数据压缩技术综述
无线传感网络中的数据压缩技术
无线传感网络中的数据压缩技术无线传感网络（Wireless Sensor Networks，WSN）是一种由大量分布式传感设备组成的网络，用于感测和收集环境中的各种信息。
由于无线传感节点具有能耗、存储和带宽受限等局限性，数据压缩技术在无线传感网络中具有重要的作用。
本文将介绍无线传感网络中常用的数据压缩技术，并讨论其特点和适用场景。
一、数据压缩技术概述数据压缩技术是指将原始数据进行编码，以减小数据量的技术手段。
在无线传感网络中，数据压缩技术可以节省带宽、降低能耗，并提高传感网络中的能源利用效率和数据传输效率。
常用的数据压缩技术包括无损压缩和有损压缩。
1. 无损压缩无损压缩是指将原始数据进行编码压缩，然后解码恢复为原始数据时保持原始数据的准确性和完整性。
无损压缩技术适用于无线传感网络中需要保留原始数据完整性的应用场景，如无线传感网络中的环境监测和医疗监测等。
常用的无损压缩算法有霍夫曼编码、算术编码和字典编码等。
2. 有损压缩有损压缩是指将原始数据进行编码压缩，然后解码恢复为近似的原始数据，虽然有信息损失，但在一定误差范围内可以接受。
有损压缩技术适用于无线传感网络中对数据精度要求较低的应用场景，如无线传感网络中的图像传输和语音传输等。
常用的有损压缩算法有离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）和小波变换（Wavelet Transform）等。
二、数据压缩技术在无线传感网络中的应用1. 环境监测在无线传感网络中进行环境监测时，节点需要周期性地采集环境参数数据，如温度、湿度、光照等。
由于环境参数数据通常具有一定的时空相关性，可以利用数据压缩技术进行数据压缩和传输，以减小数据量和降低能耗。
例如，可以使用无损压缩技术对环境参数数据进行编码压缩，然后通过无线传感网络传输到基站进行解码恢复。
2. 图像传输在无线传感网络中进行图像传输时，节点需要将采集到的图像数据进行压缩和传输。
大数据处理中的数据压缩技术使用介绍
大数据处理中的数据压缩技术使用介绍数据压缩技术在大数据处理中发挥着重要的作用。
随着数据量的不断增长，如何高效地存储和传输庞大的数据变得越来越关键。
数据压缩技术通过减少数据的存储空间和传输带宽，不仅能够节省存储成本和传输时间，还能提高数据处理的效率。
本文将介绍大数据处理中常用的数据压缩技术，包括无损压缩和有损压缩。
无损压缩是一种压缩数据的方式，压缩后的数据可以完整地恢复成原始的数据。
无损压缩技术常用的方法包括哈夫曼编码、字典编码和算术编码等。
哈夫曼编码通过将较常出现的字符用较短的编码表示，而较少出现的字符用较长的编码表示，从而减少了整体的编码长度，达到了压缩数据的目的。
字典编码则是根据已有的字典对数据进行编码，从而减少编码的冗余性。
算术编码则是根据数据的概率分布对数据进行编码，从而达到更高的压缩率。
有损压缩是一种压缩数据的方式，压缩过程中会损失一些数据的细节信息，但在很多情况下这种损失是可以接受的。
有损压缩技术常用的方法包括JPEG压缩和MP3压缩等。
JPEG压缩是一种常用的图像压缩方法，通过对图像进行离散余弦变换和量化，将图像中高频部分的细节信息去除，从而减少了图像的存储空间。
MP3压缩是一种音频压缩方法，通过对音频信号进行人耳听觉模型相关的掩码和量化，去除较低频和较弱的信号成分，从而减少了音频的存储空间。
在大数据处理中，数据压缩技术不仅能够节省存储空间，还能提高数据的传输效率。
在数据传输过程中，数据的大小直接影响着传输的时间和成本。
通过使用数据压缩技术，可以减少传输的数据量，从而提高传输的效率。
此外，数据压缩技术还能减少存储和传输介质的使用量，降低了存储和传输的成本。
然而，数据压缩技术并不是在所有情况下都适用。
在某些情况下，数据压缩会导致数据的丢失或损坏。
因此，在应用数据压缩技术之前，需要对数据的特性进行分析，评估压缩对数据的影响。
在对数据进行压缩之前，需要详细了解数据的结构和内容，选择合适的压缩方法。
高性能计算中的数据压缩技术介绍(九)
