【摘 要】
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为提高光栅传感网络数据分块压缩效果,设计了基于LZW算法的高负荷光栅传感网络数据分块无损压缩方法。在构建存储结构模型的基础上,提取高负荷光栅传感网络数据的关联谱特征量,经数据分块融合处理后,结合参数多分辨重构方法实现对数据的分块加窗处理,并根据窗函数检测结果构建特征压缩子空间调度模型;在均衡的窗口中,采用多尺度的LZW算法实现对高负荷光栅传感网络数据的特征分解和分块压缩。仿真结果表明:该方法分块融合匹配能力较强,有效提高了数据的存储空间。
【基金项目】
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安徽省教育厅自然科学基金重点项目(KJ2017A477)。
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为提高光栅传感网络数据分块压缩效果,设计了基于LZW算法的高负荷光栅传感网络数据分块无损压缩方法。在构建存储结构模型的基础上,提取高负荷光栅传感网络数据的关联谱特征量,经数据分块融合处理后,结合参数多分辨重构方法实现对数据的分块加窗处理,并根据窗函数检测结果构建特征压缩子空间调度模型;在均衡的窗口中,采用多尺度的LZW算法实现对高负荷光栅传感网络数据的特征分解和分块压缩。仿真结果表明:该方法分块融合匹配能力较强,有效提高了数据的存储空间。
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