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题名浮点时序数据压缩综述
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作者
朱明辉
李政
李瑞远
陈超
郑宇
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机构
重庆大学计算机学院
时空实验室(重庆大学)
北京京东智能城市大数据研究院
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出处
《软件学报》
北大核心
2025年第6期2844-2874,共31页
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基金
国家自然科学基金(62202070,62322601,62172066,62076191)
中国博士后科学基金(2022M720567)
+2 种基金
中央高校基本科研业务费专项资金(2024IAIS-QN017)
山东省重大基础研究项目(ZR2024ZD03)
高端装备机械传动全国重点实验室自主研究课题(SKLMT-ZZKT-2024R07)。
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文摘
物联网技术的发展产生了海量的浮点时序数据,这给数据存储和传输带来了巨大挑战.为此,浮点时序数据压缩变得至关重要,其按数据可逆性分为有损压缩和无损压缩.有损压缩方法通过舍弃部分数据信息以实现较好的压缩率,适用于对精确性要求较低的应用.无损压缩方法在减小数据大小的同时保留了所有数据信息,这对于需要保持数据完整性和准确性的应用至关重要.此外为满足边缘设备的实时监控需求,流式压缩算法应运而生.当前时序压缩综述论文存在梳理不全面、脉络不清晰、分类标准单一、未归纳较新的具有代表性算法等问题.对历年来的时序数据压缩算法按有损压缩和无损压缩进行划分,并进一步区分不同的算法框架,包括基于数据表示、基于预测、基于机器学习、基于变换等,同时对流式与批式的压缩特征进行归纳.然后对各种压缩算法的设计思路进行深入分析,并给出各算法的发展脉络图.接着结合实验比较各类算法的优势与不足.最后总结算法常见的应用场景,并对未来研究进行展望.
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关键词
无损压缩
有损压缩
浮点时序压缩
数据压缩
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Keywords
lossless compression
lossy compression
floating-point time series compression
data compression
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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