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随着互联网的兴盛以及移动通信的快速发展,嵌入式设备存储和传输的数据量呈现出“爆炸式”的增长趋势,在现有的硬件资源和网络带宽条件下,海量数据的有效存储、传输等问题日益凸显。为了使嵌入式设备在特定场景下既满足实时性的要求,又可以高效地利用硬件资源和有效带宽,就需要对特定类型的数据进行快速压缩。本论文以无损压缩理论为基础,首先简要介绍了目前主流的无损压缩技术,然后围绕在特定应用场景下的快速无损压缩算法展开研究,通过对DEFLATE算法性能的影响因子进行分析,给出了嵌入式系统中DEFLATE算法的参数配置并测试验证其合理性,同时给出了基于文件系统的快速无损压缩算法。主要研究内容有:1)本论文针对嵌入式系统中DEFLATE算法的应用展开研究,对该算法中匹配搜索算法和Huffman编码的实现进行了深入分析,然后使用Calgary数据集测试匹配搜索算法、哈希链长度、最大匹配长度以及Huffman编码对DEFLATE算法压缩效率、时间性能的影响。通过性能分析给出了嵌入式系统中DEFLATE算法的参数配置并验证其合理性,结果表明在DEFLATE算法中使用本文给出的优化参数,与使用该算法默认参数相比压缩编码速度提高了33.52%,而算法的压缩效率仅仅降低了0.89%。2)本论文针对目前文件系统中的基本数据单元,给出了基于文件系统的快速无损压缩算法,从而实现对文件系统数据的快速存取。该算法以字典压缩算法LZO为原型,通过对文件系统数据的相关性进行分析,提取出数据的结构性特征从而优化设计新算法的匹配数据搜索方式和数据编码格式,进一步提高LZO算法的压缩速度和解压缩速度。在Visual Studio环境下使用文件系统数据进行测试,结果表明本文给出的算法在压缩效率只降低0.81%的条件下,压缩编码速度比LZO算法提高了25%,解压缩速度相比LZO算法提高32%以上。通过本文的研究工作,为DEFLATE算法在特定应用场景中的参数配置提供参考依据,以及本文给出的基于文件系统的快速无损压缩算法,可以应用在实时性要求较高、可压缩的嵌入式设备文件系统中,节省存储空间同时在一定程度上提高嵌入式文件系统数据存取速率。