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题名基于时序数据压缩的大数据无损编码转换
被引量：1
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作者
崔赛英
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机构
滇西科技师范学院智能与信息工程学院
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出处
《成都工业学院学报》
2024年第3期40-44,共5页
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基金
云南省教育厅科学研究基金项目(2023J1258)。
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文摘
针对当下时序数据压缩普遍存在压缩比小、压缩效率低的问题,进行基于时序数据压缩算法的海量大数据无损编码转换研究。该研究分为2部分,首先利用经验模态分解(EMD)算法对时序数据进行分解,分解为有效分量和噪声分量。其次,针对有效分量,利用Huffman算法进行压缩编码转换;针对噪声分量,利用LZ77算法进行压缩编码转换。实验结果表明:与3种传统压缩编码转换算法相比,该算法分别对Haptics和Phoneme数据集进行压缩的均方根失真度为3.854和3.624,压缩比为53.62%和47.85%,由此说明该算法更能够保证在不失真的前提下,以更快的速度完成数据压缩。
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关键词
时序数据
无损压缩算法
EMD算法
HUFFMAN算法
编码转换
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Keywords
time series data
lossless compression algorithm
EMD algorithm
Huffman algorithm
encoding conversion
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分类号
TP241.98
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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