基于FPGA的實時無損數據壓縮系統設計

劉成明，張艷兵，李新娥

（中北大學電子測試技術國家重點實驗室儀器科學與動態測試教育部重點實驗室，太原030051）

引 言

在工業生產和科研中，通常要對信號進行長時間高速采樣，會產生大量采樣數據。在一些特殊環境下，受體積和功耗的限制，不能添加過多存儲器，需要引入數據壓縮技術來解決。軟件壓縮算法的運算量較大，需要很高的CPU運算速度和數據緩存空間，所以軟件壓縮一般應用在對時間要求不高的非實時壓縮場合。而對運行速度有特殊要求的情況下，對數據的實時壓縮一般都要用硬件實現。有損壓縮之后數據進行重構，與原來的數據有所不同。多數數據采集系統因被測對象的不確定性，需要采用無損數據壓縮［1］。由于LZW無損壓縮算法具有自適應特性，在對信號統計特性不明確的情況下仍然有較好的壓縮效果。結合FPGA的高集成度、低功耗、靈活性及并行運算的特性［2］，該設計用FPGA硬件實現LZW算法，以提高系統的實時壓縮能力。

1 LZW算法簡介

LZW算法是一種基于字典的壓縮算法，由Lemple、Ziv、Welch三人共同創造。該算法在數據的壓縮過程中會根據輸入的數據動態地建立一個字典，后續輸入的數據都會在這個字典中匹配查找，根據查找是否成功決定壓縮編碼的輸出。該算法的巧妙之處在于，壓縮過程中動態建立的字典不需要與壓縮數據流一道進行傳輸和存儲。在對數據進行解壓時，也能夠通過壓縮數據流重新建立一個字典，來完成解壓縮。算法粗略的描述如下［3］:Output End flag；

算法首先進行字典的初始化。然后輸入第一個字符數據賦給變量String（S）。數據逐個輸入壓縮器中，并賦給變量Character（C）。S和C生成一個索引，與字典中的詞條數據進行匹配:如果匹配成功，將S和C的編碼值賦給S，繼續進行下一輪的匹配；如果匹配失敗，則將S輸出，將S和C的編碼值存入字典，并且將C的值賦給S，這一過程一直進行直到結束。最后輸出S，輸出結束標志。

由算法描述可見，LZW算法過程并不是很復雜，能夠得到較快的壓縮速度。并且其在對數據特征并不了解情況下，也能有較好的壓縮效果。同時，其對應的解壓縮算法也不復雜，解壓速度也優于其他一些算法。

2 LZW算法的FPGA實現

Cyclone II是Altera公司推出的新一代低成本系列FPGA器件［4］，選用Cyclone II系列的EP2C5T144I8芯片來實現數據壓縮。這款芯片有4 608個邏輯單元、26塊M4KRAM塊、13個嵌入式乘法器、2個鎖相環，用戶I／O引腳數目為89，完全能夠滿足設計對存儲器容量以及邏輯功能的要求，并且有一定余量，便于功能擴展。設計采用Quartus II為FPGA器件軟件開發平臺，用VHDL＋原理圖的混合輸入方式進行層次化描述。系統的整體框圖如圖1所示。采集到的數據經過壓縮后存儲到外部存儲器，再讀入計算機，用專用軟件對壓縮數據進行解壓還原，對原始數據進一步分析處理。

圖1 系統整體框圖

整個設計的核心是壓縮算法的實現。FPGA設計過程中模塊劃分非常重要，好的模塊劃分能夠大大減少邏輯所消耗的面積并優化功能的時序關鍵路徑［5］。具體到LZW算法的FPGA實現，劃分了10個大模塊，各個模塊相互之間的連接如圖2所示。圖中名字相同的箭頭，表示是連接在一起的。為了使框圖看起來比較清晰，圖中省略了一些控制信號的連接。狀態機控制模塊（M5）是整個壓縮模塊的時序控制中心，根據其他模塊反饋給它的信號，判斷壓縮的運行狀態，從而控制其他各個模塊的運行。

用FPGA實現LZW算法要解決以下幾個問題［6］:

①壓縮過程中字典的緩存問題。因為所有數據處理和傳輸工作都是由FPGA完成，且考慮到實時壓縮速度，字典的緩存使用FPGA內部的RAM資源。

圖2 LZW壓縮算法的功能框圖

②字典的建立與更新問題。字典的建立使用FPGA片內資源來完成，大容量字典雖然會提高壓縮比，但必須考慮到FPGA內部的資源量。因此選用9位的定長編碼方式對數據進行處理。

