JPH05181913A - 昇順整数列データの圧縮および復号システム - Google Patents
昇順整数列データの圧縮および復号システムInfo
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- JPH05181913A JPH05181913A JP3357900A JP35790091A JPH05181913A JP H05181913 A JPH05181913 A JP H05181913A JP 3357900 A JP3357900 A JP 3357900A JP 35790091 A JP35790091 A JP 35790091A JP H05181913 A JPH05181913 A JP H05181913A
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- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
Abstract
計算量を少なくし、処理時間を短縮する。 【構成】 昇順整数列データD1を除算部12で除算
し、得られた商を商記憶比較部14においてそれまでの
古い商と比較し、商が変化した場合のみ商の差と余りを
圧縮数列D2として保存し、商が変化しない場合には余
りのみを保存する。除算によってデータ量が減るため、
圧縮および復号の処理時間が短縮される。また、データ
量ー全体にわたるパラメータを必要としないため、デー
タの追加、削除が可能である。
Description
た昇順整数列データの圧縮および復号システムに関し、
特にデータベースから必要な情報を取り出すためのデー
タベース検索システムにおいて検索されるデータが単調
増加的に配列された整数列データである場合のそのデー
タの圧縮および復号システムに関する。
の代表的なものとしては、ハフマン法、シャノン・ファ
ノ法、ギルバート・ムーア法、ランレングス符号化法な
どが知られている。たとえばハフマン法を用いたものと
しては特開平2−78323号などが挙げられる。
て、データの文字ごとの出現頻度を測定し、頻度の高い
ものから優先的にデータのサイズを圧縮するものであ
る。これらの方法は、任意の形態のデータに適用できる
利点がある反面、圧縮、復号に数段階の処理を必要とす
るため、特に速度が要求される際には不向きである。
増加的(昇順)に配列された整数列データを高速で圧縮
するとともに、圧縮されたデータを記憶する記憶手段の
容量を小さくすることのできる圧縮および復号システム
を提供することを目的とする。
システムは、昇順に配列された整数列データの圧縮およ
び復号において、昇順に配列された整数列データについ
て除算を行う除算手段と、除算手段により得られた商を
すでに記憶された古い商と比較し、得られた商が古い商
よりも大きい場合にこれらの商の差を出力する商記憶比
較手段と、商記憶比較手段から商の差が出力された場合
には商の差とともに除算手段により得られた余りを記憶
し、商記憶比較手段から商の差が出力されない場合には
除算手段により得られた余りのみを記憶する記憶手段
と、記憶手段に記憶された商の差および余りのデータか
ら元の整数列データを復号する復号手段とを具備する。
データを除算し、得られた商をそれまでの古い商と比較
して商の差がある場合にのみ商の差を保存するとともに
余りを保存し、商の差がない場合には余りのデータのみ
を保存するようにしている。したがって、従来の一般的
な圧縮符号化方法に比べて計算量を大幅に節約できるか
ら、高速で圧縮および復号を行うことができる。また、
統計量のようなデータ全体にわたるパラメータを必要と
しないため、データの追加や削除を容易に実施すること
ができる。
が示されている。同図に示すように、整数列データD1
は320、333、401...と、単調増加的(昇
順)に配列されている。これらのデータはたとえば32
ビットで表される。整数列データD1は圧縮装置におい
て、除算部12に送られる。除算部12は入力されたデ
ータに対して所定の値によって除算を行う。本実施例で
は入力されたデータを255で割る。得られた商は商記
憶比較部14に送られ、余りは圧縮数列D2処理部16
に送られる。
new を記憶されている古い商Poldと比較する。古い商
Pold は初期値として0が与えられる。商記憶比較部1
4はPnew >Pold の場合には、桁上がりを示すマーク
文字Cおよび商の差Pnew −Pold を圧縮数列D2処理
部16に送るとともに、記憶されていた古い商Poldに
代えて新しい商Pnew を記憶する。この条件を満たさな
い場合には、商記憶比較部14は圧縮数列D2処理部1
6へ何らデータを送らない。
