LZW算法优化及在雷达数据压缩中的应用
lzw算法的超声信号无损压缩方法和基于无线带宽的超声信号的传输方法
LZW算法的超声信号无损压缩方法和基于无线带宽的超声信号的传输方法一、引言超声信号在医学、工业和科学领域中被广泛应用。
由于超声信号的高频特性和数据量较大的特点，如何实现对超声信号的高效压缩和传输成为研究的热点之一。
本文将介绍两种与此相关的方法：LZW算法的超声信号无损压缩方法和基于无线带宽的超声信号的传输方法。
二、LZW算法的超声信号无损压缩方法2.1 LZW算法的原理LZW算法是一种无损压缩算法，常被用于文本和图像等数据的压缩。
其基本思想是通过建立字典表，将出现频率较高的数据替换成较短的编码，从而实现对数据的压缩。
具体操作过程如下：1.初始化字典表，包含单个字符的编码。
2.从输入序列中读取字符，将其与当前字符串拼接成新的字符串。
3.如果新字符串存在于字典表中，将其视为当前字符串的一部分，将读取下一个字符，重复步骤2。
4.如果新字符串不在字典表中，将当前字符串的编码输出，并将新字符串添加到字典表中。
5.重复步骤2-4，直到输入序列结束。
2.2 LZW算法在超声信号压缩中的应用在超声信号的压缩中，LZW算法可以通过对音频信号的采样数据进行编码实现。
首先将连续的音频信号划分为多个小区间，对每个小区间进行LZW编码，并将编码结果存储起来。
由于超声信号的冗余度较高，通过LZW算法可以有效地将重复出现的数据进行压缩，从而减小数据量。
2.3 LZW算法的优缺点LZW算法作为一种无损压缩算法，具有以下优点：•编码和解码过程简单，算法复杂度低。
•压缩率较高，在某些情况下能够达到较好的效果。
然而，LZW算法也存在一些缺点：•字典表的构建和维护需要占用较大的存储空间。
•在某些特殊情况下，压缩效果比较差。
三、基于无线带宽的超声信号的传输方法3.1 传统的超声信号传输方法传统的超声信号传输方法一般通过有线连接实现，需要使用传感器将超声信号转换为电信号，再通过有线电缆传输到接收端。
然而，有线连接受到距离限制和线缆造成的信号衰减等问题，无法满足某些应用场景的需求。
数据压缩算法LZLZ和LZW的原理与实现
数据压缩算法LZLZ和LZW的原理与实现在计算机科学领域，数据压缩算法是一种用于减小数据文件大小的方法。
其中，LZLZ和LZW是两种常见的数据压缩算法。
本文将详细介绍这两种算法的原理和实现。
一、LZLZ算法LZLZ算法是一种基于字典的数据压缩算法。
该算法的原理是将连续出现的重复字符序列替换为较短的标记。
具体实现过程如下：1. 初始化字典，将所有可能的字符序列添加到字典中。
2. 从输入数据中读取字符序列，并查找字典中是否存在相同的序列。
3. 如果找到匹配的序列，则将其替换为字典中对应的标记，并将序列长度增加1。
4. 如果未找到匹配的序列，则将当前字符添加到字典中，并输出该字符。
5. 重复步骤2至4，直到处理完所有输入数据。
通过将重复的序列替换为较短的标记，LZLZ算法可以有效地减小数据文件的大小。
二、LZW算法LZW算法也是一种基于字典的数据压缩算法，与LZLZ算法类似，但存在一些差异。
下面是LZW算法的原理和实现过程：1. 初始化字典，将所有可能的单字符添加到字典中。
2. 从输入数据中读取字符序列，并根据当前已读的序列来搜索字典。
3. 如果找到匹配的序列，则将已读的序列继续扩展一个字符，并重复步骤2。
4. 如果未找到匹配的序列，则将字典中最长的已读序列对应的标记输出，并将已读的序列和下一个字符添加到字典中。
5. 重复步骤2至4，直到处理完所有输入数据。
LZW算法通过动态扩展字典，可以更好地利用数据的重复性。
相比于LZLZ算法，LZW算法通常能够达到更高的压缩率。
三、LZLZ和LZW的比较LZLZ算法和LZW算法在原理上有相似之处，都是通过字典来实现数据压缩。
然而，两者之间存在一些差异。
首先，LZLZ算法使用固定长度的标记，这使得算法相对简单，但可能导致压缩率较低。
与之相反，LZW算法可以根据需要动态扩展字典，以适应不同类型的数据，从而获得更高的压缩率。
其次，LZLZ算法的字典只包含单个字符和字串，而LZW算法的字典可以包含任意长度的序列。
LZW压缩算法介绍
