数据压缩技术在通信中的应用

数据压缩技术就是将较大的数据量压缩为最少的数码,从而更加便捷地表示信号,可以用于数字通信、存储、多媒体娱乐等方面。采用数据压缩技术提升信号传输效率,现有通信干线利用该技术不仅可以并行更多多媒体业务,还可以将数据存储量紧缩,使发信机功率降低,让多媒体移动通信系统更加稳定便捷。数据压缩并不是一种新技术、新思路,该方法的种类有很多,但大部分都缺少适用性。数据压缩研究主要分为两个发展方向,一个数学家研究,以建立信源和数据压缩数学模型为主;另一个是工程技术人员研究,主要构建可以实现数据压缩功能的系统。文章主要介绍了数据压缩技术的发展,阐述了LZSSB算法在数字信号处理中的应用,希望能为数据压缩技术的推广提供参考。     

嵌入式存储器动态故障诊断数据压缩设计

在微纳米级工艺中,嵌入式存储器出现开路故障的概率增高,从而带来动态故障。当静态故障与动态故障同时存在时,传统的暂停导出内建自测试设计虽然可以将故障诊断数据正确输出,但存在诊断数据冗余的问题。因此,提出一种动态故障诊断数据压缩的内建自测试设计。在不影响诊断数据完好性的前提下,识别故障模式为行故障、列故障与单元故障,并对其诊断数据进行压缩解决诊断数据冗余的问题。仿真结果表明,该设计能够正确压缩动态故障诊断数据,大幅度提高输出效率,减少输出时间,并且面积开销较小。在8 K×16的存储器的面积开销为3.16%,20%行列故障与5%动态故障下诊断数据压缩比为3.96%。     

基于压缩感知理论重构压电阻抗信号的钢结构损伤识别

基于压电阻抗(electromechanical impedance, EMI)技术,针对结构损伤识别提出了阻抗/导纳数据压缩与重构的方法,利用随机矩阵将监测系统中的原始阻抗数据向量进行线性映射,并将映射后的向量输入到接收系统中;基于压缩感知理论将重构原始数据的问题转化成非确定性多项式问题,并基于凸优化(convex optimization, CO)理论求解;在损伤识别阶段,利用均方根偏差(root mean square deviation, RMSD)统计指标对重构阻抗数据的识别效果进行评估,并与使用原始阻抗数据的效果进行对比。利用简支钢梁的局部损伤识别试验采集的阻抗数据证明所提出方法的有效性。结果表明：基于重构阻抗数据能够有效识别结构损伤,基系数矩阵的稀疏度随着测量数的减少而降低,一致球集合对应的稀疏度区间低于其他测量矩阵,阻抗数据重构效果随着压缩率的增加而减弱,当压缩率高于2.0时,部分使用重构阻抗数据识别结构损伤的误差将大于20%,损伤识别精度降低。     

无线传感器网络数据收集关键技术现状研究

无线传感器网络是一种以数据为中心的网络,由于其具有硬件资源受限、自组织网络结构、网络动态性等特征而有别于传统无线网络,因而数据收集问题是无线传感器网络的主要研究课题。介绍了无线传感器网络数据收集系统的结构和功能,概括了无线传感器网络数据收集需解决的关键问题和关键技术,对路由协议、安全管理、数据压缩等关键技术的研究现状进行了总结和分析,并对数据收集关键技术的发展方向进行了展望。     

针对3G上网用户的无线网络加速系统

随着3G上网业务的不断发展,越来越多的用户使用3G网络移动上网,这样会导致无线资源紧张,影响用户的使用体验,同时也给移动网络带来了沉重的负担。针对这一问题开发了针对3G移动上网用户Web应用的无线网络加速系统,该系统使用缓存和数据压缩技术,可以通过单向透明或者双向透明2种无客户端的方式部署在移动数据网到互联网的出口位置,以便于产品的推广使用。对该系统进行的现网测试包括单用户测试和现网流量测试两个部分,测试结果表明,使用无线网络加速系统大幅度减少移动上网用户的Web页面打开时间,从而提高了用户体验;同时使用该系统后,对于移动用户的Web应用产生的流量,在网络出口一侧和无线接入网一侧,能实现16%以上的流量节省。     

基于DPCM算法的测井数据压缩

由于现实中测井数据数据量大,数据传输实时性强,这就要求传输效率要尽可能地高。但是目前大多数油田仍采用直接传输采样数据的方式。因此提出了一种基于DPCM算法的测井数据传输方式。针对编码方式的特点,设计了编码流程图。对测井数据进行了相关的预处理,再进行编码实现。经仿真实验后发现,差值编码能够有效地去除数据之间的冗余,在保证编码压缩后的测井数据与原始测井数据误差不超过5%的情况下,经压缩后的测井数据量为原始测井数据量的1/2,因此测井数据的传输效率提高到了2倍。     

三种线状矢量数据压缩方法的对比分析

针对矢量数据压缩问题,以线状数据为研究对象,对比了垂直限值法、间隔取点法、道格拉斯-普克法等三种常用方法的压缩效率。以任意包含17个节点的折线段为实验数据,利用VB底层开发的方式,分别完成三种方法的程序设计,并依次对实验数据进行压缩处理。实验结果显示:道格拉斯-普克法压缩比较高,特征点保留明显,压缩效率优于其他两种常用方法。程序设计从线状数据的结点角度出发,通过实验得到的结论及程序设计,可作为大量数据更新的理论基础。     

Dynamic control approaches of spectrum sensing in multi-band cognitive radio networks

In this paper,the dynamic control approaches for spectrum sensing are proposed,based on the theory that prediction is synonymous with data compression in computational learning. Firstly,a spectrum sensing sequence prediction scheme is proposed to reduce the spectrum sensing time and improve the throughput of secondary users. We use Ziv-Lempel data compression algorithm to design the prediction scheme,where spectrum band usage history is utilized. In addition,an iterative algorithm to find out the optimal number of spectrum bands allowed to sense is proposed,with the aim of maximizing the expected net reward of each secondary user in each time slot. Finally,extensive simulation results are shown to demonstrate the effectiveness of the proposed dynamic control approaches of spectrum sensing.     

面向应用加速的两阶段数据压缩流程

在应用加速技术中,为进一步提高数据压缩率和网络传输性能,提出基于低粒度自适应的两阶段数据压缩流程。该流程基于Zipf和Heaps分布定律和字节粒度,首先检测传输数据是否属已发送内容,若是,则先对传输数据进行减缩,然后根据适应性压缩策略作进一步压缩。实验结果表明,两阶段的数据压缩流程可以有效地减小传输数据量,从而为保障企业关键业务流高速地通过广域网传输提供一种解决方案。     

数字化电视设备浅析

由于各电视台现有设备及经济状况各不相同,向数字化过渡的途径又有多种,针对部分数字化电视设备,对数字接口、数据压缩标准、节目的采集和编辑等几个方面作一些探讨。