适用于低延时实时数据传输的地震数据压缩方法
用小波变换压缩地震勘探数据
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最显著的就是限制物理信息或信号特征 的丢失 . 特 别是高频信息 .因为需要根据这些信息来判断地下
地 层结 构 和油气 藏情 况等 。 因此ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 地震勘 探数 据 的
个 图。
表 1是定 量分 析 的结果 : v 分别 为 原剖 面纵 H, 向 和横 向划 分 的块数 ;代 表 小 渡分解 层数 ; J K代 表
佳基 . 即小波 基 的选 择 : 二是如何 利 用小 渡变换 后 变
( v),=l fr) l c (b l (l d w ) cf l I J
其中. 函数系
I( I 1∈, o ∈ lt J ) l ,Ra , R = J a ≠b f
称为小波 函数 . 它是 由函数I t l) J 经过不 同的时间尺 (
镜” 。小波变换及其应用是近年来信号处理研究的
热点 。 小波 变换 定义 为 :
件下可以忽略能量非常小的某些高频分量,使数码 率 降低 。地 震勘探 信 号的有效 数据 和 能量也 是 主要
集 中在低频 . 以用 小 波变换 较好地 进 行数据 压缩 。 可
小波变换具有很好的时一频局部化特性 ,信号 经小波变换后能量集 中在少数变换系数上 ,它能代 替离散余弦变换 ,台理地利用其变换系数的分布特 点 . 以克服 IE 可 P G图像压缩方法产生的方块效应备 18 年 Maa将 小 波变 换 引入 图像 压 缩 领域 , 99 lt l 随后 人们研究 了不少用小波变换进行数据压缩的方法 , 主要 有两方 面 的工 作 :一是选择 适 宜具 体图像 的最
和 数 据 压 缩 质 量
地震 勘 探信 号 的数据 压缩 与一 般 的 自然景 物 图
同地震勘探数据的变换计算表明,一般分解 3 5  ̄ 级
挤压短时傅里叶变换的地震勘探信号随机噪声压制方法
![挤压短时傅里叶变换的地震勘探信号随机噪声压制方法](https://img.taocdn.com/s3/m/479d18c2d5d8d15abe23482fb4daa58da0111cb3.png)
《挤压短时傅里叶变换的地震勘探信号随机噪声压制方法》一、引言地震勘探是石油勘探中的重要环节,而地震信号中的随机噪声一直是影响数据质量的重要因素。
在地震信号处理中,挤压短时傅里叶变换被广泛应用于随机噪声的压制,本文将就此主题进行深入探讨。
二、挤压短时傅里叶变换的基本原理挤压短时傅里叶变换(Squeeze Short Time Fourier Transform, SST)是一种基于数学理论和信号处理技术的方法,可以很好地处理地震勘探信号中的随机噪声。
其基本原理是通过对地震信号的局部频率和局部时间进行分析,从而实现对随机噪声的有效压制。
在挤压短时傅里叶变换中,我们需要首先对地震信号进行时频分解,然后通过特定的挤压函数压缩能量,最终得到压制了随机噪声的信号。
这种方法能够很好地保留地震信号的主要特征,同时有效去除噪声干扰,从而提高数据质量,为地震勘探提供更可靠的数据支持。
三、挤压短时傅里叶变换在随机噪声压制中的应用挤压短时傅里叶变换在地震勘探中的应用已经取得了一定的成果。
通过对地震信号进行挤压变换,可以有效地降低信噪比,提高地震数据的清晰度和准确性,为勘探工作提供了重要的支持。
值得一提的是,SST方法在处理地震信号中的随机噪声时表现出了很好的稳定性和鲁棒性,能够有效应对复杂环境下的噪声干扰,为数据解释和分析提供了更可靠的基础。
挤压短时傅里叶变换还可以结合其他方法,如小波变换、自适应滤波等,形成更为完善的随机噪声压制方案。
通过对多种压制方法的综合应用,可以更有效地去除随机噪声,提高地震数据的质量和分辨率。
