基于小波变换的时空数据压缩方法

摘要

介绍了一种基于等时间间隔变化的空间数据的无损压缩算法。考虑到时空数据具有线性变化的规律,本算法采用一维哈尔小波变换,将信号分别通过低通滤波器和高通滤波器,将数据的近似信息储存到低频分量中,细节信息存储到高频分分量中。经小波变换后,小波系数在空间分布上聚集性更强,大量的幅值分布在零附近,即使感知对象异常变化,感知数据存在波动异常,小波变换的多级分解特性可以缓解异常波动对整体数据的影响,保证了高频系数值仍然近似为0。根据小波变换会产生较多幅值较小的小波系数的特点,对小波系数进行最短长度的编码,实现数据压缩的目的。