|
|
 |
• 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
/r1/pdf.jpg) .
|
6
Поступила в редакцию 18.01.2022
Подписана в печать 04.04.2022
31 с.
/r1/pdf.jpg)
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 •
|
