CN107196660A - 低功耗数据压缩算法 - Google Patents

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    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
    • H03M7/00—Conversion of a code where information is represented by a given sequence or number of digits to a code where the same, similar or subset of information is represented by a different sequence or number of digits
    • H03M7/30—Compression; Expansion; Suppression of unnecessary data, e.g. redundancy reduction
    • H03M7/3059—Digital compression and data reduction techniques where the original information is represented by a subset or similar information, e.g. lossy compression
    • H—ELECTRICITY
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  • Theoretical Computer Science (AREA)
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Abstract

本发明公开了低功耗数据压缩算法，采用至少两个压缩维度可互补、压缩比增大的压缩算法对数据进行压缩，前述压缩算法中至少包含一个无损压缩算法；以存储空间的存储分区空间大小为上限，将数据实时压缩为不大于前述上限的数据包。本发明采用包含无损算法的两种或两种以上的维度互补，压缩比增加的压缩算法来进行压缩，由于两种方法的压缩原理不同，因此压缩效果可以有效叠加，从而增加压缩比，节约存储空间，因此可以采用小容量的存储装置，降低设备的功耗。

Description

低功耗数据压缩算法
技术领域
本发明涉及一种低功耗数据压缩算法。
背景技术
人体的各项体征数据的实时监测，对于人体的健康有着重要意义，尤其是对人体心脏数据的监测。现有的有效心电监测只能在医院进行，无法进行日常监护，因此不方便人们长时间的实时了解自身身体状况。本申请人提出要设计一款便携式的无线心电监测可穿戴设备，该设备的要求是：可满足三天的连续使用时间，体积小，监控准确。要达到这些要求就需要对数据进行压缩，如何设计一种功耗低、实时且准确度较高的压缩算法尤为关键。
发明内容
本发明的目的是提供一种低功耗的数据压缩算法。
实现本发明目的的技术方案是低功耗数据压缩算法，有两个方案。
第一个方案是采用有损压缩；所述有损压缩去除该算法的乘除操作，保留该算法的加减计算；以存储空间的存储分区空间大小为上限，将数据实时压缩为不大于前述上限的数据包。
所述有损压缩采用Fan算法，保留Fan算法的加减计算，去除Fan算法的乘除计算；将Fan算法的乘法计算变换为2n的形式。
第二个方案是：采用至少两个压缩维度可互补、压缩比增大的压缩算法对数据进行压缩，前述压缩算法中至少包含一个无损压缩算法；以存储空间的存储分区空间大小为上限，将数据实时压缩为不大于前述上限的数据包。
当采用的压缩算法包含有损算法时，先进行有损压缩，然后进行无损压缩。
采用有损算法时，去除该算法的乘除操作，保留该算法的加减计算。
所述有损算法只采用一个；所述无损算法包含一个或多个。
选择的无损算法为只包含加减和移位计算的算法。
作为一种优选，包括以下步骤：
S1：有损压缩：采用Fan算法，保留Fan算法的加减计算，去除Fan算法的乘除计算。
S2：无损压缩：对S1步中得到的数据进行哈夫曼二阶差分编码。
所述S1步中，将Fan算法的乘法计算变换为2n的形式。
所述2n的的确定方法为：选择与原Fan算法中的乘数最接近的数值。
采用了上述技术方案，本发明具有以下的积极的效果：(1)本发明提供了两种方案，一种是采用有损压缩，另一种是采用有损和无损的结合，由于都是采用实时压缩，而不是全部数据取完再压缩，这样能够降低每次的计算量，由此实现低功耗。
