數據壓縮技術在通信中的應用

湯 敏

(江蘇第二師范學院 物理與信息工程學院，江蘇 南京 210000)

0 引言

在計算機文件中，會重復出現某些符號，相較于其他符號，這些符號的出現頻率較高或者字符在各個數據塊可預見的位置中出現，這些都屬于冗余部分，采用數據編碼的方式可將冗余部分去除、減少，也就是進行壓縮。冗余度壓縮具有可逆性，所以也被稱為無失真壓縮、無損壓縮。數據之間存在相關性，相鄰數據的相關性更加明顯。例如，圖片中的背景色彩均勻、電視信號相鄰兩幀的數據變化并不大，但呈現出的影響有很大不同，諸如此類都可以體現出數據之間的相關性。本研究采用變換方式將相關性去掉，達到壓縮的效果。

1 數據壓縮技術的發展

1.1 早期發展

計算機中常用的數據壓縮主要發揮節省空間和減少帶寬占用的作用。該技術的研究早在18世紀就已經開始，“實數舍入為十進制數”就是數據壓縮的基礎理論。19世紀對數據壓縮進行了初次嘗試，也就是莫爾斯代碼的出現。1939年，西方學者Dudey[1]研究制作了聲碼器，對聲音頻譜進行能量劃分，使其成為數目有限的頻帶，在各個頻帶中傳輸對應能級，以此達到壓縮的效果，但此時的研究還比較片面。在20世紀40年代才開始對數據壓縮進行系統性地研究，信息論逐漸有了雛形。早期，信息論研究以“已知消息中各個符號出現頻率”為主，嘗試對編碼進行架構，降低信息占用的空間。在數字計算機還沒有研發前就已經有很多相關研究，對當前的數字壓縮技術有很大的影響。

1.2 衍生算法

以各類研究結果、理論分析為基礎，衍生出了各種算法，如霍夫曼編碼等，在現代技術研究中依舊有很大的應用價值。數據壓縮技術主要有兩個研究方向：一是建立信源和數據模型，以此為基礎探索衡量數據壓縮質量和性能的技術指標；二是從工程技術研究的角度著手，構建可以發揮數據壓縮技術優勢的系統，為工程應用提供服務，分析數據壓縮系統，了解具體的性能指標。簡而言之，就是從理論和實踐兩方面進行研究，但不論是哪一種，都是信息論研究中的重要組成部分，以信息熵研究為主，深入分析壓縮比、編碼方法，利用具體的方法編碼源數據，使數據流占據更少的空間。隨著計算機技術的發展，數據壓縮技術可以為信息存儲、傳輸提供技術支持，所以研究愈加深入和廣泛。隨著技術的發展和研究的深入，數字圖像信號、語音信號等信號技術在各個領域中廣泛應用。由于圖像信息會占用大量存儲空間，但該通信方式為非話業務的主要內容，所以要在圖像通信中廣泛應用數據壓縮技術，解決通信問題。

2 LZSSB算法在數字信號處理器中的應用

2.1 數字信號處理器的選擇

2.1.1 DSP應用優勢

與普通的科學計算相比，數字信號處理有其獨特性，注重運算處理的實時性，為實現處理要求，研發了數字信號處理器(DSP)。DSP不僅具備微處理器的高速運算能力和控制功能，還可以更好地實現數字信號實時處理的目標，改動了處理器的結構，調整了指令系統和流程。DSP的數據總線與程序總線相互分離，采用哈弗和改進哈弗結構，相較于傳統結構形式，其指令執行速度更高。DSP主要運用流水技術，各個指令利用片內多個功能單元執行，具體包括獲取指令、譯碼、取數等步驟環節，可以提升時鐘頻率，使各個指令的執行時間減少[2-4]。片內有很多條總線，取指令、數據存儲操作可以同步進行，采用輔助寄存器可以同時完成尋址任務，在尋址訪問后對內容進行自動修改，并且指向后續要訪問的地址。針對需要乘法累加運算的情況，DSP普遍配備獨立的乘法器、加法器。在相同時，鐘周期中可以完成兩種運算，既可以相乘，也可以累加。ADSP2106X等新型DSP在乘和加的基礎上，還可以進行減的運算，運算速度有了明顯的提升。很多DSP配備DMA通道控制器，同時采用串行通信口，與片內多總線結構形成良好的配合關系，極大地提升了數據塊的傳送速度。中斷處理器、定時控制器便于構成小規模系統，具有軟件和硬件的等待功能，可以匹配各類存儲器接口。

2.1.2 DSP與MPU，MCU的區別

DSP，MPU，MCU有明顯的使用區別。DSP的性能比較高，具有數值運算密集型的特點，滿足實時處理的要求；MPU在計算機中的應用比較廣泛；MCU主要對處理過程進行控制[5]。DSP的功能性較強，可以實時進行數字信號處理，在實際應用的過程中，可以對周期的乘和加的操作下達單獨指令。DSP采用比較獨特的尋址方式，在其他操作執行的同時也可以修改地址寄存器的指針，既可以循環尋址，也可以進行位反序尋址，具有較強的功能性。在FIR濾波器中采用循環尋址的功能，可以將數據移動數量減少，在FFT中采用緊湊的存放旋轉因子表[6-7]。

