【摘 要】
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由于振动信号的频带较宽,在遥测数据传输过程中需要用短波超短波,而短波超短波在传输过程中易受地形地貌等的影响,不利于传输,因而有必要先对其进行压缩以降低频带、然后就可
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由于振动信号的频带较宽,在遥测数据传输过程中需要用短波超短波,而短波超短波在传输过程中易受地形地貌等的影响,不利于传输,因而有必要先对其进行压缩以降低频带、然后就可以用波长较长的波进行传输,以减少地形地貌的干扰.在振动信号压缩过程中,经常遇到具有强周期性的信号,以往对这种信号进行压缩时,只是考虑信号邻近样值的相关性,因而获得的压缩比较低,即使也有些方法涉及到了间隔一个周期样值的相关性,但只是简单地利用这种相关性,用差分脉冲编码的方法进行压缩,获得的压缩比也较低.事实上,这种强周期性信号在间隔一个周期的样值之间的相关性要远远大于邻近样值之间的相关性,所以可以充分利用振动信号这种强周期性的特点对其进行压缩.该文提出了一种以远间隔样值预测的基础的自适应矢量量化的方法,此方法充分利用了矢量量化和远间隔预测的优点,将二者有机地结合起来,从而形成了一种有效的压缩方法.这种方法极大改善了振动信号中周期性较强部分的压缩比,并通过对实测信号进行压缩,得到了比较令人满意的效果.经过实验证明,此算法是对强周期性振动信号压缩的一个突破.
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