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针对数据区域的集中化程度和平滑度特征,采用变位标识方法和反转变换策略,降低较大值数据区域的凹凸度,实现了数据无损压缩效率的提升.对比试验结果显示新算法的整体压缩效率优于原数据压缩算法和huffman统计编码.算法非常适合大数据环境的磁盘存储、网络传输和应用先进等流式压缩场景.
一种基于变位与反转变换的动态规划压缩算法
【摘 要】
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针对数据区域的集中化程度和平滑度特征,采用变位标识方法和反转变换策略,降低较大值数据区域的凹凸度,实现了数据无损压缩效率的提升.对比试验结果显示新算法的整体压缩效率
【机 构】
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云南大学旅游文化学院信息学院
【出 处】
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西南师范大学学报:自然科学版
【发表日期】
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2020年1期
【基金项目】
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云南省教育厅项目(2016ZDX261).
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