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申请/专利权人:渭南市华州区信达电器有限公司
摘要:本发明涉及数据传输技术领域,具体涉及一种基于霍夫曼编码的电热毯热传导数据的高效传输方法。方法包括:获取电热毯的热传导数据序列;对热传导数据序列中的所有数据进行线性拟合,得到拟合曲线,根据热传导数据序列与拟合曲线之间的差异,得到特征差异数据序列;利用不同的采样步长对特征差异数据序列进行采样,得到重组数据序列,通过重组数据序列对应的差分数据序列中每个类型的数据出现的频率,得到第一频率序列,根据计算得到的第一频率序列与其对应的第一预设幂律序列之间的相似度,得到目标数据序列;对目标数据序列进行霍夫曼编码,得到压缩后的数据,并对压缩后的数据进行传输。本发明能够提高后续数据的传输效率。
主权项:1.一种基于霍夫曼编码的电热毯热传导数据的高效传输方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:获取电热毯的热传导数据序列;对所述热传导数据序列中的所有数据进行线性拟合,得到所述热传导数据序列对应的拟合曲线,根据所述热传导数据序列与所述拟合曲线之间的差异,得到特征差异数据序列;利用不同的采样步长对所述特征差异数据序列进行采样,得到重组数据序列;获取所述重组数据序列对应的差分数据序列,根据所述差分数据序列中每个类型的数据出现的频率,得到所述差分数据序列对应的第一频率序列;获取所述第一频率序列对应的第一预设幂律序列,根据计算得到的所述第一频率序列与其对应的第一预设幂律序列之间的相似度,得到目标数据序列;对所述目标数据序列进行霍夫曼编码,得到压缩后的数据,并对压缩后的数据进行传输;得到特征差异数据序列的方法,包括:将所述热传导数据序列中的所有数据均记为原始数据;按照所述热传导数据序列中每个原始数据的位置对每个原始数据进行标记,得到所述热传导数据序列中的各个原始数据的标记值;获取所述热传导数据序列中的每个原始数据对应的数据点,并记为原始数据点;所述热传导数据序列中的每个原始数据点的横坐标值为对应原始数据点对应的原始数据的标记值,热传导数据序列中的每个原始数据点的纵坐标值为对应原始数据点对应的原始数据;利用最小二乘法对所有原始数据点进行拟合,得到拟合曲线;将所述拟合曲线上的所有数据点均记为拟合数据点;对于任一原始数据点:将拟合曲线上与该原始数据点的横坐标值相同的拟合数据点,记为该原始数据点对应的拟合数据点;将计算得到的各原始数据点与其对应的拟合数据点之间的距离,记为特征差异数据;将所有特征差异数据构建的序列,记为特征差异数据序列;得到重组数据序列的方法,包括:将所述特征差异数据序列记为第一待采样数据序列,将第一待采样数据序列中的所有数据均记为第一待采样数据;获取第一待采样数据序列对应的第一采样步长区间中的各第一采样步长,利用所述第一采样步长区间中的各第一采样步长分别对所述第一待采样数据序列进行采样,得到第一待重组数据序列和第二待采样数据序列;判断所述第二待采样数据序列中数据的总数量是否小于预设第一数量阈值,若是,则将第一待重组数据序列和第二待采样数据序列进行拼接后得到的新序列记为重组数据序列;否则,则获取所述第二待采样数据序列对应的第二采样步长区间中的各第二采样步长,利用所述第二采样步长区间中的各第二采样步长分别对所述第二待采样数据序列进行采样,得到第二待重组数据序列和第三待采样数据序列,并判断所述第三待采样数据序列中数据的总数量是否小于预设第二数量阈值,若是,则将第一待重组数据序列、第二待重组数据序列和第三待采样数据序列进行拼接后得到的新序列记为重组数据序列;否则,则继续获取所述第三待采样数据序列对应的第三采样步长区间中的各第三采样步长,利用第三采样步长区间中的各第三采样步长分别对第三待采样数据序列进行采样,得到第三待重组数据序列和第四待采样数据序列,以此类推,得到重组数据序列;得到第一待重组数据序列和第二待采样数据序列的方法,包括:对于第一采样步长区间中的任一第一采样步长c:从第一待采样数据序列中的第1个第一待采样数据开始,每间隔c-1个第一待采样数据进行一次采样,直至在第一待采样数据序列中无法完成采样时停止,并将采样得到的所有第一待采样数据均