基于小波和偶合特征的多数据流压缩算法

提出了基于Haar小波技术和偶合特征的多数据流压缩方法.主要研究成果包括:(1) 证明了Haar小波变换服从能量守恒规律,并用于压缩数据流;(2) 揭示了数据流的偶合度与变化趋势的相关性、偶合度的平移不变性及等价规律,采用特征流序列的小波系数和流能量近似表示流的趋势,达到压缩的目的;(3) 提出了多尺度能量分解模型,提高了表示精度;(4) 设计了多尺度能量分解压缩算法以及多尺度重构算法;(5) 在真实数据集上的实验表明,新方法的压缩比是传统小波方法的2～4倍