高性能计算中的数据压缩技术介绍在现代信息时代，数据的生成量呈指数级增长，给数据存储和传输带来了巨大的挑战。
为了应对这一挑战，高性能计算领域崭露头角的数据压缩技术成为了研究的热点。
本文将介绍高性能计算中的数据压缩技术及其应用。
一、数据压缩的原理数据压缩技术主要通过减少数据存储空间和传输带宽来实现对数据的压缩。
压缩的基本原理可以分为两类：无损压缩和有损压缩。
无损压缩技术可以原始数据无差错地恢复，常见的无损压缩算法有哈夫曼编码、Lempel-Ziv-Welch编码和算术编码等。
这些算法通过找到数据中的重复模式或频繁出现的符号来实现压缩，从而降低了存储和传输的开销。
有损压缩技术可以在一定程度上损失数据中的信息，但可以通过压缩率来获得更高的效益。
常见的有损压缩算法有JPEG、MP3和等。
这些算法通过对数据进行变换、量化和编码来降低存储和传输开销，适用于音频、图像和视频等多媒体数据的压缩。
二、数据压缩的应用1. 数据存储高性能计算中，海量数据的存储是一个重要的问题。
数据压缩技术可以大幅降低存储需求，节省硬盘空间。
例如，在云计算环境下，数据压缩可以减少数据中心的存储成本，提高存储效率。
2. 数据传输在高性能计算中，数据传输是一个耗时耗能的过程。
数据压缩可以减少数据的传输量，降低网络传输的开销。
特别是在大规模并行计算和分布式系统中，数据压缩可以显著提高系统的性能。
3. 数据处理在大规模数据处理中，数据的压缩可以加快计算的速度。
通过将压缩的数据载入内存，可以减少内存访问时间和缓存淘汰带来的开销，提高数据处理的效率。
三、数据压缩的挑战尽管数据压缩技术在高性能计算中有广泛的应用，但仍然面临一些挑战。
1. 压缩和解压缩的开销数据压缩和解压缩过程需要消耗计算资源，特别是对于大规模数据和高速数据流的处理。
如何在保证压缩率的前提下减少压缩和解压缩的开销，是一个需要解决的问题。
2. 压缩算法的适应性不同类型的数据具有不同的特征和压缩需求。
多媒体数据压缩技术综述
南昌大学研究生(工程硕士)2006～2007学年第二学期期末考试试卷课程名称：《多媒体技术》专业：软件工程学生姓名：学号：C2007271学院：信息工程学院得分：任课教师签：洪春勇时间：2007.8多媒体数据压缩技术综述摘要：本文侧重介绍多媒体各种数据类型和数据描述，讨论数据压缩技术在各种媒体数据上的应用及发展趋势。
关键词：多媒体数据、数据压缩、JPEG、MPEG-4、发展趋势、一、引言多媒体在我国的定义是：能对多种载体(媒介)上的信息和多种存储体(媒介)上的信息进行处理的技术。
多媒体传统关键技术主要集中在以下四类中：数据压缩技术、大规模集成电路（VLSI）制造技术、大容量的光盘存储器（CD-ROM）、实时多任务操作系统。
因为这些技术取得了突破性的进展，多媒体技术才得以迅速的发展。
网络技术的发展使多媒体技术的应用空间得到了快速拓展。
但是网络现状的局限性也使得各种多媒体技术应用受到制约，因此对于多媒体数据的压缩技术显得非常重要和关键。
二、多媒体数据类型及其数据描述（一）多媒体数据类型1.文字文字是人与计算机之间进行信息交换的主要媒体。
在计算机发展的早期，比较实用的终端为一般文字终端，在屏幕上显示的都是文字信息。
由于人们在现实生活中用语言进行交流，所以开始时文字终端比较流行，但是后来出现了图形、图像、声音等媒体，这样也就相应地出现了多种终端设备。
在现实世界中，文字是人们进行通信的主要形式，文字包括西文与中文。
在计算机中，文字用二进制编码表示，即使用不同的二进制编码来代表不同的文字。
2．音频音频（Audio）指的是20HZ～20kHz的频率范围，但实际上“音频”常常被作为“音频信号”或“声音”的同义语，是属于听觉类媒体，主要分为波形声音、语音和音乐。
3.视觉媒体能够利用视觉传递信息的媒体都是视觉媒体。
位图图像、矢量图像、动态图像、符号等都是视觉媒体。
4.动画动画是指运动的画面，动画在多媒体中是一种非常有用的信息交换工具。
数据压缩技术
数据压缩技术
数据压缩技术是将数据通过某种算法进行压缩，以减少存
储空间或传输带宽的技术。
数据压缩可以分为无损压缩和
有损压缩两种技术。
1. 无损压缩：无损压缩技术可以将数据压缩存储，而不会
