多维浮点数据的曲线拟合压缩存储方法

发布时间：2018-06-20 08:21

  本文选题：多维浮点数据 + 曲线拟合　； 参考：《计算机工程与科学》2014年06期

【摘要】：以三维位置信息为代表的多维浮点数据是当前高性能计算机系统处理的主要数据对象,对其进行压缩存储是解决海量多维数据量快速增长的需求与存储空间、存储带宽不足的矛盾的手段之一。现有数据压缩算法对浮点多维数据难以取得理想的压缩效果。将多维浮点数据投影到二维坐标上,使用多项式曲线对其进行拟合,将坐标值的存储转换为多项式系数的存储,实现了多维数据的曲线拟合压缩。算法设计中引入了排序作为数据预处理手段,从而得到了较小的压缩误差。理论分析和实验结果表明,在与现有有损压缩误差相当的条件下,得到了优于现有算法的压缩率。
[Abstract]:Multi-dimensional floating-point data, represented by three-dimensional position information, is the main data object in the current high-performance computer system. Compression storage is the solution to the demand and storage space for the rapid growth of massive multi-dimensional data. One of the contradictory means of insufficient storage bandwidth. It is difficult to achieve ideal compression effect for floating-point multidimensional data by existing data compression algorithms. The multidimensional floating-point data is projected onto the two-dimensional coordinates and fitted with polynomial curves. The storage of coordinate values is converted into the storage of polynomial coefficients, and the curve fitting compression of multidimensional data is realized. Sorting is introduced as a means of data preprocessing in the design of the algorithm, and the compression error is obtained. The theoretical analysis and experimental results show that the compression ratio is better than the existing algorithm under the condition that the lossy compression error is equal to that of the existing lossy compression error.
【作者单位】： 广东金融学院计算机科学与技术系;
【基金】：广东省自然科学基金资助项目(S2012040007847)
【分类号】：TP333

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2043636