(2)本发明的有损算法只进行加减计算和移位计算，这样计算复杂度低，计算量低，功耗低，非常适合可穿戴设备数据的压缩。
(3)本发明可以采用包含无损算法的两种或两种以上的维度互补，压缩比增加的压缩算法来进行压缩，由于两种方法的压缩原理不同，因此压缩效果可以有效叠加，从而增加压缩比，节约存储空间，因此可以采用小容量的存储装置，降低设备的功耗。
(4)本发明采用两种压缩算法时，可以有效的为数据加密，保护数据的私密性，避免数据被非法破解。
(5)本发明优选采用去除了乘除，只采用加减和移位(2的倍数的简单乘法)的Fan算法，信号质量由Fan算法中进行控制，可以非常方便地根据需要调整压缩比和失真率的关系，最大程度保证ECG信号质量。
(6)由于心电数据是一个波形，数据变化一般较为缓慢，做二阶差则可以提升哈夫曼编码的效率，运算更快，更实时，更简单。
具体实施方式
(实施例1)
本实施例详细介绍算法步骤：
数据采集量非常大，采样频率达到250Hz，即一秒钟采样250次。采用实时压缩，根据设备的缓存容量，将缓存空间分隔为比如100-200字节，每次压缩后的压缩包的大小小于前述字节，根据算法得到的压缩比，就可以确定多少数据压缩一次。
S1：有损压缩：采用Fan算法，保留Fan算法的加减计算，去除Fan算法的乘除计算，将Fan算法的乘法计算变换为2n的形式；Fan算法的大概思想是以折线来替代ECG波形曲线，因此是一个有损的压缩算法。比如一条ECG波形曲线有100个点组成，Fan算法以“起始点+长度”的方式来代替记录这100个点。如果曲线较为平滑，则压缩比较高。例如按照下表的方式进行原Fan算法乘数的修改：
根据可以容忍的失真率，可以获得不同的压缩比。
S2：无损压缩：对S1步中得到的数据进行哈夫曼二阶差分编码。哈夫曼是无损压缩，所以解压后的数据可以用来还原Fan算法的压缩。所谓二阶差分是指，将多个数据做两次相邻数据的差，对第二次的差进行哈夫曼编码，比如38、36、35、32、28五个数字，一阶差为2、1、3、4，二阶差为1、-2、-1。这里用二阶差分编码的原因是二阶差分可以获得较为平滑的相邻数据点，从而提高压缩比。
经过多次验证，本实施例的Fan算法压缩比为1：2.2左右，二阶差分哈夫曼编码的压缩比为1：2.5左右，经过两次压缩后，压缩比可以达到1：3.5左右。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.低功耗数据压缩算法，其特征在于：采用有损压缩；所述有损压缩去除该算法的乘除操作，保留该算法的加减计算；以存储空间的存储分区空间大小为上限，将数据实时压缩为不大于前述上限的数据包。
2.根据权利要求1所述的低功耗数据压缩算法，其特征在于：所述有损压缩采用Fan算法，保留Fan算法的加减计算，去除Fan算法的乘除计算；将Fan算法的乘法计算变换为2n的形式。
3.低功耗数据压缩算法，其特征在于：采用至少两个压缩维度可互补、压缩比增大的压缩算法对数据进行压缩，前述压缩算法中至少包含一个无损压缩算法；以存储空间的存储分区空间大小为上限，将数据实时压缩为不大于前述上限的数据包。
4.根据权利要求3所述的低功耗数据压缩算法，其特征在于：当采用的压缩算法包含有损算法时，先进行有损压缩，然后进行无损压缩。
5.根据权利要求4所述的低功耗数据压缩算法，其特征在于：采用有损算法时，去除该算法的乘除操作，保留该算法的加减计算。
6.根据权利要求5所述的低功耗数据压缩算法，其特征在于：所述有损算法只采用一个；所述无损算法包含一个或多个。
7.根据权利要求6所述的低功耗数据压缩算法，其特征在于：选择的无损算法为只包含加减和移位计算的算法。
8.根据权利要求7所述的低功耗数据压缩算法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：有损压缩：采用Fan算法，保留Fan算法的加减计算，去除Fan算法的乘除计算；
S2：无损压缩：对S1步中得到的数据进行哈夫曼二阶差分编码。
9.根据权利要求8所述的低功耗数据压缩算法，其特征在于：所述S1步中，将Fan算法的乘法计算变换为2n的形式。
10.根据权利要求9所述的低功耗数据压缩算法，其特征在于：所述2n的的确定方法为：选择与原Fan算法中的乘数最接近的数值。
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