感数据处理中的应用技巧。
1. 预处理阶段的压缩卫星遥感数据通常需要先进行一系列的预处理步骤，如辐射校正、大气校正和几何校正等。
在这些步骤中，可以通过对原始数据进行压缩，减小数据量，并且保证数据处理的准确性。
例如，在辐射校正过程中，可以利用有损压缩算法去除数据中的一些噪声信息，从而提高校正效果。
2. 数据存储和传输的压缩卫星遥感数据在存储和传输过程中，通常需要占用较大的带宽和存储空间。
为了减少存储和传输成本，可以采用数据压缩算法将原始数据进行压缩。
在选择压缩算法时，需要综合考虑数据处理的精确度和压缩率。
例如，在数据传输过程中，可以使用无损压缩算法进行数据的压缩和解压缩，从而确保数据的完整性。
计算机科学中的数据压缩算法
计算机科学中的数据压缩算法在当今数字化时代，数据的产生和传输已经成为日常生活中不可或缺的一部分。
然而，随着数据量的不断增加，存储和传输数据所需的资源也越来越大。
为了解决这个问题，计算机科学家们开发了各种数据压缩算法，以减小数据的体积，提高存储和传输的效率。
数据压缩算法是一种数学和计算机科学的交叉领域，它研究如何通过改变数据的表示方式，以减少数据所占用的存储空间或传输带宽。
这些算法可以分为两类：有损压缩和无损压缩。
有损压缩算法通过牺牲一定的数据精度来减小数据的体积。
这种算法适用于那些对数据精度要求不高的场景，例如音频和视频文件。
在有损压缩算法中，最常见的是基于离散余弦变换（DCT）的算法。
DCT将数据表示为频域的系数，通过保留较大的系数，而舍弃一些较小的系数来减小数据的体积。
著名的JPEG图像压缩算法就是基于DCT的有损压缩算法。
与有损压缩相对的是无损压缩算法，它通过改变数据的表示方式，但不会丢失任何信息。
无损压缩算法适用于那些对数据精度要求较高的场景，例如文本文件和数据库。
最常见的无损压缩算法之一是霍夫曼编码。
霍夫曼编码通过使用不同长度的二进制编码来表示不同频率的字符，以减小数据的体积。
这种编码方式使得出现频率较高的字符使用较短的编码，而出现频率较低的字符使用较长的编码，从而提高压缩效率。
除了有损压缩和无损压缩算法之外，还有一种叫做字典压缩的算法。
字典压缩算法是一种无损压缩算法，它通过构建一个字典来减小数据的体积。
字典中存储了一系列已经出现过的字符串，当新的字符串出现时，可以用较短的索引来代替整个字符串。
这种算法在文本压缩中非常常见，例如LZ77和LZ78算法。
除了上述提到的常见压缩算法，还有许多其他的压缩算法被广泛应用于不同领域。
例如，在网络传输中，我们经常使用的压缩算法是Gzip和Deflate。
这些算法通过使用多种压缩技术的组合来减小数据的体积。
在数据库中，压缩算法可以提高查询和存储的效率，例如Snappy和LZ4。
时序数据的压缩技术
时序数据的压缩技术时序数据是一种特殊的数据形式，它记录了时间序列中的数据点，例如股票价格、传感器读数等。
由于时序数据具有时间相关性和连续性，因此可以使用一些特定的压缩技术来减小其存储和传输所需的资源。
下面将对时序数据的压缩技术进行详细解析。
一、时序数据的特性1.时间相关性：时序数据的时间戳和数据值之间存在一定的关联性。
例如，在股票价格时序数据中，当前时刻的数据值可能与之前时刻的数据值有关联。
2.连续性：时序数据通常具有连续的特性，即在时间轴上相邻的数据点之间存在一定的规律或趋势。
二、时序数据压缩技术1.差分压缩：利用时序数据的连续性，通过计算相邻数据点之间的差值来压缩数据。
