基于EMS时间序列数据的实时全息无损压缩方法的研究与应用

针对时间序列数据库存在压缩实时性差、损失数据精度、压缩比低等缺陷,提出了时间序列数据实时全息无损压缩方法。介绍实时全息无损压缩方法利用差值、异或运算等方式实现时间序列数据的快速、无损的高效压缩过程,并在实验室测试中通过实时全息无损压缩方法和Zip、Lzo压缩算法对120 MB的相同时间序列数据文件分别进行正弦数据、递增数据、功率扰动数据和开关量数据压缩测试。测试结果表明,实时全息无损压缩方法的压缩比最高可达到100∶1;可实现时间序列数据的无损、高效、快速压缩,具有强大的容错能力。     

基于EMS时间序列数据的实时全息无损压缩方法的研究与应用

针对时间序列数据库存在压缩实时性差、损失数据精度、压缩比低等缺陷,提出了时间序列数据实时全息无损压缩方法。介绍实时全息无损压缩方法利用差值、异或运算等方式实现时间序列数据的快速、无损的高效压缩过程,并在实验室测试中通过实时全息无损压缩方法和Zip、Lzo压缩算法对120MB的相同时间序列数据文件分别进行正弦数据、递增数据、功率扰动数据和开关量数据压缩测试。测试结果表明,实时全息无损压缩方法的压缩比最高可达到100：1,可实现时间序列数据的无损、高效、快速压缩,具有强大的容错能力。     

电力系统故障录波数据实用压缩方法

针对电力系统大量故障录波数据的传输问题,以故障录波数据在整体录波文件占据较小比例为依据,提出一种立足于录波数据整体的分通道分时段数据压缩新方案。对于周期信号的压缩,快速傅里叶变换(FFT)算法具有压缩比高的特点,因此先对分段数据进行FFT计算,若误差较大则改用小波变换压缩。在电力系统频率偏移额定值的情况下,采用加窗傅里叶变换校正算法,保证压缩率和压缩精度。仿真研究和实际录波文件的压缩应用表明,算法能获得较高的压缩性能和较小的误差,验证了该方案的可行性和有效性。     

管道漏磁内检测的管壁缺陷漏磁场解析模型

漏磁内检测技术是长输油气管道缺陷检测的主要手段,缺陷几何特征识别对管道安全运行评价具有重要意义。基于二维磁偶极子模型,建立管道内壁缺陷漏磁场空间分布的三维解析模型,对磁化方向垂直缺陷时磁荷产生漏磁场的变化规律进行研究;基于内壁解析模型,引入管壁退磁影响因子,对模型进行补偿,建立管道外壁缺陷漏磁场三维解析模型,得到了管道外壁不同缺陷漏磁场的分布特征。搭建漏磁检测实验平台,对所建模型有效性进行实验验证。结果表明,管壁对外壁缺陷漏磁场具有一定屏蔽作用,实验结果和理论分析具有很好的一致性,所建模型可有效描述管道内外壁缺陷漏磁场空间分布特性,对缺陷识别和定量评估具有一定工程指导意义。     

基于相似度分段及重采样的自适应波形数据压缩

针对快速傅里叶变换(FFT)对稳态和暂态频繁切换的智能家电的电流数据压缩时,存在单周波非整数点造成的谐波失真及时间相位累计误差、分段衔接失真等问题,提出了一种基于相似度分段及重采样的自适应波形数据压缩方法。通过自相关系数自动分段得到稳态和暂态,对稳态数据重采样后用FFT和ZLIB级联压缩,对暂态数据采用ZLIB无损压缩,并提出综合压缩系数评价指标。以微波炉、空调、洗衣机进行测试,实验表明,在保证失真度的情况下,优选综合压缩系数较小的采样率; 5种采样率下的3种重采样方法中重采样到单周波128点综合效果较好,压缩比高于21. 73,均方根误差百分比在1. 04%之内。     

基于相关性的钢轨缺陷漏磁检测提离干扰抑制

钢轨是铁路交通的基础设施,漏磁技术常用来检测诸如钢轨之类的铁磁性材料的表面缺陷。针对缺陷漏磁检测信号容易受到提离变化干扰的问题,提出了一种基于相关性的滤波算法。先根据缺陷尺寸、巡检速度和采样速度把检测数据分段,然后在每一段中,比较相邻磁敏传感器x方向采样数据的相关性、各个磁敏传感器x和z方向采样数据的相关性的相对大小,确定本段数据中提离干扰的幅值,以此实现滤波。构建了实验系统对钢轨表面的缺陷进行了检测实验,实验结果表明该算法能有效抑制提离干扰,信噪比增益在1.7以上。     