LZW压缩算法介绍LZW (Lempel-Ziv-Welch) 压缩算法是一种基于字典的无损压缩算法。
它由Abraham Lempel、Jacob Ziv和Terry Welch于1977年共同开发，被广泛应用于无损图像压缩、文本压缩等领域。
在编码阶段中，首先通过初始化一个字典，其中包含了所有可能的输入符号，并将其索引与其对应编码值相对应。
算法从输入数据的第一个符号开始，将其添加到当前待编码的字符串中。
然后，它迭代地检查是否存在一个包含当前字符串和下一个符号的条目在字典中。
如果存在，则将当前字符串扩展为当前字符串加上下一个符号，并继续检查。
如果不存在，则将当前字符串的编码输出，并将当前字符串加上下一个符号添加到字典中。
此过程将重复，直到输入数据中的所有符号都编码为字典中的条目。
在解码阶段中，解码器初始化一个与编码过程使用相同的字典。
它从压缩数据流中读取编码值，并将其对应的字符串输出。
解码器在字典中根据编码值查找对应的字符串，然后将它添加到输出流中。
然后，解码器通过查找输出流尾部的条目，将一个新的编码加上条目的第一个符号创建一个新的条目，并将该新的条目添加到字典中。
这个过程将重复，直到所有编码值都被解码为对应的字符串。
LZW压缩算法的优点是它能够达到很高的压缩比。
由于它利用了字典中的重复条目，它可以将输入数据中的相同模式编码为较短的编码值。
此外，它还具有较快的压缩和解压缩速度，因为它只需要查找字典而不需要进行复杂的算术操作。
然而，LZW算法也有一些限制。
首先，它要求压缩器和解压器具有相同的初始化字典。
这使得在使用LZW算法进行数据传输时，压缩器和解压器必须事先共享相同的字典，否则解压得到的数据可能会不正确。
另外，由于字典的大小是固定的，当字典已满时，新的条目无法添加，这会限制算法的扩展性。
尽管有一些限制，LZW压缩算法仍然是一种经典且广泛使用的压缩算法。
它在图像、音频、视频以及文本等领域都有应用。
无损压缩算法LZW前缀编码优化及应用
无损压缩算法LZW前缀编码优化及应用鄢海舟;胥布工;石东江;郑伟德【摘要】利用LZW算法进行数据压缩,当字典长度为l时,前缀在区间[0,l-1]中,因而只能通过[lbl]bit对前缀进行编码,使区间[l,2[lbl]-1]内的数据不能被充分利用,造成冗余现象.针对该问题,提出一种前缀映射编码的改进压缩算法.对满足条件的前缀不直接编码输出,而是将其映射到区间[l,2[lbl]-1],此时编码位数并未减少但却隐含一个标志位信息,标志下一个前缀编码用更少的比特位来编码.与原LZW算法相比,改进算法不增加计算量和存储空间,并且通用性好.英文文本数据压缩仿真和残差数据压缩应用结果均验证了该算法的有效性.%LZW algorithm can not make full use of the length of dictionary for prefix encoding when compressing data and has redundancy.When considering the length of the dictionary is l,the prefix can be located within [0,l-1] only,and the LZW algorithm uses [lbl]bit to encode the prefix.Therefore,the data of the interval [l,2[lbl]-1] is not fully used.Aiming at this problem,this paper proposes an improved compression algorithm of prefix mapping encoding.It does not encode and output the prefix which meets the condition,but maps it to the interval [l,2[lbl]-1].In this case,the number of prefix encoding is not decreased but implies the information that the next