光存储的压缩算法

光存储的压缩算法涉及将光的偏振和强度信息记录并高效存储，以减少所需的存储空间。在此类数据存储中，压缩的挑战在于捕捉和重现偏振与强度的复杂分布。我们可以基于数据特点设计压缩方案，具体方法如下：

1. 数据特征分析

• 偏振信息：通常包含光波的电场方向，可表示为偏振角（线偏振）、相位（圆偏振或椭圆偏振）等。可以将偏振角量化为多个级别，从而减少数据存储量。
• 强度信息：光的强度通常为一个标量（幅值或功率），可以用定点或浮点数表示，通过量化、预测或差分编码等方法进一步压缩。

2. 分离存储与压缩

将偏振与强度信息分离存储可以简化压缩过程。偏振通常变化较慢，适合低频压缩，而强度信息变化较快，可应用空间域或频域的快速压缩方法。

3. 分块与局部压缩

• 将数据分为小块，每块独立压缩。这样既可以减少不同区域的干扰，也可以针对数据局部特征应用最优压缩方法。
• 每个数据块可以包含偏振向量（偏振角和椭圆率）和强度矩阵。使用分块方法，能在恢复时快速访问某区域的数据，适合大规模存储场景。

4. 压缩算法选择

a. 偏振数据的量化与编码

• 量化：偏振数据通常表现为方向角和相位信息，可以通过量化减少存储位数。例如，偏振角可量化到 8 位或 4 位精度。
• Huffman 或熵编码：对量化后的偏振数据使用熵编码，如霍夫曼编码或算术编码，进一步减少数据存储量。

b. 强度数据的预测编码

• 差分编码（Delta Encoding）：对于相邻像素或相邻块的强度值，存储差值而不是绝对值，可以减少数据波动