[发明专利]一种对地震数据流的自适应实时无损压缩方法

权利要求书

1.一种对地震数据流的自适应实时无损压缩方法，其特征在于：对单个通道n个采样点共3n字节的地震数据进行压缩，数据压缩分两步进行：N阶差分预测编码、k阶指数Golomb编码；

(1)N阶差分预测编码实现步骤如下：

(11)差分预测编码是对单个通道n个采样点采集到的3n字节的原始数据进行的；

(12)先计算n个采样点的数据X₁，X₂，...，X_n的一阶差分，利用后一个数据减前一个数据，得到一阶差分数据X₂-X₁，...，X_n-X_n-1，完整的一阶差分编码为：X₁，X₂-X₁，...，X_n-X_n-1；

(13)对一阶差分数据X₂-X₁，...，X_n-X_n-1再做一次差分，即后一个数据减前一个数据，得到二阶差分数据X₃-2X₂+X₁，...，X_n-2X_n-1+X_n-2，完整的二阶差分编码为：X₁，X₂-X₁，X₃-2X₂+X₁，...，X_n-2X_n-1+X_n-2；

(14)对二阶差分后的数据再做一次差分，得到三阶差分，再对三阶差分后的数据再做一次差分，可得四阶差分，以此类推，得到任意阶次的差分预测编码，n个采样点的数据最多进行N＝n-1阶差分，即要求差分的阶数N≤n-1；

(2)k阶指数Golomb编码实现如下：

(21)将差分预测编码后的单个数据Y(例如一阶差分编码中的X_n-X_n-1)分成两个部分：符号位-sign(Y)和绝对值|Y|，指数Golomb编码仅对绝对值进行，考虑对非负整数M的k阶指数Golomb编码；

(22)将M用二进制码表示，去掉低位的k个比特，k即为指数Golomb编码的阶数，然后加1；

(23)计算留下的比特数，将此数减1，并记作m；

(24)将步骤(22)中的去掉的k个比特补回串尾，并在串头添加m个0，得到非负整数M的k阶指数Golomb编码；

(25)对差分预测编码后的n个数据，分别计算其k阶指数Golomb编码，然后将这n个k阶指数Golomb编码的数据按位组合得到一帧数据，即为3n字节原始数据压缩后的数据；

再计算在不同的N和k下数据压缩后的长度，然后选择最佳压缩时的N和k，由此实现自适应编码。