丢失原始数据的任何信息。
常见的无损压缩算法包括：
- 霍夫曼编码：根据数据出现的频率，将出现频率高的字符用较短的编码表示，出现频率低的字符用较长的编码表示，从而实现对数据的压缩。
- 哈夫曼编码：根据数据的统计特征，将出现频率高的和出现频率低的数据分别用较短和较长的编码表示，从而实现
对数据的压缩。
- 利用重复部分编码：在数据中查找重复的部分，并用较短的编码代替，从而实现对数据的压缩。
2. 有损压缩：有损压缩技术为了更高的压缩比，会丢失部分数据的精度或者细节，降低了原始数据的质量。
常见的有损压缩算法包括：
- JPEG：用于图像压缩，通过将图像分成不同的小块，对每个小块进行离散余弦变换，从而将原始数据转换为频域数据，再根据频域数据的统计特征进行压缩。
- MP3：用于音频压缩，通过对音频信号进行频率转换和掩蔽效应分析，从而找到对人耳而言不易察觉的信息，将其丢弃，从而实现音频的压缩。
数据压缩技术是计算机领域中非常重要的技术，广泛应用于存储、传输和处理大量数据的场景，可以提高效率、降低存储成本和网络带宽消耗。
XML数据压缩技术综述
随 着互 联 网技 术 的迅 速 发展 ， ＸＭＬ 已 经 成 为
压缩 技 术 主 要 是 用来 解决 Ｘ ＭＬ 的数 据冗 余 问题 ， 以 满 足 网络宽 带 和存 储 空 间 的需 求 ， 压缩 率 都 高 于传 其
统 的数 据压 缩技 术 ， 但是 支持 压缩 文档 的直 接查 询 ， 综 述
文 苹 编 号 ：０ ３５ ５ （ ０ ８ ０ ０ ８ ０ １ ０ ８ ０ ２ ０ ） ７０ ６ — ３
ＸＭＬ数 据压 缩 技 术 综述
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【 键 词 】 ＸＭ Ｌ 数 据 压 缩 ，数 据 冗 余 ， 查 询 处 理 ，Ｄ 关 ＴＤ
中 图 分 类 号 ：ＴＰ ０ ． ３１６ 文 献 标 识 码 ：Ａ
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数据库数据压缩技术概述(一)
数据库数据压缩技术概述概述：数据库（Database）是指按照一定的数据模型组织、存储和管理数据的仓库。
随着数据量的快速增长，数据库面临的存储和处理的挑战也越来越大。
为了解决这一问题，数据库数据压缩技术应运而生。
数据库数据压缩技术是通过对数据库中的数据进行压缩来节省存储空间和提高处理性能。
本文将介绍几种常用的数据库数据压缩技术。
压缩算法：数据库数据压缩技术主要依赖于压缩算法。
目前常用的压缩算法有两类：无损压缩算法和有损压缩算法。
无损压缩算法是指将数据压缩后可以完全还原为原始数据，而有损压缩算法则允许在压缩过程中丢失部分数据。
无损压缩算法：1. 霍夫曼编码：霍夫曼编码通过统计字符出现的频率来构建最优二叉树，将出现频率较高的字符用较少的位数表示，从而实现无损压缩。
2. 字典压缩算法：字典压缩算法通过构建字典表将重复出现的数据替换为较短的编码，从而减小数据大小。
有损压缩算法：1. JPEG压缩：JPEG压缩是一种广泛应用于图像压缩的有损压缩算法。
它通过离散余弦变换和量化的方法将图像数据进行压缩。
2. MP3压缩：MP3压缩是常用的音频压缩算法。
它通过剔除人耳难以察觉的频谱信息和使用霍夫曼编码等方法来实现高压缩比。
数据库数据压缩技术：1. 列存储压缩：列存储压缩是一种常用的数据库数据压缩技术。
它将数据库中的数据按列存储，然后对每一列的数据进行压缩。
由于同一列中的数据类型相同，如整数列或字符串列，因此可以针对每一列的数据类型选择最适合的压缩算法。
2. 字符串压缩：数据库中经常存储大量的字符串数据，如用户名、地址等。
针对字符串数据的特点，可以采用字典压缩算法或者基于前缀树的压缩算法来对字符串数据进行压缩，从而减小存储空间。
3. 索引压缩：索引是数据库中提高查询性能的重要组成部分。
通过对索引数据进行压缩，可以减小索引的大小，从而提高索引的查询效率。
数据库数据压缩技术的应用前景：数据库数据压缩技术在大数据时代具有重要的应用前景。
数据库数据压缩技术概述