记为第一采样数据,将采样得到的所有第一采样数据构建的序列记为该第一采样步长c对应的第一采样数据序列,将所述第一待采样数据序列中除第一采样数据序列中的所有数据之外的其它的所有第一待采样数据构建的序列,记为该第一采样步长c对应的第一剩余数据序列,并将第一剩余数据序列中的所有第一待采样数据均记为第一剩余数据;所述c为正整数;根据所述第一采样步长区间中的各第一采样步长对应的第一采样数据序列,得到所述各第一采样步长对应的优选程度;将所述第一采样步长区间中的各第一采样步长对应的优选程度中的最大优选程度对应的第一采样步长记为最优第一采样步长,将最优第一采样步长对应的第一采样数据序列和第一剩余数据序列,分别记为第一待重组序列和第二待采样数据序列;得到所述各第一采样步长对应的优选程度的方法,包括:对于任一第一采样步长c:根据所述第一采样步长c对应的第一采样数据序列中的所有的第一采样数据,建立第一采样步长c对应的第一采样数据序列对应的统计直方图,并获取所述统计直方图的峰度值;将该第一采样步长c对应的第一采样数据序列中第一采样数据的总数量与所述特征差异数据序列中特征差异数据的总数量的比值,记为第一表征值;将所述统计直方图的峰度值进行正相关映射后得到值与所述第一表征值的乘积,记为第一采样步长c对应的优选程度;得到所述差分数据序列对应的第一频率序列的方法,包括:统计得到所述差分数据序列中的所有类型的数据,并获取所述差分数据序列中的每个类型的数据出现的频率;将所述差分数据序列中的所有类型的数据出现的频率按照从大到小的顺序进行排序,将排序后的序列记为差分数据序列对应的第一频率序列;得到目标数据序列的方法,包括:将所述第一频率序列与其对应的第一预设幂律序列之间的相似度,记为第一相似度;判断所述第一相似度是否大于预设相似度阈值,若是,则将所述重组数据序列对应的差分数据序列记为目标数据序列;否则,则获取特征采样步长区间以及特征采样步长区间中的各个特征采样步长,并利用特征采样步长区间中的各个特征采样步长分别对所述差分数据序列进行采样,得到目标采样差分数据序列和目标剩余差分数据序列,并将所述目标采样差分数据序列和目标剩余差分数据序列进行拼接后得到的序列,记为目标数据序列;根据如下公式计算所述第一频率序列与其对应的第一预设幂律序列之间的相似度: ;其中,为所述第一频率序列与其对应的第一预设幂律序列之间的相似度,N为所述第一频率序列中数据的总数量,为所述第一频率序列中的第j个数据,为所述第一频率序列对应的第一预设幂律序列中的第j个数据,为超参数,exp为以自然常数e为底的指数函数;得到目标采样差分数据序列和目标剩余差分数据序列的方法,包括:将所述差分数据序列中所有数据均记为差分数据;对于所述特征采样步长区间中的任一特征采样步长w:从差分数据序列中的第1个差分数据开始,每间隔w-1个差分数据进行一次采样,直至在所述差分数据序列中无法完成采样时停止,并将采样得到的所有差分数据均记为特征采样差分数据,将采样得到的所有特征采样差分数据构建的序列记为特征采样步长w对应的特征采样差分数据序列,将所述差分数据序列中除了所有特征采样差分数据之外的其它的差分数据构建的序列,记为特征采样步长w对应的特征剩余差分数据序列,并将特征剩余差分数据序列中的所有差分数据均记为特征剩余差分数据,所述w为正整数;获取所述特征采样步长w对应的特征剩余差分数据序列对应的频率序列,并记为第二频率序列;获取所述第二频率序列对应的预设幂律序列,并记为第二预设幂律序列;将计算得到的第二频率序列与其对应的第二预设幂律序列之间的相似度,记为第二相似度;将所述特征采样步长w对应的特征采样差分数据序列中特征采样差分数据的总数量与所述差分数据序列中差分数据的总数量的比值记为特征值;将自然常数1与所述特征值进行作差后再与所述第二相似度进行相乘的值,记为所述特征采样步长w对应的特征优选程度;将所述特征采样步长区间中的所有特征采样步长对应的特征优选程度中的最大的特征优选程度对应的特征采样步长记为最优特征采样步长;将最优特征采样步长对应的特征采样差分数据序列和特征剩余差分数据序列,分别记为目标采样差分数据序列和目标剩余差分数据序列。
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