を255で割ると、商1、余り65が得られるが、古い
商Pold の初期値として0が与えられているため、Pne
w >Pold を満たし、商記憶比較部14は桁上がりを示
すマーク文字Cおよび商の差1を圧縮数列D2処理部1
6に送るとともに、記憶されていた古い商0に代えて新
しい商1を記憶する。
14から送られた桁上がりを示すマーク文字Cおよび商
の差1、および除算部12から送られた余り65を記憶
する。
れると、除算部12はこれを同様に255で割る。この
場合には商1、余り78となる。商記憶比較部14は新
しい商Pnew を記憶されている古い商Pold と比較す
る。この場合にはPnew およびPold はいずれも1であ
るから、上記の条件Pnew >Pold を満たさない。した
がって、圧縮数列D2処理部16には除算部12からの
余りのデータのみが送られる。
列D2処理部16には圧縮されたデータが順次送られ
る。これらの圧縮データは保存部18に記憶される。
圧縮データが圧縮数列D2処理部16に取り出され、読
み取り部22により読み取られる。読み取り部22は、
圧縮データに桁上がりを示すマーク文字Cが出現した場
合には、その直後のデータをバイアス記憶部24に送
る。また、マーク文字Cの出現の有無にかかわらず、余
りのデータを加算部26に送る。
タは、桁上がりを示すマーク文字Cがあるから、その直
後のデータ1をバイアス記憶部24に送る。また、余り
のデータ65を加算部26に送る。
に、商に基づく値Iを保存し、読み取り部22からマー
ク文字Cの直後のデータΔP、すなわち商の差が送られ
た場合には除数Lと商の差ΔPとの積L×ΔPを、それ
まで保存されていた値Iに加算し、得られた値を新たな
値Iとして保存するとともに、加算部26へ出力する。
Iの初期値は0とされる。
文字Cの直後のデータΔPとして1が送られており、除
数Lは255であるから、バイアス記憶部24は255
×1をIの初期値0に加算した値255を保存するとと
もに、加算部26へ出力する。
られるIと読み取り部22から送られる余りを加算す
る。この例では、バイアス記憶部24から送られる25
5と読み取り部22から送られる余り65を加算し、復
号データ320を得る。得られた復号データは復元数列
D3保持部28に送られ、必要に応じて出力される。
昇順データを除数Lで除算し、得られた商をそれまでの
古い商と比較して商の差がある場合にのみ商の差を保存
するとともに余りを保存し、商の差がない場合には余り
のデータのみを保存するようにしている。したがって、
従来の一般的な圧縮符号化方法に比べて計算量を大幅に
節約できるから、高速で圧縮および復号を行うことがで
きる。また、統計量のようなデータ全体にわたるパラメ
ータを必要としないため、データの追加や削除を容易に
実施することができる。
各種の昇順に配列された整数列データの圧縮および復号
に適用できる。たとえば次のようなデータ検索システム
におけるデータの処理に適用できる。
す近傍特徴量の抽出によるパターン検索システムのデー
タフロー図である。この検索システムでは、予め全対象
物件から事象(情報)の位相情報を全て捨象した近傍特
徴量データを作成し、そのデータ群に対して全物件検索
を行なう。検索のアルゴリズムは、学習ステップと検索
ステップとからなる。学習ステップでは、物件毎に近傍
特徴量行列が位相情報として作成される。検索ステップ
では、検索キーと近傍特徴量行列とのマッチング演算が
行なわれ、物件ごとにマッチング度(類似度)を示す評
価結果を得る。以下、各ステップについて説明する。
ドイツ語、フランス語、ヘブライ語、ロシア語などの文
書データ、或いは量子化された波形数値データ、化学構
造式、遺伝子情報などである。このような検索対象に対
して、まず正規化手段S1により正規化の処理を行な
う。一般に検索対象は、情報の最小単位(文書であれば
アルファベットなどの文字、数値チャートであれば、あ
る時刻における実数値など)の列で表現されている。そ
れをなんらかの方法でn階調の整数列に変換する。これ
をデータの正規化と呼ぶ。
コード表をそのまま用いることにより、次のような25
6階調の数値表現として実現される。 …… This is a pen. …… 84|104 |105 |115 |32|105 |115 |32|97|32|112 |101 |110 |46|
4 ..と対応している。
S2により近傍特徴量行列30の形式に畳込まれる。こ
こで近傍特徴量をとる演算式は種々考えられる。この演
算式は検索の鋭さ(過検出の少なさ)にも影響を与え
る。
タ(文字)をCi,j とし、Ci,j に関する量子化量xと
Ci,j の前方k近傍に関する量子化量yを次のようにし
て求める。ここでは、検索される対象物件(文書)がn