四、对挤压短时傅里叶变换的个人理解作为地震信号处理的重要手段,挤压短时傅里叶变换具有很强的实用性和可操作性。
它不仅能够有效压制随机噪声,还能够保留地震信号的主要信息,对于勘探工作至关重要。
在实际应用中,我们可以根据具体情况选择合适的挤压函数和参数,以实现最佳的随机噪声压制效果。
总结通过本文的探讨,我们对挤压短时傅里叶变换的地震勘探信号随机噪声压制方法有了更深入的理解。
地震勘探数据 压缩算法
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地震勘探数据压缩算法
地震勘探数据压缩算法是指对地震勘探中获取的海量数据进行
压缩处理,以便更高效地存储和传输数据,同时尽量减少信息丢失。
地震勘探数据通常包含大量的地震波形数据和地下结构信息,因此
需要有效的压缩算法来处理这些数据。
一种常用的地震勘探数据压缩算法是基于信号处理的压缩方法,例如小波变换和离散余弦变换(DCT)。
小波变换可以将地震波形数
据分解成不同频率的子带,然后根据信号能量的分布情况对子带进
行适当的压缩,以达到减小数据量的目的。
离散余弦变换也可以将
数据转换成频域表示,然后通过舍弃高频分量或者利用量化方法对
系数进行编码来实现数据的压缩。
另一种常见的压缩算法是基于预测编码的方法,例如差分编码
和预测误差编码。
这些方法利用地震波形数据中的相关性,通过对
数据进行预测并仅存储预测误差或差分值来实现数据的压缩。
此外,还有基于字典的压缩方法,如Lempel-Ziv-Welch(LZW)算法和哈
夫曼编码,这些方法可以根据数据的统计特性来构建字典,实现更
高效的压缩。
除了以上提到的压缩算法,还有一些针对地震勘探数据特点设
计的专用压缩算法,例如基于地震波形数据特点的自适应压缩算法
和基于地下结构信息的压缩算法等。
需要注意的是,在选择压缩算法时需要综合考虑压缩比、压缩
速度、解压缩复杂度以及数据的重建质量等因素,以便选择最适合
地震勘探数据特点的压缩算法。
同时,压缩算法的实现也需要考虑
到硬件平台的限制和实际应用场景的需求,以达到最佳的压缩效果。
适宜普适无线网的地震实时数据压缩重传算法
![适宜普适无线网的地震实时数据压缩重传算法](https://img.taocdn.com/s3/m/bc071218a216147917112846.png)
Ke r s d t o r s i n r t n f rag rt ; wi ls e o k u i u t u e o k e rh u ed t y wo d : a c mp e so ; e a se l o h a r im e r e s t r ; b q i sn t r ; a q a a nw o w t k a
适宜普适无线网的地震实时数据压缩重传算法
廖 铁 军
( 庆工 学 院 网络 信 息 中心 , 重庆 4 0 5 ) 重 00பைடு நூலகம்
摘 要: 分析使 用普 适无线 网构建 地震 实时数据 远程 传输共 享应 用平 台的 不足 , 现有 的 S EM1 S EM2 缩 算法无 法满 T I 和 TI 压
tre i c o a ( E D he r t n t D T D) ipo oe ,iSutbeo eu erf clw ad n a c n oo a pia o y r erae o ea d e i da s rp sd t i lt d c a o h e o t l f p l t n ae,d c s ly 。s a r ti f n e n c r ci l e td n l ie lal av e ot a o s U . e Oma e a o bc me f t ea i bly a d eajtr cer d ac e lfr 'llrt S ke h lt r eo f c v al it. d yt , y n t h p tm 1a , t p fm eei v a i
一种24位实时地震数据压缩方法的研究_孙宏志
