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Enhancing Data Compression Through Vertical Distance-Based Piecewise Linear Approximation
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AI
DOI：10.1007/978-981-95-5716-5_10.png)
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摘要
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分段线性近似（PLA）是一种广泛用于压缩时间序列的技术，通过用线段近似数据点来减少存储和传输成本。本文提出了一种新的垂直距离度量作为最大误差PLA框架中传统Y轴距离的替代，旨在提高压缩效率同时保持近似精度。我们进一步提出了两种基于垂直距离的最优线性时间PLA算法，分别设计用于生成最少数量的不连续和连续线段。扩展的实验结果表明，我们的方法在压缩效果方面优于传统方法，实现了更高的压缩比。对于特定数据集，我们的方法在压缩比方面显著优于传统技术。
Keyword:
Piecewise linear approximation
Vertical distance
Lossy compression
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0
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35
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