個あるとし、そのうちのi番目の物件の量子化について
説明する。i番目の物件において、図3に示すように正
規化された数値列135,64,37,71,101,...が並んでいると
すると、Ci,j に関する量子化量xは、 x=f(Ci,j ) Ci,j の前方k近傍に関する量子化量yは y=g(Ci,j , Ci,j+1,Ci,j+2,...., Ci,j+k ) で求められる。
階量子化関数である。すなわち、i番目の物件のj番目
のデータCi,j について所定の演算を行って得られる値
であり、1〜nのいずれかの整数で表される。したがっ
て、得られたxの値によって図4に示す行列(座標)に
おいてx軸方向の位置が1〜nの範囲で定まる。
Ci,j+k ) は、Ci,j の前方k近傍に関するm段階量子
化関数である。すなわち、i番目の物件のj番目のデー
タCi,j とそのデータの近傍の所定の数のデータについ
て所定の演算を行って得られる値であり、1〜mのいず
れかの整数で表される。たとえば図3に示すようにj番
目のデータCi,j が135であり、kが3の場合には、
Ci,j+1,Ci,j+2,Ci,j+3 としてデータ135に続くデ
ータ64、37、71を抽出し、これらのデータとデー
タ135との相関について所定の演算を行う。j番目の
データCi,j が次の64の場合には、Ci,j+1,Ci,j+2,
Ci,j+3 としてデータ64に続くデータ37、71、1
01を抽出し、これらのデータとデータ64との相関に
ついて所定の演算を行う。
図4に示す行列(座標)におけるy軸方向の位置が1〜
mの範囲で定まる。したがって、上記のようにx、yを
求めることによって図4に示す行列(座標)における位
置が定まる。
うにして求めたx、yに対して物件の通番iと重みw
(x,y,i)の組として記憶される。重みw(x,y,i)は、デ
ータx、y、iから所定の演算によって求められるが、
通常は重みw(x,y,i)の値は1に固定される。
ごとにx、yの値に基づき図4に棒によって示されるよ
うに、データを記憶する。すなわち、データCi,j の
x、yの値によって定められる座標の位置に、その物件
の通番iとその重みw(x,y,i)を組みとしたデータを記
憶する。同図ではこのようなデータが記憶されるごとに
棒の長さが延びるように表されている。通常は重みw
(x,y,i)は1とされるから、物件の通番iのデータのみ
がx、yの値によって定められる座標の位置に記憶され
てゆく。この物件の通番iのデータは昇順に配列された
整数データであるから、前述の方法による圧縮および復
号に適している。したがって、前述の圧縮を行うことに
より、高速でデータを圧縮し、データの記憶容量を小さ
くすることができる。
物件の識別番号を付加して構造ファイル40として保存
する。
n."を検索キーとする。この検索キー50に対して学習
ステップと同一の正規化方法に基づく正規化手段S3に
よりキー情報を整数列に正規化する。 84|104 |105 |115 |32|105 |115 |32|97|32|112 |101 |110 |46|
プと同一の自己相関計算式f() 、g() を用いて各物件に
対応する正規化された数値列の先頭からx、yの組の系
列を作成する。次に、このx、yの組の系列に基づい
て、物件kに対する検索キーの含有度数ωk として、V
(xj,yj,k)をj=1〜mについて合計することによ
り算出する。
ストが物件iについての重みを持つ場合、はその重みに
等しく、持たない場合には0と定める。
組に対応する図4のx、yの位置にデータがある場合
(棒がある場合)には、別に設けられた記憶手段のその
データに示される物件の通番iの格納箇所にその重みの
値を記憶させる。
件毎に得られた構造評価値score (合致度)を完全一致
の場合の評価値(この場合は、文字数−k、)で割っ
て、検索キーの含有確率を求め、評価結果のリスト70
を得る。更にソート手段S6において、このリスト70
を含有確率の降順にソートしソート済みリスト80を得
る。
り、その上位物件を参照することにより、検索キーが物
件中に含まれている確率が高い物件名を知ることができ
る。含有確率は、完全一致及び不完全一致の全てについ
て求まるから、あいまい一致検索を行なうことができ
る。
探索であるから、検索もれが発生する確率は、本質的に
零であると言う特徴がある。
時間は、キーの文字数のみに依存し、物件の大きさには
依存しない。従って、非常に高速に検索を行なうことが
できる。
行うことにより、検索条件に対するAND、ORなどの
検索演算処理も高速に実行できる。式(1)の自己相関
式は上述の例の他に種々考えることができる。例えば、 f: x→x g: (x,y)→x-y (または|x-y |) とすれば、隣接文字及び一つ置きの文字の差分(または
