Huffman编码在环保实时监测系统中的研究与应用

论文摘要

数据压缩技术是实时数据传输系统研究的核心和重点之一,它对于减少数据所占用的存储空间,提高传输信道的利用率,增强传输数据的安全性具有非常重要的作用。环保数据的在线监控要求系统要能够正确及时的接收数据,在系统的开发过程中,测试发现当要求实时接收的数据量比较大的时候,容易发生数据丢失,传输延迟,接收有误等现象。研究表明,为提高数据传输的实时响应速度,可采用数据压缩算法对污染物数据进行压缩传输,能够较好地解决传输延迟,接收有误的问题。哈夫曼编码是以D.A.Huffman在1952年发表的《最小冗余代码的构造方法》为基本理论依据的编码,是一种基于概率模型的无损压缩编码。Huffman编码作为一种通用、高效的数据编码方法在文本、图象、音频等方面有着广泛的应用。将哈夫曼编码应用于环保实时系统的数据接收中,可以利用其简洁高效的编码解码效率,增强信道的传输速率,从而减少数据的传输延迟；同时,也在一定的程度上提高了被传输数据的安全性。但是基于静态的Huffman编码算法对输入的符号流进行编码,必须进行两次扫描,这使的静态Huffman编码在实际应用中用的较少。因此,在本论文中,为了解决静态Huffman编码的缺点,本论文又研究了自适应Huffman编码,它只需要对输入的符号流进行一次扫描即可,提高了算法的效率；接着根据环保数据的传输标准CES-76标准,对传输的数据在编码前进行了预处理,进一步加大了数据的压缩比例；同时结合系统的设计需求,采用了JAVA的多线程处理机制来对上位机的发送数据进行接收,有效地减少了接收数据的丢失率；最后通过增加缺失数据处理功能对一些因网络问题丢失的数据进行弥补进一步完善了系统,并以主要代码和界面截图展示了系统。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 课题研究的目的及意义
• 1.3 国内外研究现状
• 1.4 研究的主要内容
• 2 环保监测系统问题描述
• 2.1 环保监测系统的问题描述
• 2.2 环保监测系统的功能要求
• 2.3 环保监测系统设备的构成方式
• 2.4 环保监测系统的数据接收丢失问题
• 2.5 环保监测系统问题的解决方案分析
• 2.6 环保监测系统研究的应用价值
• 3 数据编码概述
• 3.1 数据压缩的起源与发展
• 3.2 Huffman编码的基本原理与基本思想
• 3.3 Huffman算法的基本步骤
• 3.4 静态Huffman编码的特点
• 3.5 静态Huffman编码的局限性
• 3.6 算术编码方法的基本思想与编码步骤
• 3.7 LZW算法的基本思想与编码流程
• 3.8 Huffman、算术、LZW三种算法的优缺点分析
• 4 自适应Huffman算法
• 4.1 静态Huffman编码的问题及改进
• 4.2 自适应Huffman编码算法
• 4.2.1 自适应Huffman编码算法的基本概念
• 4.2.2 自适应Huffman编码算法的原理及流程
• 4.2.3 自适应Huffman编码算法的特点与优点分析
• 4.3 优化的自适应编码算法
• 4.3.1 选择自适应编码算法的原因
• 4.3.2 优化的自适应编码算法的特点
• 4.3.3 优化的自适应编码算法的基本思想与流程
• 5 环保监测系统中的算法设计与软件实现
• 5.1 Huffman算法的详细设计
• 5.1.1 污染物数据格式分析
• 5.1.2 污染物数据压缩前的预处理
• 5.1.3 自适应Huffman编码算法
• 5.1.4 自适应Huffman解码算法
• 5.1.5 CRC数据校验算法
• 5.1.6 算法测试结果分析
• 5.1.7 算法总结
• 5.2 系统软件实现
• 5.2.1 系统设计思想
• 5.2.2 系统主要模块
• 5.2.3 开发工具与数据库选择
• 5.2.4 系统详细设计
• 5.2.5 系统及网络安全
• 6 结束语
• 6.1 工作总结
• 6.2 系统展望
• 参考文献
• 致谢
• 个人简历
• 攻读学位期间的主要成果