一种基于采样数据幅频特性的压缩算法的制作方法

本发明涉及数据压缩技术领域，尤其涉及一种基于采样数据幅频特性的压缩算法。

背景技术：

数据采集系统广泛应用于桥梁健康诊断，电能质量分析，身体健康监测等领域。通常情况下，前端采集的数据量非常大。为实现对信号的实时采集与传输，对通信系统来说，需要解决带宽受限下的高效数据传输问题。通过对原始采样数据进行压缩处理，最大程度的降低数据流的长度，可减少对有限带宽的占用，提高通信系统的传输效率。

从实际应用角度进行分析，首先，前端的数据采集与处理设备一般采用处理能力有限的嵌入式处理器，复杂的压缩算法会导致处理器的负荷过重，无法保证数据处理的实时性。其次，增加系统通信带宽的方案会带来成本以及功耗方面的问题。再次，适配无操作系统嵌入式设备的压缩算法很少，多数的压缩算法需要较大的字典集以及循环迭代操作，很难处理大量实时性的数据。另外，为了减少待传输或者存储的数据总量，某些算法采用降低采样频率的方法，这样处理的副作用就是信号的失真，甚至可能导致信号无法正确恢复。通过研究发现，感知终端采集的信号中，包含大量在实际分析处理过程中无用的冗余信息，这些无效的信息耗费了大量的传输带宽与存储资源。因此，在充分考虑到嵌入式系统的特点与待采集信号的特征后，本发明提出了一种基于采样数据幅频特性的压缩算法。

技术实现要素：

本发明目的在于提供一种保证原始数据信息完整性、提高带宽利用率、提高网络实时性的基于采样数据幅频特性的压缩算法。

为实现上述目的，采用了以下技术方案：本发明主要包括前端数据采集系统、嵌入式处理器，所述算法是原始采样数据进行分段数据重采样，并使用可变长度重新表示的压缩算法；所述算法从网络感知层前端节点入手，利用信源编码的方式，对采样得到的信号进行时域上的划分，实时分析各个时间段的频率分布，抽取其中的关键特征点，减少采样点；对于各个时间段内部的数据，通过分析采样数据的数值，进行二进制表示，找到可以完全覆盖此数据段内数据表示的最小数据位数，在传输的过程当中只传输去除冗余数据的二进制数据流，减少通信信道的占用。

进一步的，所述算法包括以下步骤：

步骤1，确定重采样频率，进行数据点筛选；

步骤2，确定段内数据表示的位数，进行幅值压缩；

步骤3，对数据帧进行规则定义。

进一步的，步骤1中，当原始信号变化不大、较为平坦时，在不影响对原始信号的特征分析的前提下，可以采用较低的采样频率进行数据提取，以尽量减少处理器以及带宽的占用；

步骤1.1，根据分段数据的数据特征，计算相应的数据变化率的最大值，通过得出的变化率最大值来确定重采样的频率f_rs；

步骤1.2，重采样频率需≤AD芯片所允许的最大采样率；

步骤1.3，通过构造重采样频率与信号变化率的关系，得出实际执行的采样频率f_rs；

其中，重采样频率f_rs和AD芯片所允许正常工作的最大采样率f_as关系须满足下式：

f_rs＝f_as/2^x,x∈N (1)

式中，x为正整数；完成数据提取。

进一步的，步骤2的具体内容为：

步骤2.1，将各段数据进行二进制表示，找出各个数据段中数据长度的最大值；对采样信号的幅值进行处理，记H为采样数据集合，将H等数量分为子集S₁,S₂……S_i，且S₁＝{s₀,…，s_(N-1)},S₂＝{s_N,...，s_2N}……S_i＝{s_(i-1)N,...，s_iN}，s_i为采样信号值，取0≤k_i≤1,i∈N^*，当数据集满足关系式且时，则认为采样数据可以在该分段集合下分段进行压缩；

步骤2.2，确定本段数据的表示集合参数以及数据位数A_r；

步骤2.3，完成数据压缩。

进一步的，步骤3中，在数据帧中加入时间信息，以保证多源数据的同步性；引入与压缩处理相关的参数变量，以保证在终端可以正确的恢复原始数据；将时间戳信息和压缩参数合并组成参数标记域；

其相关参数信息与数据位数的关系表示如表1：

表1数据帧头与压缩参数对应表

所述的参数标记域为8位变量，高4位用来表示时间序列信息，低4位用来表示与压缩算法相关的参数信息。

进一步的，所述算法压缩率小于1的条件：

式中，T_i表示分段数据的采样时间信息；m代表待处理的数据集合中数据段的总数量；L_i代表各个数据段处理后的数据位数；N_i为各个数据段集合的采样数据点数。

进一步的，所述算法进行相关数据压缩有效性分析的公式为：

式中，f_i为各段数据中的重采样频率。

与现有技术相比，本发明具有如下优点：本发明算法的复杂度适中，可以满足嵌入式系统的实际需求。可最大程度上利用原始信号的特征，通过优化数据结构，减少传输过程中的数据比特流，能有效减少数据传输过程中的网络冲突，提高传输效率。

