[发明专利]基于熵判决最优差分编码的LZW压缩方法

说明书

技术领域

本发明属于数据处理技术领域，特别是一种LZW(Lempel-Ziv-Welch)压缩方法， 适合于无线传感器网络中慢变数据压缩。

背景技术

无线传感器网络的重要工作之一是采集数据，并对采集的数据进行相应的处理， 然后发送到接收端。多个传感器节点产生大量的数据，如果不进行相应的处理而直接 进行传输，这样会消耗大量的节点能量。数据压缩可以减少数据的传输量，对于节省 传感器节点能量和带宽具有重要的意义。

1977年以色列教授Jcacob Ziv和Abraham Lempel提出了著名的LZ77算法，并 于1978年对其进行改进，这就是LZ78，打开了基于字典压缩的大门。Terry A.Welch 在1984年对该算法进行改进，就形成了现在的LZW(Lempel-Ziv-Welch)压缩编码。 LZW算法采用了一种先进串表的无损数据压缩算法，将每个第一次出现的串放在一 个串表中，用一个数字来表示串，如果新的组合数据再次出现时，即可用表示它的数 字来代替，并将这个数字存入文件中，压缩文件只存储压缩后数据和极少原始数据的 特征数据。解压时先根据原始数据特征建立初始字典表，然后根据接收的数据逐渐建 立字典，并把对应数据的串提取解压出来。它的特点是在压缩和解压缩的过程中都能 正确的建立这个字典，压缩或解压缩完成后，这个字典又被丢弃。它是一种稳定有效 和快速的压缩方法，在常用的PKZIP等压缩软件也用该算法，这种算法主要用在图 像数据、文本程序压缩中。现有的LZW改进算法主要是改进字典的存储类型、输出 码字长度优化和对数据压缩存储长度的改进，然而对于慢变的数据直接进行LZW压 缩，虽然有一定程度的压缩比，压缩比提高并不明显。因此如何改进无线传感器网络 中LZW压缩算法，提出快速有效的压缩算法和LZW改进的压缩算法就显得尤为必 要。

发明内容

本发明的目的在于针对上述已有技术的不足，提出一种基于熵判决最优差分编码 的LZW压缩方法，以有效压缩无线传感器网络中的缓慢变化数据，实现最优压缩比。

实现本发明的技术方案是：利用无线传感器网络中慢变的数据，采用多次差分编 码，通过计算熵值确定最优差分编码次数，最后进行LZW压缩、LZW解压缩和m 次差分解码，得到原始数据。具体步骤如下：

（1）设原始数据为x₀(i)，i=1,2,…,N，N为原始数据的长度，则第m次差分编 码后数据x_m(i)为：

x_m(i)=x_m-1(i)-x_m-1(i-1)

其中设定x_m-1(0)=0，i=1,2,…N，m=1,2,3,…，x_m-1(i)为第m-1次差分编码后 的数据；

（2）计算第m次差分编码后数据x_m(i)的熵H_m(x_m)：