无线传感器网络子带能量自适应数据压缩方法

发布时间：2018-04-23 01:30

  本文选题：机械振动监测 + 无线传感器网络　； 参考：《仪器仪表学报》2014年09期

【摘要】：无线传感器网络应用于机械振动监测需要高效率的数据压缩方法,针对这个需求提出一种子带能量自适应数据压缩(SEADC)方法。首先利用离散余弦变换(DCT)的能量聚集特性,对原始数据进行分块DCT变换,使频谱中DCT系数的能量集中在少量子带中;然后依据各个子带的能量大小自适应分配量化位数,对DCT系数进行均匀量化,降低量化造成的信号失真;最后,为进一步提高数据压缩比,利用线性预测和零游程编码降低数据冗余,采用Range编码完成数据熵编码。实验结果表明,该方法能在资源受限的无线传感器网络节点上有效实现机械振动信号的压缩。
[Abstract]:Wireless sensor networks (WSNs) are applied to mechanical vibration monitoring with high efficiency data compression method. A subenergy adaptive data compression method (SEADC) is proposed to solve this problem. Firstly, using the energy aggregation characteristic of discrete cosine transform (DCT), the original data is divided into blocks DCT transform, so that the energy of DCT coefficients in the spectrum is concentrated in a few sub-bands, and then the quantization bits are allocated adaptively according to the energy size of each sub-band. The DCT coefficients are quantized uniformly to reduce the signal distortion caused by quantization. Finally, in order to further improve the data compression ratio, linear prediction and zero-run coding are used to reduce data redundancy, and Range coding is used to complete the data entropy coding. Experimental results show that the proposed method can effectively compress mechanical vibration signals on wireless sensor network nodes with limited resources.
【作者单位】： 重庆大学机械传动国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(51375514,51275546) 高等学校博士学科点专项科研基金(20130191130001)资助项目
【分类号】：TP212.9;TN929.5

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