由于相邻数据点之间存在一定的关联性，因此差值通常比原始数据更小，从而实现了压缩。
2.索引压缩：对于时序数据中的重复值或相似值，可以通过建立索引来减少存储空间。
索引可以指向相同或相似值的位置，从而减少数据的存储和传输量。
3.小波变换压缩：小波变换是一种信号处理技术，可以将时序数据分解成不同频率的分量，并对每个分量进行压缩。
由于时序数据在不同频率的分量中存在差异，因此小波变换可以有效地减小数据的存储和传输量。
4.字典压缩：字典压缩是一种无损压缩技术，通过建立字典来替换数据中的重复字符串或模式。
在时序数据中，如果存在重复的模式或字符串，可以使用字典压缩来减小数据的存储和传输量。
5.样本点插值：对于一些连续的时序数据，可以使用插值方法对样本点进行插值，从而减少数据的数量和大小。
插值方法可以使用多项式、样条曲线或其他数学方法来估计缺失的数据点。
总之，时序数据的压缩技术主要利用了其时间相关性和连续性等特点，通过不同的算法和技术实现数据的压缩和减小存储和传输所需的资源。
在实际应用中，可以根据具体场景和需求选择合适的压缩技术。
数据压缩 算法
数据压缩算法摘要：一、数据压缩算法概述1.数据压缩的意义和目的2.数据压缩算法的分类二、无损数据压缩算法1.哈夫曼编码2.算术编码3.LZW算法三、有损数据压缩算法1.预测编码2.变换编码3.量化与熵编码四、常见压缩格式与应用领域1.JPEG（图像压缩）2.MPEG（视频压缩）3.ZIP（文件压缩）五、我国在数据压缩领域的进展1.研究成果2.产业应用正文：一、数据压缩算法概述数据压缩是指在传输、存储和处理数据过程中，通过一定的算法减少数据量，提高数据传输和存储效率。
数据压缩的目的主要是降低存储成本、减少传输时间和提高数据处理速度。
根据压缩后数据是否能恢复原始数据，数据压缩算法可分为无损压缩和有损压缩两大类。
无损数据压缩算法是指在压缩过程中，压缩后的数据能够完全恢复成原始数据，通常应用于对数据准确性要求较高的场景。
常见的无损压缩算法包括哈夫曼编码、算术编码和LZW算法等。
哈夫曼编码是一种基于概率的字符编码方法，通过对字符出现的概率进行编码，实现数据的压缩。
算术编码则是利用源数据中字符出现的概率信息进行编码，同样具有较高的压缩比。
LZW算法则是一种基于字典的无损压缩算法，适用于重复模式较多的数据。
二、有损数据压缩算法有损数据压缩算法是指在压缩过程中，部分数据会被丢弃，无法完全恢复原始数据。
此类算法通常应用于对数据视觉效果要求较高的场景，如图像和视频压缩。
有损压缩算法主要包括预测编码、变换编码和量化与熵编码等。
预测编码利用前后帧图像的关联性减少冗余信息，从而实现压缩。
变换编码则是将图像或视频中的空间域数据转换为频域数据，再进行编码。
量化与熵编码则是对变换后的系数进行量化处理，并利用熵编码技术进一步压缩。
三、常见压缩格式与应用领域根据不同的应用场景，有不同的压缩格式。
如JPEG用于图像压缩，MPEG用于视频压缩，ZIP用于文件压缩等。
这些压缩格式在各自领域具有广泛的应用，为数据传输和存储带来了极大的便利。
实时数据库中的数据压缩技术
实时数据库中的数据压缩技术实时数据库中的数据压缩技术很高深很神秘。
转（）现在的数据压缩理论和技术已经很成熟，大家可以看看我转摘的博文《数据压缩技术简史》，该文章浅显易懂，是一篇很好的关于数据压缩的科普文章。
