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轨迹数据压缩算法及C#源码_dp算法应用

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简介:
本项目探讨并实现了一种高效的轨迹数据压缩算法,并提供了基于C#编程语言的源代码。通过动态规划(DP)技术优化轨迹数据存储和传输,显著减少了空间需求与计算复杂度。 DP算法是一种常用的轨迹压缩算法,能够有效去除大量冗余的图形点并提取出关键点。在本程序中,我们使用DP算法将原来的17个点压缩至仅保留7个关键点。

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客服
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  • C#_dp
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    本项目探讨并实现了一种高效的轨迹数据压缩算法,并提供了基于C#编程语言的源代码。通过动态规划(DP)技术优化轨迹数据存储和传输,显著减少了空间需求与计算复杂度。 DP算法是一种常用的轨迹压缩算法,能够有效去除大量冗余的图形点并提取出关键点。在本程序中,我们使用DP算法将原来的17个点压缩至仅保留7个关键点。
  • DP(MATLAB)-
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    本资源提供了一种基于动态规划(DP)的轨迹压缩算法的MATLAB实现源代码。该算法旨在高效地减少轨迹数据中的冗余点,同时保持整体路径特征不变,适用于大数据量下的移动对象轨迹处理与分析。 用于轨迹压缩的实证研究涉及多种算法,包括无损算法TrajStore、DP(动态规划)算法及其变种DPhull、TD-TR、MRPA、SP等;相交搜索及错误搜索相关方法如跨度搜索;在线模式下的简化策略则有统一算法OPW和其改进版OPW-TR。此外,航位推算技术涵盖阈值设定的STTrace以及SQUISH系列(包括SQUISH-E(λ)与SQUISH-E(μ)),同时还有持久化方法如BQS及FBQS;角度间隔处理则有DOTS和OPERB算法。 使用无损TrajStore算法的具体步骤如下: 1. 进入“cdlossless”目录。 2. 执行命令`makeall`以构建所有需要的文件,并运行测试生成轨迹压缩工具(trajic)及统计分析二进制文件。后者用于实验执行。 3. 赋予脚本可执行权限,如通过`chmod +x Trajic.sh/TrajStore.sh`实现。 4. 最后使用命令行调用相应脚本来运行程序,例如输入`../Trajic.sh或TrajS`. 以上描述了轨迹压缩中不同算法及其应用方法的概述以及特定无损算法的操作指南。
  • CTW
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    本段内容提供了一种名为CTW的数据压缩算法的源代码。CTW算法以其高效的压缩比和较快的解压速度著称,在多个应用场景中展现了其优越性。 CTW数据压缩算法源代码采用C++语言编写。
  • 的DP
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    本项目包含多种用于数据压缩的动态规划(DP)算法的源代码实现,适用于研究与学习,帮助开发者深入理解数据压缩技术。 实现道格拉斯-普克算法的Python源代码可以用于压缩时空轨迹数据。
  • LZW LZW LZW
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    LZW(Lempel-Ziv-Welch)是一种广泛使用的无损数据压缩算法,通过创建字符串字典来减少文件大小,常应用于图像、文本和各类数据传输中。 LZW(Lempel-Ziv-Welch)压缩是一种广泛应用于文本、图像及其他数字数据的高效无损压缩算法。该方法由Abraham Lempel、Jacob Ziv与Willis Welch于1977年提出,基于先前开发的LZ77和LZ78算法。 LZW的核心在于自适应编码表管理:它可以在处理过程中根据已出现的数据动态调整编码方式,从而提高压缩效率。其工作原理包括: 1. **初始化编码表**:开始时包含所有单字符及其对应的唯一数字代码(通常从1开始)。 2. **编码过程**:读取输入流中的连续字节序列形成模式串;如果该模式已存在于当前的编码表中,则发送对应代码,反之则添加新条目至表并仅传输现有前缀的代码。 3. **更新编码表**:随着新的字符组合被发现,不断扩充和优化编码表。当达到最大容量时可能需要重新初始化或采用其他策略管理旧数据。 4. **解码过程**:接收端依据相同的规则重建原始序列,通过接收到的代码查找并输出相应的模式串。 在LZW实现中,“`LZW.h`”文件通常定义了主函数和全局变量声明;“`decode.h`”负责解码逻辑;“hash.h”可能涉及到哈希表技术以加快编码表查询速度。“encode.h”包含具体压缩算法的细节,而“fileio.h”则处理输入输出操作。 LZW在GIF图像格式中被广泛应用。但由于专利问题,在其他场合如PNG等,则采用类似的无损算法替代(例如自适应霍夫曼编码)。对于含有大量重复模式的数据集,LZW可以实现显著压缩效果;但对于随机性较高的数据,其效率则会降低。 总之,LZW通过识别并有效处理输入中的重复序列来达成高效且灵活的无损压缩。在实际应用中需注意编码表维护、算法执行速度以及如何合理控制编码表大小等问题。
  • C++:.rar .7z .zip
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    本资源提供多种压缩格式(RAR, 7Z, ZIP)下的C++源代码文件,适用于深入学习和研究不同压缩算法技术。 .rar .7z .Zip 压缩算法的C++源码可供大家下载学习。
  • 教程
