骆金维，曾德生，郭雅，黄富平

（广东创新科技职业学院信息工程学院，广东东莞523960）

数据压缩技术可以提高数据运行性能，随着数据压缩技术与其他信息技术不断发展，可对时序数据进行无损压缩，并已有并行压缩技术，实现时序数据的高效压缩[1]。时序数据压缩可有效将原有时序数据转换为多种表现形式，用尽可能少的数据对时序数据信号进行表示[2]。相关专家学者对时序数据压缩技术展开深入研究，并取得一定有效成果。已有通过谐波滤波器对时序数据进行压缩的方法。先将原始时序数据信号内稳态分量和暂态分量分离，利用傅里叶变换法对谐波分量参数进行估计，通过参数量化实现压缩。该方法压缩速度快，但稳定性较差[3-5]。传统时序数据并行压缩技术在对大规模时序数据进行压缩的过程中，存在大量原始数据和经过应用程序处理后产生的数据，这些数据经过积累占用大量存储空间，导致压缩速度慢[6]。为解决以上问题，提出混合熵编码时序数据并行压缩速率改进技术研究。实验证明，该技术将时序数据小波分解，有效减小数据占用的存储空间，具有较高的压缩速率。

1 研究背景与目的

上个世纪70年代，由于计算机中的各项硬件设备限制，众人在设计及实现数据库时就考虑了怎样通过有限硬盘空间对时序数据进行高效存储，这是数据压缩的初始阶段。在上个世纪的80年代至90年代中期，是数据压缩的第二个发展阶段，该阶段中随着科学和统计数据的兴起，要用数据库进行存储管理的数据逐渐增多[7-8]，研究旨在将海量动态时序数据进行并行压缩，通过减小数据占用的存储空间，有效提高数据的压缩效率。……