数据库数据压缩技术概述引言在当今信息爆炸的时代，海量的数据在不断涌现。
对于数据库系统而言，处理海量数据是一项巨大的挑战。
为了更好地存储和管理这些数据，数据库压缩技术应运而生。
本文将对数据库数据压缩技术进行概述，介绍其原理、优点和不同的实现方法。
一、数据库数据压缩技术的原理数据库数据压缩技术是通过某种算法，对数据库中的数据进行压缩，从而减少数据的存储空间和传输带宽。
压缩算法主要分为两类：有损压缩算法和无损压缩算法。
有损压缩算法通过舍弃一些数据细节来降低数据的存储量。
这种算法适用于一些对数据细节要求不高的场景，例如图像、音频等多媒体数据。
无损压缩算法则是通过优化数据的编码方式，减少重复信息和冗余数据，而不会丢失任何原始信息。
二、数据库数据压缩技术的优点数据库数据压缩技术具有以下优点：1. 节省存储空间：通过压缩数据库数据，可以大幅度减少存储空间的占用。
这在存储需求巨大的大型数据库环境下尤为重要。
2. 提高数据传输效率：对于需要通过网络传输的数据，压缩后的数据体积更小，能够节省带宽和传输时间。
3. 加快数据读取速度：压缩后的数据需要较少的磁盘I/O操作，从而提高了数据的读取速度。
4. 提高系统性能：由于压缩后的数据量减少，系统处理数据的效率也得到提升。
三、数据库数据压缩技术的实现方法数据库数据压缩技术有多种实现方法，下面将介绍其中几种常见的方法：1. 字典压缩字典压缩是一种常见的无损数据压缩技术。
它通过对数据库中的数据建立一个字典表，将重复的数据替换为字典中的索引值，从而达到压缩数据的目的。
2. 压缩编码压缩编码是一种常见的无损数据压缩方法。
它利用编码规则对数据库中的数据进行重新编码，使数据的存储长度变短，在解码时能够恢复原始数据。
常见的压缩编码方法有霍夫曼编码、算术编码等。
3. 压缩索引压缩索引是一种常见的数据压缩技术，它通过对数据库中的索引进行压缩，减少索引的存储空间。
常见的压缩索引方法有前缀压缩、差值压缩等。
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数据压缩技术综述
作者：汪见晗
来源：《科学与财富》2016年第04期
摘要：在现今的电子信息技术领域，正发生着一场有长远影响的数字化革命。
由于数字化的多媒体信息尤其是数字视频、音频信号的数据量特别庞大，如果不对其进行有效的压缩就难以得到实际的应用。
因此，数据压缩技术已成为当今数字通信、广播、存储和多媒体娱乐中的一项关键的共性技术。
本文从专利文献的视角对数据压缩技术的发展进行了全面的统计分析，总结了与数据压缩相关的专利申请趋势、主要申请人分布，介绍了数据压缩技术的重点技术分支及其发展历程，并分析了全球数据压缩技术演进特点，并绘制了国内重点申请人的技术发展路线图。
关键词：数据压缩；发展路线
1 数据压缩介绍
1.1 数据压缩的分类
目前，通用的主流压缩方法分为无损压缩和有损压缩。
无损压缩利用数据的统计冗余进行压缩。
数据统计冗余度的理论限制为2：1到5：1，所以无损压缩的压缩比一般比较低。
这类方法广泛应用于文本数据、程序和特殊应用场合的图像数据等需要精确存储数据的压缩，通常的无损压缩编码方法有香农-范诺编码，霍夫曼（Huffman）编码，算术编码，字典压缩编码等。
有损压缩方法利用了人类视觉、听觉对图像、声音中的某些频率成分不敏感的特性，允许压缩的过程中损失一定的信息。
虽然不能完全恢复原始数据，但是所损失的部分对理解原始图像的影响较小，却换来了比较大的压缩比。
有损压缩广泛应用于语音、图像和视频数据的压缩，按照应用领域来分，有损压缩编码分为图像压缩编码，视频压缩编码，音频压缩编码。
2 数据压缩专利申请数据分析
本章主要对全球和国内数据压缩专利申请情况以及国内外专利重要申请人进行分析，从中得到技术发展趋势，以及各阶段专利申请人所属的国家分布和主要申请人。
其中以每个同族中最早优先权日期视为该申请的申请日，一系列同族申请视为一件申请。
2.1 全球专利申请状况
2.1.1 全球数据压缩专利申请量
图2-1-1展示了数据压缩编码技术在全球专利申请年代分布情况。
