本论文旨在探讨并实现一种在FPGA平台上高效执行的无损数据压缩算法。通过优化算法和硬件架构的设计，提高了数据处理速度与压缩效率，为大数据实时传输应用提供了新的解决方案。
无损数据压缩算法在当前的信息时代扮演着至关重要的角色，随着科技的进步，数据的生成与存储量呈指数级增长。这些算法保证了数据在经过压缩后仍能完全恢复至原始状态，这对于医疗影像、航空遥感和科研数据等领域至关重要。然而，传统的无损压缩算法大多依赖于软件实现，在高速度及实时处理需求环境下效率不足。
FPGA（Field-Programmable Gate Array）作为一种可编程逻辑器件为硬件加速提供了可能。相比CPU，FPGA能够提供更高的并行计算能力，因此在数据压缩领域中使用FPGA可以显著提高处理速度，满足实时系统的性能要求。
本段落主要关注LZ4算法的FPGA实现。LZ4是一种快速且高效的无损压缩算法，其核心在于查找重复的数据块，并用较短的编码来表示这些数据块。尽管原始版本的LZ4在软件环境下表现出色，但在硬件环境中（尤其是在FPGA上）可能会遇到如搜索窗口小、压缩率低以及处理速度慢等问题。为解决这些问题，论文作者对LZ4算法进行了适当的修改以适应硬件环境。
文中首先介绍了无损数据压缩的基本原理及经典算法的工作机制，包括LZ77、LZ78和LZW等通过滑动窗口查找重复字符串来实现的算法。接着详细阐述了改进后的LZ4算法设计流程，涵盖扩大搜索窗口、优化匹配查找策略以及编码压缩方法等方面的提升措施。
论文进一步描述了FPGA实现这一改进版LZ4压缩算法的具体步骤，这通常涉及使用硬件描述语言（Verilog）将算法转换为逻辑门级别的描述。此过程需要考虑如何有效地分配资源如查找表、寄存器和并行处理单元以最大化吞吐量及减少延迟，并进行时序分析与功耗评估确保设计的可行性和效率。
实验部分展示了在Xilinx FPGA KC 705评估板上运行改进版LZ4算法后所获得的性能提升，证明了该方法在压缩率和速度上的显著改善。此外还可能探讨与其他硬件实现无损压缩算法相比的有效性。
论文总结工作成果并提出未来研究方向如进一步优化LZ4算法、探索更高效的数据流处理结构或结合FPGA与GPU及ASIC以实现更高性能的系统设计，为高速数字系统的数据压缩提供更快且有效的方法来满足日益增长的需求。
5星
