长距离输送管道超声内检测数据的在线压缩算法

根据超声内检测A扫描波形数据的形成原理,提出了基于阈值分割与峰值点提取相结合的A扫描波形数据压缩算法.1次数据压缩采用基于阈值分割的压缩算法,2次数据压缩采用基于峰值点提取的压缩算法,并分别采用传统的数据压缩指标和厚度计算结果来验证所提压缩算法的有效性.结果表明:在保证管壁厚度测量精度的条件下,压缩因子可达200~300;所提出的压缩算法简单、运算速度快,能够有效解决长距离输送管道超声内检测海量数据的实时压缩与存储问题.     

汽轮机组振动波形数据高效实时无损压缩算法

针对汽轮机组故障诊断系统中振动波形数据的形态特性,设计并实现了一套基于多次差分的压缩算法VWID.该算法先对原始波形进行多次差分以缩减其数据有效位,完成一次压缩.之后与通用压缩算法Zlib结合,对经过一次压缩后的数据流进行二次压缩,从而大大提高压缩比.针对汽轮机组等旋转机械振动波形数据的对比实验结果表明:以高压缩比著称的商用无损压缩软件Winrar压缩比为2.7～4.4, 而VWID压缩算法压缩比达3.9～5.2,VWID Zlib压缩算法压缩比可达5.3～6.4,同时具有无损压缩和实时高效的特点.     

小波变换结合LZW压缩算法探究

为解决传统桥梁振动数据压缩方法存在的问题,在深入分析小波变换原理的基础上,提出了一种小波变换结合LZW的压缩算法。该算法针对桥梁振动数据的特点,根据小波变换多分辨率分析的特性,对分解后各级的高频分量采用Donoho阀值压缩算法进行量化处理。而后采用改进的LZW编码压缩变换后的系数,对实测数据进行了压缩实验,结果证明小波变换结合LZW的数据压缩算法可有效提高数据压缩比,能量恢复系数优于10-4,压缩比小于9.25%。     

DM数据库中大规模数据智能自适应压缩算法

DM数据库中存在大量冗余数据,需对其进行压缩处理。传统数据压缩算法大多只追求高压缩率,不能保证数据的完整性;且适用范围小。为此,提出一种新的DM数据库中大规模数据智能自适应压缩算法。给出算法涉及的相关术语,介绍了智能自适应最优消零压缩算法的压缩原理,给出位数因子、编码长度、最优位数因子、最短编码长度以及编码因子的计算过程。在不同时刻对采集的DM数据库中的数据进行排列,通过自适应最优消零压缩算法原理求出数据序列最小编码长度和对应的最优位数因子;依据最优位数因子完成对数据序列的消零计算与编码,删除时间冗余,获取压缩后数据。实验结果表明,所提算法压缩效率高,在保证压缩比的同时,能够保证压缩后数据的完整性,且适用范围广。     

DM数据库中大规模数据智能自适应压缩算法研究

DM数据库中存在大量冗余数据,需对其进行压缩处理。传统数据压缩算法大多只追求高压缩率,不能保证数据的完整性;且适用范围小。为此,提出一种新的DM数据库中大规模数据智能自适应压缩算法。给出算法涉及的相关术语,介绍了智能自适应最优消零压缩算法的压缩原理,给出位数因子、编码长度、最优位数因子、最短编码长度以及编码因子的计算过程。在不同时刻对采集的DM数据库中的数据进行排列,通过自适应最优消零压缩算法原理求出数据序列最小编码长度和对应的最优位数因子;依据最优位数因子完成对数据序列的消零计算与编码,删除时间冗余,获取压缩后数据。实验结果表明,所提算法压缩效率高,在保证压缩比的同时,能够保证压缩后数据的完整性,且适用范围广。     

管道缺陷漏磁检测大容量高保真数据压缩研究

管道检测是石油天然气工业的一个重要课题.在管道缺陷检测中,利用缺陷的漏磁通从而设计有效的漏磁检测装置来检测缺陷是目前研究的热点,而如何对漏磁检测数据进行大容量高保真数据压缩是其中的一个关键问题.本文在分析漏磁检测原理和漏磁检测数据特征的基础上,根据对重要数据采用无损压缩、对非重要数据采用有损压缩的原则,通过数据的差分和动态范围阈值判断数据块的检测重要性,结合Huffman算法以及小波有损压缩的优点,设计了大容量高保真管道漏磁检测数据压缩算法,并利用FPGA设计了相关的数据采集压缩电路来验证和实现该算法.实验表明该算法具有较高的压缩比并能很好的再现管道检测原始数据.     

