专利名称：针对示波器的波形压缩方法
技术领域：
本发明提出一种针对示波器的波形压缩方法，更具体的说是一种通过波形压缩来增加示波器的存储容量的方法，属于波形压缩技术领域。
背景技术：
通常情况下，对量化后的数据，示波器是直接进行存储的，不进行波形压缩。通过波形压缩，可以使示波器存储更多的波形。
波形压缩是将时间域信号直接变换为数字代码，力图使重建波形保持原信号的波形形状。波形编码的基本原理是在时间轴上对波形按一定的速率抽样，然后将幅度样本分层量化，并用数字代码表示。解码是其反过程，将收到的数字序列经过解码，进行重建波形。它具有适应能力强、质量好等优点。脉冲编码调制(PCM)和增量调制(ΔM)，以及它们的各种改进型自适应增量调制(ADM)，自适应差分编码(ADPCM)等，都属于波形压缩技术 数据压缩，在本质上可以分为2大类无失真压缩和有失真压缩。具体的压缩方法很多，其中一种很有效的方法是Lempel-Ziv77算法，这是J.Ziv和A.Lempel于1977年发明的字典压缩算法，使用字典替换的思路对数据进行压缩，并达到良好效果。
发明内容
一种针对示波器的波形压缩方法，包括对示波器中的波形采样，利用采样数据来估计波形的准周期，利用准周期对波形进行自适应预测编码，然后对差值进行M比特的量化；对量化后的数值进行差分，再用Lempel-Ziv77算法进行压缩，存储到示波器里；利用压缩后的数据重建波形。
以波形的准周期性为依据，进行预测编码，可以很好的降低数据之间的相关性，提高压缩性能；针对波形的时变特性，采用了自适应预测的方法，可以得到更好的预测值；用后向自适应的方法，可以避免编码延迟，不需要数据缓存。采用带滑动窗口的Lempel-Ziv77算法，对数据进行压缩，不需要浮点计算，有高效的压缩性能。
图1示波器的波形压缩流程图 图2波形压缩编码器的示意图 图3波形压缩解码器的示意图
具体实施例方式 实例1，针对示波器的波形压缩。取定窗口长度为w(一般的，w＝2j，j是10到17之间的整数)。压缩算法的步骤如下 步骤1用示波器采样的前w个数据x(1)，x(2)，…，x(w)来估计参数周期其中sgn是符号函数，系数存储T和a。
步骤2对这w个数据x(1)，x(2)，…，x(w)，前N个数据直接用M比特量化，记为u(1)，u(2)，…，u(N)，且令i＝1，2，…，N。对于后面的w-N个数据，用N阶线性预测来估计x(i)的值，对误差进行M比特量化，得到量化后的数据u(i)，i＝N+1，N+2，…，w。其中，[h1，h2，…，hN]＝R-1r，R＝(R(|i-j|))N×N，r＝(R(1)，R(2)，…，R(N))T， 将这w个量化后的数据送到线性预测器中，即i＝1，2，…，N，i＝N+1，N+2，…，w。并存储系数[h1，h2，…，hN]。
步骤3利用这w个数据u(1)，u(2)，…，u(w)，由公式用最小二乘法求出系数β1，β2，…，βK，存储系数β1，β2，…，βK。
步骤4由公式e(n)＝u(n)，n＝1，2，…，K和n＞K，得到最初的窗口window＝e(1)e(2)…e(w)，其中，[x]表示对实数x用四舍五入法取整数。令窗口指针p＝w，字符串的最大匹配长度len＝0，采样个数n＝w。存储最初的窗口window＝e(1)e(2)…e(w)。
步骤5n＝n+1，对于新的采样数据x(n)，用公式来作为x(n)的估计值。其中对误差进行M比特量化，得到量化后的数据u(n)，令 步骤6更新参数 j＝1，2，…，N lj＞＞1，，kj＞＞1 将h1*，h2*，…，hN*作为新的h1，h2，…，hN。
步骤7len＝len+1，对读入的量化后的数据u(p+len)，按照公式得到e(p+len)，存入缓冲区，，此时缓冲区内的数据为e(p+1)，…，e(p+len)， 当len＝1时，转步骤5； 当len＞1时，将这个数据与窗口中的数据进行匹配， (1)若找到匹配，则记录下匹配的位置，用position来表示，等待下一个量化后的数据的读入，然后转步骤5； (2)若没有找到匹配，当len＝2时，记作向量[1e(p+1)]，用1比特来存储数字1，用M个比特存储数据e(p+1)；当len＞2时，记作向量[len-1 position]此时，position表示的是e(p+1)，…，e(p+len-1)在窗口中的位置， 步骤8存储二元向量[len-1position]。对于len-1的存储方法为在len的二进制表示前面加上log2(len-1)个零，即，1→1，2→010，3→011，4→00100，5→00101，6→00110，7→00111，等，其中[x」表示对x向下取整数。对于position的存储用log2w个比特存储position。
步骤9更新窗口窗口window＝e(p-w+len)e(p-w+len-1)…e(p+len-1)，缓冲区内的数据为e(p+len)，更新窗口指针p＝p+len-1，len＝1。转步骤5。
