一种针对资源受限系统的、基于上下文感知的霍夫曼编码方法，该方法采用NAND闪存

针对资源受限系统中的NAND闪存存储问题，提出基于上下文相似性的轻量级霍夫曼编码方法，通过减少树构建次数降低内存和计算开销，实验表明可节省48%-49%树构建量，提升14%-29%编码速度并降低7%-27%功耗，并设计紧凑型崩溃恢复机制。

摘要

在资源受限的系统中，计算和内存资源有限，因此高效可靠的数据处理至关重要，尤其是在使用NAND闪存进行临时数据存储时。尽管NAND闪存具有高容量和抗冲击性，但它仍存在数据保留错误以及写入位置不正确的问题，这使得其在 volatile 内存较少且计算能力有限的系统中难以可靠使用。此外，由于数据传输通常比本地计算消耗更多的能量和时间，因此资源受限的系统在传输或存储前进行高效的数据压缩/编码会带来显著的好处。本文提出了一种针对此类环境设计的上下文感知霍夫曼编码（context-aware Huffman coding）方法。该方法通过利用数据段之间的上下文相似性，减少了霍夫曼树的构建次数，从而降低了编码开销并提高了整体系统效率。该设计仅需要轻量级的数据结构和最小的内存占用，因此非常适合配备NAND闪存的低端控制器。实验结果表明，与传统霍夫曼编码相比，该方法可以将霍夫曼树的构建次数减少48%-49%，编码时间缩短14%-29%，功耗降低7%-27%。此外，我们还引入了一种紧凑的崩溃恢复机制，以确保系统在意外重置后能够保持一致的状态。