基于小波神经网络的ECG数据压缩研究

应用变学习速率、变动量因子的BP神经网络和传统小波变换相结合,构造了一种小波神经网络,实现了高压缩比的ECG数据压缩,该算法除了具有泛化能力强、收敛速度快的特点外,还兼具了多分辨和自适应特性,有较强的特征提取能力。实验结果表明使用该算法进行ECG压缩,可以获得较高的压缩比和保真度,并且复杂度低,在异常ECG波形出现时仍可保持较好的实时性。     

人头三维表面数据的一种压缩方法

针对人头三维表面数据压缩问题,将一种二维平面上传统的曲线压缩算法Ｓｐｌｉｔｔｉｎｇ算法拓展至三维空间,并加以改进,采用自适应门限的新方法,不但保证了一定压缩比,而且可使重建效果比较理想。     

人头三维表面数据的一种压缩方法

针对人头三维表面数据压缩问题,将一种二维平面上传统的曲线压缩算法Ｓｐｌｉｔｉｎｇ算法拓展至三维空间,并加以改进,采用自适应门限的新方法,不但保证了一定压缩比,而且可使重建效果比较理想．     

基于EMD的心电信号压缩算法

针对生物医学信号特别是心电信号(ECG)的特点和数据压缩需求,提出一种基于经验模态分解(EMD)方法的ECG信号压缩算法.所提算法计算简单,无需预先或后处理.以MIT-BIH标准数据库的心律失常数据作为实验数据,通过压缩比(CR)、均方根百分差异(PRD)、归一化均方根百分差异(PRDN)、均方根(RMS)、信噪比(SNR)、质量评分(QS)6个评价参数分析所提算法性能,并与基于小波分解的压缩算法进行比较.实验结果表明,所提算法具有较好的压缩比与保真度,证明了该算法的有效性.     

车辆数据采集系统中数据压缩技术的研究

针对网络化车辆数据采集系统对实时数据压缩的要求，对数据压缩的基本理论和方法进行了研究，采用字典编码与预测编码串联的方式组成了数据压缩系统，并用C Builder语言实现了该系统，基于字典编码技术的LZSS算法采用了二叉树存储数据，大大缩短了程序的运行时间，预测编码采用简单算法实现了预测器的设计，也减少了计算机的消耗，通过对自动换挡过程监控数据的仿真压缩验证，实验数据经过本系统压缩后达到了较高的压缩比，证明了该系统在车辆数据采集中的可行性。     

应用整数小波变换的LZ77电力数据压缩算法

针对电力系统采样数据量大,传输、存储困难等问题,根据采样数据特点,整数小波变换理论以及LZ系列压缩算法,提出应用整数小波变换的LZ77电力数据压缩算法.该算法针对电力系统数据周期性的特点,选择合适的小波基,依据其多分辨率分析特性,将电力数据信号变换到小波域,使信号分解为低频分量和高频分量.对具有重要价值的低频信息使用LZ77压缩算法进行无损压缩,对高频分量进行阈值量化处理.通过仿真测试,获得了10.76%的压缩比和2.078%的重构误差,证实该算法是一种有效的实时数据压缩方法.     

基于多节点样条理论的漏磁数据去冗余压缩算法

为解决管道漏磁缺陷检测中采样数据的去冗余压缩问题,在利用小波去噪的基础上,根据多节点样条理论具有插值过程无需解方程组、逼近误差小、基函数有界支集的性质,通过构造一个对称的、局部支集的、拉格朗日型基函数,从而设计出一种能快速、高效地逼近原检测数据的去冗余压缩新算法,以提高管道漏磁在线检测数据压缩的实时性．用实验室检测到的漏磁数据对该算法进行了验证．结果表明,该算法具有很好的实时性及较高的数据压缩率．     

