Box Car过程数据压缩算法性能分析

Box Car过程数据压缩算法在现场总线控制系统中得到广泛采用。其压缩效果受记录限和压缩区间的影响。本文基于对典型仿真数据的大量计算，分析了Box Car过程数据压缩算法记录限和压缩区间对趋势平稳的过程数据的压缩比、计算时间和压缩系数的影响。本文还分析了过程数据趋势特片和波动特性对Box Car算法压缩比和逼近系数的影响。本文的计算结果对于在实际应用中根据过程数据不同的趋势和噪声特征调整Box Car压缩算法参数以获得理想的压缩效果具有指导意义。     

一种改进的过程数据压缩算法及其性能分析

过程数据压缩和趋势提取可以提高控制系统的性能.提出了一种改进的SDT过程数据压缩算法.通过应用自适应记录限和异常点判据,改进算法在压缩误差只有很小变化的前提下,较大地提高了压缩比.本算法适合离线和在线压缩,并可集成于各种过程数据处理软件包中.     

用于过程数据压缩的自控精度SDT算法

针对过程数据的压缩,提出一种自控精度SDT算法,通过在压缩过程中对参数的动态调整,使误差控制在给定范围内,保证了压缩精度并且获得了更高的压缩比。相比于SDT算法,压缩比提高了60%~75%,实际误差与期望误差的绝对差在10-3数量级。该算法在UWnTek控制工程软件中测试完成并正式使用,具有重要的工程意义。     

SDT算法及其在过程数据压缩中的应用

首先阐述了过程数据压缩的重要性及特点，然后介绍了SDT（Swinging Door Trending)算法的基本原理，给出了离线压缩、在线压缩及信号重建的软件框图，最后介绍了SDT算法的应用，并得出了一些结论。希望对过程数据压缩的研究和应用提供一定的帮助。     

关于ZL数据压缩算法性能的实验研究

本文报告了对ZL(J·Ziv,A·Lemkel)数据压缩算法进行实验研究的结果。通过对实验数据的分析,给出了ZL算法的参数选取范围及性能调谐因素,并通过与其他四种典型数据压缩算法的对比,讨论了ZL算法的技术与应用特点,文中也说明了不同数据对象与所用算法的适应关系。     

过程数据压缩算法SDT的改进研究与应用

对传统的SDT（Swinging Door Trend）过程数据压缩算法进行算法分析与改进研究,并在此基础上提出了综合去异常值、简单滤波、自适应压缩偏移量与还原曲线平滑化的改进型SDT压缩算法。算法结构简单、计算速度快,以MATLAB为研究仿真工具,通过算法的移植已经成功地应用于工业实时数据库产品FD-RDB中,获得了良好的过程数据压缩质量与还原效果。对工业实时数据库的过程数据压缩算法的设计开发具有很好的参考意义。     

过程数据压缩技术综述

过程数据是一种丰富的信息资源,过程数据压缩的主要目的是为了节省过程数据的存储空间,便于过程数据的处理,减少过程数据舆的通信流量。本文给出了过程数据空的描述,详细介绍了过程数据压缩的一些常用算灶。例如,矩形波串法、后向斜率法、ＳＤＴ算法、ＰＬＯＴ算法及矢量量化方法等,并进一步旨出了过程数据压缩中的一睦实际问题。本文的工作为过程数据空的理论研究和实际应用提供了一定的基础。     

数据压缩算法分析与改进

本文在分析了目前常用的几种文本数据压缩的原理,琥法和功效后,设计并提出一个新的改进压缩算法,并从理论上阐述了该算法的优点及较优的压缩性能。     

基于SQL数据库的过程数据压缩方法

利用SQL Server数据库存储过程历史数据,提出一种增量型的SDT压缩算法,有效地实现了过程历史数据的实时存储。对于通过OPC方式从化工过程底层读取的实时数据,利用增量型的SDT算法进行实时压缩存储,利用LZW算法对存储的值进行二次无损压缩。实验测试表明,该方法能够实时处理大量的过程数据,同时尽最大可能对过程数据进行压缩,降低存储成本。在容差为1%、测点为 1 000个时,该算法使平均压缩率达到约85%。     

Automatic tuning of the window size in the Box Car Back Slope data compression algorithm

In spite of the fact that there exist newer data compression algorithms with better compression ratios, the Box Car Back Slope (BCBS) algorithm is still offered by vendors of data acquisition systems and remains in use in many process industries. The assumption behind the BCBS algorithm is that the recorded process variable can be approximated by a piece-wise linear function, whereby variable values within a threshold window around the line segments are not stored. The window size is a critical parameter which should be selected such that a desired compromise between the data compression ratio and the approximation error is achieved. Based on a criterion function reflecting such a compromise, an automatic, recursive algorithm for tuning the BCBS threshold window size is presented in this paper. The algorithm has been used successfully to tune the window size for hundreds of process variables at the carton board manufacturing plant of Assi–Domän Frövi, Sweden.     

