基于小波和偶合特征的多数据流压缩算法

摘要：

提出了基于Haar小波技术和偶合特征的多数据流压缩方法.主要研究成果包括:(1) 证明了Haar小波变换服从能量守恒规律,并用于压缩数据流;(2) 揭示了数据流的偶合度与变化趋势的相关性、偶合度的平移不变性及等价规律,采用特征流序列的小波系数和流能量近似表示流的趋势,达到压缩的目的;(3) 提出了多尺度能量分解模型,提高了表示精度;(4) 设计了多尺度能量分解压缩算法以及多尺度重构算法;(5) 在真实数据集上的实验表明,新方法的压缩比是传统小波方法的2～4倍.

关键词：数据流、Haar小波、偶合特征、数据压缩、层次分解

所属期刊栏目：18

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60473071;10476006;高等学校博士学科点专项科研项目20020610007

在线出版日期：2007-04-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：177-184