ПРОГРАММНЫЕ СИСТЕМЫ: ТЕОРИЯ И ПРИЛОЖЕНИЯ

12+

Электронный научный журнал ИПС им. А.К. Айламазяна РАН

Титульная страница
О журнале
Редакция
Процесс публикации
Научная этика
Авторам
Выпуски журнала
Архив выпусков

Статьи представлены в формате PDF

Для чтения файлов в формате PDF рекомендуется
программа Adobe Reader

 


• Содержание выпуска •
• Программное и аппаратное обеспечение распределенных и суперкомпьютерных систем •
• Математическое моделирование •

Программное и аппаратное обеспечение распределенных и суперкомпьютерных систем

Ответственный за рубрику: д.ф.-м.н., чл.-корр. РАН Абрамов С.М.

Слева для каждой статьи показаны: присвоенный статье порядковый номер; дата поступления статьи в редакцию; количество страниц статьи в формате А5; ссылка на полный текст статьи в формате PDF .

 

6

Поступила в редакцию 18.01.2022

Подписана в печать 04.04.2022

31 с.

PDF

Ю. В. Шевчук
Сжатие сенсорных данных с малым расходом оперативной памяти

Рассматривается задача сжатия скалярных данных в узлах сенсорной сети в потоковом режиме (без накопления блока некомпрессированных данных). Рассмотрено несколько экспериментальных алгоритмов сжатия, основанных на сочетании дельта-кодирования (LPC) с кодированием повторов (RLE). На стадии статистического кодирования применялись: a) код переменной длины с динамическими префиксами, полученными с помощью MTF-преобразования, b) адаптивный бинарный код, c) адаптивные коды Голомба-Райса. Проведено сравнение известных и экспериментальных алгоритмов на 75 источниках сенсорных данных. В тестах достигнуты коэффициенты сжатия порядка 1.5/4/1000000 (мин/медиана/макс) при размере контекста алгоритма сжатия порядка 10 байт.

Ключевые слова: LPC, линейное прогнозирующее кодирование, DTN, сеть устойчивая к разрывам, сеть с эпизодической связностью, распределение Лапласа, адаптивный алгоритм сжатия, стопка книг, MTF-преобразование, RLE, RLGR, префиксный код, Гамма-код Элиаса, код Голомба-Райса, код vbinary.

Ссылка на статью обязательна

http://psta.psiras.ru/read/psta2022_2_3-33.pdf

цифровой идентификатор статьи DOI

https://doi.org/10.25209/2079-3316-2022-13-2-3-33

7

Поступила в редакцию 18.01.2022

Подписана в печать 04.04.2022

29 с.

PDF

Ю. В. Шевчук
Сжатие сенсорных данных с малым расходом оперативной памяти

Рассматривается задача сжатия скалярных данных в узлах сенсорной сети в потоковом режиме (без накопления блока некомпрессированных данных). Рассмотрено несколько экспериментальных алгоритмов сжатия, основанных на сочетании дельта-кодирования (LPC) с кодированием повторов (RLE). На стадии статистического кодирования применялись: a) код переменной длины с динамическими префиксами, полученными с помощью MTF-преобразования, b) адаптивный бинарный код, c) адаптивные коды Голомба-Райса. Проведено сравнение известных и экспериментальных алгоритмов на 75 источниках сенсорных данных. В тестах достигнуты коэффициенты сжатия порядка 1.5/4/1000000 (мин/медиана/макс) при размере контекста алгоритма сжатия порядка 10 байт. (англ.)

Ключевые слова: LPC, линейное прогнозирующее кодирование, DTN, сеть устойчивая к разрывам, сеть с эпизодической связностью, распределение Лапласа, адаптивный алгоритм сжатия, стопка книг, MTF-преобразование, RLE, RLGR, префиксный код, Гамма-код Элиаса, код Голомба-Райса, код vbinary.

Ссылка на статью обязательна

http://psta.psiras.ru/read/psta2022_2_35-63.pdf

цифровой идентификатор статьи DOI

https://doi.org/10.25209/2079-3316-2022-13-2-35-63

 

• Содержание выпуска •
• Программное и аппаратное обеспечение распределенных и суперкомпьютерных систем •
• Математическое моделирование •

 

Адрес редакции: 152021, Ярославская обл., Переславский район, село Веськово, ул. Петра Первого, д. 4 "а"
Тел.: (4852) 695-228.       E-mail: info@psta.psiras.ru.      Сетевой адрес издания: http://psta.psiras.ru

© Электронный научный журнал «Программные системы: теория и приложения» (дизайн) 2010-2017
© Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт программных систем имени А.К. Айламазяна Российской академии наук (ИПС им. А.К. Айламазяна РАН)  2010-2022