曲线数据压缩算法的研究及应用
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湖南省科技重大专项(2015GK1037);湖南省知识产权战略实施专项(2017Z4007G);衡阳市科技计划(2014C20)


Study and Application of Curve Data Compression Algorithm
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    摘要:

    针对经典的道格拉斯-普克数据压缩算法存在递归计算效率低、阈值选取不确定等不足,提出了一种改进的特征点提取方法,该算法通过直方图统计数据点的频数,根据数据点到基线的距离、数据点与相邻数据点间的夹角,考虑数据点的“孤立性”和频数,利用熵值法确定最终评价值,自动按照给定数据压缩率进行曲线数据压缩.在MATLAB上进行了仿真实验,利用自主研发的控制系统平台,对进油计量阀流量特性进行增量自学习,并在油泵台架和发动机台架上完成了相应的实验.实验结果表明,本算法可以有效的对数据进行压缩处理,满足测量系统和控制系统的数据压缩需求.

    Abstract:

    Aiming at the insufficiency of the classical Douglas-Peucker data compression algorithm, such as low recursion efficiency and uncertain threshold selection, the study proposes an improved feature point extraction method. The algorithm calculates the frequency of data points by histogram, according to the distance from the data point to the baseline and the turning angle between adjacent data points, considers the "isolation" and frequency of data points, and entropy value method is used to obtain the ultimate evaluation value, the curve data is compressed automatically with the given data compression ratio. The simulation experiments are carried out on MATLAB, and using the self-developed control system platform, incremental self-learning for the flow characteristics of inlet metering valve, the corresponding experiments are carried out on pump test bench and diesel engine test rig. Experimental results show that this algorithm can effectively compress data to meet the data compression requirements of measurement system and control system.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

孟卫东,龙美彪.曲线数据压缩算法的研究及应用.计算机系统应用,2019,28(5):150-155

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  • 收稿日期:2018-11-19
  • 最后修改日期:2018-12-12
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  • 在线发布日期: 2019-05-05
  • 出版日期: 2019-05-15
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