![一种24位实时地震数据压缩方法的研究_孙宏志](https://img.taocdn.com/s3/m/7700943e5a8102d276a22f76.png)
第21卷 第2期东 北 地 震 研 究Vol 121 No 12 2005年6月 SEISMOLOGICAL RESEARC H OF NORTHEAST CHINA J un 12005一种24位实时地震数据压缩方法的研究孙宏志(辽宁省地震局,辽宁 沈阳 110031)摘 要:本文介绍了实时地震数据压缩的一种新方法,即在预测编码的基础上,对产生的编码进行统计分类,再根据统计结果为每一编码分配码长度及附加长度和地址。
本文还分析比较了本压缩方法与WIN -RAR 、WINZIP 等通用压缩方法各自的优势,并对同一地震数据分别用这三种压缩软件进行压缩比较试验。
关键词:数据压缩;编码中图分类号:P315163 文献标识码:A 文章编号:1004-2865(2005)02-0057-05收稿日期:2004110作者简介:孙宏志(1973105),男,1996年毕业于辽宁大学,硕士,工程师1现主要从事电子仪器的研制与维护工作10 引 言全国大部分省市建成数字地震台网并投入使用,采用数字技术具有许多优越性,但同时也使数据量大增。
这就需要昂贵的通信信道和昂贵的硬件进行数据的传输、存储和管理。
数据压缩无疑是解决这一问题的有效方法,因此我们提出一种高效的、基于预测编码及统计基础上的24位实时地震数据压缩方法。
1 理论基础现代统计学和控制理论常常运用/时间序列分析0的概念,来解决动态系统的输出状态问题。
这些理论的发展对于通信工程的理论与实践发挥了很大的作用,在这些理论与技术的基础上,形成了一支专门用于压缩相关信源的预测编码理论分支[1]。
简单的时不变线性预测k 时刻信号取样的线性预测值可表示为:x C k =6Ni =1a i x k -i(1)实际的x k 值与其预测值x C k 之间有一个差值信号e k ,所以e k =s k -x C k =x k -6N i =1a i x k -i (2)为了使预测误差在某种测度下最小,就须按照最小均方误差准则(MMSE)来讨论,这也叫做均方误差(MSE)意义下的最佳设计。
地震数据的小波包压缩方法_吴爱弟
![地震数据的小波包压缩方法_吴爱弟](https://img.taocdn.com/s3/m/d8bb0f44ad02de80d5d84003.png)
= F1 { x
}( p)
2n+ 1, j - 1
( 10)
= { x p }p∈ Z ∈ l 为一序列 , 其重构算法为 x p = F0 { x
n, j * 2n , j - 1
} ( p ) + F1 {x
*
}( p)
( 11)
3 应用实例
应用张量积的方法 , 可以把一维小波包推广到二维的情形 , 每对信号做一次二维正交小波 分解 ,即把信号分解成四部分 . 其中第Ⅰ 部分代表信号的低频低波数部分 , 包含大部分的反射 能量 ; 第 Ⅱ 部分代表信号的低频高波数部分 , 以大倾角反射的能量占优势 ; 第 Ⅲ 部分代表高频 低波数部分 ; 第 Ⅳ 部分代表高频高波数部分 , 以高频噪声为主 . 如果只对第 Ⅰ 部分进行反复分 解 , 就是二维正交小波分解 , 如果对四部分都做进一步分解 ,就是小波包分解 . 也可以有选择地 进行分解 . 最佳小波基算法可以表明某一部分分解到某一层可以不必做进一步分解 . 图 1是某 油田一段地震剖面 , 应用二维正交小波包技术对它进行压缩的剖面情况 . 从图形上可以看出 , 恢复的剖面能很好地保留原剖面的同相轴 , 相当于一个去噪剖面 , 从视觉上以及后继处理上都 是可以接收的 . 表 1 列出了用不同的 Daubechi es 正交小波及不同的阈值所得的结果 , 压缩比 和信噪比在这里定义为恢复剖面的能量与误差剖面的能量之比 . 从表 1中可以看出 , 当 N 取 5 时 , 可以得到比较好的效果 .
