面向健康智能家居的数据压缩与加密技术研究
发布时间：2021-08-08 05:30
目前对智能家居中的人体健康状况、家电健康状况及家庭节能管理的关注较少,基于具有上述特性的健康智能家居系统提供的网络数据共享分析,有助于人体健康预警、节能管理和延长家电使用寿命。对家电和人体进行实时健康检测会产生的大量数据,并且这些数据特别是健康数据都具有一定的隐私性。智能家居物联网数据通过因特网直接传输会导致数据泄露,会对个人财产和生命安全产生威胁。为了解决上述问题,本文充分分析了智能家居中的数据来源,重点研究面向健康智能家居的数据压缩和加密技术。针对家电完整工作模式下的电力数据压缩、基于生理参数秘钥的数据传输安全性进行了深入的研究,主要内容如下:（1）家电完整工作模式下的电力数据压缩方法。充分研究了不同类型家电的电流数据的暂态和稳态信号特点,提出了一种基于相似度分段及重采样的自适应波形数据压缩方法。通过自相关系数自动分段得到稳态和暂态数据,对稳态数据重采样后用快速傅里叶变换（Fast Fourier Transformation,FFT）和ZLIB级联压缩,对暂态数据采用ZLIB无损压缩,并提出了综合压缩系统的评价指标。以微波炉、空调、洗衣机进行测试,实验结果表明:在保证失真度的情况...
【文章来源】：安徽建筑大学安徽省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
GPTS开始界面
安徽建筑大学硕士学位论文第二章基于相似度分段及重采样的自适应波形数据压缩方法8展示、数据统计、文件格式转换等。该平台可直接应用于电力信号测试。GPTS的前端采集模块提供了USB，ISA，PCI等不同总线接口的采集卡。GPTS采集卡主要包括模拟和开关量两部分[51]。其中，模拟部分包括单端最大输入32路，双端最大输入16路，输入信号幅值为0~10V、-5V~+5V、0~20mA，采样精度12位、单通道最大采样率5000KHz，多通道则为200KHz；开关量部分包括TTL电平转换，16路输入/输出通道。GPTS开始界面如图2-2所示，前台采集数据波形实时显示如图2-3所示，后台读取数据分析如图2-4所示。其中，文件转换生成的文件名称保持不变，文件名称用年/月/日/时/分/秒/端口号对转换后的数据文件进行命名，例如:2019-11-7_8_41_13-CH1.datx；转换后的数据内容增加了信号类型、端口号、信号极性、采样频率、采样点数、采集时间和数据值等多个属性。数据转换结果如图2-5所示：图2-2GPTS开始界面图2-3GPTS前台界面图2-4GPTS后台界面图2-5GPTS转换数据内容2.1.2数据采集为了满足后期信号处理需求，采用GPTS连续捕捉模式同步采集电压、电流波形，为了考察不同采样率对本章压缩算法的压缩效果的影响，依据GB/Z17624.2-2013标
安徽建筑大学硕士学位论文第二章基于相似度分段及重采样的自适应波形数据压缩方法8展示、数据统计、文件格式转换等。该平台可直接应用于电力信号测试。GPTS的前端采集模块提供了USB，ISA，PCI等不同总线接口的采集卡。GPTS采集卡主要包括模拟和开关量两部分[51]。其中，模拟部分包括单端最大输入32路，双端最大输入16路，输入信号幅值为0~10V、-5V~+5V、0~20mA，采样精度12位、单通道最大采样率5000KHz，多通道则为200KHz；开关量部分包括TTL电平转换，16路输入/输出通道。GPTS开始界面如图2-2所示，前台采集数据波形实时显示如图2-3所示，后台读取数据分析如图2-4所示。其中，文件转换生成的文件名称保持不变，文件名称用年/月/日/时/分/秒/端口号对转换后的数据文件进行命名，例如:2019-11-7_8_41_13-CH1.datx；转换后的数据内容增加了信号类型、端口号、信号极性、采样频率、采样点数、采集时间和数据值等多个属性。数据转换结果如图2-5所示：图2-2GPTS开始界面图2-3GPTS前台界面图2-4GPTS后台界面图2-5GPTS转换数据内容2.1.2数据采集为了满足后期信号处理需求，采用GPTS连续捕捉模式同步采集电压、电流波形，为了考察不同采样率对本章压缩算法的压缩效果的影响，依据GB/Z17624.2-2013标
