【摘 要】
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针对地铁塞拉门进行PHM应用诊断时产生海量数据的压缩问题,提出一种基于分段自适应阈值的小波压缩算法,通过原始数据的自适应分段和自动调节各段阈值放大系数,实现了兼顾精度
【基金项目】
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国家自然科学基金(61531016)
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针对地铁塞拉门进行PHM应用诊断时产生海量数据的压缩问题,提出一种基于分段自适应阈值的小波压缩算法,通过原始数据的自适应分段和自动调节各段阈值放大系数,实现了兼顾精度和大压缩比的数据压缩.针对塞拉门电机电流采样数据能量不集中、幅值变化较大的特点,对采集到的原始数据进行自适应分段处理,通过预设阈值自动调整各段小波阈值放大系数,再使用一维小波对数据进行压缩处理,在满足重构信号精度的前提下,实现了数据的大压缩比压缩,大大减小了需要存储的数据量.以江苏省无锡市地铁2号线查桥车辆段段内测试数据为例,选用db3小波进
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