RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Информатика и её применения // Архив

Информ. и её примен., 2015, том 9, выпуск 4, страницы 78–84 (Mi ia394)

Performance improvement of Lempel–Ziv–Welch compression algorithm

[Улучшение производительности алгоритма сжатия данных Лемпеля–Зива–Уэлча]

S. Frenkelab, M. Kopeetskyc, R. Molotkovskic, P. Borovskyc

a Moscow State University of Information Technologies, Radioengineering, and Electronics, 78 Vernadskogo Ave., Moscow 119454, Russian Federation
b Institute of Informatics Problems, Federal Research Center “Computer Science and Control” of the Russian Academy of Sciences, 44-2 Vavilov Str., Moscow 119333, Russian Federation
c Departmentof Software Engineering, Shamoon College of Engineering, Basel/Bialik Sts, Beer-Sheva, Israel

Аннотация: Предлагаются две новые схемы, улучшающие сжатие данных при использовании алгоритма Лемпеля–Зива–Уэлча (LZW). Первая схема основана на управлении размером словаря методом “exponential decay” (ED) путем удаления редко встречающихся записей словарной таблицы. Представленные результаты показывают, что ED является эффективным инструментом управления и обновления словаря. Достигнутый коэффициент сжатия выше, чем при использовании традиционных методов повышения эффективности LZW, например, таких как Dictionary Reset (DR) и Least Recently Used (LRU). Вторая схема, названная Huffman Coding of Distance (HCD), основана на учете расстояния в словаре до слова, использованного при прошлом обращении, называемого Distance from Last Use (DLU). Величина DLU может быть сжата кодом Хаффмана. Эта схема тестировалась на различных типах данных, таких как текстовые, коды программ, графические, аудио- и видеоформаты. Экспериментальные результаты показывают, что как ED, так и HCD обеспечивают более существенное сжатие, чем обычный LZW.

Ключевые слова: сжатие данных; алгоритмы Лемпеля–Зива; динамический словарь; LRU; экспоненциальное затухание.

Поступила в редакцию: 05.10.2015

Язык публикации: английский

DOI: 10.14357/19922264150408



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024