prefix will be encoded with less pared with LZW agorithm,the improved algorithm has advantages that it does not increase the amount of calculation and memory space,and can be used more generally in data compression.The effectiveness of the improved algorithm is verified when tested with English text data in simulation experiments and applied into residual data compression.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2017(043)003【总页数】5页(P299-303)【关键词】LZW算法;前缀映射;编码;无损压缩;标志位;去冗余【作者】鄢海舟;胥布工;石东江;郑伟德【作者单位】华南理工大学自动化科学与工程学院,广州 510641;华南理工大学自动化科学与工程学院,广州 510641;华能国际电力股份有限公司湖南分公司,长沙410002;华能湖南岳阳发电有限责任公司,湖南岳阳 414002【正文语种】中文【中图分类】TP301.6随着信息时代的到来，各领域需要分析、传送和储存的数据也与日俱增。
使用测绘技术进行地理空间数据的压缩与存储方法
使用测绘技术进行地理空间数据的压缩与存储方法随着科技的不断发展，地理空间数据在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
从交通运输规划到环境资源管理，从城市建设到农业育种，地理空间数据的收集和分析对于人们的工作和生活起着至关重要的作用。
然而，地理空间数据的规模庞大，传输与存储成本也日益增加，这就要求我们寻找高效的压缩与存储方法来应对挑战。
测绘技术作为地理空间数据的主要收集手段之一，根据不同目的和需求，产生了多种多样的数据形式。
例如，卫星遥感数据、地理信息系统中的矢量数据、激光雷达扫描数据等等。
为了有效地压缩和存储这些数据，研究人员们提出了许多创新的方法。
一种常见的测绘数据压缩方法是基于无损压缩的算法。
无损压缩保证了数据的完整性，不会对数据本身造成任何损失。
其中，Huffman编码和Lempel-Ziv-Welch （LZW）算法是两种被广泛使用的方法。
Huffman编码通过构建字典表，将出现频率较高的数据进行较短的编码，减小了数据的体积。
LZW算法则是通过建立编码字典，将连续出现的数据片段进行动态编码，从而实现了较好的压缩效果。
这两种方法的优点是简单高效，但缺点是在某些特殊情况下，如数据中存在随机噪声，压缩效果并不理想。
针对这些问题，研究人员们提出了一系列基于有损压缩的算法。
有损压缩通过舍弃部分数据的精度来减小数据体积，这样可以在一定程度上提高压缩比。
例如，基于离差编码的压缩算法，可以通过对数据进行预测和离差编码来达到压缩的效果。
还有基于小波变换的压缩算法，通过将数据转化到频域来提取数据的频率特征，并采用分层编码的方式进行压缩。
这些方法在一定的数据损失范围内，可以取得较好的压缩效果。
另外，随着云计算和大数据时代的到来，分布式存储和处理技术也为地理空间数据的存储带来了新的思路。
分布式文件系统（DFS）是一种将大文件切分为小文件，并在多台服务器上进行存储的技术。
其中，Hadoop分布式文件系统（HDFS）是应用最广泛的分布式存储系统之一。
gdal lzw压缩方法
gdal lzw压缩方法
GDAL LZW压缩方法是一种常用的数据压缩技术，被广泛应用于地理信息系
统（GIS）中的图像处理和数据处理过程中。
GDAL，全称为Geospatial Data Abstraction Library，是一个开源的GIS库，提供了许多用于处理地理空间数据的功能和工具。
LZW压缩方法是一种无损压缩算法，通过利用输入数据中的重复信息来减少
数据文件的大小。
