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工程机械远程监测动态实时数据压缩
  • ISSN号:1006-2467
  • 期刊名称:《上海交通大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP277[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]上海交通大学机械工程与动力学院,上海200240
  • 相关基金:国家高技术研究发展计划(863)项目(2006AA04Z432,2007AA04Z419)
中文摘要:

针对长时间连续远程监测工程机械运行状态信息数据流量很大的问题,分析了实时监测过程中的数据流模型,充分利用数据流本身的冗余特性,提出了多种数据压缩方法混合的压缩策略,包括对时间标签预测编码以及对GPS数据与CAN总线数据字符串相对编码等.应用表明,该算法实现简单、实时性好,且具有较高的压缩效率.

英文摘要:

The amount of data flow is considerable when continuously remote monitoring the runnmg condition of construction machinery for a long time. In this paper, the data flow model of the real-time monitor process was analyzed. A comprehensive compression strategy mixed with several data compression methods was proposed, including prediction coding, character string relative coding. The application indicates the algorithm is easy to implement and has good real-time performance and high compression efficiency.

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期刊信息
  • 《上海交通大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:上海交通大学
  • 主编:郑杭
  • 地址:上海市华山路1954号15F
  • 邮编:200030
  • 邮箱:shjt@chinajournal.net.cn
  • 电话:021-62933373 62932534
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-2467
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1466/U
  • 邮发代号:4-256
  • 获奖情况:
  • 1996年全国优秀科技期刊奖,1992年、1996年、1999年国家教育部系统优秀科技期刊奖,2002年“百种重点期刊奖”,2003年百种中国杰出学术期刊,2004年教育部全国高校优秀科技期刊一等奖,2004年“百种重点期刊奖”
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:30903