搜索到1009篇“ 数据压缩算法“的相关文章
时序数据库的数据压缩算法综述
2025年
时序数据库(Time Series Database,TSDB)被广泛应用于各类需要处理和存储大量时间序列数据的领域,如物联网、金融、医疗和工业监控等。由于数据量不断增长,高效率的数据压缩算法对时序数据库的性能和存储效率至关重要。概述了当前主流的时序数据数据压缩算法,包括简单压缩算法、高效压缩算法、先进压缩算法、混合压缩算法和基于机器学习的压缩算法,分析了各种算法的原理、具体实现步骤、优缺点和适用场景的分析,并对未来研究方向进行了深入探讨。
董秀英
关键词:时序数据库数据压缩算法压缩率数据存储
一种基于设备运行工况的有损数据压缩算法
本发明属于设备智能运维技术领域,具体涉及一种基于设备运行工况的有损数据压缩算法,振动传感器采集并经模数转换器转化后得到的原始数据为float类型的数组,且数组中每个float类型的数据都占用4个字节,保证小数点后6位的有...
韩岳鹏李荣勋李杰陈厚超
面向桥梁健康监测的数据压缩算法
2025年
基于传感器数据采集的桥梁健康监测系统已经成为新建桥梁的标配,在这种场景下所带来的是海量监测数据难以存储的问题。因此,针对桥梁监测数据的时间序列特性,研究桥梁监测数据压缩方案,该方案研究了基于桥梁监测时间戳数据等差数列性质的差量压缩法和基于监测值数据变化频率不大的浮点数异或(exclusive OR,XOR)压缩法。与Gorilla时序数据库的算法相比,增加了异或压缩法的控制位,避免了压缩结果的恶化。通过实验分析得出,两算法对比常用压缩器有不同程度的优势,时间戳序列差量压缩法在压缩率上优于常用压缩器,针对符合等差数列特性的时间戳序列,压缩率0.0156,接近压缩极限值,压缩解压速度位居中上,并且对监测类型不敏感。而异或压缩法在变化频率不大的数据集上表现较好,压缩率0.3028,在非桥梁数据集上压缩率0.6628,表明异或压缩法对监测类型比较敏感。在桥梁监测的实际应用场景中,可以根据桥梁监测数据集的特点选择合适的压缩存储方案。
陈垦钟爱平文煜轩杨洋李伟曾山王俊谭屈山杨柳
关键词:桥梁监测
一种基于数据流的三维网格大模型数据压缩算法
本发明属于数据压缩技术领域,尤其为一种基于数据流的三维网格大模型数据压缩算法,包括以下步骤:S1,直接对大模型数据的OSGB格式进行操作,输出还是大模型数据的OSGB格式;S2,面向具体应用转换为其他格式,对大模型数据进...
袁达王金良官锦生
一种基于数据压缩算法的轨旁安全平台数据更新方法及系统
本发明公开了一种基于数据压缩算法的轨旁安全平台数据更新方法及系统,该轨旁安全平台包括MPU1‑A、MPU2‑A、MPU1‑B、MPU2‑B以及至少两个MNCU;该方法包括:TFTP服务器接收MNCU发送的数据更新请求,其...
王俊俊顾文华古俐秦洁心郑重虎张磊张立鹏马广庆
工业装备数据压缩算法研究与应用
随着工业4.0的不断发展,各类工业生产设备、智能传感器与应用程序之间已逐步实现互联互通。这一趋势虽然有效促进了数据的实时采集及分析,但同时引发了工业数据的爆发性增长,增加了存储负担。为应对这一现象,业界内开始使用熵编码等...
张浩男
关键词:数据压缩熵编码
基于北斗卫星导航系统的数据压缩算法被引量:2
2024年
传统通用航空器定位导航和通信系统通常采用GPS定位导航系统和电台等手段。但电台有着费用高,偏远地区覆盖情况不佳等问题。近年来,随着我国拥有完全自主知识产权的北斗卫星导航系统的成功组网,各种相关产业的合作也逐渐活跃。使用北斗无源定位功能获取位置信息,使用北斗短报文功能实现通信功能,从而使通用航空器的定位、导航、监控、调度、通信等功能不受区域限制变成可能。由于北斗短报文限制,导致上报时间间隔过长,单次发送位置信息数据量过少等问题。本文开发一种基于北斗短报文功能的数据压缩算法,通过压缩数据量、增加补偿点的方法解决以上问题。
毕琪王维斌
关键词:数据压缩卫星定位
一种基于低功耗设计的井下数据存储单元及无损数据压缩算法的实现
近年来,具有存储模式的测井仪器,因其能够实现无缆模式测井施工工艺,成为了各大油服公司仪器研究的重点。而数据存储单元,作为该类型测井仪器的核心部件,用于实时保存井下仪器采集到的地层数据信息。针对存储类井下仪器对电路组件严格...
陈文刘喆朱新楷于昊姚德忠王雨王强宋宇
关键词:嵌入式系统无损数据压缩
基于度量学习与大规模聚类的高效数据压缩算法研究
近年来,随着数字时代多种类型数据的爆发式增加,越来越多的研究人员和研究机构开始广泛关注大规模数据的高效压缩问题。数据高效压缩的核心是对数据集实现更高效的数据块组合划分,使得组合中数据块合并后获得更高压缩比。然而,当前的数...
何平富
关键词:数据压缩压缩比
融合压缩感知和LZW编码的电力数据压缩算法被引量:1
2024年
为了减少电力信号传输时的数据量,本文提出了一种融合压缩感知和LZW编码的电力数据压缩算法,在保证重构精度不变的条件下对电力数据进行进一步的压缩,提高了整体的压缩率。首先,对压缩感知的各种观测矩阵进行仿真分析;其次,选择使用稀疏随机矩阵作为本文的观测矩阵,提出了一种能够快速完成压缩感知计算的硬件实现方法,并完成了硬件的设计和验证。实验表明,本设计在FPGA器件上的工作频率最高可达200 MHz;整个数据压缩过程的总延时约为16.11μs;在重构误差约为4.83%时,数据压缩率约为36.83%,比仅使用压缩感知提升了约13.17%。
谢宇杰陈志聪吴丽君
关键词:电力信号压缩感知

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林亚平
作品数:296被引量:1,637H指数:19
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张建明
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供职机构:长沙理工大学
研究主题:目标跟踪方法 网络 目标跟踪 交通标志 人脸识别