在不同的应用领域，又可以针对不同的数据应用特征，引用不同的数据压缩技术，比如，图形处理领域的JEPG压缩技术，声音处理中的MP3压缩技术等。
在流程工业行业中，工业实时数据也有一定的变化规律，可以针对这些规律，研究特定的数据压缩算法。
下面是工业实时数据的一些特征：工业实时数据的数据变化具有一定波形规律；工业实时数据中只有一小部分测点的值经常发生改变；工业实时数据中很多测点的数值都具有慢变化的特征；数值变化与时间变化具有共同变化特性；用户在一定范围内，能够允许数据的精度损失；在工业应用领域中，常用的压缩算法分为三类：无损压缩；有损压缩；二级压缩；其中，无损压缩一般以通用压缩理论为基础，采取哈佛曼算法等经典的压缩算法；而有损压缩而更多地考虑了工业实时数据的特征，而采取的一些特殊舍点算法；二级压缩技术，则是同时利用了这两种数据压缩技术。
实时数据库的无损压缩以通用压缩理论为基础，随便找一本大学教材就能看懂，在此不再多说。
目前比较著名的有损压缩算法,有PI中使用的旋转门压缩算法，IH中使用的死区压缩算法，以及一些变通压缩算法（如在旋转门算法基础上改用二次均方差作为偏差比较，以提高数据还原精度），这些算法原理都比较简单。
网上有很多相关的文章，我在前几篇文章中提到的变化压缩算法，是死区压缩算法的简化变种，而liyaoer123同学在他的博客上帖出了osisoft关于旋转门压缩的技术文章，大家有兴趣可以去看看。
总而言之，实时数据库的压缩算法真的不难理解，只是实时数据库重多技术中的一种而已。
2.只要搞清楚数据压缩算法，就能编写好的实时数据库了。
这个问题要从两方面来分析。
首先要说明，数据压缩只是实时数据库中一个技术点，这个技术点相对于实时数据库其它技术点而言，难度和工作量是非常小的，我在《实时数据库的理论与技术》中，列出了实时数据库需关心的技术点，大家可以看看。
数据库数据压缩算法与实现技术
数据库数据压缩算法与实现技术随着数据存储需求的不断增长，数据库中存储的数据量也在迅速增加。
为了最大限度地节省存储空间，提高数据传输效率并降低成本，数据库数据压缩算法与实现技术应运而生。
本文将深入探讨数据库数据压缩算法的原理和常见的实现技术。
一、数据库数据压缩算法的原理数据库数据压缩算法主要通过对数据库中的数据进行熵编码、字典编码、稀疏编码等技术来实现数据的高效压缩。
以下是常见的数据库数据压缩算法原理：1. 熵编码熵编码是一种常用的无损压缩算法，它根据数据中的统计特性来对数据进行压缩。
熵编码算法将出现频率高的符号用较短的二进制码表示，出现频率低的符号用较长的二进制码表示，从而实现数据的高效压缩。
2. 字典编码字典编码算法通过建立一个字典，将数据库中的常见组合或重复数据用一个固定长度的编码来表示。
当数据库中出现与字典中的项相匹配时，只需存储相应的索引，从而实现数据的压缩。
3. 稀疏编码稀疏编码算法是一种特殊的编码技术，适用于存储大量稀疏矩阵的数据库。
稀疏编码算法通过记录非零项的位置和值，并用更少的存储空间来表示数据。
它有效地减少了存储空间的占用，并保持了数据的完整性。
二、数据库数据压缩的实现技术除了数据压缩算法的原理外，还有一些实现技术可以帮助数据库实现高效的数据压缩。
以下是常见的数据库数据压缩的实现技术：1. 列存储列存储是一种将数据库中的数据按列组织存储的技术。
相比于传统的行存储方式，列存储具有更高的压缩效率。