1996 年 第 20 卷 第 6 期
石油大学学报 (自然科学版 ) Journal of the University of Petroleum , China
Vol . 20 No . 6 Dec . 1996
应用Squeeze算法实现地震数据高效压缩
![应用Squeeze算法实现地震数据高效压缩](https://img.taocdn.com/s3/m/d46461e4710abb68a98271fe910ef12d2af9a92e.png)
第42卷 第5期2020年9月物探化探计算技术COMPUTINGTECHNIQUESFORGEOPHYSICALANDGEOCHEMICALEXPLORATIONVol.42 No.5Sept.2020 收稿日期:2019 05 21基金项目:国家自然科学基金(41574107)第一作者:高潇(1993-),男,硕士,主要从事地震波正演模拟、高性能计算等方面的研究,E mail:gaox1993@mail.ustc.edu.cn。
通信作者:张伟(1976-),男,教授,博士,主要从事计算地震学、勘探地震学和微地震监测等方面的研究,E mail:zhangwei@sustc.edu.cn。
文章编号:1001 1749(2020)05 0582 14应用Squeeze算法实现地震数据高效压缩高 潇1,张 伟2a,徐锦承2a,杨 辉2a,邵理阳2b,潘 权2b,宋章启2c(1.中国科学技术大学 地球和空间科学学院,合肥 230000;2.南方科技大学 a.地球与空间科学系,b.电子与电气工程系,c.创新创业学院,深圳 518055)摘 要:为了提高海量地震数据的存储和处理能力,需要采用有损压缩方法对地震数据进行高效压缩。
目前常用的地震有损压缩方法主要利用了地震数据的稀疏性来实现压缩,代码实现较为复杂,实际应用需要使用者对相应的压缩方法原理具有比较好地了解。
另一种压缩实现原理是利用地震数据相邻道之间的关系实现压缩,该类方法原理简单,易于理解。
这里将近年最新发展的Squeeze算法应用到地震数据压缩问题中,该算法通过使用多维和多层预测模型,基于邻近点信息预测当前点波场值,然后对实际波场值和预测值之间的差异,进行自适应量化编码和熵编码实现数据的有效压缩。
在地震波数值模拟算法中实现了Squeeze压缩方法,并通过二维SEG/EAGE盐丘模型合成道集数据、实际三维道集数据以及三维Marmousi正演波场数据测试Squeeze压缩效果,结果表明,Squeeze算法对于地震数据具有比较好的压缩性能,同时代码实现和使用十分方便。
一种低延时地震波形实时数据流服务方法[发明专利]
![一种低延时地震波形实时数据流服务方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/649b5833a7c30c22590102020740be1e650eccea.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202011212612.9(22)申请日 2020.11.03(71)申请人 深圳防灾减灾技术研究院地址 518000 广东省深圳市罗湖区罗芳路68号中震大厦1509室(72)发明人 黄文辉 苏柱金 吕作勇 刘军 欧阳龙斌 吴永权 熊厚 刘兆才 段艳丽 郑邓晗锴 (74)专利代理机构 深圳市硕法知识产权代理事务所(普通合伙) 44321代理人 黄达(51)Int.Cl.H04L 29/06(2006.01)H04L 29/08(2006.01)(54)发明名称一种低延时地震波形实时数据流服务方法(57)摘要本发明公开了一种低延时地震波形实时数据流服务方法,流服务配置界面下包括用户管理、用户终端、流服务器;进入流服务配置界面需要用户管理的用户名与密码认证,并对用户分为超级用户、上传用户、下载用户三种不同的权限管理,在流服务器的配置文件中对应设有各用户的配置内容,可以更改用户权限并为用户添加允许访问的地震台站列表;流服务器内设有适配的接口程序;超级用户指定有IP地址或IP网段的服务器能使用超级用户访问流服务配置界面;流服务器可在/etc/hosts文件内绑定台站名和IP地址,同台站数采IP地址建立与数采的网络链接。
本发明为地震台网各种数据分析处理系统提供实时数据流服务,并在不同地震台网之间实现低延时的数据传输共享。