解压缩算法 步骤1读取数据参数T和a，系数h1，h2，…，hN，系数β1，β2，…，βK，按照每个数据用M个比特进行存储的方式，读入最初的窗口window＝e(1)e(2)…e(w)。步骤2u(n)＝e(n)，n＝1，2，…，K，由公式n＝K+1，K+2，…，w，当z(n)的小数部分大于0.5，对z(n)用进一法得到整数部分u(n)，否则对z(n)用去尾法得到整数部分u(n)。这样就得到量化后的数据，u(1)，u(2)，…，u(w)。从而有i＝1，2，…，N，i＝N+1，N+2，…，w。这样解压缩后的前w个数据为令窗口指针p＝w，n＝w。
步骤3首先读出len的数值，若len＝1时，直接读入接下来的M个比特，就是数据e(p+1)；若len＞1时，直接读入接下来的log2w个比特，就是窗口的位置position，这样可以得到数据e(p+1)，…，e(p+len)。
步骤5由公式当z(n)的小数部分大于0.5，对z(n)用进一法得到整数部分u(n)，否则对z(n)用去尾法得到数部分u(n)，这样可以得到u(p+1)，…，u(p+len)。
步骤6n＝n+1利用公式其中得到解压缩后的数据
步骤7更新参数j＝1，2，…，N。lj＞＞1，kj＞＞1。将力h1*，h2*，…，hN*作为新的h1，h2，…，hN。当n＜p+len时，转步骤6。
步骤8更新窗口窗口window＝e(p-w+len+1)e(p-w+len+2)…e(p+len)，窗口指针p＝p+len。转步骤3。
权利要求
1.一种针对示波器的波形压缩方法，包括对示波器中的波形采样，利用采样数据来估计波形的准周期，利用准周期对波形进行自适应预测编码，然后对差值进行M比特的量化；对量化后的数值进行差分，再用Lempel-Ziv 77算法进秆压缩，存储到示波器里；利用压缩后的数据重建波形。
2.按照权利要求1所述的波形压缩方法，其特征在于进一步包括利用前w个采样数据x(1)，x(2)，…，x(w)来估计波形的周期参数其中sgn是符号函数。
3.按照权利要求1所述的波形压缩方法，其特征在于进一步包括对于前w个采样数据x(1)，x(2)，…，x(w)，用N阶线性预测来作为x(i)的估计值，其中
u(i)是x(i)的M比特量化值，i＝1，2，…，N；
u(i)是的M比特量化值，i＝N+1，N+2，…，w；
是x(i)的M比特量化值，i＝1，2，…，N；
i＝N+1，N+2，…，w。
4.按照权利要求3所述的波形压缩方法，其特征在于进一步包括计算N阶线情预测系数[h1，h2，…，hN]＝R-1r,R＝(R(|i-j|))N×N，r＝(R(1)，R(2)，…，R(N))T，
5.按照权利要求1所述的波形压缩方法，其特征在于进一步包括采样数据x(n)，n＞w，用来作为x(n)的估计值。其中对误差进行M比特量化，得到量化后的数据u(n)，令
6.按照权利要求5所述的波形压缩方法，其特征在于进一步包括更新参数
j＝1，2，…，N，
lj＞＞1，kj＞＞1。将h1*，h2*，…，hN*作为新的h1，h2，…，hN。
7.按照权利要求3所述的波形压缩方法，其特征在于进一步包括利用这w个数据u(1)，u(2)，…，u(w)，由公式用最小二乘法求出系数β1，β2，…，βK。
8.按照权利要求7所述的波形压缩方法，其特征在于进一步包括通过系数β1，β2，…，βK，由公式e(i)＝u(i)，i＝1，2，…，K和i＞K，将数据换成e(1)，e(2)，…，e(n)，其中，[x]表示对实数x用四舍五入法取整数。
9.按照权利要求8所述的波形压缩方法，其特征在于进一步包括用Lempel-Ziv 77算法进行实时压缩，当数据e(m)，e(m+1)，…，e(n-1)在窗口中的位置为s时，新的数据e(n)产生，只需用从窗口的s位置开始搜索是否有与序列e(m)，e(m+1)，…，e(n-1)，e(n)相匹配的序列。
10.按照权利要求1所述的波形压缩方法，其特征在于进一步包括对波形进行重建时，通过Lempel-Ziv77的解压缩算法，得到数据e(n)，由公式当z(n)的小数部分大于0.5，对z(n)用进一法得到整数部分u(n)，否则对z(n)用去尾法得到整数部分u(n)。
11.按照权利要求10所述的波形压缩方法，其特征在于进一步包括
利用公式其中得到解压缩后的数据
全文摘要
本发明提供了一种针对示波器的波形压缩方法，属于波形压缩技术领域。通常情况下，对量化后的数据，示波器是直接进行存储的，不进行压缩。针对这种情况，本发明提出一种波形压缩方法，获得了很好的压缩效果，包括对示波器中的波形采样，利用采样数据来估计波形的准周期，利用准周期对波形进行自适应预测编码，然后对差值进行M比特的量化；对量化后的数据进行变换，目的是为了降低数据之间的相关性，提高压缩性能；采用带滑动窗口的Lempel-Ziv 77算法，对数据进行压缩，不需要浮点计算，保持了Lempel-Ziv 77算法的高效的压缩性能。
文档编号G01R13/00GK101173962SQ20071002614
公开日2008年5月7日 申请日期2007年8月16日 优先权日2007年8月16日
发明者建 陆, 印德荣 申请人:江苏绿扬电子仪器集团有限公司