该压缩方法基于Lempel-Ziv-Welch算法，在数据传输和存储过
程中能够显著减小文件的体积，提高数据的传输效率。
在GIS领域中，LZW压缩方法被广泛应用于地理空间数据的处理中。
例如，
在栅格数据的存储过程中，LZW压缩可以大幅减小存储空间的需求，提高数据传
输的速度。
此外，在图像处理任务中，LZW压缩能够有效减少图像文件的体积，
保证图像质量的同时节省存储空间。
GDAL库提供了对LZW压缩方法的支持，用户可以通过调用GDAL库的函数
来实现对数据的LZW压缩和解压缩操作。
在使用GDAL进行数据处理时，可以选
择将数据进行LZW压缩，从而优化数据存储和传输的效率。
总之，GDAL LZW压缩方法是一种在GIS领域常用的数据压缩技术。
通过利
用LZW压缩算法，可以有效地减小数据文件的大小，提高数据传输和存储的效率。
在使用GDAL库进行地理空间数据处理时，LZW压缩方法是一个值得考虑的选项。
LZW算法在DEM数据压缩中的应用研究
LZW算法在DEM数据压缩中的应用研究在虚拟地形环境领域，数据压缩是解决海量DEM数据的存储、传输、处理难题的直接有效办法。
在实时漫游中，DEM数据的高效压缩和传输变得越来越重要，已经成为影响系统性能的关键技术之一。
文章主要研究了数据压缩算法在DEM数据压缩中的应用问题。
首先分析了DEM数据的概念及数据特点，通过对比各类压缩算法压缩性能，选用无损的LZW算法对DEM数据进行压缩。
并分析了评价DEM数据压缩算法的指标。
在实现对DEM数据的无损压缩时，介绍了LZW算法的编码原理和执行步骤，分析了LZW算法的优缺点，提出了对LZW算法的改进方法，实说现了改进后的LZW算法对DEM数据的压缩。
通过实验测试，分析评价了LZW算法的压缩性能。
标签：DEM数据；LZW算法；数据压缩1 DEM数据压缩研究的现状（Actuality of the Research）近年来，DEM数据的压缩存储成为当前国内外计算机科学研究与应用的前沿课题，归结起来，共分为两类。
一类是用不同的DEM表示模型来化简DEM 格网，达到去除冗余数据的目的。
另一类是直接利用各类数据压缩算法实现对DEM数据的压缩。
文章的研究目标：在DEM精度无损的条件下实现对DEM的无损压缩和解压缩；文章选用的压缩算法要求具有良好的压缩效能，以供实用参考。
2 DEM数据压缩算法的选择文章选择DEM压缩算法的LZW算法的总体压缩效能较高，无论是压缩的比率，还是压缩、解压缩的执行效率都较为优越。
DEM数据压缩评价指标数据压缩机制的设计需要在压缩能力、失真度、所需计算资源以及其它需要考虑的不同因素之间进行折衷。
具体标准如下。
采用无损压缩算法标准：压缩比和编码复杂度。
同时，文章引申一个新的评价指标——压缩效率。
压缩效率（W）：W=原数据量？鄢（1-R）/t，很显然R越小，t越小，相应的压缩效率W越大。
3 基于改进的字典型LZW算法的DEM数据压缩3.1 LZW算法分析LZW算法与其他算法相比具有自适应的特点，即可以根据压缩内容不同来建立不同字典，以减少冗余度，提高压缩比；并且解压时这个字典无需与压缩代码同时传送，而是在解压过程中逐步建立与压缩时完全相同的字典。
雷达信号处理的算法优化研究
雷达信号处理的算法优化研究雷达作为一种重要的探测和监测工具，在军事、航空航天、气象、交通等领域发挥着关键作用。
而雷达信号处理是从接收到的雷达回波中提取有用信息的关键环节，其算法的优劣直接影响到雷达系统的性能。
随着技术的不断发展，对雷达信号处理算法的优化成为了一个重要的研究方向。
一、雷达信号处理的基本原理雷达通过发射电磁波并接收目标反射的回波来获取目标的信息。
接收到的回波信号包含了目标的距离、速度、方向、形状等特征，但这些信息往往被噪声和干扰所掩盖。
雷达信号处理的任务就是通过一系列的算法对回波信号进行滤波、检测、参数估计等操作，以提取出有用的目标信息。
在雷达信号处理中，常用的算法包括脉冲压缩、动目标检测（MTD）、恒虚警检测（CFAR）等。
脉冲压缩用于提高距离分辨率，MTD 用于检测运动目标，CFAR 则用于在复杂的杂波环境中保持恒定的虚警概率。
二、现有雷达信号处理算法存在的问题尽管现有的雷达信号处理算法在一定程度上能够满足实际应用的需求，但仍然存在一些不足之处。