权利要求书1页 说明书4页 附图1页CN 112422529 A 2021.02.26C N 112422529A1.一种低延时地震波形实时数据流服务方法,其特征在于:流服务权限等级分配,进入所述流服务配置界面需要用户管理的用户名与密码认证,并将所述用户终端分为不同的权限管理,在所述流服务器的配置单元内对应不同等级的用户获得不同权限,配置单元内提供用户权限更改服务,且所有用户管理页面内存添加有允许访问的地震台站列表;所述流服务器内设有适配的程序接口,支持多种型号仪器进行数据交换;所述用户终端根据管理权限指定有IP地址或IP网段的服务器访问流服务配置界面;所述台站在接收实时数据时,所述流服务器先在存储单元的文件夹内绑定台站名和IP 地址,同台站数采IP地址建立与数采的网络链接。
一种地震采集数据的压缩及传输方法[发明专利]
![一种地震采集数据的压缩及传输方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/fb4fab58f121dd36a22d8257.png)
专利名称:一种地震采集数据的压缩及传输方法专利类型:发明专利
发明人:李守才,王跃,梅有仁,马国庆,董健,袁昊申请号:CN201210418513.5
申请日:20121026
公开号:CN103792570A
公开日:
20140514
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明涉及地震采集数据的压缩及传输方法,实现无损数据压缩减少数据的传输量,保证数据不丢失。
包括步骤:1)每帧数据内采样点数一定时,不同采集单元的数据长度是变化的;2)每帧采样点可变,但在同一个系统中所有采集单元在同一时刻对应的数据帧包含的采样点是一定的;3)每帧前六个字节固定,第七个字节为标志字节记录传输帧标志;采样输入保持电路保证了0和最大值不会相邻出现;4)标志字节:使用三个bit表示传输位数,对应的数据8~24bit;5)每个样点最少8bit,以4bit递进,最多24bit;6)采集单元内加非易失数据存储器,保证不能实时传输时采集数据不丢失;7)存储的每个采样点的最高位一定是符号位,确保进行压缩时采集数据的极性不会改变。
申请人:中国石油化工股份有限公司,中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院
地址:100728 北京市朝阳区朝阳门北大街22号
国籍:CN
代理机构:北京思创毕升专利事务所
代理人:刘明华
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论文范文:地震预测仪器数值传输及压缩原理探微
![论文范文:地震预测仪器数值传输及压缩原理探微](https://img.taocdn.com/s3/m/362dfb1f19e8b8f67d1cb99a.png)
论文范文:地震预测仪器数值传输及压缩原理探微第1 章绪论1.1 研究目的和意义当今世界,石油有“黑色黄金”之称,在各类能源之中占首要地位,不但决定现代国家的工业经济发展,而且影响到国家政治生活和军事安全。
“谁掌握了石油,谁就掌握了经济命脉”,石油已经成为了关乎国计民生的重要战略资源。
但是资源需求与资源枯竭已经逐渐成为阻碍世界各国的经济进步和社会发展的主要矛盾。
根据国际国能源署(International EnergyAgency,IEA)的统计数据,2013年全球石油日需求量将上升9080万桶/日P[1]P。
目前中国正在进入工业高速发展阶段,在2008至2011年的四年间,中国就占了全球石油需求量增长的三分之二。
美国能源信息署(EnergyInformation Agency,EIA)预计2013年全球石油日需求量将上至9033万桶,中国国石油日需求量P[2]P 上升至1074万桶。
随着急速增加的石油消耗量,为了保障国家安全和经济稳定,中国不仅需要足够的外部进口渠道,而且更需要挖掘内部潜力,因此我国必须建立自己的石油勘探产业。
目前,石油勘探业的面临最大挑战是在相对恶劣地表和更复杂地下构造等勘探条件下寻找更隐蔽油气藏,地震勘探将直接地深入到沙漠戈壁、山地、甚至悬崖、超深层海洋深水等极端环境,开展勘探工作。
地震石油勘探技术P[4-6]P将向着高密度、多维、全波场、高分辨率、超多道地震勘探等方向发展,地震数据具有高保真、宽频带以及高信噪比的特点。
