一种基于采样数据幅频特性的压缩算法的制作方法

技术特征：

1.一种基于采样数据幅频特性的压缩算法，主要包括前端数据采集系统、嵌入式处理器，其特征在于：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。

2.根据权利要求1所述的一种基于采样数据幅频特性的压缩算法，其特征在于，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。

3.根据权利要求2所述的一种基于采样数据幅频特性的压缩算法，其特征在于：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。

4.根据权利要求2所述的一种基于采样数据幅频特性的压缩算法，其特征在于，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。

5.根据权利要求2所述的一种基于采样数据幅频特性的压缩算法，其特征在于：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。

6.根据权利要求1所述的一种基于采样数据幅频特性的压缩算法，其特征在于，所述算法压缩率小于1的条件：

$\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}(N_i\×L_i)+m\×8\<f_{as}\×\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{T}_i\×16---\left(2\right)$

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。

7.根据权利要求1所述的一种基于采样数据幅频特性的压缩算法，其特征在于，所述算法进行相关数据压缩有效性分析的公式为：

$\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}(f_i\×T_i\×L_i)+m\×8\<f_{as}\×\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{T}_i\×16---\left(3\right)$

式中，f_i为各段数据中的重采样频率。