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內存數(shù)據(jù)的合并與壓縮算法

發(fā)布時間:2017-08-21 21:23

  本文關鍵詞:內存數(shù)據(jù)的合并與壓縮算法


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【摘要】:隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和嵌入式便攜設備的興起和發(fā)展,移動辦公和娛樂越來越普遍。廣闊的市場和可觀的收益為移動領域帶來了越來越多的資本。其中嵌入式便攜設備作為這一切的基礎,面臨著相當嚴峻的考驗。內存受限更是其性能提升的一大瓶頸。本論文介紹了嵌入式便攜設備內存數(shù)據(jù)處理方法的發(fā)展過程及其國內外發(fā)展現(xiàn)狀,包括典型的內存頁面合并算法和數(shù)據(jù)無損壓縮算法。針對內存數(shù)據(jù)特點和內存受限的瓶頸,本論文研究并實現(xiàn)了兩種內存數(shù)據(jù)處理方法。首先給出基于KSM(Kernel Samepage Merging)的內存頁面合并思想而設計的方法。本論文詳細闡述了KSM的算法流程并分析了KSM在一些方面的不足。本論文給出的算法主要是針對內存中的全零頁面做特殊處理,并通過編譯內核進行相應的實驗檢測算法效果。然后基于已有算法來設計新的內存數(shù)據(jù)無損壓縮算法。包括:1)基于LZO的內存數(shù)據(jù)快速壓縮算法:在對內存數(shù)據(jù)進行相關的統(tǒng)計分析后,根據(jù)內存存儲特點,將內存數(shù)據(jù)按照內存頁面的格式逐頁壓縮,然后根據(jù)內存數(shù)據(jù)特征,設計了新的壓縮格式,在對壓縮率產(chǎn)生較低影響的前提下,快速壓縮內存數(shù)據(jù);2)基于LZSS的內存數(shù)據(jù)高效壓縮算法:該算法先對全零頁面進行壓縮,再利用新的壓縮格式壓縮所有數(shù)據(jù),從而提高壓縮率。最后,實驗結果表明:對于基于KSM的內存頁面合并算法,共享的全零頁面數(shù)至少占了合并頁面數(shù)的60%,且每一輪總的掃描執(zhí)行時間節(jié)約5%~10%左右;基于LZO的內存數(shù)據(jù)快速壓縮算法使得壓縮效率提高了1.1%,同時壓縮時間與解壓縮時間分別提高了14.52%和98.84%;基于LZSS的內存數(shù)據(jù)高效壓縮算法使得壓縮效率提高了22.34%,而且壓縮時間也提高了28.02%。本文研究并實現(xiàn)的算法可以在嵌入式便攜設備上使用,達到提高內存利用率的效果。
【關鍵詞】:內存數(shù)據(jù) 全零頁面 頁面合并 數(shù)據(jù)壓縮
【學位授予單位】:西安電子科技大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2014
【分類號】:TP333
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-10
  • 符號對照表10-11
  • 縮略語對照表11-14
  • 第一章 緒論14-20
  • 1.1 引言14-15
  • 1.2 國內外發(fā)展現(xiàn)狀15-18
  • 1.3 本論文的主要內容以及結構安排18-20
  • 第二章 無損壓縮算法與Linux內存管理20-28
  • 2.1 數(shù)據(jù)壓縮的理論基礎20-21
  • 2.2 算術編碼21-22
  • 2.3 字典編碼22-24
  • 2.3.1 LZ77算法簡介22-23
  • 2.3.2 LZW算法簡介23-24
  • 2.4 數(shù)據(jù)壓縮的性能指標24-25
  • 2.5 Linux內存管理機制25-26
  • 2.5.1 內存地址25
  • 2.5.2 內存分頁25-26
  • 2.6 本章小結26-28
  • 第三章 基于KSM的內存頁面合并算法28-36
  • 3.1 KSM算法分析28-32
  • 3.1.1 KSM的基本算法28
  • 3.1.2 KSM的代碼分析28-32
  • 3.2 基于KSM的內存頁面合并算法32-34
  • 3.2.1 相關數(shù)據(jù)測試及分析32-33
  • 3.2.2 本文設計算法的整體流程33-34
  • 3.3 實驗結果34-35
  • 3.4 本章小結35-36
  • 第四章 內存數(shù)據(jù)壓縮算法36-52
  • 4.1 基于LZO的內存數(shù)據(jù)快速壓縮算法36-44
  • 4.1.1 LZO算法原理介紹36-39
  • 4.1.2 數(shù)據(jù)處理方式及并行壓縮39-41
  • 4.1.3 編碼及解碼過程41-42
  • 4.1.4 實驗結果42-44
  • 4.2 基于LZSS的內存數(shù)據(jù)高效壓縮算法44-49
  • 4.2.1 LZSS算法原理介紹44-45
  • 4.2.2 數(shù)據(jù)壓縮預處理及算法壓縮格式45-47
  • 4.2.3 算法整體流程47-48
  • 4.2.4 實驗結果48-49
  • 4.3 本章小結49-52
  • 第五章 總結與展望52-54
  • 5.1 全文總結52
  • 5.2 展望52-54
  • 參考文獻54-58
  • 致謝58-60
  • 作者簡介60-61

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本文編號:715200

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