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小波分析在机车信号记录数据压缩存储中的应用

作　者: 李占魁
导　师: 赵林海
学　校: 北京交通大学
专　业: 交通信息工程及控制
关键词: 机车信号记录器轨道电路信号数据压缩小波包 Mallat算法 QMF
分类号: U284.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 89次
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内容摘要

当前铁路的发展和运行交路的不断延长,使得机车信号记录器在有限的存储容量下采用未经压缩的直接存储方式来记录数据,已越来越不能满足实际运用的需要,而其中占有很大比重的波形数据又是机车信号和轨道电路故障诊断的重要依据。因此,研究适合机车信号实际运用需要的波形数据压缩方法具有十分重要的现实意义和实用价值。本文在对小波分析理论进行深入研究的基础上,以国产移频和ZPW-2000A轨道电路信号为研究对象,提出了一种适用于机车信号记录器波形数据的小波包压缩算法。本论文主要的研究工作如下：1.提出基于Dmey正交小波包的波形数据压缩算法。首先,根据正交小波包Mallat算法,利用QMF滤波器对波形数据进行了分解,并通过理论分析结合仿真实验确定以Dmey正交小波作为小波包基函数及其分解层数为3-4级；其次,通过对小波包QMF滤波器路径进行二进编码确定了各级分解结果的频带分布；最后,根据波形信号的能量分布特点,结合小波包分解的频率带划分关系和小波包QMF滤波器的幅频特性,对波形信号的小波包分解二叉树进行修剪,保留频带范围以内的节点系数,从而实现波形数据的压缩。2.利用实验室仿真数据和机车信号地面数据处理系统中实际的波形数据构建相应的算法测试集,对压缩算法的压缩效果和性能进行了测试,验证了算法的正确性和有效性。实验结果表明,利用本文提出的压缩算法对机车信号记录器波形数据进行压缩能获得较高的压缩比和压缩精度,具有较好的普适性和灵活性,且波形失真度较小。3.利用Matlab GUI技术编制了机车信号记录器波形数据地面解压缩软件,实现了对机车信号车载设备中经过压缩的波形信号数据按照实际需求进行解压缩处理。经过测试表明,该软件操作简单、解压缩速度快、可视化效果强。