因为在列存储中，相同列的数据通常具有相似的特性，可以更好地利用数据的重复性。
2. 布尔编码布尔编码是一种针对二进制数值进行高效压缩的技术。
当数据库存储的是布尔型数据时，可以使用布尔编码技术将数据压缩为更紧凑的格式。
布尔编码可以将多个布尔值合并为一个数值，并使用位运算来实现数据的高效存储。
3. 基于字典的压缩基于字典的压缩是一种常见的数据压缩技术，它通过构建字典并对数据库中的数据进行替换来实现数据的压缩。
一种时序数据库的数据压缩算法
一种时序数据库的数据压缩算法时序数据库是一种专门用于处理时间序列数据的数据库，它具有高效存储和查询时间序列数据的能力。
在时序数据库中，数据压缩是一项重要的技术，可以有效地减少存储空间和加快数据查询速度。
本文将介绍一种常用的时序数据库数据压缩算法——差值压缩算法。
差值压缩算法是一种基于差值的数据压缩方法，它的核心思想是利用时间序列数据的特点，将连续的数值差值进行编码和存储，从而达到压缩数据的目的。
下面将详细介绍差值压缩算法的原理和实现过程。
1. 差值计算差值压缩算法首先需要计算时间序列数据的差值，即当前数据与前一个数据之间的差异。
假设有一个时间序列数据集合X={x1, x2, x3, ..., xn}，其中xi表示第i个时间点的数值。
差值计算公式如下：diff(i) = xi - xi-1其中，diff(i)表示第i个时间点与前一个时间点之间的差值。
2. 编码压缩差值计算完成后，接下来需要进行编码压缩。
编码压缩的目的是将差值数据转换为更紧凑的表示形式，以减少存储空间。
常用的编码压缩方法有以下几种：（1）行程编码（Run-Length Encoding）：将连续相同的差值表示为一个差值和重复次数的组合，从而减少存储空间。
例如，将连续的5个相同的差值表示为（diff, 5）。
（2）霍夫曼编码（Huffman Coding）：根据差值的频率分布，为每个差值分配一个唯一的编码，使得出现频率较高的差值编码较短，出现频率较低的差值编码较长。
（3）字典编码（Dictionary Encoding）：将差值构建为一个字典，其中每个差值对应一个唯一的编码，从而减少存储空间。
查询时，只需存储字典的索引和差值，而不需要存储差值的具体数值。
3. 解码还原在进行数据查询时，需要对压缩后的数据进行解码还原，以获取原始的时间序列数据。
解码还原的过程与编码压缩的过程相反。
根据编码压缩的方式，将压缩后的数据转换为原始的差值数据，再根据差值数据和前一个数据进行累加，从而得到原始的时间序列数据。
实时传输压缩算法
实时传输压缩算法实时传输压缩算法是一种被广泛应用于实时视频、音频以及实时数据传输的技术。
它的主要目标是通过压缩数据来减小传输带宽，降低存储需求，并保证传输的实时性。
实时传输压缩算法在许多领域都有经典的应用，比如实时视频会议、网络直播以及远程监控等。
实时传输压缩算法的核心思想是在保证数据的传输实时性的前提下，尽可能地减小数据的大小。
这样可以在有限的带宽和存储条件下，提供更好的用户体验。
为了实现这个目标，实时传输压缩算法通常采用以下几种方法：1.无损压缩：无损压缩算法可以减小数据的大小，同时保证数据内容的完整性。
这种压缩方法对于实时传输尤为重要，因为实时传输的数据在传输过程中通常不能丢失任何信息。
常见的无损压缩算法有Huffman编码、Lempel-Ziv-Welch编码等。
2.有损压缩：有损压缩算法可以更进一步地减小数据的大小，但在压缩的过程中会丢失一些细节和精度。