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于压缩感知的心电信号稀疏采样与重构算法[J]. 齐林,邢家柱,陈俊鑫,张良钰. 东北大学学报(自然科学版). 2019(08)
[2]面向数字型的轻量级保形加密算法研究[J]. 刘波涛,彭长根,吴睿雪,丁红发,谢明明. 计算机研究与发展. 2019(07)
[3]基于相似度分段及重采样的自适应波形数据压缩[J]. 陈思伟,高翠云,胡翀. 电子测量与仪器学报. 2019(04)
[4]健康智能家居系统软件设计[J]. 虞永兵,高翠云. 物联网技术. 2018(12)
[5]窄带物联网的轻量级加密方案[J]. 贾荣媛,王宜怀,王小宁. 计算机工程与设计. 2018(10)
[6]基于FPGA的多通道心电信号实时滤波与压缩[J]. 张光普,陈日清,付轶帆,吴剑. 传感器与微系统. 2018(02)
[7]可穿戴医疗健康监护现状与展望[J]. 周旺,贾天震,陈贤祥,方震. 中国医疗设备. 2017(06)
[8]无线传感器网络轻量级数据加密机制设计[J]. 邓昀,程小辉. 计算机工程与科学. 2017(04)
[9]基于EZW的ECG压缩算法研究与改进[J]. 彭自然,王国军. 计算机科学. 2016(11)
[10]基于谐波滤波器组的电能质量扰动数据压缩方法[J]. 张明,龚建峰,何顺帆. 电力系统自动化. 2016(15)
硕士论文
[1]基于LZ4数据压缩与格加密的大数据加密算法研究[D]. 梅发强.南京航空航天大学 2019
[2]昆明市智慧养老服务探索研究[D]. 刘梦皎.云南财经大学 2018
[3]脉搏波特征点识别及无创血压监测方法研究[D]. 刘旭.重庆大学 2016
[4]家电电气工作状态识别及建筑电能负荷预测方法研究[D]. 陈杰.安徽建筑大学 2016
[5]脉搏信号采集系统设计及算法研究[D]. 李凯.天津理工大学 2014
[6]人体生理参数的密码学特征提取与分析及其在安全WBAN中的应用[D]. 李卓东.电子科技大学 2014
[7]家用电器状态监测若干关键技术的研究[D]. 刘酩.安徽建筑工业学院 2012
[8]脉搏波实时分析技术的研究与脉搏辅诊系统设计[D]. 李闪珠.杭州电子科技大学 2012
本文编号：3329326
【文章来源】：安徽建筑大学安徽省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
GPTS开始界面
安徽建筑大学硕士学位论文第二章基于相似度分段及重采样的自适应波形数据压缩方法8展示、数据统计、文件格式转换等。该平台可直接应用于电力信号测试。GPTS的前端采集模块提供了USB，ISA，PCI等不同总线接口的采集卡。GPTS采集卡主要包括模拟和开关量两部分[51]。其中，模拟部分包括单端最大输入32路，双端最大输入16路，输入信号幅值为0~10V、-5V~+5V、0~20mA，采样精度12位、单通道最大采样率5000KHz，多通道则为200KHz；开关量部分包括TTL电平转换，16路输入/输出通道。GPTS开始界面如图2-2所示，前台采集数据波形实时显示如图2-3所示，后台读取数据分析如图2-4所示。其中，文件转换生成的文件名称保持不变，文件名称用年/月/日/时/分/秒/端口号对转换后的数据文件进行命名，例如:2019-11-7_8_41_13-CH1.datx；转换后的数据内容增加了信号类型、端口号、信号极性、采样频率、采样点数、采集时间和数据值等多个属性。数据转换结果如图2-5所示：图2-2GPTS开始界面图2-3GPTS前台界面图2-4GPTS后台界面图2-5GPTS转换数据内容2.1.2数据采集为了满足后期信号处理需求，采用GPTS连续捕捉模式同步采集电压、电流波形，为了考察不同采样率对本章压缩算法的压缩效果的影响，依据GB/Z17624.2-2013标
