CN112153034A - 一种应用于海面漂流观测体的数据无损压缩方法 - Google Patents
一种应用于海面漂流观测体的数据无损压缩方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112153034A CN112153034A CN202010982803.7A CN202010982803A CN112153034A CN 112153034 A CN112153034 A CN 112153034A CN 202010982803 A CN202010982803 A CN 202010982803A CN 112153034 A CN112153034 A CN 112153034A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- binary
- value
- sensor
- difference
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 238000007906 compression Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 230000006835 compression Effects 0.000 title claims abstract description 32
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 24
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000013144 data compression Methods 0.000 claims description 20
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 11
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000013506 data mapping Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 229910002056 binary alloy Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 239000013535 sea water Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L69/00—Network arrangements, protocols or services independent of the application payload and not provided for in the other groups of this subclass
- H04L69/04—Protocols for data compression, e.g. ROHC
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W28/00—Network traffic management; Network resource management
- H04W28/02—Traffic management, e.g. flow control or congestion control
- H04W28/06—Optimizing the usage of the radio link, e.g. header compression, information sizing, discarding information
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/02—Services making use of location information
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
- H04W4/38—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for collecting sensor information
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Arrangements For Transmission Of Measured Signals (AREA)
Abstract
本发明属于数据处理技术领域,具体涉及数据的无损压缩方法。一种应用于海面漂流观测体的数据无损压缩方法,包括:将时间数据、坐标数据、传感器测量数据转换成二进制数据,进行无损压缩;压缩完成的二进制数据转换为十六进制数据进行传输。本发明的方法能够在保证数据无损的前提下对海面漂流观测体传输的数据压缩为原始数据大小的1/2至2/3左右,显著减少由海面漂流观测体数据传输带来的数据传输成本。
Description
技术领域
本发明属于数据处理技术领域,具体涉及数据的无损压缩方法。
背景技术
