【摘 要】
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当前智能交通系统（ITS）数据采集技术的飞速发展所引发的ITS数据海量特性，将严重妨碍数据在交通系统内的存储、传输和发布。在ITS数据自身特征分析的基础上，利用信号处理领域中的
【机 构】
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交通部规划研究院,北京交通大学,德克萨斯南方大学,北京公共交通控股集团有限公司
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当前智能交通系统（ITS）数据采集技术的飞速发展所引发的ITS数据海量特性，将严重妨碍数据在交通系统内的存储、传输和发布。在ITS数据自身特征分析的基础上，利用信号处理领域中的小波变换、离散余弦变换、量化和编码技术，通过设计适当的特征抽取阈值和量化器，提出了有限失真条件下（以一定的失真为代价）的高效ITS数据压缩与重构方法。压缩的出发点是在控制失真度的前提下，尽可能多的保留有用信息。通过对北京市三环路上的交通流数据进行测试，表明采用本文提出的数据压缩方法与常用的无损压缩方法（WinZip软件）相比，能够将
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