基于LZW算法的数据无损压缩硬件实现

论文摘要

随着信息技术的发展,人们的生活逐渐被海量数据淹没,由此催生出了数据压缩技术。其中的无损压缩技术,在电信、航天、医疗等领域,有着广泛的应用背景。该技术的硬件实现方案,因为压缩速度快、性能强而日益获得人们的重视,成为一个热门的研究方向。本设计提出了一种基于LZW优化算法的数据无损压缩硬件实现。根据硬件实现的特点对算法做了相应改进,将LZW与霍夫曼编码相结合,引入了并行分级体系、虚拟字典概念和FIFO更新策略。根据改进算法设计了压缩器体系结构,采用并行字典查找方法,改善匹配串地址编码,适于硬件实现,提高了查找速度。字典被拆分成8个小字典,宽度递增,有效节省了存储空间。压缩器分成各个模块,并用硬件描述语言VerilogHDL设计。体系结构清晰,减少了代码量,体现了模块化思想。采用控制寄存器来配置压缩器,清晰分离了控制部分和数据部分,优化了结构。采用基于CRC8码比较的BIST设计,有利于提高测试速度,体现了DFT思想。设计完成后,用C程序完成仿真模型,验证了系统功能的正确性。比较各种字典划分方法,证明了所选择方案的合理性。在Modelsim仿真环境中,对代码进行功能仿真,结果表明压缩器可以正确按照改进算法实现数据的压缩。使用Synplify,工具,以Xilinx的Virtex4系列器件XC4VFX100为目标对设计进行综合,结果显示工作频率达到了175MHz,资源占用情况也可以接受。压缩器数据处理能力达到601Mbps,是同样算法的软件实现的20倍,与市面上同类产品相比亦毫不逊色。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究背景及意义
• 1.2 国内外研究现状和发展趋势
• 1.3 课题研究内容及章节安排
• 第2章 基本理论及常用算法
• 2.1 信息量、熵和冗余度
• 2.2 压缩算法分类
• 2.3 LZ系列算法概述
• 2.3.1 LZ77算法
• 2.3.2 LZ78算法
• 2.3.3 LZSS算法
• 2.4 霍夫曼编码
• 2.5 LOCO-Ⅰ算法
• 2.6 LZW算法
• 2.6.1 基本压缩算法
• 2.6.2 基本解压缩算法
• 2.6.3 算法特点分析
• 2.7 LZW算法优化
• 2.8 总结
• 第3章 体系结构设计和各功能模块实现
• 3.1 系统体系结构划分
• 3.2 数据输入模块
• 3.3 字典模块设计
• 3.3.1 最小存儲单元munit
• 3.3.2 中级存储块mpart
• 3.3.3 顶层小字典dic
• 3.4 匹配地址生成模块设计
• 3.4.1 匹配串地址生成
• 3.4.2 匹配块地址生成
• 3.4.3 压缩编码组合生成
• 3.5 并行搜索设计
• 3.6 FIFO更新策略
• 3.7 内建自测试模块设计
• 3.7.1 BIST重要意义
• 3.7.2 Logic BIST结构
• 3.7.3 PRPG模块
• 3.8 组合寄存器模块
• 3.8.1 config寄存器
• ctrl寄存器'>3.8.2 bist_ctrl寄存器
• en寄存器'>3.8.3 crc_en寄存器
• 第4章 验证模型实现和功能正确性测试
• 4.1 模型实现的总体介绍
• 4.1.1 字典类程序
• 4.1.2 压缩和解缩子程序模块
• 4.2 功能正确性验证
• 4.3 验证小字典划分方案
• 4.3.1 常见字典划分方案
• 4.3.2 字典划分方案的确定
• 第5章 仿真及综合
• 5.1 系统功能仿真
• 5.2 系统综合分析
• 5.2.1 时序综合结果
• 5.2.2 资源占用情况
• 5.3 系统性能分析对比
• 第6章 总结和展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 硕士期间发表论文
• 致谢