随着海洋资源和海洋环境的备受关注,国家和社会对海洋气象观测的技术需求也日显紧迫。海面漂流观测体作为一种新的技术手段和装备被广泛应用于我国海洋气象观测领域[1]。
海面漂流观测体通常是一种小型海洋漂流浮标,具有自动采集海洋水文气象数据、自动定位与数据传输的功能。它可以在海洋中对表层海流进行大尺度测量与描绘。小型海洋漂流浮标属于一次性使用仪器并且体积小,便于投放[2]。
小型海洋漂流浮标按照不同的使用目的可连续在海上工作几个月到两年,小型海洋漂流浮标工作期间在海上会产生大量数据和较高的数据传输成本。现有小型海洋漂流浮标数据压缩方法采用的方式是对传感器采集的传感器数据进行数据截取达到数据压缩的效果。该方法存在对于时间数据和坐标数据等数据重合度较高的数据无法进行有效压缩,对传感器数据进行压缩时会损失传感器数据精度等问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有的数据压缩方法存在的问题,提供一种适数据压缩方法,在保证数据无损的前提下对海面漂流观测体传输的数据进行压缩处理。
本发明解决其技术问题采用的技术方案是:一种应用于海面漂流观测体的数据无损压缩方法,包括,将时间数据、坐标数据、传感器测量数据转换成二进制数据,进行无损压缩;压缩完成的二进制数据转换为十六进制数据进行传输,其中,时间数据的无损压缩方法为:
设时间数据为(T0...TN),***时间周期定义为Z,T0为初始时间,S为TN与TN-1之间的差值;
TN=N*Z+T0 (1)
S=TN-TN-1 (2)
取{S1,S2,......,SN}当中二进制位的最大值,计算二进制位数为tn,将{S1,S2,.....S.,N}的二进制位数均设置为tn;
时间数据压缩后传输格式为:
T0,S1,S2,S3,...,SN-1,SN。
作为本发明的一种优选方式,坐标数据的无损压缩方法为:
将采集到的经度数据映射到0°~360°,纬度数据映射到-90°~90°,得到映射的经度值和纬度值;
分别计算映射得到的经度和纬度的平均值JD0和WD0,则第N项的经纬度值为:
其中,jN为经度数据与平均值JD0的差值;wN为经度数据与平均值WD0的差值;
取{j1,j2,......,jN}当中二进制位数的最大值,计算二进制位数为jn,将所有{j1,j2,......,jN}的二进制位数均设置为jn;
取{w1,w2,......,wN}当中二进制位数的最大值,计算二进制位数为wn,将所有{w1,w2,......,wN}的二进制位数均设置为wn;
坐标数据压缩后的传输格式为:JD0,WD0,j1,w1,...,jN,wN。
作为本发明的一种优选方式,所述传感器的无损压缩方法包括:
对传感器采集到的数据进行判断,若数据变化波动较大,采用非线性数据拟合的方法来压缩数据;若数据变化波动较小,则采用标准值的方法来压缩数据。
进一步优选地,所述采用非线性数据拟合的方法压缩数据包括以下步骤:
将一段时间内采集到的离散数据值进行非线性数据拟合,得到曲线方程F(X),采集时间点定义为G,数值定义为S,数值和曲线的差值定义为D;
则SN对应时间点的传感器数值为
SN=F(GN)+DN (5)
取{G1,G2,......,GN}当中二进制位的最大值,计算二进制位数为gn,将所有{G1,G2,......,GN}的二进制位数均设置为gn;取{D1,D2,......,DN}当中二进制位的最大值,计算二进制位数为dn,将所有{D1,D2,......,DN}的二进制位数均设置为dn;
传感器数据压缩后的传输格式为:
F,G1,D1,G2,D2,...,GN,DN。
进一步优选地,所述采用标准值的方法来压缩数据包括以下步骤:
取第一个传感器数据值作为标准值,定义为B,将采集时间点定义为K,其他传感器数据值定义为R,其他传感器数据值R与标准值B的差值定义为O,
则KN对应时间点的传感器为
RT=B+KTOT (6)
取{K1,K2,......,KN}当中二进制位的最大值,计算二进制位数为kn,将所有{K1,K2,......,KN}的二进制位数均设置为kn;取{O1,O2,......,ON}当中二进制位的最大值,计算二进制位数为on,将所有{O1,O2,......,ON}的二进制位数均设置为on;
传感器数据压缩后的传输格式为:
B,K1,O1,K2,O2,...,KT,OT。
进一步优选地,数据变化波动的大小通过差值位数进行判断,具体为:
设定传感器的差值位数阈值e;
定义前一项数据为Li,后一项数据为Li+1,数据差值为E;
E=Li+1-Li
此处,E的数据长度位数为差值位数;
若E≥e,则为数据变化波动较大;否则,为数据变化波动较小。
本发明的应用于海面漂流观测体的数据无损压缩方法,具有的有益效果是:本发明能够在保证数据无损的前提下对海面漂流观测体传输的数据压缩为原始数据大小的1/2至2/3左右,显著减少由海面漂流观测体数据传输带来的数据传输成本。
附图说明
图1为本发明的方法中需要压缩的数据类型示意图;
图2为数值变化较大的传感器数据图像示意图;
图3为数值变化较小的传感器数据图像示意图。
具体实施方式
为了便于理解本发明,下面结合附图和具体实施例,对本发明进行更详细的说明。附图中给出了本发明的较佳的实施例。但是,本发明可以以许多不同的形式来实现,并不限于本说明书所描述的实施例。相反地,提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容的理解更加透彻全面。
