| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题来源、目的及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 数据压缩技术的发展及研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文主要研究内容和各章节安排 | 第10-12页 |
| 第2章 无损压缩算法 | 第12-25页 |
| 2.1 数据压缩的分类 | 第12-13页 |
| 2.2 基于符号压缩算法 | 第13-19页 |
| 2.2.1 香农-范诺编码 | 第13页 |
| 2.2.2 游程编码 | 第13-14页 |
| 2.2.3 哈夫曼编码 | 第14-16页 |
| 2.2.4 算术编码 | 第16-19页 |
| 2.3 基于字典压缩算法 | 第19-24页 |
| 2.3.1 LZ77算法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 LZ78算法 | 第20-22页 |
| 2.3.3 LZW算法 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 数据压缩前的预处理技术 | 第25-30页 |
| 3.1 数据预处理技术的介绍 | 第25页 |
| 3.2 历史数据特点 | 第25-28页 |
| 3.3 波形分离 | 第28-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 方案选择与系统总设计 | 第30-47页 |
| 4.1 数据预处理方案的选定 | 第30-33页 |
| 4.1.1 分界值M的选定 | 第30-31页 |
| 4.1.2 周期性差分 | 第31-33页 |
| 4.2 压缩算法的选择 | 第33-45页 |
| 4.2.1 游程编码实现数据压缩 | 第33-34页 |
| 4.2.2 哈夫曼编码实现数据压缩 | 第34-42页 |
| 4.2.3 LZW编码实现数据压缩 | 第42-43页 |
| 4.2.4 算术编码实现数据压缩 | 第43-44页 |
| 4.2.5 选取部分波压缩 | 第44-45页 |
| 4.3 最终方案的选择 | 第45-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 仿真与验证 | 第47-53页 |
| 5.1 Matlab环境下的压缩实验结果与分析 | 第47页 |
| 5.2 Visual Studio 2005环境下的压缩实验结果与分析 | 第47-52页 |
| 5.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57页 |