基于低频电磁的铁磁管道内壁缺陷重构方法

利用低频电磁的方法对铁磁管道内壁缺陷进行检测及轮廓重构是当前的一个热点问题。然而,低频电磁方法检测到的漏磁信号是周期性变化的,不便于缺陷信息的提取,并且被检测管道的长度、管径和原始壁厚的不同会严重干扰检测结果。因此,本文首先建立了低频磁场下管道内壁缺陷的二维有限元检测模型。其次通过计算漏磁信号与线圈电流比值,消除了漏磁信号的周期性变化给检测带来的不便。然后通过对的预处理,有效减少管道长度、管径和原始壁厚的不同对缺陷轮廓重构结果的影响。最后,基于高斯过程回归算法建立预处理信号与缺陷轮廓的回归模型,实现了缺陷轮廓重构。仿真结果中,针对长度、管径和原始壁厚各异的铁磁管道,所重构轮廓的均方根误差在0.17mm左右,表明该方法能够准确的重构出内壁缺陷轮廓。     

基于二维提升小波的火电厂周期性数据压缩算法

针对火电厂生产运行中产生的大量周期性实时数据，提出了一种新的数据压缩与解压缩算法。为了更加有效地降低周期性数据中存在的冗余，该算法首先将待压缩的周期性数据从一维空间转换到二维空间，然后采用基于二维提升格式的对称双正交小波滤波器组对数据进行压缩和解压缩。利用实际测取的电力生产过程中的周期性数据对算法进行验证，试验结果表明，在相同的压缩比下，基于二维小波压缩的重构效果优于基于一维小波压缩的重构效果。因此该算法是一种有效和实用的周期性数据压缩方法，具有较大的应用潜力。     

基于最佳小波包基的电能质量暂态数据压缩

针对电能质量暂态扰动数据高频分量频率高(最高达到MHz)的特点,在小波压缩技术的基础上,提出将基于最佳小波包基的数据分析方法应用于电能质量数据压缩,利用最佳小波包基的快速搜寻算法对高、低频分量同时进行分解,再对扰动数据进行压缩重构,并将其与基于小波变换的数据压缩方法进行仿真比较。结果表明,在压缩比大致相同的情况下,得到数据的失真率比传统小波的压缩方法低。     

三维漏磁检测实验平台的研制

漏磁检测技术广泛用于石油和天然气管道腐蚀缺陷的在役检测.传统的一维漏磁检测技术通常检测管道径向的漏磁信号,只能反映缺陷的深度信息,对于任意形状的缺陷的评估则无能为力.要反映不规则形状的缺陷的特征,提高缺陷检出率,则须使用三维漏磁检测技术.三维漏磁检测系统要采集和处理大量的数据,系统相对复杂.本文提出的三维漏磁检测实验平...     

基于模式相似度和LZW压缩编码的电能质量数据压缩方法

针对电能质量数据多数情况下具有周期性、对称性、奇偶性等特点,提出了一种基于模式相似度和LZW压缩编码的电能质量数据压缩处理方法.在该压缩算法中,利用模式相似度归一化距离测度良好的畸变识别能力,对畸变和非畸变数据分别进行无损和有损压缩;合理引入LZW编码压缩,进一步提高算法的压缩比.依据IEEE电能质量标准,在MATLA...     

基于中值滤波的铁磁材料缺陷漏磁检测信号处理

漏磁检测反演问题主要是通过漏磁检测信号来反演出缺陷的轮廓尺寸等信息,由于漏磁检测反演问题具有不适定性,因此漏磁检测信号的精度对反演结果的准确性影响很大.实际检测漏磁信号中存在大量复杂的噪声信号,无法直接用其展开反演计算.一般漏磁信号中含有的噪声量包括高频噪声和基线漂移信号.为了过滤掉这些噪声,在中值滤波算法的基础上,将...     

H.264帧内预测模式判定快速算法研究

帧内预测是 H.264编码中用来提升帧内编码压缩效率的编码工具,它通过计算和比较多种帧内预测模式下的宏块率失真代价,并选择最优的帧内预测模式来充分消除图像信号的空间冗余,提升视频信号帧内编码的压缩效率,但多种帧内预测模式下的宏块率失真代价计算使帧内编码运算量成倍增长,阻碍了其实际应用.为此,提出一种帧内预测模式判定快速算法,以提升 H.264帧内编码的计算效率.该算法包括3个部分:1)加快4×4帧内预测模式判定的两级预测模式判定快速算法;2)加快宏块帧内预测模式判定的亮度分量帧内预测分区类型提前判定算法;3)融合上述2种算法的宏块帧内预测模式快速判定流程.测试结果显示,与H.264标准参考编解码器 JM10.1相比,所提算法编码时间节省52%左右,峰值信噪比仅下降0.03 dB,码率增长约为2.5%.由此证明,所提算法能在保持视频压缩效率基本不变的前提下,有效提升视频编码的运算效率     

阵列导波检测数据分段式混合压缩算法研究

针对阵列导波检测中形成的大量数据对后续传输与存储所构成的挑战,本文提出了一种分段式混合压缩算法。基于损伤散射信号的高幅值及相关性特征,将检测数据划分为高、低保真段两部分。在高保真段设计了LOPCM无损压缩方法,在低保真段则应用JPEG有损压缩算法,以此兼顾压缩比与损伤信号的保真度。构建实验平台获取实测信号并实施压缩：对比验证了LOPCM方法的有效性;考察信号整体的误差指标,并结合重构数据成像结果,评估了分段式混合压缩算法对成像精度的影响。结果表明,该算法能够在保证损伤成像精度的基础上有效减少数据量,相较于仅采用无损或有损压缩能更好地满足阵列导波检测中对数据压缩的需求。     