本发明提供的其中一个实施例是:一种应用于海面漂流观测体的数据无损压缩方法,该方法主要对小型海洋漂流浮标传输的时间数据、坐标数据以及传感器数据进行数据,如图1所示,处理达到无损压缩的效果,具体步骤如下:
1.对时间数据进行无损压缩
***定义在可能生成的时间数据范围内将首年的第一个时间表达为01年0秒,后续依次生成。时间数据为(T0...TN),***时间周期定义为Z,T0为初始时间,S为TN与TN-1之间的差值。
取{S1,S2,......,SN}当中二进制位的最大值,计算二进制位数为tn,将{S1,S2,.....S.,N}的二进制位数均设置为tn。
时间数据压缩后传输格式为:
T0,S1,S2,S3,...,SN-1,SN
时间数据压缩后数据长度表格如下:
表1时间数据压缩长度表
T<sub>0</sub> | S<sub>1</sub> | S<sub>2</sub> | S<sub>3</sub> | ... | S<sub>4</sub> | S<sub>5</sub> |
32 | tn | tn | tn | ... | tn | tn |
2.对坐标数据进行无损压缩
将采集到的经度数据映射到0°~360°。从0°向东开始计算,当经度数据小于180°时,则认为属于东经范围。当经度数据大于180时,使用360°减去测量数据作为最终数据,认为数据属于西经范围。
经度数据映射计算公式:
纬度数据映射到-90°到90°范围内。如果数据大于0°则认为是北纬;如果数据小于0°则认为是南纬。
纬度数据映射计算公式:
在多组经纬度数据传输时,由于经纬度数据在短时间内重复度较高所以采用计算平均值JD0和WD0作为映射经度和映射纬度的平均值。定义j为经度数据与平均值的差值,定义w为纬度数据与平均值的差值。
第N项的经纬度值为:
JDN=JD0+jN
(4)
WDN=WD0+wN
(5)
取{j1,j2,......,jN}当中二进制位数的最大值,计算二进制位数为jn,将所有{j1,j2,......,jN}的二进制位数均设置为jn。取{w1,w2,......,wN}当中二进制位数的最大值,计算二进制位数为wn,将所有{w1,w2,......,wN}的二进制位数均设置为wn。数据进行传输时会将数据转换为二进制进行数据传输,经纬度符号位不进行传输。
经纬度数据传输过程中,经纬度部分数据格式为:JD0,WD0,j1,w1,...,jN,wN。其中,j1,w1,...,jN,wN均为对应时间点映射经度数据与平均值的差值和映射纬度数据与平均值的差值。
经纬度数据压缩后数据长度表格如下:
表2经纬度数据压缩长度表
JD<sub>0</sub> | WD<sub>0</sub> | j<sub>1</sub> | w<sub>1</sub> | ... | ... | j<sub>N</sub> | w<sub>N</sub> |
30 | 29 | jn | wn | ... | ... | jn | wn |
为了更进一步理解上述方法,假设海面漂流观测体第一组位置数据为(映射后):经度为120.35°E,纬度为37.21°N。第二组位置数据为(映射后):经度为120.1°E,纬度为37.11°N。由于小型海洋漂流浮标在短时间内采集到的精度纬度数据由较高的重复率,此处假设在一段时间内的经度平均值为120.2°E和37.41°N,
则此时浮标进行经纬度数据传递时:
120.2,37.41,0.15,-0.2,-0.1,-0.3,j3,w3,..j.N,,wN
3.对传感器数据进行无损压缩
(1)通过差值位数进行判断,差值位数主要是由后一条数据减去前一条数据得到的差值的数据长度决定。设定传感器的差值位数阈值e;
(2)定义前一项数据为Li,后一项数据为Li+1,数据差值为E;
E=Li+1-Li
此处,E的数据长度位数为差值位数;
若E≥e,则为变化较大的数值;否则,为变化较小的数值。
(3)当相邻传感器数据差值位数较大时,,如图2所示,采用非线性数据拟合的方式来压缩数据。
小型海洋漂流浮标将一段时间内采集到的离散数据值进行非线性数据拟合[3],得到一条曲线。曲线方程定义为F(X),采集时间点定义为G,数值定义为S,数值和曲线的差值定义为D。
则SN对应时间点的传感器数值为
SN=F(GN)+DN (6)
取{G1,G2,......,GN}当中二进制位的最大值,计算二进制位数为gn,将所有{G1,G2,......,GN}的二进制位数均设置为gn。
取{D1,D2,......,DN}当中二进制位的最大值,计算二进制位数为dn,将所有{D1,D2,......,DN}的二进制位数均设置为dn。
变化较大的传感器数据传输格式:
F,G1,D1,G2,D2,...,GN,DN。
数据变化较大传感器数据压缩后数据长度表格如下:
表3数据变化浮动较大传感器数据压缩长度表
F(X) | G<sub>1</sub> | D<sub>1</sub> | G<sub>2</sub> | D<sub>2</sub> | ... | G<sub>N</sub> | D<sub>N</sub> |
32 | gn | dn | gn | dn | ... | gn | dn |