这种压缩方法适用于实时传输领域，因为有些细节对于人眼或听觉来说并不是非常重要，可以在保证观感或听感的前提下进行删除。
常见的有损压缩算法有JPEG、MP3等。
3.分块压缩：分块压缩是将数据分成多个块进行压缩的技术，可以提高压缩效率。
这种方法适用于实时传输场景，因为分块压缩可以使得压缩和解压缩的过程更加高效，并可以实现流式传输。
常见的分块压缩算法有JPEG2000、HEVC等。
4.预测编码：预测编码是一种利用数据的自相关性进行编码的方法，可以进一步减小数据的大小。
这种方法适用于实时传输场景，因为在实时传输中，数据通常具有一定的时序相关性。
常见的预测编码算法有差分编码、运动补偿等。
除了以上的方法，实时传输压缩算法还可以与其他技术结合使用，比如图像处理算法、音频处理算法等，来提高压缩效率和实时性。
总之，实时传输压缩算法在当今的通信和传输领域发挥着重要的作用。
通过有效地压缩和解压缩数据，它可以在保证传输实时性的前提下，降低传输带宽和存储需求。
随着技术的不断进步，实时传输压缩算法将会变得越来越重要，并在更多的实时传输场景中得到应用。
数据压缩算法简介(七)
数据压缩算法简介引言：在现代信息社会中，数据的传输和存储需求不断增长。
为了应对这一需求，数据压缩算法应运而生。
数据压缩算法可以将数据文件的大小减少到原来的一部分甚至更少，从而节省存储空间和提高传输效率。
本文将对数据压缩算法进行简要介绍。
第一部分：无损数据压缩算法无损数据压缩算法是指在压缩数据的过程中，不会丢失任何原始数据信息。
其中最常见的无损数据压缩算法如下：1. 霍夫曼编码（Huffman Coding）：霍夫曼编码是一种基于出现频率进行编码的算法。
它根据出现频率高的符号分配较短的编码，而对于出现频率低的符号则分配较长的编码。
这种方法能够充分利用符号的统计特性，从而达到高效的压缩效果。
2. 预测编码（Predictive Coding）：预测编码是一种利用预测模型进行数据压缩的技术。
它通过在编码过程中预测下一个数据点的值，然后只存储与预测值的差异，从而减少数据的冗余。
预测编码常用的方法有差分编码和自适应编码等。
3. 字典编码（Dictionary Coding）：字典编码是一种将连续出现的符号序列作为单个符号进行编码的方法。
它建立一个字典，将出现频率高的符号序列映射为较短的编码。
字典编码在文字压缩和图像压缩等领域具有广泛应用。
第二部分：有损数据压缩算法相比于无损数据压缩算法，有损数据压缩算法在压缩数据的过程中会有一定的数据损失。
这种算法通过舍弃一些冗余数据来达到更高的压缩率。
以下是常见的有损数据压缩算法：1. JPEG 压缩算法：JPEG 是一种广泛应用于图像压缩的有损压缩算法。
它通过对图像进行分块、离散余弦变换、量化和熵编码等步骤来实现较高的压缩比。
JPEG 算法在图像传输和存储中具有重要的地位。
2. MP3 压缩算法：MP3 是一种常见的音频压缩算法。
它利用人耳感知的特性，将音频信号进行分块、变换、量化和编码等处理，从而实现高质量的音频压缩。
MP3 算法在音频传输和存储领域广泛应用。
3. 视频压缩算法：视频压缩算法常用于数字视频的传输和存储。
基于工业实时数据的压缩算法研究
[10] 李 荻 . 电 化 学 原 理 [M]. 北 京 : 北 京 航 空 航 天 大 学 出
版社 ，1999 ：421-428.
