【摘 要】
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在分析压缩算法LZW的基础上，针对LZW算法在字典规模增大时出现的压缩后数据平均信息熵快速增大的不足，提出一种改进的压缩算法。利用数据中普遍存在的空间相关性，在保存大字典的
【机 构】
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中国科学院遥感与数字地球研究所,中国科学院大学
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在分析压缩算法LZW的基础上，针对LZW算法在字典规模增大时出现的压缩后数据平均信息熵快速增大的不足，提出一种改进的压缩算法。利用数据中普遍存在的空间相关性，在保存大字典的同时缩小每次压缩实际使用的字典范围，以此减小压缩后数据的信息熵。给出改进算法与LZW压缩算法的性能对比，实验结果表明改进算法在减小压缩后数据的信息熵方面取得了2%?16.9%的优化。
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