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        云儲(chǔ)存中動(dòng)態(tài)信號(hào)的壓縮方法研究

        2019-07-29 01:12:33徐志祥郭磊姜光宇尚書陽鄭榮燾
        物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 2019年6期
        關(guān)鍵詞:小波變換

        徐志祥 郭磊 姜光宇 尚書陽 鄭榮燾

        摘 要:動(dòng)態(tài)信號(hào)如振動(dòng)信號(hào)采樣頻率高、數(shù)據(jù)量大,若不加處理直接進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)傳輸,不僅對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬要求高,而且對(duì)云端儲(chǔ)存壓力也較大。為了提高動(dòng)態(tài)信號(hào)的實(shí)時(shí)性和數(shù)據(jù)傳輸、儲(chǔ)存的可靠性,文中提出了一種針對(duì)動(dòng)態(tài)信號(hào)的壓縮方法。應(yīng)用于振動(dòng)試驗(yàn)平臺(tái)采集到的振動(dòng)數(shù)據(jù)顯示,壓縮方法壓縮效果較好,可完整保留信號(hào)特征信息,壓縮率低于0.04,均方根誤差較小,優(yōu)于目前的壓縮方法。

        關(guān)鍵詞:動(dòng)態(tài)信號(hào);小波變換;數(shù)據(jù)壓縮;有損壓縮;云儲(chǔ)存;振動(dòng)試驗(yàn)

        中圖分類號(hào):TP39 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2095-1302(2019)06-00-04

        0 引 言

        機(jī)械裝備的智能化和物聯(lián)網(wǎng)化是不可扭轉(zhuǎn)的趨勢(shì),其本質(zhì)是將智能傳感器、控制器等通過網(wǎng)絡(luò)通信連接匯集實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通。在研究基于云計(jì)算的煤礦電機(jī)振動(dòng)信號(hào)分析系統(tǒng)時(shí),發(fā)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)采集的動(dòng)態(tài)信號(hào)實(shí)時(shí)性要求高且數(shù)據(jù)量大,相比于電機(jī)溫度、電流電壓等緩變信號(hào),動(dòng)態(tài)信號(hào)采樣頻率達(dá)到幾十kHz,若想對(duì)其進(jìn)行實(shí)時(shí)采集并傳輸,在儲(chǔ)存空間和網(wǎng)絡(luò)帶寬上都有較大的壓力,因此對(duì)采集到的動(dòng)態(tài)信號(hào)進(jìn)行壓縮傳送十分必要。

        回顧前人的研究,管博等人將DCT數(shù)據(jù)壓縮方法引入旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)處理領(lǐng)域,將信號(hào)壓縮為原來的1/4,并且可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)濾波[1]。王懷光等人基于提升小波和LZW提高數(shù)據(jù)的可壓縮性,壓縮率為0.2~0.3[2]。王楠等人在研究無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)時(shí)在保留信號(hào)主要頻域特征的前提下,使振動(dòng)信號(hào)壓縮比達(dá)到9.5[3]。為了進(jìn)一步提高壓縮率,減小均方根誤差,本文提出了一種有損壓縮和無損壓縮相結(jié)合的壓縮方法:

        (1)對(duì)采集到的動(dòng)態(tài)信號(hào)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行小波分解,得到近似系數(shù)An和細(xì)節(jié)系數(shù)D1~Dn。其中近似系數(shù)An不做處理,對(duì)細(xì)節(jié)系數(shù)D1~Dn進(jìn)行分層閾值處理,從而去除高頻噪聲信號(hào),提取出信號(hào)中的有用成分。

        (2)將閾值后的近似系數(shù)An和細(xì)節(jié)系數(shù)D1~Dn進(jìn)行壓縮編碼,以進(jìn)一步提高壓縮比,便于網(wǎng)絡(luò)傳輸。使用數(shù)據(jù)時(shí),需要將接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行解壓縮得到近似系數(shù)An和細(xì)節(jié)系數(shù)D1~Dn,重構(gòu)后即可恢復(fù)動(dòng)態(tài)信號(hào),流程如圖1所示。