首先，计算复杂度较高。
一些复杂的算法在处理大量数据时需要消耗大量的计算资源和时间，这在实时性要求较高的应用场景中可能会导致性能下降。
其次，对复杂环境的适应性不足。
在实际应用中，雷达往往面临着多径传播、杂波干扰、目标遮挡等复杂情况，现有的算法在处理这些复杂环境时可能会出现误判或漏判。
再者，算法的精度和分辨率还有提升的空间。
对于一些对精度要求较高的应用，如精确制导、气象预报等，现有的算法可能无法满足需求。
三、雷达信号处理算法优化的目标和思路算法优化的目标主要包括提高处理速度、增强适应性、提高精度和分辨率等。
为了实现这些目标，可以从以下几个方面入手。
（一）算法改进对现有的算法进行改进是一种常见的优化思路。
例如，通过优化脉冲压缩算法的编码方式，可以在不增加计算复杂度的前提下提高距离分辨率；对 MTD 算法中的滤波器设计进行优化，可以增强对运动目标的检测能力。
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总第231期2009年第1期计算机与数字工程Computer&D ig ital Eng ineer ingV o l.37No.132LZW算法优化及在雷达数据压缩中的应用*王志刚 常传文 茅文深(中国电子科技集团公司28研究所 南京 210007)摘 要 LZ W算法是一种性能优异的字典压缩算法,具有通用性强、字典在编解码过程中动态形成等优点,在无损压缩领域应用广泛。
介绍了其算法原理,给出了程序实现的编码步骤,并选取一个实例进行详细分析。
设计了一种哈希表对程序进行优化,显著降低检索字典时间,分别选取图片、雷达数据、文本文件进行编码速度对比,获得了较好的效果。
最后,使用不同的数据分段选取若干典型的真实雷达数据进行试验,并与游程编码进行了对比,得出若干结论。
关键词 LZ W;哈希表;优化;游程编码中图分类号 T P301.6L Z W Algorithm Optimizing and the A pplicatio nin Radar Data CompressionWang Z hig ang Ch ang Chuanwen M a o W enshen(T he28th R esear ch Institute of CET C,N anjing 210007)A bstract L Z W(L em pe l Z iv We lch)algo r ithm is an outstanding dict io nary co mpr ession alg or ithm,which has ma ny excelle nce s such as str ong univer sal ability and can fo rm the dictionar y dy namic ally in coding and e nco ding,and is w idely used in lo ssle ss compr essio n field.T his a rticle intro duces the elem ents of L Z W,sho ws its pr og ra m steps o f co ding,and an a ly ses an exa mple in detail.A Hash T able is desig ned to optimize the pr og ram,which c an decr ease the se arching dictiona r y time o bser vably.I mag es,radar data,and text f iles a re cho sen to be coded r espectively.T he speeds are com pa red and pr ef era ble r esults ar e obtained.At last,w e cho o se seve ra l classica l re al r adar data to do ex periments by using dif fer ent da t a subsect io n,co mpare the