基于压缩感知理论重构压电阻抗信号的钢结构损伤识别

基于压电阻抗(electromechanical impedance, EMI)技术,针对结构损伤识别提出了阻抗/导纳数据压缩与重构的方法,利用随机矩阵将监测系统中的原始阻抗数据向量进行线性映射,并将映射后的向量输入到接收系统中;基于压缩感知理论将重构原始数据的问题转化成非确定性多项式问题,并基于凸优化(convex optimization, CO)理论求解;在损伤识别阶段,利用均方根偏差(root mean square deviation, RMSD)统计指标对重构阻抗数据的识别效果进行评估,并与使用原始阻抗数据的效果进行对比。利用简支钢梁的局部损伤识别试验采集的阻抗数据证明所提出方法的有效性。结果表明：基于重构阻抗数据能够有效识别结构损伤,基系数矩阵的稀疏度随着测量数的减少而降低,一致球集合对应的稀疏度区间低于其他测量矩阵,阻抗数据重构效果随着压缩率的增加而减弱,当压缩率高于2.0时,部分使用重构阻抗数据识别结构损伤的误差将大于20%,损伤识别精度降低。     

无线传感器网络中分布式小波压缩

无线传感器网络中传感节点的资源十分有限,为了减少无线传感器网络在数据通信时的能量消耗,提出了基于提升格式的分布式小波数据压缩算法及其简化算法.这种方法一方面把整个小波变换所需的计算量分布于各个节点之中,通过简化消除额外的计算和数据传输,而且对于每个节点来说,计算量都很小,易于实现.另一方面又能有效地消除无线传感器网络中节点内和节点间的信息冗余,大大节省了无线传输所消耗的能量.仿真结果表明,与经典的方法相比,在能耗和重构信号质量上都获得了良好的效果.     

BP网络在加热炉效率评定中的应用

以工艺管式炉有关数据为例，将BP网络有效应用于数据的压缩存储和快速计算，为加热炉效率评定软件提供了BP网络模型。利用MATLAB软件实现了BP网络的训练及仿真分析，并讨论了应用过程中参数的选择以及训练数据的特点对网络训练产生的影响。     

基于小波变换的地震数据混合编码压缩算法研究

随着地震勘探研究的不断深入,地震资料的处理和解释量也越来越庞大,其中数据的冗余量也比较大。对这些数据进行合理的压缩处理已经成为一个重要的课题,本篇文章根据多分辨分析思想,用小波变换对地震数据进行多级分解得到多个子带,然后对每个子带做不同策略的量化和编码处理,仿真结果表明,这种压缩编码算法,既能得到期望的压缩比,而且压缩后的地震数据所带来的误差比单一的编码压缩算法要小很多。     

低熵图像序列无损压缩

大规模的云渲染技术带来了大量的三维图形渲染数据。为了减小集群渲染产生的图像序列数据的传输以及存储代价,针对渲染图像序列低熵的特点,基于字典编码技术提出了降低数据局部复杂性的无损数据压缩方案。该方案通过数据重排技术来大大提高数据的局部冗余度,从而提高数据无损压缩效率。为了进一步解决大规模图像序列的压缩耗时问题,提出了一种云计算平台上的分布式图像压缩处理方案,充分利用现有云计算中Map/Reduce计算模型实现了分布式编码方案。实验结果证明,对于渲染产生的大规模低熵图像序列,提出的方案能够有效提高编码率并减少编码时间。     

基于建立3DGIS的八叉树压缩算法的研究与改进

在3DGIS领域中,空间数据结构占有突出的地位,它直接关系到GIS的功能和效率。为了对3DGIS海量数据进行有效地存储和管理,本文讨论了3DGIS栅格数据结构线性八叉树编码压缩技术,并在原来压缩技术基础上,对其压缩过程进行了改进,同时给出了改进后的压缩和解压缩算法。通过对改进前后算法的比较,发现改进后的算法在压缩时间和数据压缩率上都有显著提高。     

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.     

一种简便的无损录波数据压缩方法

利用电力系统大多数波形数据的变化率不大的特点,使用波形的变化率代替实时波形进行存储,缩小数据的表示范围,从而能够以更小的数据表示位数保存原信息,达到数据压缩的效果。由于所有的操作都只是对数据进行重新编码,所以本方法除了有无损数据压缩的特点外,整个压缩和解压的过程也都非常简单,特别适用于嵌入式系统使用。最后的现场数据分析表明,该方法也能够达到不错的数据压缩效果。     

Design of small-area multi-bit antifuse-type 1 kbit OTP memory

A multi-bit antifuse-type one-time programmable (OTP) memory is designed, which has a smaller area and a shorter programming time compared with the conventional single-bit antifuse-type OTP memory. While the conventional antifuse-type OTP memory can store a bit per cell, a proposed OTP memory can store two consecutive bits per cell through a data compression technique. The 1 kbit OTP memory designed with Magnachip 0.18 μm CMOS (complementary metal-oxide semiconductor) process is 34% smaller than the conventional single-bit antifuse-type OTP memory since the sizes of cell array and row decoder are reduced. And the programming time of the proposed OTP memory is nearly 50% smaller than that of the conventional counterpart since two consecutive bytes can be compressed and programmed into eight OTP cells at once. The layout area is 214 μm × 327 μm, and the read current is simulated to be 30.4 μA. Foundation item: Project supported by the 2nd Stage of Brain Korea; Project supported by the Korea Research Foundation     

嵌入式存储器动态故障诊断数据压缩设计

在微纳米级工艺中,嵌入式存储器出现开路故障的概率增高,从而带来动态故障。当静态故障与动态故障同时存在时,传统的暂停导出内建自测试设计虽然可以将故障诊断数据正确输出,但存在诊断数据冗余的问题。因此,提出一种动态故障诊断数据压缩的内建自测试设计。在不影响诊断数据完好性的前提下,识别故障模式为行故障、列故障与单元故障,并对其诊断数据进行压缩解决诊断数据冗余的问题。仿真结果表明,该设计能够正确压缩动态故障诊断数据,大幅度提高输出效率,减少输出时间,并且面积开销较小。在8 K×16的存储器的面积开销为3.16%,20%行列故障与5%动态故障下诊断数据压缩比为3.96%。