        1 動(dòng)態(tài)信號(hào)壓縮的性能指標(biāo)為了評(píng)價(jià)壓縮效果,本文通過壓縮率、均方根誤差和信息損失率以及殘差四種指標(biāo)進(jìn)行定量分析。

        壓縮率(Compression Ratio,CR)定義如下:

        式中:Bs為原始信號(hào)占用比特?cái)?shù);Bc為壓縮后信號(hào)占用比特?cái)?shù)。

        均方根誤差(Root Mean Squared Error,RMSE)定義如下:

        式中:x(i)為原始信號(hào);(i)為重構(gòu)信號(hào)。

        信息損失率(Information Loss Rate,ILR)定義如下:

        殘差(Residual,RES)定義如下:

        壓縮率越小,均方根誤差越小,信息損失率越小,壓縮效果就越好。其中均方根誤差描述動(dòng)態(tài)信號(hào)信息損失數(shù)值,信息損失率描述信息損失比率。

        2 動(dòng)態(tài)信號(hào)的表征及小波分解

        2.1 動(dòng)態(tài)信號(hào)的表征模型來源于文獻(xiàn)[4],對(duì)于動(dòng)態(tài)信號(hào)來說,假設(shè)其由工頻以及倍頻和分頻組成,我們使用以下函數(shù)模型來描述:

        當(dāng)動(dòng)態(tài)信號(hào)來源碰撞摩擦或信號(hào)有動(dòng)蕩時(shí),上式還需要加上突變類信號(hào)Ft(n?t),以及噪聲信號(hào)Fs(n?t)。完整的動(dòng)態(tài)信號(hào)描述如下:

        我們對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理時(shí),上式中實(shí)物第一項(xiàng)和第二項(xiàng)為有用信息,予以保留,而噪聲信號(hào)Fs(n?t)影響診斷和判斷,可去除。

        2.2 小波分解

        設(shè)函數(shù)ψ(t)∈L2(R),其中L2(R)屬于平方可積的函數(shù)空間,即函數(shù)能量有限。當(dāng)其滿足如下條件:

        式中ψ(ω)為ψ(t)的傅里葉變換,因此函數(shù)ψ(t)就稱為一個(gè)基小波。假如我們對(duì)函數(shù)ψ(t)進(jìn)行平移和伸縮變換就可以得到一系列小波序列:

        式中:a為伸縮因子,b為平移因子,a,b∈R且a>0。連續(xù)小波變換定義如下:連續(xù)小波的逆變換表示為平移因子b會(huì)改變窗口在時(shí)間軸上的位置,而伸縮因子a既影響窗口在頻率軸上的位置,也能改變窗口的形狀,因此小波變換能自適應(yīng)的反映低頻和高頻成分現(xiàn)實(shí)中,大多數(shù)信號(hào)是離散的,因此離散小波變換只需要?。褐髱脒B續(xù)小波變換公式,便可以得到離散小波變換公式:

        3 分層閾值

        非線性小波閾值的概念是Donoho在20世紀(jì)90年代提出的,由于其算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、計(jì)算量小,到目前仍被廣泛研究與應(yīng)用。對(duì)動(dòng)態(tài)信號(hào)進(jìn)行小波分解后得到細(xì)節(jié)系數(shù)和近似系數(shù),通過一定方式將各層系數(shù)過濾,留下有用信號(hào)[5-7]。

        在實(shí)際工程中,使用一個(gè)通用閾值對(duì)應(yīng)各層分解系數(shù)閾值是不合適的,因?yàn)樵诘统叨壬?,通用閾值可能?huì)去除有用信號(hào),而高尺度上又會(huì)殘留噪聲信號(hào)。因此,選用分層閾值便可有效克服該問題,即在不同分解尺度上使用不同的閾值。

