管道漏磁检测实时数据压缩

针对长距铁磁性油气管道在线缺陷检测所产生的庞大数据量问题,提出一种管道漏磁检测实时数据压缩算法.在实时压缩和提升小波编码的基础上,设计了一种基于双缓冲区模型的实时数据采集、压缩、存储系统.通过分析管道漏磁数据的特点,提出一种以整数提升小波变换、结合自适应算术编码为核心的无损压缩算法,无损压缩比可达9.166∶1.实验结果表明,该算法在基于PC104总线采集卡的硬件模拟实验环境下具有一定的可行性,并能满足实际系统采集速度、存储速度以及压缩比的要求.     

去除SPN的小波域自适应FIR滤波修正算法

漏磁检测(MFL)是油气管道在线检测中应用非常成熟的一种无损检测技术.漏磁检测数据通常被无缝管道噪声所污染,而无缝管道噪声在某些情况下可能完全掩没来自某一类型缺陷的漏磁信号,因而极大地降低了管道缺陷的可检测性.本文对小波变换域自适应有限冲激响应(FIR)滤波算法进行修正,提出一种可有效去除漏磁数据中无缝管道噪声(SPN)的修正算法.该算法利用无缝管道噪声和漏磁信号的不同相关特性,可有效去除漏磁数据中相关度高的漏磁信号,从而提高漏磁数据中相关度较小的缺陷信号的可检测性.该修正算法用于实测漏磁数据,所得结果说明该算法具有良好的去噪效果,从而提高了漏磁数据中缺陷信号的可检测性.     

基于双正交样条小波的管道漏磁信号的去噪和数据压缩技术

存储大量的管道漏磁检测信号迫切需要有效的数据压缩技术,小波变换具有良好的时频局部化特性,根据管道漏磁无损检测中噪声信号的特性,应用具有线性相应的双正交样条小波,对漏磁信号进行分解,有效地消除测量噪声,同时实现了数据压缩和特征提取,实验表明,该方法可得到适度的压缩比和较高的信噪比,并能满足后续处理需要。     

管道漏磁在线检测技术

管道是石油和天然气长距离输送的主要方式.漏磁检测技术是管道在线检测的主要方法.介绍了管理道在线漏磁检测系统的研究背景、检测原理以及检测系统的基本结构.为适应大管径管道的检测要求及提高检测精度，利用一阶差分及嵌入式零树编码的方法对管道漏磁检测数据进行压缩，并得到了较为满意的压缩比.研究了基于FPCA和DSP的管道漏磁的线检测系统.应用有限元法分析研究了漏磁信号的特点，应用神经网络及多传感器数据融合技术对管道缺陷进行智能识别.     

基于小波变换和RBF神经网络的电力数据压缩算法

针对电力生产过程中数据种类多,数据量大,而实际存储空间有限的情况,提出了一种基于小波变换和神经网络的数据压缩算法.该算法采用离散小波变换结合径向基神经网络的方法对电力生产过程中的实时数据进行压缩和解压缩.利用实测数据对算法进行验证,结果表明,该算法实现了对原始数据的两级压缩,能够获得较高的压缩比,是一种有效的实时数据压缩方法.     

水冷壁管磁性检测信号的小波处理方法

针对锅炉管道磁性无损检测信号的特性,研究了运用多尺度小波分析进行信号奇异性识别、特征提取和检测数据的去噪压缩方法.根据锅炉管道的两类不同缺陷（表面缺陷和壁厚减薄）,分别选用偶对称和奇对称小波函数进行奇异性分析,较好地实现了缺陷识别和定位,并通过选择具有较好正交性和规则性的双正交小波基来进行检测数据的压缩处理,为电站锅炉管道检测过程中“海量数据”的实时传输和存储找到一种可行的方法.     

石油套管缺陷漏磁检测技术的研究

针对现役石油套管漏磁检测的复杂环境和井下尺寸要求,开发了基于双MCU 控制的井下高速套管 缺陷检测数据采集与海量存储系统,同时也开发了井上位置采集系统,免去了随探头装载编码器引来结构上的复杂和可靠性不足;基于Labview 开发了套管缺陷漏磁信号软件分析系统,可实现漏磁信号的波形显示,并基于小波模极大值算法将漏磁信号数据和对应的位置信息关联起来。现场实验验证了系统能对套管缺陷进行有效的检测以及漏磁信号的显示。     

基于Laplacian与多尺度数学形态学的漏磁图像边缘增强方法

为增强管道焊缝漏磁图像的边缘特征,提出一种基于Laplacian与多尺度数学形态学的焊缝漏磁图像边缘增强方法。首先采集管道漏磁内检测器中的漏磁数据进行成像,然后利用数学形态学算法,通过构建多尺度结构元素对图像进行边缘检测,利用边缘颜色约束对删除非边缘点,最后利用拉普拉斯算子对边缘进行增强。结果表明,该方法可较准确地提取漏磁信号图像的焊缝和缺陷边界,实现焊缝和缺陷的边缘增强,具有一定的可行性和实用性。     

油气管道缺陷漏磁在线检测定量识别技术

用有限元软件建模研究了管道缺陷的特征参数与漏磁信号的关系.对漏磁信号进行预处理以消除传感器提离值不同带来的影响,用BP神经网络进行了管道缺陷的定量识别,识别结果的误差<10%.将轴向和径向漏磁信号分别用加权平均和自适应加权平均两种方法进行信号级融合,数据融合后缺陷定量识别的精度和可靠性得到了提高.     

