改进的道格拉斯-普克曲线数据压缩算法及其应用

"本文主要探讨了曲线数据压缩算法的改进，特别是针对道格拉斯-普克算法的不足，提出了一种新的特征点提取方法，旨在提高数据压缩效率并自动适应预设的压缩率。该方法结合数据点的"孤立性"、频数以及与基线和相邻点的关系，运用熵值法确定评价标准。通过MATLAB仿真和实际的控制系统实验，证明了新算法在数据压缩处理上的有效性，适用于测量和控制系统的需求。" 在数据压缩领域，曲线数据的压缩是一项关键任务，尤其是在实时系统和大数据量传输中。道格拉斯-普克算法是一种经典的方法，它通过连接曲线上的最远点来减少数据点的数量，达到压缩的目的。然而，该算法存在递归计算效率低下和阈值选择不明确的问题，这可能导致压缩结果的不稳定性。 针对这些问题，研究者孟卫东和龙美彪提出了一个改进的特征点提取策略。他们首先通过统计直方图来分析数据点的分布情况，以了解数据的集中程度。接着，算法会评估每个数据点相对于基线的距离和与相邻点之间的角度，这些因素有助于识别数据点的重要性和独特性。考虑到"孤立性"，即数据点与周围环境的相对独立性，可以捕获曲线的关键转折点。此外，结合数据点的频数，可以进一步判断其在曲线中的重要性。然后，通过熵值法确定这些因素的综合评价值，熵值法能够平衡各种因素，确保重要特征点的保留，同时去除冗余和不重要的信息。 在实验阶段，该算法在MATLAB环境中进行了仿真实验，验证了其理论效果。研究人员还开发了一个自主的控制系统平台，用于对进油计量阀流量特性的增量自学习。通过在油泵台架和发动机台架上进行的实际操作实验，证明了改进后的算法在实际应用中能有效压缩数据，满足了控制系统的实时性和数据传输的需求。 这项工作为曲线数据压缩提供了新的思路，优化了现有的算法，提高了数据处理的效率和准确性。这种方法不仅适用于工业控制系统的数据压缩，也对其他领域如遥感图像处理、信号处理等具有潜在的应用价值。通过结合统计分析、几何特征和信息理论，这种创新的数据压缩技术有望在未来的数据分析和传输中发挥更大的作用。