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摘要：本申请涉及数据处理领域，具体提供一种基于物联网的高速公路的气象数据传输共享方法，包括：获取气象数据集合，所述气象数据集合包括多个气象数据序列；确定所述气象数据序列对应的突变区域，所述突变区域为所述气象数据序列中波动剧烈的数据区域；确定每一所述突变区域在频域中的变化情况，并基于所述变化情况确定所述突变区域对应的第一采样频率；基于所述第一采样频率对所述突变区域进行采样，以及基于第二采样频率对所述气象数据序列中非突变区域进行采样，其中，所述第二采样频率为奈奎斯特采样定理的原始采样频率。该方法能够使得采样结果更加贴近原始数据特征，有效降低数据传输所需带宽，提高数据传输效率。

主权项：1.基于物联网的高速公路的气象数据传输共享方法，其特征在于，包括：获取气象数据集合，所述气象数据集合包括多个气象数据序列，每一气象数据序列表示一个维度的气象数据值；确定所述气象数据序列对应的突变区域，所述突变区域为所述气象数据序列中波动剧烈的数据区域；确定每一所述突变区域在频域中的变化情况，并基于所述变化情况确定所述突变区域对应的第一采样频率；基于所述第一采样频率对所述突变区域进行采样，以及基于第二采样频率对所述气象数据序列中非突变区域进行采样，其中，所述第二采样频率为奈奎斯特采样定理的原始采样频率；确定所述气象数据序列对应的突变区域，包括：计算所述气象数据序列中每一时间节点对应的气象突变趋势特征；将气象突变趋势特征处于预设区间的时间节点作为区域划分点，基于所述区域划分点确定所述气象数据序列对应的突变区域；确定每一所述突变区域在频域中的变化情况，包括：将所述突变区域中相邻时间节点内的气象数据值进行短时傅里叶变换，得到所述突变区域中每一时间节点对应范围内的幅值信息；基于最大幅值信息、最小幅值信息、所述突变区域中时间节点总数、所述突变区域中每一时间节点对应的气象突变趋势特征、所述突变区域中幅值信息的离散程度计算得到所述突变区域的异动值，所述突变区域的异动值表征所述突变区域在频域中的变化情况；基于所述变化情况确定所述突变区域对应的第一采样频率，包括：对所述突变区域的异动值进行归一化；根据归一化后的异动值和所述第二采样频率得到所述突变区域对应的第一采样频率；所述突变区域对应的第一采样频率与所述突变区域的异动值正相关；计算所述气象数据序列中每一时间节点对应的气象突变趋势特征，包括：建立所述气象数据序列关于时间-气象数据值坐标系，并基于坐标系计算当前时间节点与左相邻的时间节点之间的欧式距离；其中，所述气象数据序列包括每秒采集的气象数据值，每分钟作为一个所述时间节点；基于时间节点t的气象数据值与时间节点t-1的气象数据值之间的变化情况、时间节点t-1的气象数据值和时间节点t-2的气象数据值之间的变化情况确定所述当前时间节点的气象数据值对应的权重系数；基于当前时间节点与左相邻的时间节点之间的欧式距离和所述当前时间节点的气象数据值对应的权重系数确定所述当前时间节点对应的气象突变趋势特征；所述欧式距离与所述当前时间节点对应的气象突变趋势特征正相关；利用如下公式计算所述当前时间节点的气象数据值对应的权重系数： ；其中，表示时间节点t的气象数据值对应的权重系数，表示时间节点t的气象数据值相对于时间节点t-1的气象数据值的变化量，表示时间节点t-1的气象数据值相对于时间节点t-2的气象数据值的变化量，表示和的均值，表示以自然常数e为底的指数函数；利用如下公式计算所述当前时间节点对应的气象突变趋势特征： ；其中，表示时间节点t对应的气象突变趋势特征，表示时间节点t的气象数据值对应的权重系数，表示时间节点t的横坐标，表示时间节点t-1的横坐标，表示时间节点t对应的纵坐标，表示时间节点t-1对应的纵坐标，[-c，c]表示参与构建当前时间节点与左相邻的时间节点之间的欧式距离的邻域数据点，表示归一化函数；利用如下公式计算得到所述突变区域的异动值： ；其中，表示突变区域M的异动值，表示所述突变区域M中时间节点的幅值信息中的最大幅值信息，表示所述突变区域M中时间节点的幅值信息中的最小幅值信息，表示所述突变区域M中时间节点的总数，表示突变区域M中第n个时间节点的气象突变趋势特征，表示突变区域M中第n个时间节点的幅值信息，表示所述突变区域M中所有时间节点的幅值信息均值；利用如下公式频率得到所述突变区域对应的第一采样频率： ；其中，表示突变区域M对应的第一采样频率，表示突变区域M的异动值，表示归一化函数，表示第二采样频率，其中表示所述突变区域M中所有时间节点的幅值信息均值。

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