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资源说明：实测表明，遥测系统传输的数据冗余度高达90％，这严重降低了遥测系统的工作性能，而目前还没有针对遥测数据硬件压缩系统而设定的数据无损压缩的统一标准。为了实现遥测数据硬件系统的无损压缩，通过适当增加字典的分配空间，优化LZW算法的查找方式，改进LZW算法的字典更新方法，调试出了一种易于硬件实现的LZW算法。最终，通过软件仿真及实际测试，结果表明，遥测数据压缩比达1.8:1以上，完成了设计的预期目标。
《一种易于硬件实现的LZW算法在遥测系统中的应用》
遥测系统在传输大量数据时，常常遇到数据冗余度高的问题，这严重影响了系统的工作效率。针对这一问题，传统的压缩算法如霍夫曼编码、行程编码或ARC算法在特定条件下并不理想。鉴于此，本文提出了一种优化后的LZW（Lempel-Ziv-Welch）算法，旨在实现遥测数据硬件系统的无损压缩。
LZW算法是一种广泛应用于数据压缩的字典编码技术，其核心在于通过构建和更新字典来减少重复模式的数据量。在遥测数据压缩中，由于数据具有非等概率分布和相似度小的特点，LZW算法因其无需预知数据模型和简单的运算特性成为首选。然而，原始的LZW算法在硬件实现上可能存在效率和资源占用的问题。
为了使LZW算法更适合硬件实现，研究者首先对字典大小进行了优化。在FPGA（Field-Programmable Gate Array）平台上，通过分配不同大小的字典空间进行实验，发现字典空间在2K至4K时，压缩比有显著提升，而超过4K后，增益趋于平稳。最终选择了4K的字典空间，既能保证压缩效果，又避免了资源的过度消耗。
优化了查找方式，利用多次散列的查表方法提高了查找速度。散列函数的选择至关重要，它能将输入映射为一个索引，使得查找过程更高效。通过MATLAB仿真，研究者找到了最佳的散列次数，大大提升了算法执行速率。
字典更新方法的改进也是关键。传统的LZW算法可能因字典大小限制导致效率降低，通过删除后续出现次数较少的词条，保持字典的活性，实现了更高效的压缩效果。
经过软件仿真和实际测试，优化后的LZW算法在遥测数据上的压缩比达到了1.8:1以上，显著提高了数据传输效率，满足了设计预期。这一成果对于提高遥测系统的性能，降低传输成本，以及应对高数据量的挑战具有重要的实践意义。
总结来说，本文提出的优化LZW算法通过调整字典大小、改进查找方式和优化字典更新策略，成功实现了在遥测硬件系统上的高效无损压缩，为遥测数据处理提供了一种新的解决方案。这一方法不仅减少了硬件资源的占用，还显著提升了压缩性能，对于推动遥测技术的发展具有积极的影响。
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