        分層閾值的公式:

        式中:σ為噪聲強(qiáng)度;i為當(dāng)前分解層數(shù);N為信號(hào)長(zhǎng)度。

        閾值分為硬閾值和軟閾值兩種。硬閾值處理:小波系數(shù)中絕對(duì)值小于閾值t的值置為0,其余系數(shù)值保持不變。軟閾值處理:在硬閾值處理的基礎(chǔ)上將邊界不連續(xù)點(diǎn)收縮使其連續(xù)。兩種處理方式示意如圖2所示。

        從圖中我們可以看到軟閾值方法沒有斷點(diǎn),信號(hào)更光滑,但卻會(huì)丟失信號(hào)的某些特征。相反,硬閾值方法能夠保留信號(hào)特征,但信號(hào)不太平滑,在均方根誤差方面優(yōu)于軟閾值方法(試驗(yàn)中,其他條件相同、壓縮率相當(dāng)時(shí),軟閾值方法均方根誤差為0.004 8,硬閾值方法相應(yīng)為0.003 4)。

        4 小波基函數(shù)以及無損壓縮算法的選擇

        4.1 小波基函數(shù)的選取常見的小波基函數(shù)有harr小波、db小波、bior小波、coif小波、sym小波等。豐富的小波基使得小波基的選取具有模糊性,不同小波基對(duì)不同信號(hào)的分解效果有很大的差異,因此在小波基的選擇上有專門的研究。

        對(duì)于動(dòng)態(tài)信號(hào)而言,需要壓縮,我們希望產(chǎn)生盡量少的非零小波系數(shù),這就需要有盡量大的消失距。正則性也同樣重要,正則性的階數(shù)越大,信號(hào)頻域的能量越集中,壓縮的效果就越好。雙正交小波db小波對(duì)于壓縮來說是較好的選擇,它消失距階數(shù)高,正則性好,在時(shí)域上緊支撐,同時(shí)小波函數(shù)還具有速降性。文獻(xiàn)[8]中指出針對(duì)動(dòng)態(tài)信號(hào)的特征提取時(shí),選擇消失距為10以上的db小波基較為合適,但是消失距過大又會(huì)造成邊界問題、計(jì)算時(shí)間過長(zhǎng)等問題,故選擇db11小波基。

        4.2 無損壓縮算法的比較與選取幾種常見無損壓縮算法針對(duì)動(dòng)態(tài)信號(hào)數(shù)據(jù)的比較如圖3所示。由于是無損壓縮,解壓縮后的信號(hào)與壓縮前信號(hào)一致,均方根誤差為0,無信息損失。無損壓縮方法壓縮率和程序運(yùn)行時(shí)間見表1所列。

        可以看出,bz2算法壓縮率最低,算法消耗時(shí)間也較少,對(duì)于動(dòng)態(tài)信號(hào)的壓縮是最優(yōu)的,因此選用這種無損壓縮方式。

        bz2是bzip2的簡(jiǎn)稱,是Burrows-Wheeler Transform(BWT)算法的一個(gè)開源實(shí)現(xiàn),于1996年提出,并迅速在UNIX環(huán)境下流行。內(nèi)部原理:首先使用BWT生成局部相關(guān)性較好的序列,該過程并不壓縮,僅進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化,之后再使用Move-to-Front Transform(MTF)減少信息熵,由Run-Length Encoding(RLE)將重復(fù)的多個(gè)字符替換為重復(fù)次數(shù)加字符的形式,最后用Huffman編碼,進(jìn)一步降低壓縮率。

        5 動(dòng)態(tài)信號(hào)壓縮實(shí)驗(yàn)