附图说明

图1为本发明中f_rs与|ds/dt|的关系图。

图2为幅值压缩示意图。

图3为一个典型的振动信号图。

图4为取不同的采样点数时压缩率n与斜率k的关系图。

图5为取不同的采样点数时误差与k的关系图。

图6为取不同的采样点数时消耗时间与k的关系图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步说明：

步骤1，确定重采样频率，进行数据点筛选。

对原始数据以AD转换芯片所允许的最大采样频率进行采样，将采样的信号进行分段处理，分成不同的数据集合。

对集合内部的采样点进行分析，确定重采样的频率，最终采用的频率记为f_rs。对于各个数据集合来说，通过构造采样频率与数据变化率的关系来确定重采样频率。

如图1所示，当选定采样AD芯片之后，系统的f_as为固定值，定义斜率为k，过原点的直线与f_as的交点作为参数选取的临界点。当数据变化率的最大值大于等于d_s时，以f_as对该信号进行采样，即不进行数据抽取操作。当数据变化率的最大值小于d_s时，根据对应关系，得出重采样频率f_rs。可知，数据变化率越大则相应的重采样频率就越大，得出的数据量就越大；反之，则重采样频率就越小，得出的数据量就越小，压缩效果越明显。

考虑到系统的实际情况，抽取的采样频率不能是任意数，f_as和f_rs关系须满足下式：

f_rs＝f_as/2^x,x∈N (1)

步骤2，确定段内数据的表示位数，进行幅值压缩。

对采样信号的幅值进行处理，记H为采样数据集合，将H等数量分为子集S₁,S₂……S_i，且S₁＝{s₀,...，s_(N-1)},S₂＝{s_N,...，s_2N}……S_i＝{s_(i-1)N,...，s_iN}，s_i为采样信号值，取0≤k_i≤1,i∈N^*，当数据集满足关系式且时，则认为采样数据可以在该分段集合下分段进行压缩。

示例性的，如图2所示，该图表示一个典型的振动信号波形。从时域上考虑，将此信号分为4个数据段segment 1、segment 2、segment 3、segment 4，压缩处理的过程中，AD芯片的位数决定了数据范围(H)的取值大小，由系统采用16位精度的芯片，可得H的两个数据子集sH和nH，各个子数据集合的A_r通过相应的最大值得到，由上可知，segment 1可以用H域进行表示，segment 2可以用nH域进行表示，而segment2和segment4则可以用sH表示。当s＝1/3，n＝2/3时，对小数位进位取整之后，sH和nH分别表示6位数集和11位数集，即可以被sH表示的数据段可以采用6位二进制数据进行完整表示，可以被nH表示的数据段可以采用11位二进制数据进行完整表示。因此，通过该数据压缩算法对数据处理之后，数据压缩率计算如下：

步骤3，对数据帧进行规则定义。

在数据帧中加入相关参数，以避免数据乱序。所述的相关参数包括：时间戳信息及压缩参数，用以标识采样数据的时间序列，恢复原始数据。本发明中将时间戳信息和压缩参数合并组成参数标记域，所述的参数标记域为8位变量，其中高4位用来表示时间序列信息，低4位用来表示与压缩算法相关的参数信息。其相关参数信息与数据位数的关系表示如表1。

定义T_i表示分段数据的采样时间信息，m代表待处理的数据集合中数据段的总数量，L_i代表各个数据段处理后的数据位数，N_i为各个数据段集合的采样数据点数。对原始数据进行压缩后的数据流以及参数标记域位数之和为：

式中m×8代表参数标记域的位数总和。

若式(2)成立，则压缩算法的压缩率小于1。

考虑到实际情况，可采用式(3)进行相关数据压缩有效性的分析。

式中，f_i为各段数据中的重采样频率。

为验证本发明具体的压缩效果，本发明对一组典型的振动信号(图3)进行处理，并对其压缩结果进行分析，其中：

图4为取不同的数据段采样点数进行处理时，数据压缩率和k的关系，图5为取不同的数据段采样点数进行处理时，相对误差和k的关系。由图可知，当m的值确定时，随着斜率k的取值的增大，数据的压缩效果越差，相对误差减小。因此，在保证精度的前提下如果要获得较好的压缩效果，k的值要满足一定的条件。例如，当m＝128时，k的值可以在7～11的范围内选取。通过对上述效果图的分析，系统就可以按照实际需求选取合适的参数进行压缩处理。

对于实际的嵌入式系统，处理器对算法的复杂度也提出了一定的要求，需要保证对采集的数据实时处理压缩，以避免数据阻塞溢出。系统对算法的基本要求为，发送数据流所需要的时间要小于算法处理的时间，同时采集新的数据集的时间要大于数据处理的时间消耗。本发明中处理不同的采样点数量所需时间与斜率k的关系如图6所示，从图中可以看出，当m值一定时，随着k值的逐渐增加，压缩算法的处理时间也会增大，但压缩数据需要的平均处理时间小于50us，完全可以满足嵌入式系统的实际需求。

以上所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。