石油地震勘探仪器装备P[7-9]P采用24位以上高分辨率A/D、数字检波器、单站单点、三分量地震采集、三维或者四维的地震技术、叠前深度偏移以及超万道高密度等技术,形成了一个分布式地震仪器网络,因此地震勘探仪器系统的通信技术P[10-13]P 成为了地震勘探仪器网络中的系统关键技术之一。
当前地球物理勘探仪器系统的通信技术主要分为两类:有线传输和无线传输、有线和无线相结合方式。
地震流动观测数据传输中的数据压缩技术研究
![地震流动观测数据传输中的数据压缩技术研究](https://img.taocdn.com/s3/m/0b54b627ae1ffc4ffe4733687e21af45b307fee8.png)
地震流动观测数据传输中的数据压缩技术研究在地震研究领域,实时准确地传输地震流动观测数据对于地震监测、灾害预警和科学研究至关重要。
然而,由于地震观测数据具有高维度、高频率、大容量的特点,传输效率和数据安全性成为数据传输过程中亟待解决的问题。
为了克服这些挑战,科学家不断探索和研究数据压缩技术在地震流动观测数据传输中的应用。
在地震流动观测数据传输中,数据压缩技术被广泛应用以减少数据存储、传输和处理的开销。
数据压缩技术通过降低冗余和提取关键信息来实现数据压缩,可以对数据进行有损或无损的压缩。
数据压缩既可以在观测设备端进行,也可以在数据传输过程中进行。
有损压缩是常用的地震流动观测数据压缩技术之一。
这种压缩技术通过保留关键信息和舍弃冗余信息来减少数据量。
具体而言,有损压缩技术可以通过采样率压缩、量化、离散余弦变换和小波变换等方法来实现。
通过减少数据的采样频率,可以降低数据的采样率,并将其压缩到更低的位宽,从而减少数据量。
离散余弦变换和小波变换可以将数据从时域转换为频域,并利用频域的特性来实现数据的压缩和重构。
然而,有损压缩技术会导致压缩后的数据与原始数据存在一定误差,这可能会影响地震数据的准确性和有效性,因此需要根据应用需求和数据精度要求来选择合适的压缩算法和参数。
与有损压缩相反,无损压缩技术可以在保证数据完整性的同时,减少数据量。
无损压缩技术通过利用数据的冗余性来实现数据的压缩。
典型的无损压缩算法包括霍夫曼编码、算术编码和Lempel-Ziv编码等。
这些算法利用数据中重复出现的模式或频繁出现的字符来构建编码表,从而实现数据的压缩。
然而,无损压缩技术通常需要更高的计算和传输成本,并且压缩率相对较低,因此需要在压缩效率和数据准确性之间进行权衡。
在地震流动观测数据传输过程中,必须考虑数据的时效性和可靠性。
数据压缩技术对传输效率的提高起到了重要作用。
通过减少数据量,可以降低传输带宽的要求,缩短传输时间,提高实时性。
数据传输压缩方法
![数据传输压缩方法](https://img.taocdn.com/s3/m/6558b96a4a73f242336c1eb91a37f111f1850d36.png)
数据传输压缩方法1.无损压缩:无损压缩是将数据压缩为更小的体积,但保持数据的完整性,即可以还原为原始数据。
无损压缩方法包括以下几种:-字典压缩算法:通过构建和使用字典来压缩数据。
一种著名的字典压缩算法是LZ77和LZ78算法。
-霍夫曼编码:通过根据数据中出现的频率来构建变长编码来压缩数据。
频率较高的数据使用较短的编码,而频率较低的数据使用较长的编码。
-预测编码:通过基于已经出现的数据来估计和编码将要出现的数据来压缩数据。
常见的预测编码算法有算术编码和定向插值方法。
2.有损压缩:有损压缩是将数据压缩为更小的体积,但会出现一定的数据损失,即无法完全还原为原始数据。
有损压缩方法可以提供更高的压缩比率,适用于一些对数据准确性要求较低的场景。
常见的有损压缩方法包括以下几种:-量化压缩:将数据分组并将其转换为离散的量级,减少数据的精度以便更高的压缩率。
例如,JPEG图像压缩算法使用离散余弦变换(DCT)将图像进行频域分析和量化。
-转换编码:使用转换矩阵来对数据进行变换和编码,以减少数据的冗余和相关性。
例如,MPEG视频压缩算法使用离散余弦变换(DCT)和运动补偿来进行编码和压缩。
-重采样:对信号进行重新采样,降低采样率以减少数据量。
例如,音频压缩算法中的MP3使用了重采样技术。
3.数据传输压缩方法:数据在传输过程中需要压缩以减少传输的时间和带宽使用。
以下是一些常见的数据传输压缩方法:-差分编码:利用数据的变化率来传输较小差异的增量数据,而不是将完整数据传输。
例如,压缩差分传输(CCITT)G3和G4算法用于传输扫描仪图像。
