多核平台上的小波包并行算法：电力系统数据压缩加速

"多核系统的小波包并行算法及其在电力系统数据压缩中的应用" 本文主要探讨了如何利用多核并行技术优化小波包算法，以提高在电力系统数据压缩中的计算速度和效率。小波包变换是一种强大的工具，尤其在处理电力系统中的信号分析和数据压缩方面，因其在时频域的局部化特性而被广泛应用。 在小波包变换中，Mallat算法是一种常用的方法，它涉及到复杂的卷积运算，这在处理大规模数据时会成为计算速度的瓶颈。为了解决这一问题，研究者们提出将小波包分解和重构过程进行并行化处理。文章特别关注了在单机双核平台上的并行实现，利用Pthreads和OpenMP两种并行编程环境。 Pthreads是POSIX线程库，用于多线程编程。在Pthreads环境下，作者将小波包分解数据分组，并将这些组分配给不同的线程进行并行处理。同时，根据重构对象的不同，实现了近似重构和细节重构的任务级并行。 另一方面，OpenMP是一种开放的并行编程标准，适合于共享内存的多核系统。在OpenMP环境下，通过对循环体的适当分解，文章提出了嵌套和非嵌套两种并行策略，以适应小波包分解和重构的不同特点。 实验结果显示，采用并行算法后，计算速度可以达到串行算法的近2倍，这对于处理电力系统中的海量数据压缩问题具有显著优势。这不仅提高了数据处理的实时性，还减轻了存储和传输的压力，尤其是在电力系统数据记录设备日益增长的背景下，数据压缩效率的提升显得尤为重要。 总结来说，该研究通过将小波包变换并行化，为电力系统的数据处理提供了一种高效的方法，特别是在数据压缩领域。通过Pthreads和OpenMP的并行策略，可以有效应对数据量大、计算密集型的问题，为未来的多核系统应用提供了有价值的参考。