关于LZW算法的改进研究
【摘 要】 在
分析
定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析
LZW算法的基础上，对LZW算法的缺陷进行了探讨。并对LZW算法进行了改进，大幅度减少了编码的长度，降低了匹配长度取值变化的影响，完全兼容LZW算法，在平均压缩率方面有较大的提高，而且对改进的算法进行了分析论证。 【关键词】 数据压缩 LZW算法 缓冲区
LZW算法的实质是无损压缩技术[1-3]，LZW算法通过对输入流进行分析，自适应地生成一个包含输入流中不重复子串的串表，将每一子串映射为一独立的码字输出。这样，它就充分利用了相邻输入之间的相关性，可以取得超过信源一阶熵的编码效率。然而，受缓存容量、计算复杂度和计算速度等因素的限制，串表的长度受到一定限制，且一般信源所具有的局部平稳性随缓存容量加大，编码效率提高不大。即：它自身固有一定的缺陷与不足，难以满足人们的需要，对它进行改进一直成为人们的研究目标之一[4-6]。为了解决这一问题，本文对LZW算法进行了改进，命名为LZWC编码算法。它兼有LZW算法的优点，还具有自身的优越性。首先对LZW算法进行一些必要的介绍和分析。 1. LZW算法 LZW算法[1]由韦尔奇（T.A.Welch）于1984年通过对LZ算法的改进。开发出的一种更优算法。它是一种基于字典的编码
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。并且它是LZ系列码中应用最广，变形最多的一种算法。LZW压缩有3个重要的对象：数据流、编码流和编译表。在编码时，数据流是输入对象，编码流就是输出对象；在解码时，编码流则是输入对象，数据流是输出对象；而编译表是在编码和解码时都需要借助的对象。 1.1LZW算法的编码原理 LZW算法的编码原理为：对消息序列xn=x1x2x3…xn从左到右进行阅读，并以此进行LZW编码： (1)对x1显然是第一次出现，它的前面也没有字符，那么他的编号是1，它的码元为(1,0, x1)。 (2)对于x2它可能有两种情况发生，即x1=x2或x1≠x2。对此，有 ①如果x1=x2，那么对于x2不作编码，而对x3的编码位点取2，连接位点则为1，这表示对x3作第二次编码，它与第一次编码的x1相连接。 ②如果x1≠x2，那么x2的编码位点取为2，连接位点则为0，这表示对x2作第二次编码，它的前面没有出现过相同的字符。 (3)依照上述步骤递推，如果对向量xn=x1x2x3…xn，n
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的LZW算法。下面对LZWC算法的原理进行详细的介绍。 2 LZWC算法 LZWC算法的基本原理是针对源输人数据中不同特点的数据序列，采用不同的编码器分别编码。数据序列的分类则是根据它的特点，通过对原始数据序列的分析来完成。 LZWC算法共有两个编码器，它们是： (1） 重复编码器（RepeatCorder），简称RC。 (2） LZW编码器。 RC对输入流中重复的数据进行编码，剩下的数据由则由LZW编码器进行编码。RC编码器和LZW编码器的编码通过LZW编码器的编码表统一起来。 2.1 LZWC算法的编码及原理 LZWC的算法过程如下： 对消息序列xn=x1x2x3…xn从左到右进行阅读，并以此进行LZWC编码： (1） 输入流中的数据x1，x2，…，xn依次经过前缓冲区。 (4） 假如还有数据进入缓冲区，则转1），继续此过程。 (5） 否则，结束编码过程。
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