检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]上海麦杰科技股份有限公司,上海200233 [2]上海交通大学,上海200240
出 处:《计算机技术与发展》2012年第9期5-8,共4页Computer Technology and Development
基 金:工信部电子信息产业发展基金(工信部财[2009]453号)
摘 要:在实时数据库中,测点数量多,数据量庞大,数据变化慢,数据冗余多,且实时数据库对实时性的要求很高,因此需要高效的压缩算法对实时数据进行压缩。实时数据库中的数据压缩算法分为有损和无损两类,文中就数据有损压缩进行了研究。通过对现有的有损压缩算法进行分析和比较,总结并提出了一个新的算法。该算法基于预测和动态修正,对实时数据进行快速高效的有损压缩。通过测试和比较,该算法在提高压缩比的同时能满足系统对还原精度的要求。In real-time database, amount of measuring points and size of data are very huge. The data varies slowly with lots of redundancy, and the system is of high demand for efficiency. So that efficient algorithm of compression is one of the most important aspects of real -time database system. There' re two types of compression algorithm, lossy and lossless ones. It studied data lossy compression and pro- posed a new algorithm by analyzing and comparing existing lossy compression algorithms. It' s based on prediction and dynamic correction to be lossy compression quickly and efficiently for real-time data. Through testing, the algorithm improves the compression rate and decompression accuracy at the same time.
分 类 号:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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