安徽建筑大学硕士学位论文第二章基于相似度分段及重采样的自适应波形数据压缩方法8展示、数据统计、文件格式转换等。该平台可直接应用于电力信号测试。GPTS的前端采集模块提供了USB，ISA，PCI等不同总线接口的采集卡。GPTS采集卡主要包括模拟和开关量两部分[51]。其中，模拟部分包括单端最大输入32路，双端最大输入16路，输入信号幅值为0~10V、-5V~+5V、0~20mA，采样精度12位、单通道最大采样率5000KHz，多通道则为200KHz；开关量部分包括TTL电平转换，16路输入/输出通道。GPTS开始界面如图2-2所示，前台采集数据波形实时显示如图2-3所示，后台读取数据分析如图2-4所示。其中，文件转换生成的文件名称保持不变，文件名称用年/月/日/时/分/秒/端口号对转换后的数据文件进行命名，例如:2019-11-7_8_41_13-CH1.datx；转换后的数据内容增加了信号类型、端口号、信号极性、采样频率、采样点数、采集时间和数据值等多个属性。数据转换结果如图2-5所示：图2-2GPTS开始界面图2-3GPTS前台界面图2-4GPTS后台界面图2-5GPTS转换数据内容2.1.2数据采集为了满足后期信号处理需求，采用GPTS连续捕捉模式同步采集电压、电流波形，为了考察不同采样率对本章压缩算法的压缩效果的影响，依据GB/Z17624.2-2013标
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于压缩感知的心电信号稀疏采样与重构算法[J]. 齐林,邢家柱,陈俊鑫,张良钰. 东北大学学报(自然科学版). 2019(08)
[2]面向数字型的轻量级保形加密算法研究[J]. 刘波涛,彭长根,吴睿雪,丁红发,谢明明. 计算机研究与发展. 2019(07)
[3]基于相似度分段及重采样的自适应波形数据压缩[J]. 陈思伟,高翠云,胡翀. 电子测量与仪器学报. 2019(04)
[4]健康智能家居系统软件设计[J]. 虞永兵,高翠云. 物联网技术. 2018(12)
[5]窄带物联网的轻量级加密方案[J]. 贾荣媛,王宜怀,王小宁. 计算机工程与设计. 2018(10)
[6]基于FPGA的多通道心电信号实时滤波与压缩[J]. 张光普,陈日清,付轶帆,吴剑. 传感器与微系统. 2018(02)
[7]可穿戴医疗健康监护现状与展望[J]. 周旺,贾天震,陈贤祥,方震. 中国医疗设备. 2017(06)
[8]无线传感器网络轻量级数据加密机制设计[J]. 邓昀,程小辉. 计算机工程与科学. 2017(04)
[9]基于EZW的ECG压缩算法研究与改进[J]. 彭自然,王国军. 计算机科学. 2016(11)
[10]基于谐波滤波器组的电能质量扰动数据压缩方法[J]. 张明,龚建峰,何顺帆. 电力系统自动化. 2016(15)
硕士论文
[1]基于LZ4数据压缩与格加密的大数据加密算法研究[D]. 梅发强.南京航空航天大学 2019
[2]昆明市智慧养老服务探索研究[D]. 刘梦皎.云南财经大学 2018
[3]脉搏波特征点识别及无创血压监测方法研究[D]. 刘旭.重庆大学 2016
[4]家电电气工作状态识别及建筑电能负荷预测方法研究[D]. 陈杰.安徽建筑大学 2016
[5]脉搏信号采集系统设计及算法研究[D]. 李凯.天津理工大学 2014
[6]人体生理参数的密码学特征提取与分析及其在安全WBAN中的应用[D]. 李卓东.电子科技大学 2014
[7]家用电器状态监测若干关键技术的研究[D]. 刘酩.安徽建筑工业学院 2012
[8]脉搏波实时分析技术的研究与脉搏辅诊系统设计[D]. 李闪珠.杭州电子科技大学 2012
本文编号：3329326
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