申请/专利权人：陕西咸阳杜克普服装有限公司

申请日：2024-01-31

公开（公告）日：2024-05-10

公开（公告）号：CN117692012B

主分类号：H03M7/46

分类号：H03M7/46;G06F18/22;G01K13/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.10#授权;2024.03.29#实质审查的生效;2024.03.12#公开

摘要：本发明涉及数据压缩技术领域，具体涉及一种智能睡袋温度数据远程监测传输方法。该方法获取温度序列中目标温度数据的原始噪声度；获取目标温度数据的局部预设窗口与邻域相似窗口之间的相似度；利用相似度与环境温度数据调整原始噪声得修正噪声度；依据目标温度数据与搜索预设窗口内温度数据之间的差异，和修正噪声度，从目标温度数据中筛选出待平滑数据并进行平滑得到平滑温度序列；利用游程编码对平滑温度序列内温度数据进行压缩存储。本发明对智能睡袋温度数据传输前先平滑噪声数据，后进行压缩传输，增加对温度数据的游程过程的游程长度，提高对智能睡袋的温度数据的压缩传输效率。

主权项：1.一种智能睡袋温度数据远程监测传输方法，其特征在于，该方法包括：获取智能睡袋在历史时间段内对应的温度序列；从温度序列中筛选出目标温度数据；对于任意一个目标温度数据，根据目标温度数据的局部预设窗口内温度数据与其对应时刻的环境温度数据的波动差异，获取目标温度数据的原始噪声度；依据目标温度数据的搜索预设窗口内温度数据的局部预设窗口内温度数据的离散程度，从所述局部预设窗口筛选出目标温度数据的邻域相似窗口；根据目标温度数据的局部预设窗口与其邻域相似窗口内温度数据的变化程度之间差异，以及所述邻域相似窗口内温度数据的离散程度，获取目标温度数据的局部预设窗口与其每个邻域相似窗口内温度数据之间的相似度；结合目标温度数据的局部预设窗口与其邻域相似窗口内温度数据对应时刻的环境温度数据的差异和所述相似度的差异，以及所述邻域相似窗口之间温度数据对应时刻的环境温度数据的差异和所述相似度的差异对所述原始噪声度进行调整，获取目标温度数据的修正噪声度；依据目标温度数据与其搜索预设窗口内温度数据之间的差异，和所述修正噪声度，从目标温度数据中筛选出待平滑数据；利用每个待平滑数据的搜索预设窗口内温度数据对每个待平滑数据进行更新，得到平滑温度序列；利用游程编码对平滑温度序列内温度数据进行压缩存储；所述从温度序列中筛选出目标温度数据的方法，包括：选取温度序列中除第一个温度数据外其余任意一个温度数据作为分析温度数据，若分析温度数据与其相邻的温度数据均不相等，则将分析温度数据作为目标温度数据；遍历温度序列中每个温度数据，得到温度序列中的目标温度数据；所述目标温度数据的原始噪声度的计算公式如下： ；式中，Z为目标温度数据的原始噪声度；为目标温度数据的局部预设窗口内第r个温度数据；为目标温度数据的局部预设窗口内第r+1个温度数据；为目标温度数据的局部预设窗口内第r个温度数据对应时刻的环境温度数据；为目标温度数据的局部预设窗口内第r+1个温度数据对应时刻的环境温度数据；R为目标数据的局部预设窗口内温度数据的总数量；为绝对值函数；所述依据目标温度数据的搜索预设窗口内温度数据的局部预设窗口内温度数据的离散程度，从所述局部预设窗口筛选出目标温度数据的邻域相似窗口的方法，包括：将目标温度数据的搜索预设窗口内除目标温度数据外其余温度数据的局部预设窗口作为目标温度数据的邻域窗口；将目标温度数据的任意一个邻域窗口与局部预设窗口均作为待测窗口，选取任意一个待测窗口作为分析窗口，将分析窗口内温度数据的均值作为均温度值，将分析窗口内每个温度数据与