Эти данные хранятся в массиве (с использованием C++) и являются повторением 125 бит, каждый из которых отличается от другого. Он также имеет 8 сообщений из 12 символов ASCII в конце. Пожалуйста, предложите, следует ли использовать дифференциальное сжатие в массиве, и если да, то как?Какая наилучшая схема сжатия для небольших данных, таких как 1.66kBytes?
Или мне следует применить некоторую другую схему сжатия на весь массив?
Как правило, вы можете сжимать данные, которые имеют определенную предсказуемость или избыточность. Сжатие на основе словаря (например, алгоритмы ZIP-стиля) традиционно не работает на небольших фрагментах данных из-за необходимости совместного использования выбранного словаря.
В прошлом, когда у меня сжаты очень мелкие куски данных с несколько предсказуемыми шаблонами, я использовал SharpZipLib с пользовательским словарем. Вместо того, чтобы вставлять словарь в фактические данные, я жестко закодировал словарь в каждой программе, которая должна (де) сжимать данные. SharpZipLib предоставляет вам обе опции: пользовательский словарь и держит словарь отдельно от данных.
Опять же, это будет работать только в том случае, если вы можете предсказать некоторые шаблоны ваших данных раньше времени, чтобы вы могли создать соответствующий словарь сжатия, и сам словарь может быть отделен от сжатых данных.
Ну Eric.J спасибо за ваш ответ Фактически мне нужно передавать сжатые данные каждые 4 секунды и фактически 125 бит data isnt much prbabilistic –
@Mujtaba: Какие данные представлены в 125 бит? –
его информация о воздушном судне, например, широта, долгота, скорость, высота, заголовок, идентификатор, тип и т. Д. –
Вы не предоставили нам достаточной информации, чтобы помочь вам. Тем не менее, я очень рекомендую книгу Text Compression от Bell, Cleary и Witten. Не обманывайте себя титулом; «Текст» здесь означает «без потерь» — все методы применяются к двоичным данным. Поскольку книга стоит дорого, вы можете попробовать ее получить в межбиблиотечном абонементе.
Также не упускайте из виду очевидные методы Burrows-Wheeler (bzip2) или Lempel-Ziv (gzip, zlib). Вполне возможно, что один из этих методов будет хорошо работать для вашего приложения, поэтому перед исследованием альтернатив попробуйте сжать ваши данные со стандартными инструментами.
Благодаря RAMSEY эти методы bzip2 и LZ работают для данных массива? –
@Mujtaba абсолютно да: любая последовательность байтов в памяти. –
не применяли бы эти методы сжатия, чтобы поток бит был более длинным, потому что это некоторые из голов для создания сжатия? –
Зачем вам нужно сжимать его? –
для экономии полосы пропускания и увеличения частоты обновления при передаче TDMA. –
Можете ли вы предоставить более подробное описание данных, то есть полей и диапазона, в котором вы ожидаете их изменения? – fmark