[3] 储 洪 强 , 蒋 林 华 . 利 用 电 沉 积 方 法 修 复 混 凝 土 裂 缝 试
106
— —— 科协论坛 · 2009 年第 9 期 （下 ）— ——
1
引言 随着信息产业的不 断 发 展 ， 流 程 工 业 中 的 信 息 量 也 在
用 压 缩 理 论 为 基 础 ， 采 取 哈 夫 曼 算 法等经典的压缩算法 ， 使 用 统 计 概 率 模 型 和 基 于 字 典 的 模 型两种建模 方式实现算法 ； 主 要 应 用 于 文 本 类 型 的 数 据 压 缩。
综合平衡 。 有损压缩的本质就是采取一些特殊舍点算法 ， 目 前比较 著 名 的 有 损 压 缩 算 法 有 ：OSIsoft 公 司 的 PI 中 使 用 的 法 ，Intellution 公 司 的 iHistorian 中 使 用 的 死 区 限 值 压 缩 算 法 ， 以及一些变通压缩算法 。 旋转门压缩算法 ，Honeywell 公司的 PHD 中使用的后向斜率
如图 2 所示 ， 判断接收的数据 ， 如果数据点 c 落在 A 和
B 点的直线上或者 在 斜 率 的 压 缩 偏 移 范 围 内 ， 则 B 点 数 据 不 被 记 录 到 数 据 文 件 ， 在 采 集 到 E 点 数 据 时 ， 直 线 DE 的 斜
Â Ã Æ Á Â Ä Å Ä Å Á Ã È Á Ç Æ Â É Ç Æ Â È Ã Å Å Ä É Á Ä È Â Æ Ã Ç Á
法 ， 对于不同的数据 ， 先规定最大允许压缩偏差 , 然后根据采 集到的数据值找出尽可能 最 长 的 直 线 趋 势 ， 其 本 质 是 通 过 一条由起点和终点确定的直线代替一系列连续数据点 。 算法原理
论述实时数据库的数据压缩算法
论述实时数据库的数据压缩算法应用于工业实时数据库的数据压缩算法要求达到两个方面的要求，一是较高的压缩比率，以满足海量数据存储的要求，二是较快的数据压缩和解压处理速度，以满足实时性的要求。
目前在实时数据库的数据压缩算法中使用得较多的是基于有损压缩的算法，也就是通过减少采集数据点达到压缩的目的，人为导致数据的缺失，而且精度较低，压缩效果也有限，当数据变化较大时，则要在压缩之前对数据进行滤波处理，所以无法应用于对精度要求较高的工业生产领域。
为了解决有损压缩方式存在的问题，可以采用无损数据压缩的算法对历史实时数据进行处理，并且根据不同实时数据的特征选择最为适合的压缩算法。
一、整体数据压缩方案设计目前有很多实时数据库数据压缩的实施方案，一般情况下采用的是有损的旋转门算法，以及死区限值数据压缩算法，其特点是对实时数据进行处理的速度快，效率高，而且压缩的精度也在可接受范围内。
但是对于高精度的工业控制领域，这类算法就不是很适用。
造成目前工业实时数据压缩处理效果不尽如人意的原因还包括普通的方案并没有对工业数据库中的数据进行分类分析，而是采用同一种压缩算法对所有类型的数据进行处理。
而不同压缩算法在对不同数据处理时表现出的性能是不同的。
在实际的生产过程中，实时数据是将采样时间点上，每一个数据采集源上的时间数据、代码数据、数值型数据都发送到处理终端，等文件在缓存中积累到一定的大小后，由压缩模块负责对数据进行压缩和存档。
由于上述三类数据的特点不同，不同类别的压缩算法对不同数据的处理效率也不同，所以，在工业实时数据压缩方案的设计中，必须要对数据的特点进行充分研究，选择适合的数据压缩算法，并且对算法进行一定的改进，使之能够具备更好的处理性能。
同时，在方案设计时还需要考虑到数据解压的效率问题，在压缩时追求更高的压缩率，但是在对数据进行查询、统计、搜索等操作时，则需要对压缩数据进行解压处理后才能够实施，要提高查询的效率，就需要具有较高的压缩包解压效率。
云计算环境下的物联网实时数据压缩与传输优化算法研究
云计算环境下的物联网实时数据压缩与传输优化算法研究随着物联网的快速发展，大量的设备和传感器节点的数据传输需求不断增加。
这些数据在实时传输过程中可能会面临网络带宽不足、延迟高、能耗大等问题。
为优化物联网实时数据传输的效率和质量，云计算环境下的物联网实时数据压缩与传输优化算法成为了研究热点。