差分の絶対値)を相関情報として近傍特徴量行列を作る
ことができる。また幾つかの文字列の個々の文字整数値
に対し四則演算を施すことにより近傍特徴量を取り出し
てもよい。
し取り出さなくてもよい。例えば、物件データ中の特定
の一つまたは一つ以上の整数値、特定の範囲の整数値、
或いはデータ列を構成する各バイト中の特定の1つまた
は一つ以上のビットを除外して近傍特徴量を捨象しても
よい。また日本語文書のように2バイト文字で構成され
ている場合には、例えば上位バイトを除外して下位バイ
トを対象として近傍特徴量を取り出してもよい。
れる行列は、256次のビット行列であり、これは8K
バイトに相当する。従って、1物件のデータが1K バイ
ト程度であるデータベースでは、効率のよいシステムで
あるとは言えない。そこで上記のようなデータ圧縮手段
S7を設けてデータ圧縮を行なって構造ファイル40の
容量を減らすのがよい。
では、256次の近傍特徴量行列の各要素毎に要素値が
1である物件名40a(識別コード)を1バイト/件の
データ列として蓄積する。従って、要素値が0である物
件名は不要データとして除外する。
名40aは1バイトで表せないので、下位の1バイトの
みを蓄積する。例えば、物件数が1万件の場合、物件名
は2バイトで表されるが、そのうちの下位1バイトを使
用する。そして物件名コードが255を越える毎にデー
タ列にマーカ40bを挿入する。
に該当する構造ファイルのデータ列を取り出し、物件名
毎の出現度数テーブルを作成する。この際、マーカ40
bを越える毎に物件名コードに255を加える。このよ
うにして作成した出現度数テーブルに基づいて図2の評
価結果リスト70が得られる。
件中の半分以上ある場合には、その近傍特徴量行列要素
は各物件について共通であると見なして、その要素を削
除してもよい。
学習手段S2、正規化手段S3、検索手段S4、評価結
果出力手段S5、ソート手段S6、データ圧縮手段S7
は、コンピュータプログラムによって構成することがで
きるが、論理回路素子を用いて専用のハードウエアを構
成してもよい。
に比べて計算量を大幅に節約できるから、高速で圧縮お
よび復号を行うことができる。また、統計量のようなデ
ータ全体にわたるパラメータを必要としないため、デー
タの追加や削除を容易に実施することができる。
ータフロー図である。
タベース検索システムのデータフロー図である。
Claims (4)
- 【請求項1】 昇順に配列された整数列データの圧縮お
よび復号システムにおいて、 昇順に配列された整数列データについて除算を行う除算
手段と、 前記除算手段により得られた商をすでに記憶された古い
商と比較し、前記得られた商が前記古い商よりも大きい
場合にこれらの商の差を出力する商記憶比較手段と、 前記商記憶比較手段から前記商の差が出力された場合に
は前記商の差とともに前記除算手段により得られた余り
を記憶し、前記商記憶比較手段から前記商の差が出力さ
れない場合には前記除算手段により得られた余りのみを
記憶する記憶手段と、 前記記憶手段に記憶された前記商の差および余りのデー
タから元の整数列データを復号する復号手段とを具備す
ることを特徴とする昇順整数列データの圧縮および復号
システム。 - 【請求項2】 前記商記憶比較手段は、前記得られた商
が前記古い商よりも大きい場合に桁上がりを示すマーク
とともに前記商の差を出力することを特徴とする請求項
1の昇順整数列データの圧縮および復号システム。 - 【請求項3】 検索対象の物件毎にその近傍特徴量を記
憶した記憶手段と、 検索キーの近傍特徴量と検索対象の上記近傍特徴量との
合致度を物件毎に求め、物件番号を合致度の降順に出力
する検索手段とを具備するデータベース検索に用いられ
ることを特徴とする請求項1の昇順整数列データの圧縮
および復号システム。 - 【請求項4】 検索対象のi番目の物件のj番目のデー
タ列Ci,j に関する量子化量xとその近傍のk個のデー
タ列Ci,j+1,Ci,j+2,...., Ci,j+k に関する量子化量
yとを x=f(Ci,j ) y=g(Ci,j , Ci,j+1,Ci,j+2,...., Ci,j+k ) によって求め、得られたx、yの値に基づいて定められ
る記憶手段の位置にその物件の通番iを記憶するデータ
ベース検索に用いられることを特徴とする請求項3の昇
順整数列データの圧縮および復号システム。
Priority Applications (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP3357900A JP2993540B2 (ja) | 1991-12-26 | 1991-12-26 | 昇順整数列データの圧縮および復号システム |
