[发明专利]一种针对数据幅值范围已知的数据流进行编码的方法

说明书

本发明提出一种针对数据幅值范围已知的数据流进行编码的方法。所述方法包括数据流的统计分布、子集划分设计、实际编码和实际解码步骤。本发明的子集编码方法可以有效编码已知幅值范围的数据流，相比现有方法可以较大程度提高编码性能，并且具有较低的编码复杂度，是一个实际可用的编码方法。并且本方法的应用范围不限于已知幅值范围已知的数据流，在编码幅值范围不确定的数据流时，也可以与现有编码方法结合使用，应用前景广阔。

技术领域

本发明属于压缩编码技术领域，特别是涉及一种针对数据幅值范围已知的数据流进行编码的方法。

背景技术

实际应用中，数据的压缩编码算法多种多样，有针对数据整体进行编码的，例如区间编码算法；有针对数据每一个比特进行编码的，例如二进制算术编码；也有将数据根据出现频率不同，而设计不同的数据树形结构进而进行编码的，例如哈夫曼编码。以上算法针对不同的场景具有不同的编码性能。但是目前并没有将数据流划分为不同的互相嵌套的子集，并进而进行编码的算法。实际上，某些情况下，例如待编码数据流幅值范围已知且满足某些特殊分布的情况，如果可以根据数据的幅值分布范围提前将数据流根据其幅值范围分为不同的互相嵌套的子集，并进而进行编码，往往可以更有效的提高数据流的编码性能。

发明内容

本发明目的是为了解决现有技术中的技术问题，提出了一种针对数据幅值范围已知的数据流进行编码的方法。本发明提出一个对数据流根据其数值范围分布的特征，将数据流划分为多个互相嵌套的子集并进而进行有效压缩的编码方法。该方法具有复杂度低，编码性能高的特点，具有很好的实际应用效果。

本发明是通过以下技术方案实现的，本发明提出一种针对数据幅值范围已知的数据流进行编码的方法，具体包括以下步骤：

步骤一、统计数据流的整体分布情况、数据流最高点位置以及数据幅值范围信息，确定数据流整体分布特征；

步骤二、根据数据流幅值分布情况和数值出现频率最高点位置确定数据流整体的子集划分设计；

步骤三、对数据流进行实际编码；

步骤四、对编码后的数据流进行实际解码，重构出完整数据流。

进一步地，所述子集划分设计的原则是：子集划分中，内一层集合是外一层集合的真子集，并且集合由内层到外层的覆盖范围层层递增，编码时由内层子集向外层子集依次编码，直到最外层；最外层子集也是全集。

进一步地，所述步骤三具体为：

步骤三一、将输入的数据信息进行细分，将其信息细分为数据的所属子集的标志信息和数据在子集中的编号信息；

步骤三二、假设设计的子集分别为A₀,A₁,A₂…A_i-1,A_i…；

步骤三三、依次编码数据流中所有数据所在子集的标志；

步骤三四、编码数据流中所有数据在所属子集中的编号。

进一步地，所述依次编码数据流中所有数据所在子集的标志，具体为：

第一步，依次编码数据流中每个元素是否属于集合A₀的标志；

第二步，对数据流中不属于集合A₀的元素，依次编码元素是否属于集合A₁的标志；

第i步，对数据流中不属于集合A_i-1的元素，依次编码元素是否属于集合A_i的标志；

如此循环，直到编码到最外层子集。

进一步地，所述编码数据流中所有数据在所属子集中的编号，具体为：