全文目录

致谢  5-6
中文摘要  6-7
ABSTRACT  7-13
1 综述  13-21
  1.1 研究背景与选题意义  13-15
  1.2 信号压缩领域研究现状  15-19
    1.2.1 信号压缩方法研究现状  15-19
      1.2.1.1 常见无损压缩方法  17
      1.2.1.2 常见有损压缩方法  17-19
    1.2.2 机车信号记录数据压缩方法研究现状  19
  1.3 本文的主要研究内容和章节安排  19-21
2 机车信号系统的工作原理及记录器记录信息  21-34
  2.1 机车信号系统工作原理  21-26
    2.1.1 机车信号的系统构成  21-24
      2.1.1.1 机车信号车载系统  21-23
      2.1.1.2 机车信号地面分析系统  23-24
    2.1.2 机车信号系统的工作原理  24-26
      2.1.2.1 机车信号系统基本工作原理  24-25
      2.1.2.2 机车信号记录器记录波形的生成原理  25-26
  2.2 机车信号记录器记录信息  26-32
    2.2.1 机车信号记录器数据处理过程  26
    2.2.2 机车信号记录器的记录信息  26-32
      2.2.2.1 状态信息  26-27
      2.2.2.2 波形信息  27-32
  2.3 本章小结  32-34
3 小波分析的基本理论  34-45
  3.1 小波的定义  34-35
  3.2 小波变换  35-37
    3.2.1 连续小波变换  35-36
    3.2.2 离散小波变换  36
    3.2.3 二进小波变换  36-37
  3.3 多分辨率分析和Mallat算法  37-41
    3.3.1 多分辨率分析  38-39
    3.3.2 Mallat算法  39-41
  3.4 小波包  41-44
    3.4.1 小波包的定义  42-43
    3.4.2 小波包的Mallat算法及QMF实现  43-44
  3.5 本章小结  44-45
4 基于小波包技术的机车信号记录器波形数据压缩存储方法  45-75
  4.1 机车信号记录器波形数据压缩存储系统的总体设计方案  45-46
  4.2 机车信号记录器波形信号的小波包分析算法  46-62
    4.2.1 小波分析工具的确定  46
    4.2.2 机车信号记录器波形数据的小波包分析算法基本原理  46-48
    4.2.3 小波包分解和重构算法的改进  48-53
      4.2.3.1 小波包分析算法中卷积运算的改进  48-50
      4.2.3.2 小波包分解算法的改进  50-51
      4.2.3.3 小波包重构算法的改进  51-53
    4.2.4 小波包分解中的频率分布问题和频率带的划分方法  53-60
      4.2.4.1 小波包分解中的频率折叠、交错和频率混淆现象  53-56
      4.2.4.2 滤波器路径二进编码的频率带划分方法  56-60
    4.2.5 小波包基函数的确定  60-61
    4.2.6 小波包分解层数的确定  61-62
  4.3 基于小波包的波形数据车载压缩方案设计  62-71
    4.3.1 波形数据车载压缩方案设计思路  62-63
    4.3.2 波形数据车载压缩方案设计  63-71
      4.3.2.1 机车信号记录器记录的波形数据的读取  64-65
      4.3.2.2 机车信号工作异常与否的判断  65-66
      4.3.2.3 根据信号制式和载频信息获得有效频率带  66-67
      4.3.2.4 判断波形数据记录模式并获取有效分解路径  67-70
      4.3.2.5 波形信号的分段  70
      4.3.2.6 波形信号的小波包分解  70-71
      4.3.2.7 转存有效数据节点为波形数据文件格式  71
  4.4 基于小波包的波形数据地面解压缩方案设计  71-74
    4.4.1 波形数据地面解压缩方案设计思路  71-72
    4.4.2 波形数据地面解压缩方案设计  72-74
  4.5 本章小结  74-75
5 算法验证及性能分析  75-97
  5.1 算法评价标准的制定  75-78
    5.1.1 压缩比  75
    5.1.2 相似系数  75-76
    5.1.3 信号的总相关比  76
    5.1.4 压缩计算量  76-77
    5.1.5 误差指标  77-78
  5.2 基于仿真数据的算法检测  78-85
    5.2.1 基于仿真数据的算例验证  78-80
    5.2.2 算法在不同的小波包基函数下的压缩效果分析  80-82
    5.2.3 算法在不同的小波包分解层数下的压缩效果分析  82-83
    5.2.4 算法在不同制式的仿真信号下的压缩效果分析  83-85
  5.3 基于实际数据的算法检测  85-94
    5.3.1 现场ZPW-2000A信号算例验证  85-88
    5.3.2 现场移频信号算例验证  88-91
    5.3.3 变灯记录模式下的现场信号算例验证  91-94
  5.4 基于测试集的算法性能测试及评价  94-96
    5.4.1 基于机车信号记录器记录的铁路现场数据的测试集的构成  94
    5.4.2 算法性能测试及评价  94-96
  5.5 本章小结  96-97
6 机车信号记录器波形数据地面解压缩软件的设计和实现  97-105
  6.1 波形数据地面解压缩软件的开发语言和设计思路  97-100
    6.1.1 开发语言和软件设计平台的选择  97
    6.1.2 软件的功能需求  97-98
    6.1.3 解压缩软件的设计  98-100
  6.2 波形数据解压缩软件的功能实现和操作流程  100-104
    6.2.1 用户登录和欢迎界面  100-101
    6.2.2 波形数据解压缩的实现和操作流程  101-104
  6.3 本章小结  104-105
7 结论与展望  105-107
  7.1 研究结论  105-106
  7.2 工作展望  106-107
参考文献  107-110
附录A 机车信号主机故障代码简要说明  110-112
索引  112-118
作者简历  118-120
学位论文数据集  120

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