(4)相邻传感器数据差值位数较小时,如图3所示,采用标准值的方式来压缩数据。
采取第一个传感器数据值作为标准值。将标准值定义为B,将采集时间点定义为K,将传感器数值与标准值数据的差值定义为O,传感器数据值定义为R。
则KN对应时间点的传感器为
RT=B+KTOT (7)
取{K1,K2,......,KN}当中二进制位的最大值,计算二进制位数为kn,将所有{K1,K2,......,KN}的二进制位数均设置为kn。
取{O1,O2,......,ON}当中二进制位的最大值,计算二进制位数为on,将所有{O1,O2,......,ON}的二进制位数均设置为on。
变化较小的传感器数据传输格式:
B,K1,O1,K2,O2,...,KT,OT
数据变化较小传感器数据压缩后数据长度表格如下:
表4数据变化较小数据压缩长度表
B | K<sub>1</sub> | O<sub>1</sub> | K<sub>2</sub> | O<sub>2</sub> | ... | K<sub>N</sub> | O<sub>N</sub> |
32 | kn | on | kn | on | ... | kn | tn |
以压力传感器及温度传感器为例进行说明,压力传感器作为数据变化浮动较小的传感器数据代表;温度传感器作为数据变化浮动较大的传感器数据代表。
在传输压力传感器数据时,由于压力传感器数据变化较小,采用第一个值作为标准值,将后续传感器测量值减去标准值获取差值信息。在进行数据传输时,将标准值和差值信息发送到远程计算机。
在传输温度传感器数据时,由于温度传感器数据变化较大,采用第一个值作为标准值时,不能很好的减少传感器数据传输数值的位数。所以针对温度等数据变化浮动较大的数据采用非线性数据拟合的方式进行处理。将数据拟合线与传感器测量的温度值做差值,将数据拟合线信息与差值信息作为传输数据发送到远程计算机。
在实际测试过程当中,将表面漂流观测浮标置于海水当中,表面漂流观测浮标通过自身GPS及传感器获取到测量数值。表面漂流观测浮标将测量到的数据转换为二进制数据并通过上述方法对数据进行无损压缩。将压缩完成的二进制数据转换为十六进制数据发送到远程计算机。
在实际测试过程当中,压缩算法可以将数据压缩为原始大小的1/2-2/3左右。在测试实验当中,通过上述压缩算法将340字节的原始数据数据进行无损压缩,压缩后的大小为207字节。
通过本发明的方法,压缩后的数据格式如下:
1111111011111110000000000110010000000000000001000110110111001011010011001110000000101110011101001110000111000000111001110011111010011010110010100110110110111001110100110100011100101100000110110111111001110100100100011010101000000111000111100001110001110000011011101011000111001001000001101100100100011110101000100110110000001001101101111100011011111110000111001011010001110101011000011010011111000110110100011000000000110010000010010101011011101110000111101100101100000001011100000000000101001101100000000001000001000110000000000000111110100000000000000111001010100000000000001010011010000000000000000000000001000000000001111101000100000000101110111000001111001100101010000001111101010110011011100011110011001111101101011111010100101000011100111100110011111011100100000000110001011111010000000010000111011101000000000110100000100100000001111111100111000000000000101001101100000000000110100000100000000000110110101100000000000010110001001000000000001101000001010000000000110001011111000000000110010000100001001100010100001111001001001000100000010111000000001111101000000000001010011101000000111110100010000011111010000100001101000001101000001010011010010000000101001110000000000000000000000001111101000000000101001101010000