[发明专利]一种吸收光谱数据的自适应实时压缩方法与系统

说明书

本发明提出一种吸收光谱数据的自适应实时压缩方法与系统。系统包括基于FPGA的激光器控制模块、预处理模块、提升小波变换模块、量化模块、位数处理模块、改进游程编码模块和数据传输模块组成的吸收光谱信号压缩模块。通过控制激光器调制激光的扫描波形函数，进行控制与测量的精准同步，并实现吸收光谱信号的切分预处理，再经提升小波变换和改进游程编码两级处理，结合阈值调整实现压缩率自适应的吸收光谱信号实时压缩。本发明的特点在于可控制扫描波形得到具有已知数据特征的吸收光谱信号，并利用FPGA的并行计算优势进行信号实时处理，降低了光谱数据压缩的硬件实现难度，有高压缩率、低损失率、自适应性和实时性的特点及广阔的应用前景。

技术领域

本发明涉及激光吸收光谱技术领域和信号处理领域，是一种吸收光谱数据的自适应实时压缩方法与系统。

背景技术

激光吸收光谱技术是从上世纪七十年代发展起来的一种燃烧场参数测量技术，具有非侵入性、测量速度快、灵敏度高等优点。特别是随着激光器加工技术的发展，窄带宽、单色性、高功率激光器问世，可实现对吸收光谱谱线的精确扫描，激光吸收光谱的测量精度得到了有效的提高，已被广泛应用于航空航天发动机检测、汽车发动机诊断、燃煤锅炉的燃烧诊断、微重力燃烧诊断、痕量气体探测、环境保护与污染排放监测等方面。

在利用激光吸收光谱技术对燃气组分浓度进行测量时，为满足测试不同燃气组分的需求，可以找到目标组分的某一强跃迁对应的谱线，并根据谱线定制不同波长的激光器，采用波分复用的方法，可以实现温度和多组分气体浓度的同时测量。吸收光谱信号包含测量对象的温度和浓度分布信息，具有数据量大、频率高和非平稳性等特点。通过数据压缩可以大幅度地减少需要传输的数据量，从而减小存储空间和降低传输带宽。同时吸收光谱信号包含着丰富的物理意义，通过对吸收光谱波形中形状和周期变化进行分析来实现气体温度和浓度分布重建。因此在数据压缩过程中应当采取数据损失尽量小的压缩方法减少波形信息的损失，并保证一定的压缩比，达到压缩效果。

常用的压缩方法中小波变换压缩方法更适合于一维信号的压缩，具有较高的压缩率和较低的数据损失比。

近年来，对于心电信号(ECG)和振动信号等一维信号的压缩研究较多，此二者与吸收光谱信号的数据特征相近，具有很高的参考价值。Raioub等人于2002年在《IEEE生物医学工程会刊》(IEEE Transactions on Biomedical Engineering)第49卷第4期355-362页发表的《基于小波变换的心电信号压缩编码算法》(An efficient coding algorithm forthe compression of ECG signals using the wavelet transform)的文章中提出了一种基于小波变换的心电图数据压缩算法，首先对心电信号进行预处理，然后对预处理后的信号进行离散小波变换。预处理保证了小波系数的幅值小于1，减小了压缩信号的重构误差，DWT系数被分为三组，每组使用一个基于期望能量包装效率的阈值进行阈值化，最终通过扫描小波分解系数生成二值显著性映射。Bao w等人于2009年在《机械工程与科学》(Journalof Mechanical Engineering Science)第223卷第10期2443-2449页发表的《二维提升小波变换在旋转机械振动数据压缩中的应用》(Application of a two-dimensional liftingwavelet transform to rotating mechanical vibration data compression)的文章中提出了一种基于二维提升小波变换的旋转机械振动数据压缩的方法，将周期性振动数据从一维转换为二维，通过提升方案构造的双正交滤波器对二维矩阵进行分解，选择有效的小波系数以保留，舍弃对重建信号影响较小的小波系数，最后利用保留的系数通过逆小波变换来重建二维矩阵，并且可以通过将矩阵从二维转换为一维来获得重建的振动数据。相比于其他压缩方式，这些方法使用小波变换和提升小波变换的原理，能够在很大程度上减少数据分解和重构过程的计算量，且可以提高压缩率，但使用软件压缩方式很难保证数据处理的实时性，具有一定的局限性。