63、数据压缩的其他方法：FHM曲线压缩与Sequitur算法解析

数据压缩的其他方法：FHM曲线压缩与Sequitur算法解析

在数据压缩领域，有许多不同的方法和算法，每种都有其独特的原理和应用场景。本文将详细介绍两种数据压缩方法：FHM曲线压缩和Sequitur算法，探讨它们的原理、操作步骤以及压缩效果。

1. FHM曲线压缩

FHM是Fibonacci（斐波那契）、Huffman（霍夫曼）和Markov（马尔可夫）的缩写。这种方法是对多环链编码方法的改进，主要用于压缩曲线，尤其适用于数字签名的压缩。

1.1 应用场景

在销售点或包裹交付时，用户使用手写笔在特殊图形输入板上签名，输入板会将签名曲线分解为大量的点序列，并记录每个点的坐标、从上个点移动到该点的时间、手写笔的角度和压力等信息。这些信息会被存档，用于后续与未来签名进行比较。由于序列数据量可能很大，因此需要以压缩形式存档。

1.2 压缩原理

FHM曲线压缩方法基于以下两个主要思想：
- 直线特性 ：直线由其两个端点完全定义，因此在曲线曲率较小（接近直线）的区域，可以忽略某些数字化点而不改变曲线形状。
- 锚点选择 ：在压缩过程中，将曲线放置在以当前锚点A为中心的网格内（网格坐标大小与输入板相同）。选择下一个锚点B，使得直线段AB尽可能长，AB区域内的曲线接近直线，且B可以从256个网格点中选择。删除A和B之间原始数字化的点，B成为新的当前锚点。

1.3 操作步骤

下面通过具体的网格选择过程来说明如何选择锚点：
1. 以当前锚点X为中心，有一个5×5的网格S1，其圆周上有1