re sults w ith R L E(R un L eng th Enco ding),and o bta in sev er al usef ul conclusio ns.Key words L Z W,H ash T able,o ptimize,R L EClass Nu mber T P301.61 引言如果按照压缩前后信息量划分,数据压缩算法可分为有损压缩和无损压缩,常见的无损压缩算法有游程RLE(Run Leng th Encoding)、霍夫曼、LZW(Lempel Ziv Welch)算法、算术编码等,LZW 算法是一种字典压缩算法,字典是在编解码过程中动态形成的,其突出的优点是通用性强,适合各种不同类型的待压缩信源,该算法被广泛应用于如今的数据压缩领域,如流行的压缩软件WINRAR和GIF图像。
本文旨在研究LZW算法,并从数据结构的设计上对程序进行优化,使之满足实时应用的要求,最后利用雷达数据进行分析,讨论不同数据类型下的压缩效果,取得了较好的实验效果。
2 LZW算法介绍LZW算法是在1984年由TA Welch对LZ编码中的LZ78算法修改而成的一种实用的算法。
其不同于费诺编码、霍夫曼编码和算术编码,在使用时不需要对信源进行概率统计;也不同于游程编码,它既可以对重复字符编码,也可以对不同但重复出现的字符*收稿日期:2008年10月6日,修回日期:2008年11月15日作者简介:王志刚,男,高级工程师,研究方向:信号与信息处理研究。
第37卷(2009)第1期计算机与数字工程33串进行编码。
相对于以上这些编码,LZW算法相对复杂,但编码速度快,压缩效果更好。
LZW压缩算法的基本思想是建立一个串表,将输入字符串映射成定长的码字输出,通常码长设置为12bit,也可设置为15bit或者18bit。
串表具有 前缀性:假设任何一个字符串P和某一个字符S组成一个字符串PS,若PS在串表中,则S为P的扩展,P为S的前缀。
字符串表是动态生成的,编码前先将其初始化,使其包含所有的单字符串。
在压缩过程中,串表中不断产生压缩信息的新字符串,存储新字符串时也保存新字符串PS的前缀P相对应的码字。
在解压缩过程中,解码器可根据编码字恢复出同样的字符串表,解出编码数据流[2~5]。
3 LZW算法实现3.1 编码步骤本文算法根据上述描述的算法原理,可以得出LZW的编码步骤如下:step1:初始化串表为编码流集合的各单个字符step2:前缀P置为空step3:读取字符为当前字符Sstep4:判断PS是否在串表中:如果在串表中:更新P=P+S如果不在串表中:a)将P对应的串表索引写入输出码流b)将P+S写入串表,增加一个表项c)更新P=Sd)判断串表是否到达最大长度,如果达到最大长度转step1step5:判断是否还有数据要压缩,如果有转step2,否则转step6step6:将P对应的串表索引写入输出码流编码结束!3.2 算法实例来看一个具体的例子,假设一个字母表a,b, c,d,有一个输入的字符流abacaba。
按照上述编码步骤,首先初始化串表:0=a,1=b,2=c,3=d,前缀P为空;读取第一个字符a,PS=a,可以在串表中找到,修改P=a;读取第二个字符S=b,PS= ab,在串表中找不到,那么添加PS到串表:4=ab,同时输出P(也就是a)的索引0到编码流,修改P =b;读下一个字符S=a,PS=ba,在串表中不能找到:添加串表5=ba,输出P的索引1到编码流,修改P=a;读下一个字符S=c,PS=ac,在串表中不能找到:添加串表6=ac,输出P的索引0到编码流,修改P=c;读下一个字符S=a,PS=ca,在串表中不能找到:添加串表7=ca,输出P的索引2到编码流,修改P=a;读下一个字符S=b,PS=ab,串表的4=ab,修改P=ab;读取最后一个字符S= a,PS=aba,在串表中不能找到:添加串表8=aba,输出P的索引4到编码流,修改P=a;好了,现在没有数据了,输出P的值a的索引0到编码流,这样最后的输出结果就是:010240。
表1给出了上述各个步骤变量的属性图。
表中灰底的项为在串表中找到了相关表项后的操作。
表1 L ZW编码实例3.3 编码算法优化在码长设置为12bit时,串表个数为212= 4096。
