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机械振动WSNs子带峰值自适应量化融合编解码方法
1
作者
朱柯宇
汤宝平
+2 位作者
付豪
汤恒行
何灏
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期296-303,共8页
针对智能运维机械振动无线传感器网络多传感器传输振动数据时面临传输数据量大及传输效率低的问题,本文提出一种子带峰值自适应量化融合编解码方法。首先,传感器节点对原始数据进行离散余弦变换以确保子带能量集中;然后提取出子带DCT系...
针对智能运维机械振动无线传感器网络多传感器传输振动数据时面临传输数据量大及传输效率低的问题,本文提出一种子带峰值自适应量化融合编解码方法。首先,传感器节点对原始数据进行离散余弦变换以确保子带能量集中;然后提取出子带DCT系数中的离群值,并用子带峰值自适应量化方法对其进行量化以减少数据失真;最后,用字节融合与比特融合方法将多传感器的量化数据进行融合拼接以减少数据冗余。将提出的方法与其他数据压缩方法进行对比以验证本文方法的性能。实验结果表明,该方法在8个节点同时采集传输的机械振动无线传感器网络中,数据压缩比为8.335时,重构信噪比为20.4863 dB,节省37.2%的传输时间,可以有效实现信道资源受限的机械振动无线传感器网络多传感器振动数据的融合压缩。
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关键词
机械振动监测
无线传感器网络
子带峰值自适应
数据融合编解码
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职称材料
题名
机械振动WSNs子带峰值自适应量化融合编解码方法
1
作者
朱柯宇
汤宝平
付豪
汤恒行
何灏
机构
重庆大学机械传动国家重点实验室
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期296-303,共8页
基金
国家自然科学基金(52275087)项目资助。
文摘
针对智能运维机械振动无线传感器网络多传感器传输振动数据时面临传输数据量大及传输效率低的问题,本文提出一种子带峰值自适应量化融合编解码方法。首先,传感器节点对原始数据进行离散余弦变换以确保子带能量集中;然后提取出子带DCT系数中的离群值,并用子带峰值自适应量化方法对其进行量化以减少数据失真;最后,用字节融合与比特融合方法将多传感器的量化数据进行融合拼接以减少数据冗余。将提出的方法与其他数据压缩方法进行对比以验证本文方法的性能。实验结果表明,该方法在8个节点同时采集传输的机械振动无线传感器网络中,数据压缩比为8.335时,重构信噪比为20.4863 dB,节省37.2%的传输时间,可以有效实现信道资源受限的机械振动无线传感器网络多传感器振动数据的融合压缩。
关键词
机械振动监测
无线传感器网络
子带峰值自适应
数据融合编解码
Keywords
machine vibration monitoring
wireless sensor networks
subband peak adaptation
data fusion codec
分类号
TP393.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
机械振动WSNs子带峰值自适应量化融合编解码方法
朱柯宇
汤宝平
付豪
汤恒行
何灏
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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