-数据成帧:将数据划分为较小的块(帧),然后对每个帧进行压缩和传输。
这种方法将数据传输划分为各个块的传输,每个块都可以使用不同的压缩算法。
例如,视频传输中的MPEG以帧为单位进行压缩和传输。
-打包压缩:将多个数据文件或多个数据块打包在一起进行压缩和传输。
这种方法可以提高压缩率并减少传输时间。
微地震监测数据压缩技术
![微地震监测数据压缩技术](https://img.taocdn.com/s3/m/1babf69f85868762caaedd3383c4bb4cf7ecb7bb.png)
微地震监测数据压缩技术段建华;王保利;朱红娟;任亚平【摘要】微地震监测数据海量,给数据的长距离实时无线传输带来了很多困难,而且还占用很多磁盘空间。
笔者首先采用自适应阈值的STA/LTA算法,选取合适的特征函数,从海量的监测数据中自动快速准确地识别微地震有效信号;然后准确确定有效信号的起止时间,完整地截取有效信号的波形数据,去除大量冗余数据,使得数据减少为原来的20%以下;最后再采用STEIM2算法对截取后的有效信号进行压缩,使监测数据的压缩比达到10∶1。
研究结果表明:该方法能够通过去除冗余数据和无损压缩,大幅减少微地震监测数据的传输量,使得最终的数据仅为原数据的10%,从而减少了微地震监测数据的长距离无线实时传输困难,同时也减少数据存储所需要的磁盘空间,取得了较好的应用效果。
%The substantial microseismic monitoring data bring many difficulties to the long distance wireless real-time transmission of data and,what is more,take up a lot of disk space.In this paper,using adaptive threshold STA/LTA algorithm,the authors select appro-priate characteristic function and automatically,quickly and accurately identify effective micro-seismic signal from the large quantities of monitoring data.Then,the method on the paper accurately determines the start and end time of the effective micro-seismic signal com-plete waveform,and removes large quantities of redundant data by completely intercepting valid signal,so that the original data are re-duced to 20%.Finally,the monitoring data compression ratio attains 10 ∶ 1 by using STEIM2 algorithm compress data intercepted.【期刊名称】《物探与化探》【年(卷),期】2014(000)005【总页数】6页(P1018-1023)【关键词】微地震;监测数据;STA/LTA;数据压缩【作者】段建华;王保利;朱红娟;任亚平【作者单位】中煤科工集团西安研究院有限公司,陕西西安 710077;中煤科工集团西安研究院有限公司,陕西西安 710077;中煤科工集团西安研究院有限公司,陕西西安 710077;中煤科工集团西安研究院有限公司,陕西西安 710077【正文语种】中文【中图分类】P631.4微地震事件具有非常强的不确定性和不可预测性,一般需要全天候实时监测,而且该类地震事件的频率比较高,一般为0~150 Hz,现有设备采样率最高可以达到10 kHz,因此地震监测产生的数据非常庞大。
SeedLink地震数据实时传输服务器搭建
![SeedLink地震数据实时传输服务器搭建](https://img.taocdn.com/s3/m/9d88c3399a6648d7c1c708a1284ac850ad0204e4.png)
