【摘 要】
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数据压缩是实时数据库系统中一项极其重要的功能,能够保证海量数据在有限的磁盘空间中进行保存。作者提出了一种基于函数参数估计的通用过程数据在线压缩、解压缩算法。该算
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数据压缩是实时数据库系统中一项极其重要的功能,能够保证海量数据在有限的磁盘空间中进行保存。作者提出了一种基于函数参数估计的通用过程数据在线压缩、解压缩算法。该算法主要针对随时间变化比较有规律的工业数据,通过对工业数据的时间变化情况进行预测,采用参数曲线的数学模型对变化规律进行建模来实现。工业数据的压缩问题就转化为逐步缩小曲线参数的取值范围的求解过程,通过记录最终的曲线参数,达到了工业数据的压缩目的。本方法的采用,一方面,使随时间非线性分布的工业数据能够得到高压缩比的压缩,同时,数据在压缩和解压缩过程中对计算机的CPU消耗率很低,非常适合需要高性能高实时性的数据库系统和工控软件的数据处理场合。实验证明,本方法针对随时间有规律分布的工业数据,具有高压缩比和高性能处理的优点。
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