所述均温度值的差值绝对值的累加和作为温度离散值；将所述温度离散值与第二预设正数之和的倒数作为分析窗口内温度数据的稳定度；若目标温度数据的局部预设窗口与其每个邻域窗口的所述稳定度之间的差值绝对值小于预设稳定阈值，则将所述邻域窗口作为目标温度数据的邻域相似窗口；所述目标温度数据的局部预设窗口与其每个邻域相似窗口内温度数据之间的相似度的计算公式如下： ；式中，为目标温度数据的局部预设窗口与其第k个邻域相似窗口内温度数据之间的相似度；为目标温度数据的第k个邻域相似窗口内第r1个温度数据；为目标温度数据的第k个邻域相似窗口内第r1+1个温度数据；为目标温度数据的局部预设窗口内第r个温度数据；为目标温度数据的局部预设窗口内第r+1个温度数据；R为目标数据的局部预设窗口内温度数据的总数量；为目标温度数据的第k个邻域相似窗口内温度数据的总数量；为目标温度数据的第k个邻域相似窗口的所述稳定度；a为第一预设正数；为绝对值函数；所述目标温度数据的修正噪声度的计算公式如下： ；式中，为目标温度数据的修正噪声度；Z为目标温度数据的原始噪声度；为目标温度数据的第k个邻域相似窗口与第k+1个邻域相似窗口之间的所述相似度；为目标温度数据的局部预设窗口与其第k个邻域相似窗口之间的所述相似度；为目标温度数据的局部预设窗口内温度数据对应时刻的环境温度数据的均值；为目标温度数据的第k个邻域相似窗口内温度数据对应时刻的环境温度数据的均值；为目标温度数据的第k+1个邻域相似窗口内温度数据对应时刻的环境温度数据的均值；K为目标温度数据的邻域相似窗口的总数量；a为第一预设正数；为绝对值函数；Norm为归一化函数；所述从目标温度数据中筛选出待平滑数据的方法，包括：在目标温度数据的局部预设窗口内，将目标温度数据对应时刻之前的温度数据作为前邻近数据，将目标温度数据对应时刻之后的所有温度数据作为后邻近数据；在目标温度数据的搜索预设窗口内，将目标温度数据对应时刻之前的温度数据作为目标温度数据的搜索温度数据；结合目标温度数据的所述前邻近数据与所述后邻近数据之间的差异、目标温度数据其搜索温度数据之间的差异与所述修正噪声度，获取目标温度数据的平滑可能度；若目标温度数据的所述修正噪声度大于预设异常阈值且所述平滑可能度大于预设平滑阈值，将目标温度数据作为待平滑数据；所述目标温度数据的平滑可能度的计算公式如下： ，；式中，P为目标温度数据的平滑可能度；为目标温度数据的修正噪声度；A为目标温度数据邻域温度差异；为目标温度数据的第j1个前邻近数据；J1为目标温度数据的前邻近数据的总数量；为目标温度数据的第j2个后邻近数据；J2为目标温度数据的后邻近数据的总数量；T为目标温度数据的搜索温度数据的总数量；x为目标温度数据；为目标温度数据的第t个搜索温度数据；a为第一预设正数；为绝对值函数；Norm为归一化函数；所述平滑温度序列的获取方法，包括：对于每个待平滑数据，将待平滑数据的搜索预设窗口内除所述待平滑数据外的其余温度数据作为待测数据，将数值相等的待测数据作为同类型的待测数据；将待平滑数据与其每个待测数据对应时刻之间的时间间隔作为待平滑数据的每个待测数据的时序差异；将每个待测数据所属类型的待测数据的总数量与所述搜索预设窗口内温度数据的数量的比值作为每个待测数据的出现频率；将待平滑数据的每个待测数据的所述时序差异的倒数与所述出现频率的乘积作为待平滑数据的每个待测数据的筛选系数；将最大的所述筛选系数对应的待测数据作为待平滑数据的更新温度数据；将温度序列中每个待平滑数据更新为其对应的更新温度数据，将更新后的温度序列作为平滑温度序列。

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