一、引言物联网的兴起给我们的生活带来了很多便利，但是也带来了大量的数据传输压力。
如何在云计算环境下实现对物联网实时数据的高效传输，是一个亟待解决的问题。
二、物联网实时数据压缩算法研究物联网实时数据压缩是提高数据传输效率的重要手段之一。
目前常用的数据压缩算法有哈夫曼编码、LZW编码等。
但是这些传统算法对于物联网实时数据的特点并不适用。
因此，研究开发适用于物联网实时数据压缩的新算法势在必行。
1. 算法原理新算法的设计需要充分考虑到物联网实时数据的特点，例如数据的实时性要求、存储空间和计算资源的有限性等。
可以借鉴现有的数据压缩算法，并结合物联网实时数据的特点进行改进。
例如，引入变长编码、差分编码等手段来减小数据的传输量。
2. 算法实现新算法的实现需要结合云计算环境的特点，充分利用云服务器的计算能力和存储资源。
可以采用分布式压缩算法，将数据分片压缩，并在云端进行数据重组。
此外，还可以利用云计算中的数据并行计算技术，提高压缩和传输过程的效率。
三、物联网实时数据传输优化算法研究除了数据的压缩，物联网实时数据的传输优化也是提高传输效率的关键。
现有的传输优化算法主要包括数据分包、网络拥塞控制、路由优化等。
然而，在云计算环境下，由于网络带宽不足、传输延迟高等问题，这些传统算法的效果并不理想。
1. 传输路径优化在云计算环境下，物联网实时数据的传输路径选择对于传输质量至关重要。
可以利用网络拓扑结构信息和传感器节点的状态信息，设计一种分布式的路径优化算法。
该算法能够在保证传输质量的前提下，选择最佳的传输路径，减少网络延迟和数据丢失。
2. 基于流量控制的传输优化由于物联网实时数据的传输量往往较大，容易导致网络拥塞。
时序数据压缩方法
时序数据压缩方法说实话时序数据压缩方法这事，我一开始也是瞎摸索。
我最早尝试的方法就是简单的抽样，比如说有很多按照时间顺序排列的数据点，我就隔几个取一个。
这就像从一大串糖葫芦里，每隔几颗就取下一颗来。
但是这样做的问题可不少呢，有时候重要的数据可能就被我这么稀里糊涂地丢掉了，最后的结果就完全不对了。
后来我又试过差值压缩。
就是找到一些数据之间的规律，用计算出来的值去代替原本的数据。
我当时觉得这个方法特别棒，就迫不及待地试了起来。
我先是找了一组比较简单的时序数据，都是关于温度变化的。
我就计算相邻两个数据点之间的差值，然后把差值和第一个数据点存起来。
可是实际操作中我发现，当数据变得复杂一点，比如又有峰值又有波动特别大的地方，这个方法就不准确了。
再后来，我看了别人的一些研究，了解到基于模型的压缩方法。
拿线性回归模型来举例，如果你的时序数据大概呈现一种直线的变化趋势，那就可以用一条直线来近似表示这些数据。
但这个要求数据的变化趋势得比较符合模型假设才行。
我试过用二次曲线模型去处理一组关于股票价格波动的时序数据，本来以为能行，结果发现股票价格波动太复杂，二次曲线根本就拟合不好。
那真正有点成功的一次是尝试小波变换这种压缩方法。
这就像是把数据放到一个有特殊滤网的机器里，不同频率的部分被分到不同的地方然后进行处理。
刚开始我对这个完全摸不着头脑，不知道怎么选择小波基函数。
我就每个都试啊试，终于找到一个比较适合我当时那组时序数据特性的函数。
可是这个方法也不是万能的，对于一些有特别多噪声的数据，还得先进行降噪处理，才能更好地发挥小波变换的效果。
我这一路摸索下来，就觉得要找到合适的时序数据压缩方法，得先好好分析数据的特点，是平滑的啊，波动大的啊，还是有规律的。
像那种很单调的而且变化不复杂的数据，抽样可能就够用。
要是想处理复杂波动的数据，可能就得琢磨更高级的像小波变换这样的方法了。
要是有明显趋势的数据，基于模型的压缩方法倒是可以作为一个尝试方向。
实时数据库中数据的分类压缩算法
实时数据库中数据的分类压缩算法
戴杨;陈芳
【期刊名称】《计算机与现代化》
【年(卷),期】2016(000)006
【摘要】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.