③壓縮后輸出數據流傳輸和存儲問題。由于壓縮后是9位的數據流，不利于數據的存儲，因此將9位的數據轉換成8位的數據流進行傳輸和存儲。

3 系統測試及性能分析

首先測試LZW算法模塊能否正確無誤地壓縮數據。先由上位機發送數據給FPGA，FPGA壓縮數據并寫入SRAM存儲器。壓縮結束后，上位機讀取SRAM中的數據并存為一個文件，最后再將這個文件與用軟件壓縮的結果作比較，來判斷結果正確與否。圖3是壓縮原文件和解壓后文件以十六進制形式對比后的結果，從圖中下方框中的信息可知，兩個文件的大小都是248 714字節，0字節差異，完全匹配。為了提高測試的全面性，避免出現因為偶然而造成的個別功能死角沒被測到，利用格式各異的數據文件進行了大量的壓縮結果對比實驗，最終實驗結果表明軟硬件壓縮的結果是一致的，并且解壓后與源文件也是一樣的，說明LZW數據壓縮模塊實現了功能上的要求。

圖3 壓縮原文件和解壓縮后文件的對比

然后對壓縮模塊的壓縮率進行測試。整個設計最初的定位是應用于微體積、微功耗的測試系統中，現選取了實驗室里一些實測數據（圖4～6），對其分別用LZW與WinRAR進行壓縮實驗。WinRAR是一種商業的無損壓縮軟件，使用的是混合壓縮算法，可根據需要向計算機申請內存作為哈希字典，字典大小可達4MB。壓縮后的最終結果如表1所列。表中的壓縮率是按壓縮后的數據量除以壓縮前的數據量計算的，壓縮率數值越小表明壓縮效果越好。

圖4 膛壓波形

圖5 引信電源電壓波形

圖6 加速度曲線

表1 實測數據用不同的壓縮算法壓縮后的效果

從表中可以粗略看出以下兩點:

①同一壓縮算法對同一類數據壓縮效果相差不多，但同一壓縮算法對不同類的數據壓縮效果相差較大。

②LZW壓縮算法的壓縮性能低于商業軟件Win－RAR，并且這種壓縮性能對不同類的數據的表現也不盡相同。

從上表可以看出，所設計的算法對某些類型的數據的壓縮效果還是非常顯著的。雖然從壓縮率上來說，LZW不如WinRAR出色，這是由于LZW算法要比使用混合算法的WinRAR簡單，同時還受到在FPGA器件中構造的哈希字典容量大小的限制。但LZW的優點也在于其算法簡單，在對同一數據文件進行壓縮時，速度上LZW比WinRAR要勝出一籌，這個速度特性在實時壓縮時尤為重要。

結 語

介紹了一種用FPGA實現的數據壓縮系統。通過大量測試驗證，結果表明系統能夠正確無誤地工作，壓縮時的最大數據吞吐量在8MB／s以上，對實測數據壓縮率最高可達13.70%，壓縮效果顯著，大大減少了對存儲空間的要求，實現了壓縮性能與壓縮速度的統一。同時，當FPGA工作在主頻為24MHz，A／D采樣頻率在1Msps時，整個電路的供電電流只有37mA，滿足了測試系統低功耗的要求。若用外部RAM存儲器實現LZW字典，將能大幅度地擴大字典容量，顯著改善數據的壓縮效果。

［1］靳鴻，裴東興，祖靜.無損數據壓縮在數據采集系統中的應用探討［J］.華北工學院學報，2003，24（1）:69－71.

［2］韓雪，郭文成.FPGA的功耗概念與低功耗設計研究［J］.單片機與嵌入式系統應用，2010，（3）:9－11.

［3］Welch T A.A Technique for High－Performance Data Compression［J］.IEEE Computer 1984，17（6）:8－19.

［4］Altera Corporation.Cyclone II Device Handbook Volume 1，2010.

［5］陳世海.基于FPGA的數據采集及壓縮系統設計［D］.太原:中北大學，2010.

［6］陳晉敏，黃春明，周軍.激光雷達數據無損壓縮的FPGA實現［J］.計算機測量與控制，2007，15（1）:100－102.