提升时序数据压缩速率的并行改进策略

本文主要探讨了时序数据并行压缩速率改进技术的研究，针对传统压缩技术在处理大量时序数据时存在的问题，即存储空间占用大、压缩速率低的现象。文章提出了一种创新的解决方案。首先，通过对数据压缩背景的理解，研究者设置了数据阈值，运用提升法来优化时序数据的阈值选择策略。这种方法保留了变换系数中的最大阈值，有助于有效抑制噪声干扰，从而减少数据存储所需的物理空间。 其次，文章引入了混合熵编码技术，这是一种结合字典编码和零行程编码的新型编码方式。通过这种编码，可以实现对时序数据的并行压缩，显著提升压缩效率。字典编码通过建立一个共享的代码表，将频繁出现的模式映射为较短的代码，而零行程编码则利用数据本身的统计特性，进一步压缩数据。这两种编码方法的融合使得数据压缩过程更加高效，能够在保持数据完整性的同时，大幅度提高压缩比。 实验结果显示，该改进技术在压缩时序数据时，不仅显著提高了信噪比，显示出更好的抗干扰能力，还明显提升了压缩速率，降低了存储需求。这对于处理大规模时序数据，尤其是在云计算、大数据等领域，具有实际的应用价值。这项研究旨在解决传统压缩技术在面对海量时序数据时的挑战，为提高数据处理性能和存储效率提供了新的可能。