2.1.3 位反序功能

為了使FFT快速完成，可以采用位反序功能。存儲器接口根據實時處理的需求設計，在單指令時間內可以訪問多次存儲器或訪問I/O設備。采用專門的指令控制，具有無附加開銷的循環功能，可以對指令進行延遲跳轉。指令字采用指令集和較長的專門指令，一個指令字可以對多個功能單元進行控制和操作。在小型化設計中，可以采用單片系統，具有明顯的應用優勢。DSP的功耗比較低，通常在0.5～4 W。如果采用低功耗的設計模式，則功耗只有0.1 W，可以采用電池供電的方式，便于應用在嵌入式系統中。MPU的功耗相對較高，Power PC等功耗甚至超過20 W。

通過對比可以看出，DSP有更高的運算速度，處理速度明顯高于MPU，甚至達到10倍以上，并且可以無間斷地實時輸入和輸出數據。DSP具有結構單一的特點，采用匯編語言編程，可以預測任務完成時間，與結構和指令比較復雜的MPU相比，DSP的性能明顯跟高。例如，FIR濾波器應用DSP。FIR輸入一個數據對應各階段的濾波器系數都需要進行乘和加，不僅要進行取值和取數，還要采取專門的數據移動操作。DSP應用之后，可以在單周期中完成各個操作[8]。

2.2 數字信號處理器的應用

2.2.1 bit位轉換

壓縮算法的處理單元普遍為8 bit，在輸出的過程中，每次輸出都是8 bit。ADSP21065L芯片的片內存儲器可以設置的訪問形式有三種，分別是16位、32位和48位。因此不單純采用8位訪問的方式，要變換存儲器中的數據，確保數據與壓縮算法相符。如果采用32位字符，則每次輸入/輸出都是32 bit，通過改進算法適應DSP芯片，減小匹配長度，達到降低壓縮率的效果。

例如，輸入信息流：ABCDEFGABCDEEFGABC。設置4個緩沖區在編碼算法中，如果in_buffer1[]為1K，則in_buffer2[]為4K；out_buffer1[]為1K，則out_buffer2[]為4K。在讀取in_buffer1[]的1K數據時，將in_buffer1[]的數據向in_buffer2[]轉入。在轉移數據的過程中，需要在in_buffer1[]讀取數據，如果讀出in_buffer1[0]，則數據為32位，可以將該數據低8位在in_buffer2[0]中存儲，次低8位則在in_buffer2[1]中存儲，次高位在in_buffer2[2]中存入，高位在in_buffer2[3]中存入，以此類推。選擇8位處理單元作為壓縮編碼，已經編碼的數據向out_buffer2[]流放，緩沖區中低8位數據有效。在填滿緩沖區的情況下，應該向out_buffer1[]轉入數據，out_buffer2[0]低8位放入out_buffer1[0]的低8位，可以結合輸入原理和過程進行類推分析。在解壓處理的過程中，原理和流程基本相似。

2.2.2 處理數據流結束標志

在比較C語言算法的過程中，將文件中的數據讀取，再進行處理。采用EOF(-1)判斷文件結束是否可行，在讀入字符為-1的情況下，表示讀入的并不是正常字符，也就是文件結束符。在對二進制文件進行處理的過程中，將某字節中的二進制數據值讀入，結果如果是-1，同時為EOF值，則讀入的有用數據會依據“文件結束”的情況來處理。如果采用其他判斷方式，使用函數feof對文件是否結束進行判斷，能夠有效解決此類問題。如果已經結束，則feof(fp)的值為1(真)；反之為0(假)。在壓縮的過程中，可以通過函數計算的方式進行判斷分析，確定數據是否完成處理，斷定程序是否已經終止。

2.2.3 字典處理

字典更新可以采用2種方式：(1)在數據處理的過程中對字典進行更新，同時改變二叉樹，直到完成所有數據流處理；(2)緩沖區的數據處理完成之后，全部重新建立字典、二叉樹，以此來降低壓縮率，但可能會改變某些程序，造成系統開銷。在比較壓縮算法的過程中，可以編寫LZSSB程序。字典從current_position=1開始進行逐個增加，在達到buffer_size的情況下，數值為0，那么就從0開始增加。由此可以看出，程序中通常存在計算位置模的宏，這個宏可以在0～511區間循環。在數據處理的同時更新字典，二叉樹也隨之變化，這個過程主要依據函數delete_tree0實現，該函數的功能比較明顯。在字典中存入c字符的時候，widow[k]不是空的，而是已經存儲了字符old_c，此時需要從二叉樹中將節點k刪除，為字符c的處理奠定基礎，k的插入代表字符的更新。如果每次處理buffer_size字符結束后，都把壓縮數據傳輸出去，同時對字典、二叉樹進行重建，則以此為基礎修改LZSSB程序。也就是在current_position=0的情況下開始，到達511即處理完了所有緩沖區的數據，結束程序，可以將MOD_WINDOW去掉。因為不需要在處理的同時對二叉樹進行修改，可以將delete_tree()子程序去掉，相關函數也可以去掉。如果每次處理完buffer_size個字符，壓縮數據都會傳出，并且對字典和二叉樹進行重新構建和初始化設置。例如，修改之前程序處理512個字符需要周期為65CA8(H)，進行修改之后，周期會縮短到5BDOB(H)。

3 結語

綜上所述，結合通信的特點對壓縮算法以及改進方式進行分析，在計算機中應用模擬，對比各個算法的壓縮率。雖然LZSSB算法可以滿足系統對壓縮率和實時性的要求，但在信息時代背景下，技術在不斷的發展，人們的使用需求也日益提升，傳輸信息的數量會保持上漲的狀態，所以必須繼續研究壓縮算法。不僅如此，在數據處理技術日臻完善的情況下，應該擴大處理空間，縮減系統開銷，使數據壓縮技術可以在通信中充分發揮作用。