【总页数】4页(P123-126)
【作者】戴杨;陈芳
【作者单位】中国人民解放军第一医院,甘肃兰州730000;中国人民解放军第一医院,甘肃兰州730000
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13
【相关文献】
1.实时数据库中数据压缩算法的研究与实现 [J], 胥胜林
2.实时数据库中数据压缩算法的研究 [J], 张桐
3.实时数据库中历史数据无损压缩算法的研究 [J], 杨永军;徐江;舒逸;许帅
4.基于实时数据库的一个改进的数据压缩算法 [J], 卢秉亮;朱健;甄雷;蒙刚
5.实时数据库数据压缩算法探讨与改进 [J], 刘红霞;牛富丽
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实时数据压缩算法（GE Historian Compression Methods）
一、GE Historian Compression Methods
1. CC：Collector Compression
‘X’表示丢弃的数，圆表示保留的数。
方法：选一个点为起始点，以此点为中心，在y轴方向规定一个‘Dead band’区域，在区域内的点丢弃，直到遇到一个不再区域内的点，该点作为新的起始点，从而设定新的‘Dead band’区域。
此方法的缺点是：不能丢弃‘保持斜率不变’的点，如图中‘Constant slope line’。
2. AC：Archive Compression（存档压缩）
此方法通过判断斜率区域来丢弃多余的点，可识别并丢弃‘保持斜率不变’的点，AC一般在CC之后使用。
具体实现方法在下文中说明。
CC和AC组合实现实时数据压缩，统称为：GE Historian Compression Methods
二、OSI PI Swinging Door Comrpession（美国OSI公司：游泳门压缩）
方法：选一个点为起始点（存储点）如图中‘Archived Point’，图中‘New Point
’称为当前点。
然后依次选取后面的点（做当前点）做平行四边形，如下图所示：
当产生的平行四边形不能容纳上个存储点到当前点之间的所有数据点时，即
有数据点落在当前平行四边形覆盖面积之外时，则将‘当前点’的前一个数据点保存，作为新的存储点，其他点舍弃。
以此往复。
如下图所示：
判断一个点是否在当前平行四边形覆盖面积之内的方法如下图（能看懂就不翻译了）：
该方法的缺点是：计算量大，CPU占时太多，程序实现复杂。
GE Historian Compression Methods和Swinging Door Comrpession不同之处在于:其丢弃点动作的触发条件不一样，它不计算一个点是否在平行四边形中，通过斜率范围来判断，即判断“存储点和但前点之间连线是否与他们中间各个点的dead band 线相交”，其判断方法及整体示意图如下两图所示：
此图存储点和但前点之间连线与黑色点的dead band 线的下半部相交
此图中红色点dead band未相交，触发‘丢弃点和存储新起始点’动作如果看懂了就可以不往下看了，没看懂或需详细了解的可看下面example。
三、GE Archive Compression 举例
该算法有个好处，就是程序不需缓存存储点到当前点之间的所有数据点，在举例之前再说明一下存储点和当前点：
存储点：Archived Point，作为起始的点，最后来看，是最终保存下来的的点（多为整个曲线的拐点）。
当前点：Held Point，当前需要判断的一个有效点，靠其下一个点来判断自己是否被丢弃，具体方法见下。
最新点：New Point，在Held Point之后，为最新取得的点。
计算U和L两条斜线的斜率，U和L是存储点分别和当前点的dead band 线两端连接构成的斜线，它们与前点的dead band 线一起构成区域‘Critical Aperture Window’。
在存档点与最新点之间连一条线，称为为‘N线’(line N) ，只要N线的斜率在U和L 两条斜线的斜率之间，则说明N线与当前点的dead band 线相交，则可丢弃当前点(Held Point)。
反之，则出发存档事件，存档事件的操作见下。
按上述方法一次判断后面的各个点，见下面多图，白色点均为过程中丢弃的点：
直到出现N线在‘Critical Aperture Window’外的情况发生，如下图：
出发存档事件，存档事件操作就是将Held
Point存储，并作为新的Archived Point，将New
Point设为新的Held Point，如右图所示。
后面的
步骤同，以此往复。
最后再次声明，版权归EVSystems所有：/。