000110100001000000011010000010000001001000111100000010111011100000000111110100000000001101000001010011011101010110100000110100000110000001100010111100000010011100010000000100111000100000000111001010100000001001000111000000000011001000011000111110000000100110100000010111010000110111000000000010100000000001010000000101101101000010110110100000111011000001000010000000111001000100011000100000000111010101001000011010000011111100010010000011100000101110000100011101011001000001000100001010000110100000100110010001010110100010011110000000001110101010010000010100000100101010000000001100100010000011100111001100011010000001011100000100001000100010110000010000100000000000100110000000010011100000000010000101000100101000000001011100010000010001101000010000110000001001101000000001011001000001010110000000010111001001100111100001000000000000000001101010001010100100000110111100000110101001000000111011101001001101100000011010100000000000110010001011010000011000101000000101111000000000000001000000000000011000101100000100000000001100010100100000000000000001001000000000100000000000100100001。
压缩后的数据传输格式如下:
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。
Claims (6)
1.一种应用于海面漂流观测体的数据无损压缩方法,其特征在于,包括:将时间数据、坐标数据、传感器测量数据转换成二进制数据,进行无损压缩;压缩完成的二进制数据转换为十六进制数据进行传输,其中,时间数据的压缩方法为:
设时间数据为(T0...TN),***时间周期定义为Z,T0为初始时间,S为TN与TN-1之间的差值;
TN=N*Z+T0
S=TN-TN-1
取{S1,S2,......,SN}当中二进制位的最大值,计算二进制位数为tn,将{S1,S2,.....S.,N}的二进制位数均设置为tn;
时间数据压缩后传输格式为:
T0,S1,S2,S3,...,SN-1,SN。
2.根据权利要求1所述的应用于海面漂流观测体的数据无损压缩方法,其特征在于,坐标数据的压缩方法为:
将采集到的经度数据映射到0°~360°,纬度数据映射到-90°~90°,得到映射的经度值和纬度值;
分别计算映射得到的经度和纬度的平均值JD0和WD0,则第N项的经纬度值为:
JDN=JD0+jN
WDN=WD0+wN
其中,jN为经度数据与平均值JD0的差值;wN为经度数据与平均值WD0的差值;
取{j1,j2,......,jN}当中二进制位数的最大值,计算二进制位数为jn,将所有{j1,j2,......,jN}的二进制位数均设置为jn;
取{w1,w2,......,wN}当中二进制位数的最大值,计算二进制位数为wn,将所有{w1,w2,......,wN}的二进制位数均设置为wn;
坐标数据压缩后的传输格式为:JD0,WD0,j1,w1,...,jN,wN。
3.根据权利要求1所述的应用于海面漂流观测体的数据无损压缩方法,其特征在于,所述传感器的压缩方法包括:
对传感器采集到的数据进行判断,若数据变化波动较大,采用非线性数据拟合的方法来压缩数据;若数据变化波动较小,则采用标准值的方法来压缩数据。
4.根据权利要求3所述的应用于海面漂流观测体的数据无损压缩方法,其特征在于,所述采用非线性数据拟合的方法压缩数据包括以下步骤:
将一段时间内采集到的离散数据值进行非线性数据拟合,得到曲线方程F(X),采集时间点定义为G,数值定义为S,数值和曲线的差值定义为D;
则SN对应时间点的传感器数值为
SN=F(GN)+DN
取{G1,G2,......,GN}当中二进制位的最大值,计算二进制位数为gn,将所有{G1,G2,......,GN}的二进制位数均设置为gn;取{D1,D2,......,DN}当中二进制位的最大值,计算二进制位数为dn,将所有{D1,D2,......,DN}的二进制位数均设置为dn;