二维离散小波变换在电能质量检测数据压缩中的应用

提出了用二维离散小波变换和能量阈值相结合的方法来解决电能质量扰动信号的压缩问题.利用二维db小波变换对矩阵数据分别进行行卷积和列卷积,把检测数据的高频信号和噪声信号分解在3个不同的方向上,且信号的能量集中在很少的小波系数上.再通过改进的能量阈值法,利用能量均值修正系数设置阈值使得压缩后的能量保留在99%以上,从而保证了重构信号的失真度很小且自适应地消除了加在扰动信号上的噪声.对6种扰动信号进行仿真并与小波包的压缩结果进行比较,结果表明该方法极大地提高了压缩率,并对噪声干扰有很好的去噪能力.     

基于 LSA-MP 改进原子分解的 电能质量数据压缩方法

电能质量数据压缩是电能质量问题检测和识别中的重要步骤,其本质即为探寻电能质量稀疏特征的过程。针对稀疏分解中常用的匹配追踪算法在匹配最佳原子时计算复杂度高、耗时长,不能满足电力信号分析实时性要求的问题,应用收敛精度高、收敛速度快以及全局寻优能力强的闪电搜索算法搜索最佳原子,提出了闪电搜索匹配追踪算法。利用所提算法在构建的电能质量相关原子库中对电能质量信号进行原子分解,提取电能质量特征参数,将提取到的参数作为压缩后的电能质量数据,实现电能质量数据压缩。实验结果表明,所提算法匹配最佳原子的耗时约缩短为原算法的1/98,基于所提算法的电能质量数据压缩方法在匹配最佳原子满足电力信号分析的实时性要求,具有较高的压缩率和较低的重构误差,提高了数据压缩的性能。     

基于小波包分析的录波数据压缩原理

本着对数据采样率、压缩率要求较高的原则,提出了将最优小波包基变换应用到故障行波数据的压缩上。对故障暂态信号采用更高频率进行采样,利用小波可变时频窗及检验信号奇异性的优点进行信号分解．在此基础上,利用小波包最优基对高频段即细节部分再分解而获得局部最优信息的优点进行故障数据的综合压缩。EMTP依频线路上仿真．并分析了压缩后数据的实用性,说明用该原理实现的录波器压缩数据．在失真率较小的情况下,得到较高的压缩比。‘     

针对鱼眼图像边缘校正失真的快速校正算法

针对现有鱼眼图像畸变校正算法校正后图像边缘区域存在失真的问题,在经度校正算法的基础上引入拉伸因子设计一种快速校正算法。首先利用快速扫描方法提取图像有效区域,得到畸变图像有效区域半径及圆心,其次在鱼眼图像畸变模型和径向畸变原理的基础上,确定畸变校正拉伸因子,然后分别在经度和纬度方向上增加拉伸因子进行校正,最终将校正结果与经度校正算法、经纬校正算法、双经度算法和重定心校正算法进行比较。结果表明,该算法能有效改善图片边缘的失真现象,且校正效率相比其它算法均有明显提高。综上所述,本文提出的算法能够快速有效地对鱼眼图像进行高质量的校正,为畸变校正质量提升相关研究提供借鉴。     

基于最小熵解卷积的轨面缺陷漏磁信号处理

钢轨表面缺陷的漏磁检测会受到巡检速度等因素的影响,导致背景噪声增大,检测灵敏度降低。为了增强缺陷信号特征,提高漏磁信号的信噪比,提出了一种基于最小熵解卷积的漏磁信号处理方法。通过目标函数法,计算得到最优的逆滤波器参数,对采集到的漏磁信号进行滤波处理。为衡量最小熵解卷积算法滤波效果,将处理得到的缺陷信号和背景噪声信号的峰峰值与小波变换法和中值滤波法进行对比。实验结果表明,最小熵解卷积算法对缺陷信号起到了明显的增强作用,且其效果优于小波变换和中值滤波。     

电力系统故障录波数据压缩与重构小波基选择

电力系统高压或超高压电网故障录波数据压缩与重构工具的选择,到目前为止还没有一个统一的模型和评价标准。详细分析了现有故障录波数据压缩与重构算法的优缺点,研究和阐述了各主要小波基的性能、特点,针对高压、超高压电网故障诊断、故障录波数据压缩与重构的实际需求,提出了将故障录波数据压缩比、信号重构的失真率、故障时刻定位误差率以及计算时间作为综合评价故障录波数据压缩与重构工具选择的依据。通过理论分析和大量ATP仿真以及华东电网实际故障录波数据验证分析表明,双正交提升小波对故障录波信号压缩与重构具有明显的优越性,并成功地将双正交提升小波应用到某电力公司故障诊断系统。