从整体申请情况可以看出，数据压缩技术从上世纪80年代已经进入稳定发展时期，因而没有出现类似于互联网这种行业的快速发展时期。
换句话说，最近几十年不是数据压缩技术的快速发展时期，数据压缩快速发展时期在很早之前就开始了，而由于当时专利还未得到足够的重视，因而没有出现申请量激增的情况。
2.1.2 全球数据压缩专利申请国家分布
图2-1-2展示了数据压缩技术申请量的国别分布。
从图中可以直观地看出，日本的专利申请量比较大，几乎占据了一半的数量，其次是美国，申请数量比重达到35%，再次是德国和韩国。
这也说明了，日本在数据压缩领域中占据着极其重要的角色，处于领先地位。
2.2 中国专利申请状况
本节主要对中国专利申请状况的趋势以及专利重要申请人进行分析，从中了解国内该技术的发展趋势。
2.2.1 中国专利申请量趋势
图 2-2-1示出了数据压缩编码技术在中国专利申请年代的分布情况，从上面的图表中，不同于全球数据压缩编码技术专利申请量的稳定情况，在中国，上世纪90年代初才逐步出现数据压缩技术相关专利，处于萌芽阶段。
从 2000至 2007年，国内申请量迅速提升，可见我国在数据压缩技术方面的研究逐步加大。
从 2008年至 2014年的申请量有所下降，这是与全球数据压缩技术发展趋势有关的。
所以预计，如果不存在技术变革，数据压缩技术在今后的申请量仍将保持稳定的水平。
2.2.2 国内专利申请的申请人分析
本小节从国内专利申请的申请人角度对该领域的专利申请做进一步分析，主要考虑申请人的地域分布、申请数量、以及申请人的类型。
从图2-2-2以及主要申请人的分析中可以看出，在本领域中，诸如松下、飞利浦、三星等日韩企业一直是较为活跃的申请人，且这些申请人在申请数量以及质量方面都从始至终占据较为重要的地位，部分公司一直属于领域的领头羊。
此外，就总体来看，我们欣喜地发现在申请总量的排名中还有两类中国的企业，其中一类即以联发科技、奇景广电为代表的台湾公司，另一类是以清华大学为代表的研究机构，这两类申请人在申请的专利数量以及质量方面也有较大的区别。
主要区别在于，企业的申请更偏向于应用，而研究机构的则理论性更强，能够适用于产业还有待考验。
2.2.3 国内重要申请人技术演进路线分析
图2-2-3所示以清华大学为代表的数据压缩专利的技术发展路线，由于MPEG系列以前的数据压缩编码技术在国外起步很早，技术也相对成熟，故除了小波变换系列之外，其他的专利申请量，并不是很多，小波变换技术的专利申请也只集中在国内几所重点高校，如清华大学的专利文献（公开号：CN1560916A）及湖南大学在其基础上作的改进，而提出的一种渐进式小波变换数据压缩编码（公开号：CN102350827A）和北航的一种应用到网络传输中的矩阵式小波变换方法（公开号：CN101621855A）。
但是，随着计算机网络技术的发展，对数据压缩编码技术要求也越来越高，这时MPEG系列的推广及应用舞台也越来越大成为主流，其中清华大学比较早的涉及MPEG的专利文献是CN1678068A，该文献中公开了一种基于MPEG-2的复用技术在地面数字电视广播中的应用，它能读出时间标签和最大延时，测量接收信号延时，计算出附加延时，并按照附加延时适当延迟TS流，使得各个中继站再次发射的信号同步。
该数据压缩编码在MPEG-2基础上的改进，具有高同步，易实现的特点。
随后，清华大学关于MPEG系列在数字电视中应用的专利不多，分别于2010年和2012年又申请了两篇专利。
此外，清华大学的另一个研究重点是MPEG系列在网络视频流的应用，于2008年申请了一篇专利（CN101252694A）和2011年申请的一篇专利（公开号：CN102075759A）以解决视频流信息传输带宽要求高能耗大的问题。
从以上的技术路线极其分析可以看出，以清华大学为代表的研究机构已经逐步开始进入数据压缩编码的主流技术的研究领域，尽管数量和覆盖面有限，但是随着与企业单位的合作，其研究也逐步由研究型转向工业应用型，相信在不久的未来，以清华大学为代表的研究机构必将在该领域占据重要的地位。
作者简介：姓名：汪见晗；出生年月：1987年10月；性别：男；学历：硕士；职称：初级职称；研究方向：计算机应用领域-专利审查省市邮编：湖北省武汉市 430070。