K-means聚類-DCT壓縮算法在振動傳感器中的研究與應用
所屬分類:技術論文
上傳者:aetmagazine
文檔大?。?span>3893 K
標簽: 傳感器 低頻振動 中頻振動
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文檔介紹:為延長無線振動傳感器在需要對大量高頻振動數據進行采集情況下的使用壽命,首先對現有振動數據壓縮算法進行了研究,對其存在的問題進行了分析,并在此基礎上提出了一種基于K-means聚類-DCT雙重數據壓縮算法的壓縮方法。所采用的K-means聚類-DCT雙重數據壓縮算法針對預測性維護數據特點,首先利用K-means算法對振動數據進行聚合分類,再根據振動信號頻域特點進行離散余弦變換(Discret Cosine Transform, DCT)壓縮。通過實際驗證表明,采用該算法對振動數據進行數據聚合,可以非常明顯地提高數據壓縮的效率,從而在傳輸時將冗余數據有效減少。而在相同數據量情況下,采用改進的雙重壓縮算法的峰值信噪比與其他算法相比,其具有更好的性能。
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