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    本资源提供多种经典与现代压缩算法的源代码,并附带详细的实现教程和示例,适合初学者和技术爱好者深入学习。 在IT领域内,压缩算法是数据处理与存储的重要技术之一,它们能够有效地减小文件大小并提高存储效率。本段落将深入探讨四种常见的压缩算法:ZIP、LZ77、LZH以及算术编码,并讨论其源码实现和相关教程。 首先介绍的是广泛使用的ZIP格式,它由Phil Katz在1989年开发出来。该格式采用多种压缩方法,其中包括DEFLATE算法,此算法融合了LZ77(即Lempel-Ziv-Storer-Szymanski)与霍夫曼编码技术。其中的LZ77是一种滑动窗口预测编码方式,通过识别源数据中的重复模式来创建匹配,并利用这些匹配表示原始信息;而霍夫曼编码则是一个可变长度前缀码系统,旨在减少高频字符所占位数以优化压缩效率。 接下来是LZ77算法,它是无损压缩技术的基础。该方法的核心在于通过查找输入序列中的最长重复段来实现数据的高效表达,并用一对(距离、长度)表示匹配;例如,“hellohello”可以简化为(5, 5),意味着从当前位置向前数五个字符处存在相同的五字符子串。 LZH,即由Hiroshi Imai创造的一种基于改进版LZ77算法压缩技术。通过优化匹配查找策略及编码方式,在特定场景下能够获得比ZIP更好的压缩效果;这种格式曾在1980年代末期于日本和早期个人计算机用户中广受欢迎。 算术编码,一种熵编码方法,它将源数据的概率分布转换为更紧凑的二进制表示。通过细分概率区间并将每个符号映射到特定子区间的浮点数上实现压缩目的;在处理非均匀概率分布的数据时尤其有效,有时甚至能提供比霍夫曼编码更好的压缩性能。 学习这些算法及其代码有助于开发者深入了解数据压缩原理,并可能激发新的创新方法。相应的教程则提供了理论背景和实践指导,帮助初学者快速掌握相关知识。实际应用中理解这类技术不仅对编写个人的压缩工具至关重要,对于优化数据传输与存储系统或深入解析现有库的工作机制同样重要。 综上所述,本段落涉及的数据压缩算法及其源码涵盖了基础且经典的方法:包括ZIP中的DEFLATE组合、LZ77的基本预测策略、LZH的改进措施以及算术编码的熵技术。通过这些内容的学习,开发者不仅能够提升对数据压缩的理解水平,还能增强解决实际问题的能力。
  • Java编程中使Douglas-Peucker进行的详细代
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    本文章提供了在Java编程环境中实现Douglas-Peucker算法的具体步骤和源代码示例,旨在优化并减少GPS轨迹数据中的冗余点。通过该算法的应用,可以有效提高数据处理效率,并简化复杂的路径信息。 Java编程实现轨迹压缩之Douglas-Peucker算法的详细代码涵盖了问题描述、数据预处理、Douglas-Peucker轨迹压缩算法、点到直线的距离计算方法、平均误差求解方式以及如何生成结果文件等方面的知识。 1. 问题定义 进行轨迹压缩的目标是从原始GPS轨迹中选取关键点,从而在减少存储的数据量的同时保持整体路径的形状和特征。使用Java编程实现Douglas-Peucker算法是一种有效的解决方案来达成这一目标。 2. 数据预处理步骤 数据预处理主要包括对原始GPS记录文件中的经纬度坐标进行提取,并将其转换为以度表示的形式。这些经过格式化后的数据将会被用于后续轨迹压缩操作中。 3. Douglas-Peucker轨迹压缩方法详解 Douglas-Peucker算法是一种广泛应用于轨迹简化的方法,其核心在于通过选择线段的关键点来减少原始路径中的冗余信息。具体执行步骤如下:首先,在给定的GPS轨迹上连接起始和终止两个点A、B之间形成直线AB;然后遍历所有其他点,并计算每个中间点到这条直线的距离,找到距离最大的那个点C;接着比较这个最大距离dmax与预设阈值Dmax进行对比。如果dmax小于或等于Dmax,则可以认为该线段为原始轨迹的近似表示;反之,则需要将曲线在C处分割成AC和CB两部分,并对这两部分分别应用同样的简化过程。 4. 计算点到直线的距离 计算从某一点(如C)到另一条给定直线(AB)之间的距离,可以通过构造三角形并通过海伦公式来求解这个三角形的面积进而得到该高线长度作为两点间的最短距离d。 5. 平均误差分析方法 平均误差是指在简化过程中被忽略掉的所有点与对应近似路径之间实际偏差值总和除以总的点数得出的结果,用于衡量轨迹压缩算法的效果好坏程度。 6. 压缩比率计算公式 压缩率通过比较原始数据集中的节点数量与经过Douglas-Peucker处理后剩余的节点数目之间的比例来确定。该指标反映了在减少存储成本的同时保持路径特征的能力大小。 7. 数据结果文件创建说明 完成所有上述操作之后,将生成一份包含简化轨迹中每个保留下来的点ID、总的点数、平均误差以及压缩率等重要参数在内的输出报告文档供进一步分析使用。 8. 代码实现概览 整个程序采用Java语言编写,在IntelliJ IDEA开发环境下运行。项目分为两个主要类:ENPoint负责存储和管理地理坐标信息;TrajectoryCompressionMain则包含了数据处理、轨迹简化算法执行、距离测量及误差计算等功能模块的定义与实现逻辑。
  • LZWC语言实现代
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    这段代码实现了经典的LZW(Lempel-Ziv-Welch)数据压缩算法,并用C语言编写。适合于需要高效文本或二进制数据压缩的应用场景。 用C语言实现的LZW数据压缩算法具有很强的压缩效果,优于RAR与ZIP。该代码已经封装好,可以直接使用函数lzw_compress(name)来对name文件进行压缩。
  • Gzip
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    Gzip压缩算法的源代码提供了一个实现数据高效压缩与解压功能的开源程序库,适用于多种编程语言和操作系统环境。 Gzip压缩算法1.4源码适用于学习使用。