传感器数据压缩后的传输格式为:
F,G1,D1,G2,D2,...,GN,DN。
5.根据权利要求3所述的应用于海面漂流观测体的数据无损压缩方法,其特征在于,所述采用标准值的方法来压缩数据包括以下步骤:
取第一个传感器数据值作为标准值,定义为B,将采集时间点定义为K,其他传感器数据值定义为R,其他传感器数据值R与标准值B的差值定义为O,
则KN对应时间点的传感器为
RT=B+KTOT
取{K1,K2,......,KN}当中二进制位的最大值,计算二进制位数为kn,将所有{K1,K2,......,KN}的二进制位数均设置为kn;取{O1,O2,......,ON}当中二进制位的最大值,计算二进制位数为on,将所有{O1,O2,......,ON}的二进制位数均设置为on;
传感器数据压缩后的传输格式为:
B,K1,O1,K2,O2,...,KT,OT。
6.根据权利要求3~5任一项所述的应用于海面漂流观测体的数据无损压缩方法,其特征在于,数据变化波动的大小通过差值位数进行判断,具体为:
设定传感器的差值位数阈值e;
定义前一项数据为Li,后一项数据为Li+1,数据差值为E;
E=Li+1-Li
此处,E的数据长度位数为差值位数;
若E≥e,则为数据变化波动较大;否则,为数据变化波动较小。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010982803.7A CN112153034A (zh) | 2020-09-17 | 2020-09-17 | 一种应用于海面漂流观测体的数据无损压缩方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010982803.7A CN112153034A (zh) | 2020-09-17 | 2020-09-17 | 一种应用于海面漂流观测体的数据无损压缩方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112153034A true CN112153034A (zh) | 2020-12-29 |
Family
ID=73893110
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010982803.7A Pending CN112153034A (zh) | 2020-09-17 | 2020-09-17 | 一种应用于海面漂流观测体的数据无损压缩方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112153034A (zh) |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102752798A (zh) * | 2012-07-23 | 2012-10-24 | 重庆大学 | 一种无线传感器网络数据无损压缩的方法 |
DE102014103768A1 (de) * | 2014-03-19 | 2015-09-24 | Sidact Gmbh | Verfahren zur Kompression von Beobachtungen einer Vielzahl von Testabläufen |
CN106101085A (zh) * | 2016-06-01 | 2016-11-09 | 北京车网互联科技有限公司 | 一种高压缩率低失真率的gps数据压缩解压方法 |
CN106572093A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-04-19 | 北京科技大学 | 一种无线传感器阵列数据压缩方法及*** |
CN107592154A (zh) * | 2017-09-13 | 2018-01-16 | 交通运输部北海航海保障中心天津海事测绘中心 | 基于北斗短报文的船舶连续轨迹传输压缩方法 |
CN109981651A (zh) * | 2019-03-27 | 2019-07-05 | 努比亚技术有限公司 | 数据传输方法、装置、移动终端及可读存储介质 |
CN110728834A (zh) * | 2019-08-27 | 2020-01-24 | 国网辽宁省电力有限公司 | 基于北斗短报文的wams测量数据压缩传输方法 |
CN110943797A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-03-31 | 北京邮电大学 | 一种sdh网络中的数据压缩方法 |
CN110958022A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-04-03 | 平安证券股份有限公司 | 连续性曲线的数据压缩方法、装置及其相关设备 |
CN110995849A (zh) * | 2019-12-11 | 2020-04-10 | 鲁东大学 | 一种矢量数据位置信息的传输与存储方法 |
-
2020
- 2020-09-17 CN CN202010982803.7A patent/CN112153034A/zh active Pending
