參考IEEE的浮點數格式說明
對於0到1範圍內的浮點數是可以壓縮的
顯然在0到1的範圍內，一個單精度的浮點數，指數和符號位佔據9個bit
而這9個bit是可以不用的，把它去除，只保留小數部分的23bit就可以達到壓縮的目的
可以把一個浮點數從32bit，4字節壓縮到23bit，3字節的範圍內
這也是在3dmax等一些工具軟件當中對浮點數進行壓縮存儲的方法。
比如，在單位化的法向量當中，每個浮點數都是0，1範圍之間的數據
正常情況下表示三維空間當中的單位化法向量就需要12個字節
而經過這個壓縮處理，只需要9個字節
浮點數的壓縮算法
發表評論
所有評論
還沒有人評論，想成為第一個評論的人麼? 請在上方評論欄輸入並且點擊發布.
相關文章
無向圖的最小支撐樹Prim算法的實現
無向圖的最小支撐樹Prim算法的實現//主題：實現最小支撐樹的算法 //作者：Andyhou //時間：2008年4月27日 //具體重要算法：// 採用了最小堆來實現取最小邊，定義了一個邊的
階躍函數和衝擊函數相關性質及傅立葉變換求取方法
階躍函數和衝擊函數是常用的廣義函數，在微積分學及其電路上面有廣泛的應用，之前在數學物理方程中有涉及，最近推倒公式裏面全是這個東西，還是需要把他的性質做一下回憶。下面是我對網上找的部分資料的總結 階躍
窗口繪圖函數
struct CoordXY { double x; double y; }; //存儲壓強和位移二維值 vector<CoordXY> WxpReadIOAnalog::vAnalog21PS(0