基于压缩感知的滚动轴承振动信号压缩方法

压缩感知是一种基于信号稀疏性的信号采集与处理框架,能够在信号采集的同时对信号进行压缩.本文提出一种基于压缩感知的滚动轴承振动信号压缩方法,在信号的变换域内,使用幅值百分比作为阈值对变换系数进行稀疏处理,采用高斯随机矩阵对信号进行降维观测,实现数据的压缩.通过研究稀疏处理对信号压缩比和逼近误差的影响,分析阈值选择与信号稀疏比和逼近误差的关系,分析不同变换基对稀疏处理的影响.实验数据分析表明,相对于未经过稀疏处理的信号来说,该方法能有效地提高信号的压缩效果,且保持较好的逼近误差.     

管道漏磁检测数据压缩技术

漏磁检测系统属于海量数据采集系统,针对该系统中电子硬盘存储数据量较少的问题,利用LZW算法和Hash表理论,提出了一种漏磁检测数据实时无损压缩算法.采用LZW算法对漏磁检测数据进行无损压缩,并根据Hash表管理LZW算法的字符串表,设计了基于ARM处理器为核心器件并嵌入Linux操作系统的硬件系统对算法进行实现.实验结果表明,该系统实现了漏磁检测数据采集、压缩和存储的全过程,得到了2倍以上的实时数据压缩结果.     

管道泄漏信号的无损压缩技术

为满足在空间和硬件性能约束下的实时海量数据存储要求，系统通过预测器和Rice编码实现了在相应硬件条件下获得最佳数据压缩比的算法，并根据所采集到的管道泄露信号特征及系统自身特点，给出一种实时无损压缩算法.该算法适合于管道泄漏信号、管道泄漏检测定位系统硬件条件下的均值预测器及基于上下文建模的Rice编码，并且在该管道泄漏检测定位系统数据的采集过程中使编码得以实现.实验结果表明，均值预测器能够较好地减少管道泄漏信号数据间的相关性，大大降低管道泄漏信号的信息熵，验证了该算法的有效性与实用性.预测器与基于上下文建模的Rice编码相结合的方法，可以满足管道泄露数据压缩存储的特殊要求.     

基于提升小波的地震数据压缩编码算法

提出了一种基于提升格式小波的地震数据压缩算法,该算法针对地震数据信号及其噪声的特点,首先利用提升格式小波对地震数据进行小波变换,然后结合嵌入式零树编码的思想,对变换后的小波系数采用改进的SPHT算法进行编码.研究结果表明:本文所提出的算法能实现海量地震数据的快速编码,达到了对地震数据的高保真压缩;本算法实现的编解码时间快,同时解压的地震剖面图视觉效果要优于目前的离散小波压缩算法.     

医学图像视觉无损压缩的研究

当前医学图像压缩主要采用无损压缩,但无损压缩的压缩比太低,因此人们不断地研究将有损压缩应用于医学图像.视觉无损压缩在信息存储上实际是有损压缩,但人类视觉系统并不能察觉出这种图像信息量的损失,因而不影响临床诊断.本文具体论述了应用JPEG有损压缩算法对图像进行视觉无损压缩的过程,采用VC 6.0编程,实现了较高的医学图像存储压缩比并且不影响临床诊断.     

基于Harr小波提升格式的图像压缩方法

提出了一种哈达玛变换,离散余弦变换和小波变换相结合的混合型编码,即先采用哈达玛变换对图像压缩,再对处理后的图像用离散余弦进行压缩,最后采用提升Haar小波格式对图像进行了压缩,并引入零树小波分析,得到最优小波树。仿真结果表明,所提出的方法在灰度图像压缩效果方面优于一些传统的压缩方法。     

基于提升框架的嵌入式图像压缩

提出的算法充分结合了方向信息提升框架和嵌入式压缩的优点,引入了迭代提升框架,使图像的编码计算更为灵活,调节性强,能有效控制图像压缩的计算量,在有比特流丢失的情况下,能优先保持图像的细节,充分考虑了视觉特征。该算法具有很好的细节处理效果,在大压缩比的情况下使图像的失真率大大降低。具体仿真结果表明了该编码方法的有效性,即通过比较常用的SPIHT算法、EZW算法、JPEG2000算法和本文的算法,在相同压缩比下,文中论述的算法能获得较好的效果。     

一种新型的基于熵值的分形图像压缩算法

分形压缩技术存在很多优点,但其还存在编码时间过长的缺点.理论已经证明IFS不会改变图像块的熵值.本文提出了一种基于改进熵值的分形压缩算法:一是采用改进的熵值进行判断,降低了算法的复杂度,二是通过合并定义域池使编码时间减少.实验结果表明,采用该方法时的编码时间和PSNR较其他算法有明显提高,压缩比也有所提高.     

用ADSP-2191设计的雷达脉压系统控制单元

详细介绍了利用ADI公司的16位定点数字信号处理器ADSP-2191强大的串行外部接口,结合CPLD的功能拓展和控制,成功完成了某雷达脉冲压缩系统控制单元的设计,并实现了用主机控制多达6块的脉冲压缩处理板的功能,且可以完全由主机控制每块脉压处理板进行相应的脉冲压缩及故障上报。由于其速度快、成本低、可编程能力强,可广泛应用于各种需要复杂控制和实时通信的领域。     

分形视频压缩的一种快速算法

在扩展的四叉树视频处理的基础上，分别对环形预测映射和帧间非压缩映射方法进行了改进，并且设计了将它们相结合的视频序列分形编码新方法。每个值域块由以往相邻的域块改成由相隔的图像帧中的相同尺寸的定义域块来逼近，而中间块则根据时间轴上高度相关性用插值方法得到。从而在实际图像序列压缩编码中，能充分地开发出时间上的相关性，减少编码时间。计算机数值试验的结果表明，该方法在低比特率40～250kbyte／s下，效果比较满意。