LZW压缩算法的改进及其参数优化分析

采用数据压缩技术可以有效地提高数据的传输率。针对LZW字典压缩算法，提出了新的改进方案。主要根据待压缩文件新进输入字符的相关性进行LRU表项淘汰及对阈值判断操作进行了改进，并对改进算法中出现的3个参数进行了单参数优化分析。最后对改进算法和原有2种算法的最终压缩比进行了比较，实验结果表明，改进算法的压缩比优于原有2种算法。     

LZW压缩算法的改进及其参数优化分析

采用数据压缩技术可以有效地提高数据的传输率。针对LZW字典压缩算法，提出了新的改进方案。主要根据待压缩文件新进输入字符的相关性进行LRU表项淘汰及对闽值判断操作进行了改进，并对改进算法中出现的3个参数进行了单参数优化分析。最后对改进算法和原有2种算法的最终压缩比进行了比较，实验结果表明，改进算法的压缩比优于原有2种算法。     

基于多尺度分析的数据非线性压缩和恢复

针对小波方法对数据压缩的局限性，继承其多尺度分析的思想，构造了一种对理想数字信号数据的非线性压缩和恢复算法．该方法在三维表面数据压缩存储和计算机视觉方面有重要应用。数值实验证明，该方法具有快速获得较好的压缩比和恢复效果的特点．     

基于时空相关性的传感器网络数据压缩算法

针对当前传感器网络数据压缩算法存在压缩比率低、 数据变形严重等缺陷, 为提高传感器网络数据传输的实时性, 提出一种基于时空相关性的传感器网络数据压缩算法. 首先采集传感器网络原始数据, 采用空间变换技术从空间上分析传感器网络数据之间的相关性, 进行去噪处理, 减少噪声所占的空间资源; 然后根据传感器网络数据的时间相关性, 引入压缩感知算法对空间系数进行压缩处理, 减少传感器网络数据冗余; 最后通过仿真实验分析传感器网络数据压缩算法的性能. 仿真实验结果表明, 相对于其他传感器网络数据压缩算法, 该算法可在不损失传感器网络数据信息的条件下, 提高传感器网络数据压缩比率, 同时获得更快的传感器网络数据压缩速度, 减少传感器网络通信压力.     

矢量曲线特征点提取方法的改进

矢量曲线压缩在地理仿真、地图数据库建设及地理信息研究中具有重要的意义.分析了GIS中矢量数据的传统压缩算法-道格拉斯-普克(Douglas-Peucker)数据压缩算法,传统的压缩算法编程复杂,运算速度慢.提出了一种较为简单的特征点提取方法,该算法通过计算相邻矢量数据的斜率,以斜率之差为约束条件,通过在MATLAB7....     

基于无拓扑矢量曲线的快速压缩算法

矢量图型数据压缩主要是对存储图形要素的数据进行多余点的剔除,保存特征点。矢量曲线压缩在地理仿真、地图数据库建设及地理信息研究中具有重要的意义。分析了GIS中矢量数据的传统压缩算法——道格拉斯-普克(Douglas-Peuck-er)数据压缩算法,传统的压缩算法编程复杂,运算速度慢。提出了一种较为简单的特征点提取方法,该算法通过计算相邻矢量数据的斜率,以斜率之差为约束条件,通过在MATLAB7.0上的仿真实验,该算法在提取矢量曲线特征点的过程中比Doug-las-Peucker算法更为简单,对斜率不存在地线段也能很好地提取特征点,对复杂曲线的特征点提取也非常准确。     

一种高效的模拟波形数据压缩方法

随着集成电路规模的增加,电路仿真的波形数据量也急剧膨胀.为了降低存储量,提出了一种高效的模拟波形数据压缩方法.该压缩方法是流压缩方法,采用预测、量化、编码等技术,所需的数据缓冲存储量很小,可在电路仿真时对仿真波形进行实时压缩和输出.在保持数据精度的同时,该方法可以达到很高的压缩比.该方法计算复杂度低,可以处理大数据量的波形文件,是一种非常实用的压缩方法.实际电路的仿真波形压缩测试结果表明,当波形误差在0.1%左右时,压缩文件大小仅为原文件的10%左右,极大地降低了数据存储量.