算法每编码一个字节,都需要搜索所有的串表,并进行比较。
经过实际编程测试后发现,LZW 算法中的大部分时间消耗在串表搜索中,这大大限制了其应用,特别是在要求实时编码的场合,必须对其进行优化。
优化的方法可以采取树的数据结构,但是仍然需要搜索,而且算法复杂度稳定性不好,如果希望不经过任何比较,一次存取便能得到所查记录,那就必须在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系,使每个关键字和唯一的存储位置相对应。
因而在查找时,只要根据这个对应关系就能找到给定值的像。
构建一个哈希表,从编程的角度来看即为一个二维数组,在编码字符集取值为0~255,采用12bit LZW编码时,该二维数组为T[4096][256],元素T[i][j]中i表示前缀在串表中的索引,j表示当前字符,T[i][j]的取值为前缀和当前字符组合在串表中的索引,如果串表中无此项,取值为-1。
这样设计的好处有:1)前缀不再需要建立一个数组,只需要使用前缀在串表中的索引即可;2)无需查找即可立即得出前缀和当前字符34王志刚等:LZW算法优化及在雷达数据压缩中的应用第37卷组合是否在串表中,只需查询上述T[i][j]的值是否为-1,如果在串表中,更新前缀为T[i][j]的值。
表2为几种不同文件的实测优化效果,64K文件为灰度图像,30M文件为雷达数据,800K文件为文本文件,每个文件均统计10次,然后取均值。
从表中可以看出,经过使用哈希表进行优化,使得LZW的编码效率大幅提高,提高6倍左右,取得了较好的效果。
缺点是需要分配2M字节的内存。
随着计算机内存容量的不断增大,牺牲内存消耗来换取编码效率的提高,还是值得的。
表2 三种类型文件经优化后效率提高情况64kB30M B800K B 优化前(ms)8207954610966优化后(ms)139139591548降低为(%)16.417.514.14 实验分析雷达信号的数据量极其庞大,如果不对其进行压缩,就会对后期的通信、存储带来很大的压力;同时,大量的数据量也给分析带来了不便,采用数据压缩方法是解决上述问题的有效办法,研究雷达数据的压缩有着十分重要的现实意义,在军用、民用等领域应用广泛。
雷达数据因较为敏感,在很多场合如雷达信号记录仪,需要事后取证、分析,要求只能为无损压缩。
我们分别选取了三种类型的雷达数据,类型1为256灰度级数据,其中杂波较多,类型2为256灰度级数据,其中杂波较少,类型3为二值雷达数据,为了更好的对数据进行比较,选择了不同编码单位进行编码,并和游程编码对比,表3为使用LZW算法进行压缩的效果,表4为使用游程编码的压缩效果,为了更好的对各种数据进行对比,选取了各个文件的大小都为10M字节。
图3使用matlab绘制出了对三种类型数据分别采用LZW 和游程编码,在不同编码单元条件下压缩比的变化曲线图。
表3 使用L ZW对三种类型雷达数据压缩效果数据标识文件大小64K32K16K8K4K2K1K500类型110M47730024779503479941748459844906398496188550428025203824类型210M2597323012173488034225925255066938798944491175057类型310M153644190684235130292378383610525548720529998482表4 使用游程编码三种类型雷达数据压缩效果数据类型文件大小64K32K16K8K4K2K1K500类型110M47769714777060477724047743364775116477606647791304789454类型210M702790703087703683704346706721711804720811739808类型310M529402529617530032530461532124535350542009551554图1 三种数据类型不同压缩单元LZW和游程压缩比变化曲线从表3、表4、图1可以得出以下信息:1)游程编码对编码单元变化不敏感,LZW算法对编码单元变化非常敏感,随着编码单元的增加呈单调递增,这点是与理论推导相吻合的,LZW算法在编码单元趋于无穷大时,可达到理论最优的编码效率。