[发明专利]生产型时序数据的实时全息无损压缩方法

权利要求书

1.一种生产型时序数据的实时全息无损压缩方法，其特征在于：对序号为1～N的N个生产型时序数据中每个数据的三个数值域：时间标签、数据数值和数据质量分别进行独立压缩，并分别形成时间标签压缩数据、数据数值压缩数据和数据质量压缩数据；再将三部分压缩数据合并为一个完整的压缩数据；

其中，对所述时间标签的压缩过程为：

1a)、将第一个时间标签记录到时间标签压缩数据中，计算前两个时间标签的差值作为预测时间标签差值，并记录到时间标签压缩数据中；

1b)、从第三个时间标签开始，依次计算当前时间标签与其前一个时间标签之间的时间标签差值，并将当前时间标签差值与预测时间标签差值对比：如果两者相等，则当前时间标签为规则时间标签，并且，不处理当前时间标签；否则，当前时间标签为非规则时间标签，将当前的非规则时间标签及其序号记录到时间标签压缩数据中；

1c)、重复步骤1b)直到处理完全部的N个时间标签；

对所述数据数值的压缩过程为：

2a)、将第一个数据数值记录到数据数值压缩数据中；

2b)、计算前K+1个数据数值中两两相邻值之间的差值，共得到K个预测数据数值差值，并记录到数据数值压缩数据中；

2c)、从第K+2个数据数值开始，对每个数据数值记录一个固定位数的压缩数据头，并计算当前数据数值与其前一个数据数值的数据数值差值：如果当前数据数值差值等于预测数据数值差值中的一个，则该数据数值的压缩数据头记为0，接着再记录对应的预测数据数值差值的序号；否则，找出预测数据数值差值中与当前数据数值差值最接近的一个预测差值ΔVj，将前一个数据数值+ΔVj的值与当前数据数值进行异或运算，并用压缩数据头记录运算结果中从最高位开始连续相同位的个数n，再记录最接近的预测数据数值差值的序号j、当前数据数值的低32-n位数据值；

对所述数据质量的压缩过程为：

3a)、将第一个数据质量记录到数据质量压缩数据中；

3b)、计算前K+1个数据质量中两两相邻值之间的差值，作为预测数据质量差值，再将K个预测数据质量差值记录到最终的数据质量压缩数据中；

3c)、从第K+2个数据质量开始，计算当前数据质量和其前一个数据质量的数据质量差值，如果当前差值等于前K个差值中的某个Δi，则当前数据质量为规则数据质量，并将该预测数据质量差值的序号i记录临时压缩数据A中；反之，当前数据质量为非规则数据质量，并将当前数据质量的序号和当前的数据质量差值记录到临时压缩数据B中；

3d)、重复步骤3c)，并记录非规则数据质量的个数，直到处理完全部N个数据质量后将非规则数据质量的个数、临时压缩数据A、临时压缩数据B顺序拼接到整个数据质量压缩数据后面。

2.根据权利要求1所述的生产型时序数据的实时全息无损压缩方法，其特征在于：所述时间标签压缩过程还包含对时间标签的序号的压缩过程，具体是：在重复步骤1b)的过程中累加记录非规则时间标签的数目，根据该数目计算出存储当前累积的非规则时间标签序号所需要的总字节数，如果所述总字节数超过N位，则采用N位的位域方式表达全部的N个时间标签的序号，并将该表达结果记录到时间标签压缩数据中，同时删除所述时间标签压缩数据中已经记录的非规则时间标签序号的记录。

3.根据权利要求2所述的生产型时序数据的实时全息无损压缩方法，其特征在于：所述用N位的位域方式表达全部N个时间标签的序号的方法是：使用N位二进制值中的每一位对应于相应位置的时间标签，用0表示该位所对应的时间标签为规则的时间标签，用1表示该位所对应的时间标签为非规则时间标签。

4.根据权利要求1或2所述的生产型时序数据的实时全息无损压缩方法，其特征在于：所述时间标签的压缩过程中还包括进一步的非规则时间标签的压缩过程，具体是：

1i)、在重复步骤1b)处理所有N个时间标签的过程中，找出非规则时间标签中的最大值和最小值、及最大值和最小值的序号，并记录到时间标签压缩数据中；

1ii)、计算非规则时间标签中最大值和最小值的差值T，并形成整型连续区间[0，T]；

1iii)、在已经记录的时间标签压缩数据中，从第一个已记录的非规则时间标签开始，将当前非规则时间标签与最小值的差值在区间[0，T]中的位置、当前非规则时间标签的序号记录到时间标签压缩数据中；同时删除所述时间标签压缩数据中已经记录的非规则时间标签及其序号。