zip and unZip

本文介绍了一种使用gZip进行数据压缩和解压缩的方法,包括将字符串压缩为字节数组的gZIP方法及从字节数组中解压数据的unGZip方法。这些方法对于减少数据存储空间和提高数据传输效率有显著效果。

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/**
	 * gZip解压方法
	 * 
	 * @param data
	 * @return
	 */
	public static byte[] unGZip(byte[] data) {
		byte[] b = null;
		try {
			ByteArrayInputStream bis = new ByteArrayInputStream(data);
			GZIPInputStream gzip = new GZIPInputStream(bis);
			byte[] buf = new byte[1024];
			int num = -1;
			ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
			while ((num = gzip.read(buf, 0, buf.length)) != -1) {
				baos.write(buf, 0, num);
			}
			b = baos.toByteArray();
			baos.flush();
			baos.close();
			gzip.close();
			bis.close();
		} catch (Exception ex) {
			ex.printStackTrace();
		}
		return b;
	}

	/* * 字符串压缩为字节数组 */

	/**
	 * 压缩
	 * 
	 * @param byt
	 * @return
	 */
	public static byte[] gZIP(byte[] byt) {
		ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
		GZIPOutputStream gzip;
		try {
			gzip = new GZIPOutputStream(out);
			gzip.write(byt);
			gzip.close();
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		}
		return out.toByteArray();
	}

 

内容概要:本文详细探讨了基于MATLAB/SIMULINK的多载波无线通信系统仿真及性能分析,重点研究了以OFDM为代表的多载波技术。文章首先介绍了OFDM的基本原理和系统组成,随后通过仿真平台分析了不同调制方式的抗干扰性能、信道估计算法对系统性能的影响以及同步技术的实现与分析。文中提供了详细的MATLAB代码实现,涵盖OFDM系统的基本仿真、信道估计算法比较、同步算法实现和不同调制方式的性能比较。此外,还讨论了信道特征、OFDM关键技术、信道估计、同步技术和系统级仿真架构,并提出了未来的改进方向,如深度学习增强、混合波形设计和硬件加速方案。; 适合人群:具备无线通信基础知识,尤其是对OFDM技术有一定了解的研究人员和技术人员;从事无线通信系统设计与开发的工程师;高校通信工程专业的高年级本科生和研究生。; 使用场景及目标:①理解OFDM系统的工作原理及其在多径信道环境下的性能表现;②掌握MATLAB/SIMULINK在无线通信系统仿真中的应用;③评估不同调制方式、信道估计算法和同步算法的优劣;④为实际OFDM系统的设计和优化提供理论依据和技术支持。; 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析,还附带了大量的MATLAB代码示例,便于读者动手实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验,以加深对OFDM技术的理解。此外,文中还涉及了一些最新的研究方向和技术趋势,如AI增强和毫米波通信,为读者提供了更广阔的视野。
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