嵌入式算法11---矩阵转置与压缩

最新推荐文章于 2025-07-28 10:55:46 发布

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本文介绍了如何利用矩阵转置算法优化嵌入式设备上的数据压缩。针对环境监测数据，通过将数据组织成二维矩阵并转置，使得数据中的连续性增强，更适合行程编码进行压缩。实验展示了转置前后数据的变化，并提出按一定数据组划分进行转置压缩以提高压缩比。这种方法对于固定长度且内部变化趋于稳定的数据包压缩非常有效。

在整个物联网系统中，嵌入式设备作为数据采集、过滤、缓存、传输的节点，前面系列文章分别介绍了嵌入式设备相关的各种数据过滤、校验和压缩存储算法。缓存和传输阶段，考虑到嵌入式设备的存储空间和传输带宽限制，数据包的压缩还可进一步优化。

以嵌入式终端环境数据采集为例，以10秒间隔采样温度、湿度、气压、风速、四项环境数据，正常情况下，数据在短时间内都是小幅波动或者维持不变。假如采集结果（瞎编的，表意为主）如下表：

数据按字节流存储到文件或者传输出去，占30字节。

unsigned char source_data[30]={
   
   10,27,75,98,3,20,27,75,98,3,30,27,75,99,3,40,27,76,99,3,50,28,76,99,2,60,29,76,99,2}

前文行程编码要求数据中尽可能出现连续的内容，上表数据并不适合行程编码来压缩。

线性代数的基础是矩阵，此时此刻，矩阵转置的算法就可发挥作用了。将数据原始数据以二维数据的方式保存。

unsigned char source_matrix[5][6]={
   
   
10,10,30,98,3,
20,27,75,98,3,
30,27,75,99,3,
40,27