        壓縮實(shí)驗(yàn)使用的信號(hào)選擇采樣頻率高的振動(dòng)信號(hào)(數(shù)據(jù)來源于電機(jī)振動(dòng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)),如使用加速度傳感器和NI數(shù)據(jù)采集卡采集電動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào),采樣頻率為10 240 Hz,數(shù)據(jù)采集時(shí)間為1 s。小波基函數(shù)選用db11,分層閾值硬閾值的方法,編程實(shí)現(xiàn)的壓縮率、均方根誤差、信息損失率與分解層數(shù)關(guān)系如圖4~圖7所示。

        程序運(yùn)行時(shí)間約為0. 1 s,3層小波分解程序運(yùn)行時(shí)間最長(zhǎng)為0.12 s,最短時(shí)間是2層分解0.07 s。因?yàn)楦鲗臃纸鈺r(shí)間相差不大,故不可作為確定分解層數(shù)的關(guān)鍵因素。

        從圖4中可以看到,壓縮率隨分解層數(shù)的增加而降低,即在相同的小波基函數(shù)、閾值方式以及無損壓縮算法條件下,分解層數(shù)越多,壓縮率越低。2~3層時(shí)壓縮率下降明顯,到7層以后壓縮率不再減小,此時(shí)壓縮率已低于3.6%。

        由圖5與圖6可知,均方根誤差和信息損失率隨分解層數(shù)的增加而增加,說明壓縮率和均方根誤差、信息損失率相互矛盾,需要折衷處理。均方根誤差和信息損失率變化趨勢(shì)相同,小波分解層數(shù)小時(shí)變化較大,分解層數(shù)大時(shí)變化緩慢。各層分解參數(shù)見表2所列。

        選擇分解層數(shù)時(shí),可根據(jù)實(shí)際要求選擇與壓縮率、均方根誤差和信息損失率適合的層數(shù)。若對(duì)壓縮率和均方根誤差等沒有嚴(yán)格要求,可以根據(jù)“肘部法則”選擇3,4,5層分解,其中4,5層分解程序運(yùn)行效率較3層高。

        電動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)原始信號(hào)與壓縮后重構(gòu)信號(hào)以及殘差如圖8、圖9所示(截?。?。

        可以看到動(dòng)態(tài)信號(hào)模型中第一項(xiàng)振動(dòng)信號(hào)工頻、倍頻、分頻以及第二項(xiàng)Ft(n?t)突變類信號(hào)均得以保留,可保證動(dòng)態(tài)信號(hào)后續(xù)的診斷等處理。

        6 結(jié) 語

        (1)編程實(shí)現(xiàn)并比較了幾種常見無損壓縮算法針對(duì)動(dòng)態(tài)信號(hào)數(shù)據(jù)的壓縮效果,壓縮效果從好到差依次排序?yàn)椋篵z2,lzma,gzip,zilb,LZW,其中bz2算法壓縮率約為0.2。

        (2)取相同的小波基函數(shù)、閾值方式以及無損壓縮算法,研究發(fā)現(xiàn)分解層數(shù)越多,壓縮率越低,均方根誤差越大,信息損失率也越大,壓縮率和均方根誤差、信息損失率相互矛盾。

        (3)本文提出的壓縮方法針對(duì)動(dòng)態(tài)信號(hào)數(shù)據(jù)的壓縮效果明顯,壓縮率優(yōu)于目前存在的動(dòng)態(tài)信號(hào)壓縮方法,壓縮比為25:1,均方根誤差約為0.003。

        參 考 文 獻(xiàn)

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        [2]王懷光,張培林,吳定海,等.基于提升小波和LZW的機(jī)械振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)壓縮[J].測(cè)控技術(shù),2013,32(9):24-27.

        [3]王楠,孟慶豐,鄭斌.振動(dòng)信號(hào)無線傳輸?shù)臄?shù)據(jù)壓縮編碼算法[J].振動(dòng)測(cè)試與診斷,2013,33(2):236-240.

        [4]徐敏強(qiáng),張嘉鐘,張國斌,等.基于小波變換的旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)壓縮方法的研究[J].振動(dòng)工程學(xué)報(bào),2000,13(4):531-536.

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