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102752798A (zh) * | 2012-07-23 | 2012-10-24 | 重庆大学 | 一种无线传感器网络数据无损压缩的方法 |
DE102014103768A1 (de) * | 2014-03-19 | 2015-09-24 | Sidact Gmbh | Verfahren zur Kompression von Beobachtungen einer Vielzahl von Testabläufen |
CN106101085A (zh) * | 2016-06-01 | 2016-11-09 | 北京车网互联科技有限公司 | 一种高压缩率低失真率的gps数据压缩解压方法 |
CN106572093A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-04-19 | 北京科技大学 | 一种无线传感器阵列数据压缩方法及*** |
CN107592154A (zh) * | 2017-09-13 | 2018-01-16 | 交通运输部北海航海保障中心天津海事测绘中心 | 基于北斗短报文的船舶连续轨迹传输压缩方法 |
CN109981651A (zh) * | 2019-03-27 | 2019-07-05 | 努比亚技术有限公司 | 数据传输方法、装置、移动终端及可读存储介质 |
CN110728834A (zh) * | 2019-08-27 | 2020-01-24 | 国网辽宁省电力有限公司 | 基于北斗短报文的wams测量数据压缩传输方法 |
CN110995849A (zh) * | 2019-12-11 | 2020-04-10 | 鲁东大学 | 一种矢量数据位置信息的传输与存储方法 |
CN110943797A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-03-31 | 北京邮电大学 | 一种sdh网络中的数据压缩方法 |
CN110958022A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-04-03 | 平安证券股份有限公司 | 连续性曲线的数据压缩方法、装置及其相关设备 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109508630B (zh) | 一种基于人工智能识别水尺水位的方法 | |
CN104820250B (zh) | 一种极轨气象卫星virr海洋上云检测的处理方法 | |
CN111950396B (zh) | 一种仪表读数神经网络识别方法 | |
CN105634499A (zh) | 一种基于新短浮点型数据的数据转换方法 | |
CN112153034A (zh) | 一种应用于海面漂流观测体的数据无损压缩方法 | |
CN104602297A (zh) | 基于压缩感知的无线传感器网络监测方法及*** | |
CN106841865B (zh) | 短时电能质量扰动信号的单比特采样与重构方法 | |
CN113758470A (zh) | 一种基于高分辨率卫星数据获取湖泊历史水位的方法 | |
CN103926578A (zh) | 一种室内环境的线性特征提取方法 | |
CN104637484A (zh) | 一种基于共生矩阵分析的mp3音频隐写检测方法 | |
CN110995849A (zh) | 一种矢量数据位置信息的传输与存储方法 | |
CN113986906B (zh) | 一种基于态势目标的轨迹重构方法 | |
CN103812509B (zh) | 基于离散余弦变换的海洋线型传感器阵列数据压缩方法 | |
CN116309387A (zh) | 一种基于深度学习的核安全壳裂缝检测方法及*** | |
CN114235901A (zh) | 橡胶密封材料密封性的实时在线监测***及方法 | |
CN105260714A (zh) | 一种可见光遥感图像信息提取性能变化检测方法 | |
CN115597552A (zh) | 一种智能沉降监测分析*** | |
CN111291495B (zh) | 一种逆高斯纹理海杂波幅度分布模型参数估计方法 | |
CN110166958B (zh) | 一种利用北斗短信息进行大数据通讯的方法 | |
CN104777526B (zh) | 一种ascat反演风速的订正方法 | |
CN112197833A (zh) | 一种双绝压式物联网液位测量装置、***和方法 | |
CN2489329Y (zh) | 可遥控腐蚀电位测量仪 | |
CN103997347A (zh) | 一种信号重构中的信号稀疏度快速估计方法 | |
Jayawardena et al. | Chaos in hydrological time series | |
CN110989016B (zh) | 一种基于移动终端的非视野区域管线勘测***及方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20201229 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |