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多通道采集数据压缩及特征提取研究

张红红  
【摘要】:LZW(Lempel-Ziv-Welch)压缩算法在实时采集与无线传输中具有重要应用价值,一般采用采集-压缩-传输的工作模式,该模式下较高压缩比可极大降低对无线传输的压力。但在采集速度较快、数据传输带宽较低、硬件资源受限的情况下,如果对采样点幅值概率分布较均匀的信号压缩时,易出现压缩率不高或采集速度与压缩速度不匹配的问题。对此,文中提出了基于位置信息的改进LZW前缀编码方案。该改进压缩算法基于压缩比因子将采样点进行映射操作,使其具有标识后面相邻采样点压缩情况的作用,通过采样点间的位置信息,缩短采样点的码长,从而实现对采样点数据的压缩。实验表明,与原LZW压缩算法相比,该改进算法在不增加算法复杂度和硬件存储空间条件下,压缩比可提高26.25%,证明了该算法在采集系统中的有效性。在实时采集与无线传输中,信号幅值、频率特征的提取,是采集信号分析中的重要环节。但在采集速度较快、硬件资源受限的情况下,如何快速对信号异常情况进行预判,是实验过程中的重要研究内容。对此,文中根据信号波形上升沿与下降沿特征,提出了一种基于K簇的改进K-means算法。对于幅值信息,基于波形上升沿和下降沿特点,该算法将信号波形均分为若干个组(本文称为簇),并得到簇的中心值,根据簇心值判断信号的幅值是否存在异常。对于频率信息,在上位机中提取信号频率特征,通过该改进算法将信号频率信息分为若干个簇,得到簇心值,并将簇心值作为预测参数,结合规定模型,实现信号频率的预测。实验表明,该算法提取的幅值、频率特性与原信号特性相吻合。


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