[原创]集成状态监测和小波变换的数据压缩方法

<p class="1" style="MARGIN: 5pt 0cm;"><span style="mso-font-kerning: 0pt;"><font size="6"><font face="黑体"><strong>集成状态监测和小波变换的数据压缩方法<span lang="EN-US"><p></p></span></strong></font></font></span></p><p class="2" style="MARGIN: 0cm 0cm 5pt;"><span lang="EN-US" style="COLOR: black;"><a href="http://film.eptchina.cn/"><font size="5"><font face="仿宋_GB2312"><strong><span lang="EN-US"><span lang="EN-US">鲍文<span style="mso-spacerun: yes;">&nbsp; </span></span></span><span lang="EN-US"><span lang="EN-US">周瑞<span style="mso-spacerun: yes;">&nbsp; </span></span></span><span lang="EN-US"><span lang="EN-US">于霄</span></span></strong></font></font></a><p></p></span></p><p class="3" style="MARGIN: 0cm 0cm 7pt;"><span style="mso-font-kerning: 0pt;"><font face="楷体_GB2312"><strong>（哈尔滨工业大学能源科学与工程学院，黑龙江 哈尔滨，<span lang="EN-US">150001</span>）<span lang="EN-US"><p></p></span></strong></font></span></p><p class="4" style="MARGIN: 0cm 0cm 0pt;"><strong><span style="FONT-FAMILY: 黑体; mso-font-kerning: 0pt;">摘要：</span><span style="mso-font-kerning: 0pt;"><font face="宋体">在分析电厂实时数据特点以及现有数据压缩方法的基础上，提出了集成状态监测和小波变换的数据压缩方法。该方法首先检测待压缩信号中是否含有异常数据，进而选择不同的压缩方法。对于含有异常数据的信号，保留了小波分解后的逼近系数以及与待压缩信号中异常数据相关的细节系数，在数据压缩的同时能够保证对异常数据的精确重构。对于没有异常数据的信号，直接保留逼近系数，能够达到较高的压缩比。对一实际电厂实时数据进行了压缩与解压缩试验，结果表明该方法是一种有效和实用的数据压缩方法，具有较大的应用潜力。<span lang="EN-US"><p></p></span></font></span></strong></p><p class="5" style="MARGIN: 6pt 0cm 10pt;"><strong><font size="2"><span style="FONT-FAMILY: 黑体; mso-font-kerning: 0pt; mso-ascii-font-family: 宋体;">关键词：</span><span style="mso-font-kerning: 0pt;"><font face="宋体">数据压缩；小波变换；提升方案；状态监测<span lang="EN-US"><p></p></span></font></span></font></strong></p>

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复