[发明专利]面向多尾随零的浮点型时序数据压缩及解压方法

说明书

本发明具体涉及面向多尾随零的浮点型时序数据压缩方法，包括：对待压缩的时序数据进行排序；按顺序将各条时序数据与其相邻时序数据进行异或计算，得到对应的异或值；对于各条时序数据的异或值：确定前导零和尾随零个数；对于各条时序数据：将其异或值的前导零个数和尾随零个数与其相邻时序数据异或值的前导零个数和尾随零个数进行比较，并根据比较结果生成对应的标识位、前导零个数标记和中间数个数标记；压缩时序数据时，存储对应时序数据的中间数，以及对应的标识位、前导零个数标记和中间数个数标记。本发明的浮点型时序数据压缩方法能够应用于尾随零较多的时序数据，并且能够减少时序数据压缩时的存储位数和所需存储空间。

技术领域

本发明涉及数据无损压解技术领域，具体涉及面向多尾随零的浮点型时序数据压缩及解压方法。

背景技术

传感设备和物联网的进步见证了时间序列数据的爆炸式增长。这些时间序列数据中有很大一部分是以流方式和前所未有的高速率产生的浮点类型数据。浮点类型数据的存储、运算、传输等处理过程都要需要消耗比普通整型数据更多的资源，比如存储资源、运算资源和传输带宽资源等。因此在对浮点类型数据进行处理时，需要在满足一定的精度要求下，先对浮点类型数据按照某种算法进行压缩，压缩之后的浮点类型数据将会占用更少的存储、运算和传输资源。

针对浮点类型数据主要有两种压缩方法，即有损压缩算法和无损压缩算法。有损压缩会丢失一些信息，因此不能有效的用于科学计算、数据管理或其他关键场景。无损压缩算法中具有代表性的一种压缩算法是基于XOR操作。如图1所示，相邻的两个数据进行XOR操作后，可以产生较多的前导零(LeadingZeros)和尾随零(TrailingZeros)，而省略前导零和尾随零存储即可达到数据的压缩效果。

现有基于XOR的无损浮点压缩方法一般假设两个连续浮点值的XOR结果很可能同时有许多前导零和后导零。然而，现有基于XOR的时序数据无损压缩方法其主要针对尾随零较少的情况，并且对前导零、中间数、尾随零占用比特个数以的编码不恰当，导致时序数据的压缩率不高、压缩效果不好。因此，如何设计一种能够提高时序数据的压缩率和压缩效果的浮点型时序数据压缩方法是亟需解决的技术问题。

发明内容

针对上述现有技术的不足，本发明所要解决的技术问题是：如何提供一种面向多尾随零的浮点型时序数据压缩方法，能够应用于尾随零较多的时序数据，并且能够减少时序数据压缩时的存储位数和所需存储空间，从而能够提高时序数据压解时的压缩率和压解效果。

为了解决上述技术问题，本发明采用了如下的技术方案：

面向多尾随零的浮点型时序数据压缩方法，包括：

S1：对待压缩的时序数据进行排序；

S2：按顺序将各条时序数据与其相邻时序数据进行异或计算，得到对应的异或值；

S3：对于各条时序数据的异或值：确定前导零和尾随零个数；

S4：对于各条时序数据：将其异或值的前导零个数和尾随零个数与其相邻时序数据异或值的前导零个数和尾随零个数进行比较，并根据比较结果生成对应的标识位、前导零个数标记和中间数个数标记；

S5：压缩时序数据时，存储对应时序数据的中间数，以及对应的标识位、前导零个数标记和中间数个数标记。

优选的，步骤S2中，从排第二位的时序数据开始，按顺序将各条时序数据与其相邻的前一条时序数据进行异或计算，得到各条时序数据对应的异或值；

步骤S4中，从排第二位的时序数据开始，按顺序将各条时序数据异或值的前导零个数和尾随零个数与其相邻的前一条时序数据异或值的前导零个数和尾随零个数进行比较。

优选的，步骤S4中，通过如下步骤生成时序数据的标识位：

S401：判断当前时序数据异或值是否为零：若是，则生成二进制的标识位01；否则进入步骤S402；