海量數據稀化算法研究及軟件設計.pdf

1、隨著電子技術的發(fā)展，電子測試設備的采樣頻率越來越高，當測試設備在進行長時間的實時監(jiān)測時，將會產生數百兆甚至數千兆的海量測試數據。本文針對海量測試數據在進行信號處理與特征信息提取時存在的處理速度緩慢以及特征提取困難的問題，對海量數據稀化算法進行深入的研究，提出一種針對海量測試數據的非均勻數據稀化算法，并對稀化后及局部重構數據的信號處理方法進行系統(tǒng)研究，在此基礎上以LabVIEW為平臺設計了海量數據處理系統(tǒng)，完成了稀化算法的軟件實現。主要有

2、以下研究成果：
　　首先從理論上對海量數據均勻稀化與非均勻稀化進行了深入的研究。給出了數據均勻稀化的理論依據；根據數據非均勻稀化理論，提出一種基于曲率變化的稀化算法，并針對海量測試數據進行了適用性改進；最后提出了一種稀化后局部數據的重構方法。
　　其次系統(tǒng)研究了稀化后數據及局部重構數據的信號處理方法。主要對參數測量、相關分析、能量譜、功率譜、幅度譜、相位譜、短時傅里葉變換、魏格納-威爾分布以及小波變化等時頻域信號分析方法進行

3、了理論研究，為海量數據特征信息的獲取提供了理論支撐。
　　最后在理論研究的基礎上，根據系統(tǒng)設計方案，采用模塊化的設計思想，以LabVIEW為平臺設計了海量數據處理系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括用戶登錄、海量數據稀化、信號特征分析、數據存儲與報表打印等五個模塊，對系統(tǒng)各模塊進行了仿真驗證，并利用水聲定位系統(tǒng)中的水聲信號對數據稀化算法及其它各功能模塊進行了實驗分析與驗證。結果表明，該系統(tǒng)能夠對海量測試數據進行有效的稀化，并能夠準確的提取信號的特征信