DE69229521T DE69229521T2 (de) | 1991-04-25 | 1992-04-23 | Datenbankauffindungssystem |
EP92106939A EP0510634B1 (en) | 1991-04-25 | 1992-04-23 | Data base retrieval system |
US07/873,130 US5450580A (en) | 1991-04-25 | 1992-04-24 | Data base retrieval system utilizing stored vicinity feature valves |
US08/471,459 US5546578A (en) | 1991-04-25 | 1995-06-06 | Data base retrieval system utilizing stored vicinity feature values |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP3357900A JP2993540B2 (ja) | 1991-12-26 | 1991-12-26 | 昇順整数列データの圧縮および復号システム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH05181913A true JPH05181913A (ja) | 1993-07-23 |
JP2993540B2 JP2993540B2 (ja) | 1999-12-20 |
Family
ID=18456515
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP3357900A Expired - Lifetime JP2993540B2 (ja) | 1991-04-25 | 1991-12-26 | 昇順整数列データの圧縮および復号システム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2993540B2 (ja) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003514445A (ja) * | 1999-11-09 | 2003-04-15 | テレフォンアクチーボラゲット エル エム エリクソン(パブル) | 除算の剰余を用いたパケットヘッダ圧縮方法 |
JP2015055949A (ja) * | 2013-09-11 | 2015-03-23 | 日立オムロンターミナルソリューションズ株式会社 | 発券装置 |
CN110048725A (zh) * | 2019-05-14 | 2019-07-23 | 四川九洲空管科技有限责任公司 | 一种基于taws***的地形数据压缩解压缩算法 |
CN111151858A (zh) * | 2020-01-13 | 2020-05-15 | 吉利汽车研究院(宁波)有限公司 | 一种点焊焊接参数应用***及设置方法 |
-
1991
- 1991-12-26 JP JP3357900A patent/JP2993540B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003514445A (ja) * | 1999-11-09 | 2003-04-15 | テレフォンアクチーボラゲット エル エム エリクソン(パブル) | 除算の剰余を用いたパケットヘッダ圧縮方法 |
JP4703080B2 (ja) * | 1999-11-09 | 2011-06-15 | テレフオンアクチーボラゲット エル エム エリクソン(パブル) | 除算の剰余を用いたパケットヘッダ圧縮方法 |
JP2015055949A (ja) * | 2013-09-11 | 2015-03-23 | 日立オムロンターミナルソリューションズ株式会社 | 発券装置 |
CN110048725A (zh) * | 2019-05-14 | 2019-07-23 | 四川九洲空管科技有限责任公司 | 一种基于taws***的地形数据压缩解压缩算法 |
CN110048725B (zh) * | 2019-05-14 | 2023-07-07 | 四川九洲空管科技有限责任公司 | 一种基于taws***的地形数据压缩解压缩算法 |
CN111151858A (zh) * | 2020-01-13 | 2020-05-15 | 吉利汽车研究院(宁波)有限公司 | 一种点焊焊接参数应用***及设置方法 |
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