一种适合于传感器网络的新型压缩算法研究

数据压缩可以高效节约网络能量,有效延长网络寿命。针对B-LZW算法的缺陷,提出了一种新型的可以直接应用于传感器网络的改进算法—MC-B-LZW;在设计中引入了miniCache,完善了算法的操作性,可使该算法嵌入到现有的各类传感节点中;测试B-LZW及其改进算法MC8,MC16,MC32和MC64的性能;通过比较压缩率和执行时间2个指标,得出结论:MC16算法性能最优,压缩率较B-LZW平均提高13.6%,执行时间较B-LZW几乎没有延长,是一种比较理想的压缩算法。     

基于多实体的矢量数据压缩改进算法

矢量数据压缩在地形环境仿真、制图综合、GIS等研究中具有重要作用,对增加移动设备的存储能力和提高矢量数据的网络传输效率来说是一项很重要的工作。根据动态规划算法理论、Douglas-Peucker算法和矢量数据的特点,提出了基于动态规划算法的矢量数据压缩的模型和改进方法,通过一条参考路径构造一条带形成最小误差搜索范围,同时条带宽度可自适应调整。并将单一实体的优化压缩算法扩展为基于多实体的压缩算法,解决了图层压缩的全局优化问题。实验结果表明,该方法具有较高的效率,能够得到较小的压缩误差。     

面向WSN节点的数据压缩算法的应用研究

本文根据无线传感器网络(WSN)节点对数据压缩的需要和节点存储空间和能量受限的特点,分析了面向WSN节点的数据压缩的特点和研究意义。针对资源受限节点对压缩精度和算法运算量的不同需求,提出了在典型节点处理器上基于傅立叶级数实现数据压缩的简化应用方法。仿真实验表明了在WSN节点平台上应用该压缩算法的有效性。     

一种过程数据有损压缩比的动态控制方法

对于涉及使用压缩偏差[ΔE]的有损压缩算法（如旋转门算法、矩形波串法、后向斜率法）,一般需要长时间的实验才能得到合适的[ΔE]。对于测点较多系统简直是一种灾难。因此,[ΔE]的设置严重限制了压缩算法的实用性和方便性。鉴于此,提出了以压缩比CR（CR=1－压缩后的数据个数/压缩前的数据个数）为导向的动态控制方法。它假定压缩比CR和压缩偏差[ΔE]之间存在线性关系。在给定目标压缩比[CRdest]的条件下,借助于先前一段数据压缩情况,在可调区间[ΔEmin,ΔEmax]上动态地调整[ΔE],使实际[CR→CRdest]。该方法的特点在于使得压缩比可控,同时降低了相关压缩算法参数设置难度。     

一种新的基于网格压缩的聚类算法SGRIDS研究*

引入了一种新的基于网格的数据压缩方法,并应用该方法对处理大型空间数据集的聚类算法SGRIDS进行研究。该方法考虑输入参数对聚类算法质量有较大影响,对密度阈值的确定进行了改进,从而减小输入参数的影响。实验证明,该方法能够获得较好的聚类效果。     

形态中值小波算法在监测数据压缩中的应用

生产设备的状态监测中,尤其是无线传感器网络的发展,常因测点数众多、数据量巨大给数据的传输带来很大的困难,需要采用压缩算法解决.常用的传统小波压缩算法因运算量大,而且是线性变换,难以处理实时性要求高和非线性映射关系下的数据压缩问题.形态Haar小波虽然运算简单,且为非线性运算,但只取数值的极大和极小值,数据的恢复精度受到...     

基于时间倾斜的数据流聚集压缩算法

对于许多应用领域不断产生的数据流,面向数据流聚集查询的应用最为广泛。本文在构造压缩桶的基础上,提出了基于时间维度压缩数据流的算法,来动态地形成压缩数据流,并进一步给出了使用压缩桶获得数据流聚集查询的数学方法。     

Huffman*:一个改进的Huffman数据压缩算法

介绍了一种改进的Huffman数据压缩算法。针对Huffman算法的不足,首先对编码溢出进行了改进,通过线性链表存储编码,第二个改进是采用堆排序算法,这种方法可以减少对内存读写的次数,提高系统的响应速度。论文最后采用3个JPG文件对Huffman*和经典的Huffman进行了对比分析,实验表明改进算法的耗时与经典算法相比要少的多。