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电子测量与仪器学报 2024年第7期38卷 152-158页

作者：张承琰郑明魁刘会明易天儒李少良陈祖儿福州大学物理与信息工程学院福州350108 福建省无线电监测站福州350003

无线电频谱监测海量数据存储和分析是无线电监管工作的重要组成部分。频谱数据具有时间相关性以及不同频点间的相关冗余,对此本文设计了一种基于类小波变换的无线电频谱监测数据无损压缩方法。该方法首先基于时间相关性将一维频谱信号... 详细信息

无线电频谱监测海量数据存储和分析是无线电监管工作的重要组成部分。频谱数据具有时间相关性以及不同频点间的相关冗余,对此本文设计了一种基于类小波变换的无线电频谱监测数据无损压缩方法。该方法首先基于时间相关性将一维频谱信号转换成二维矩阵;转换成二维矩阵后数据在水平方向以及垂直方向都存在冗余,算法采用卷积神经网络来代替传统小波中的预测和更新模块,并引入了自适应压缩块来处理不同维度的特征,从而获得更紧凑的频谱数据表示。研究进一步设计了一种基于上下文的深度熵模型,利用类小波变换不同子带系数获得熵编码参数,以此估计累积概率,从而实现频谱数据的压缩。实验结果表明,与已有的Deflate等传统频谱监测数据无损压缩方法相比,本文算法有进一步的性能提升,与典型的JPEG2000、PNG、JPEG-LS等二维图像无损压缩方法相比,本文所提出的方法的压缩效果也提高了20%以上。

关键词：频谱监测数据无损压缩类小波变换卷积神经网络熵编码

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一种基于位深度变换的无线电频谱数据压缩方法

引用

信息技术与信息化 2024年第4期 142-145页

作者：张承琰郑明魁吴孔贤刘会明福州大学物理与信息工程学院福建福州350116 福建省无线电监测站福建福州350003

电磁频谱数据是刻画电磁频谱态势的量化数字集合,频谱数据具有空间相关性、时间相关性以及频率相关性,在局部范围内的频谱数据和相邻频率上的数据存在冗余。针对上述问题,提出了一种基于位深度变换的无线电频谱数据压缩方法,首先将未经... 详细信息

电磁频谱数据是刻画电磁频谱态势的量化数字集合,频谱数据具有空间相关性、时间相关性以及频率相关性,在局部范围内的频谱数据和相邻频率上的数据存在冗余。针对上述问题,提出了一种基于位深度变换的无线电频谱数据压缩方法,首先将未经处理的无线电频谱监测数据经过数据转换模块转换成可便于后续压缩的频谱子图,然后采用传统编码方法压缩最高有效字节(HSB)频谱子图,最后设计了一种自回归熵模型来实现最低有效字节(LSB)频谱子图的高性能压缩并引入波前并行操作来加快解码速率。实验结果表明,其压缩率为39.05%,与已有的HUﬀman等传统无损压缩方法和无损图像压缩方法相比,所提出的方法在保证数据准确性的同时有着更好的压缩性能。

关键词：无损压缩图像编码频谱数据压缩神经网络

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