SeedLink地震数据实时传输服务器搭建吕帅;杨周胜;粟毅;彭钰翔;刘鹏飞【期刊名称】《华南地震》【年(卷),期】2024(44)1【摘要】利用运营商网络将地震监测数据实时传输至本地数据中心进行在线处理是全球各地地震台网的通用做法,IRIS和GFZ等机构提供了基于SeedLink协议的地震数据共享服务器,用户既能通过互联网快速获取数据到本地,又能通过Seiscomp和Earthworm等系统进行实时地震监测。
目前国内测震台网使用NetSeis/IP协议和Http协议进行数据分发,通过Jopens MSDP软件进行在线处理。
由于国内外采用不一样的数据传输协议,国内数据流不能直接接入Seiscomp 和Earthworm等系统使用。
为解决这个问题,介绍了NetSeis/IP和SeedLink等国内外主流地震数据实时传输协议,对协议指令及数据请求方式进行了详细描述,提出了一种基于RingServer快速搭建轻量级SeedLink实时数据流服务器的方法,可实现SeedLink服务器功能,一方面满足Seiscomp和Earthworm等国际地震监测系统的数据接入需要,另一方面为我国地震数据在线共享提供参考。
【总页数】8页(P111-118)【作者】吕帅;杨周胜;粟毅;彭钰翔;刘鹏飞【作者单位】云南省地震局;中国地质大学(北京)信息工程学院【正文语种】中文【中图分类】P315.78【相关文献】1.适用于低延时实时数据传输的地震数据压缩方法2.SEED格式STEIM2数据压缩算法在实时地震数据传输中的应用3.基于TCP/IP协议的地震波形数据实时传输技术在数字地震台网联网中的应用4.海量地震数据实时传输技术研究5.地震监测数据实时传输与汇聚系统因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
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地
震
地
磁
观
测
与
研
究
3 2卷
与满 量程 3 2位数 字值 相 比一 般很 小 , 常有效 的 2 制位都 在 8位 以内 。如 果用数 据样 本之 通 进
间的差值 来表示 数据 值 , 可 以极 大程 度 的减 小 3 就 2位数 据 序列 中的冗 余 信 息 , 到 数据 压 缩 达
的 目的( 赵仲 和等 ,0 3 。 2 0 ) 目前 , 在地 震数据 压缩 中应用 最 为 广泛 的 S I TE M2压 缩 算 法 就是 基 于 上述 原 理 设计 , 每 个 S I 压 缩 帧由 1 TE M2 6个 4字节 的数 据段组 成 , 法规定 8种编 码方式 , 据差 值数 据 的有 算 根
输 出方式 必 然带来 更 大传输 数据 量 。 因此 , 缩算 法 的选 择 和 压缩 数 据 帧 的构 建对 低 时延 的 压
数 据传输 显 得十分 重要 。
1 方 法 原 理
目前 国内广泛 使用 的 2 4位数 据 采集器 为包 括 符 号位 在 内的 2 4位有 效 位 , 在计 算 机 中 以 3 2位存 储 , 至少 有 8 字 节 的符 号扩 展 。在 正 常地 震 背 景下 , 震 仪 输 出 的时 间序列 数 据 通 个 地
基 金 项 目 :0 8年 国家 “_一 五 ” 技 支 撑 项 目 20 B C3 B 14专 题 ,0 9年 国 家 发 改 委 C I 用 示 范 项 目“ 20 卜 科 08 A 80— 20 NG 应 基
于 Iv 术 的 地震 观 测试 验 系统 ” 课 题 “ 于 I v P 6技 子 基 P 6的地 震 测 震 数 据 采 集 系 统研 发 ” 本 文 收到 日期 :0 10— 2 1 —41 9
常具 有很 强 的关 联 性 , 果 给定前 面几 个数 据样 本 , 后续 数据 样本都 有很 强 的可预测 性 。而 如 则 且, 正常 地震背 景 的频率 与数 据采 集器 的采样 率 相 比都 相 当低 , 以连 续数 据样本 之 间的差 值 所
作 者 简介 : 阳 (9 2 )女 , 京 市 人 , 士 , 研 究 员 , 陈 17 , 北 硕 副 现从 事数 字 地 震 台 网 和 台 站 数 据 处 理 方 法 研 究 和 相 应 软 件 研发 亡 作
数据 经常 出现压缩 后长度 超过 实际 长度 的情 况 。其 原 因 主要 在 于 , TE M2编 码方 式 相 对简 S I 单、 固定 , 编码 描述数据 段在 数据 帧 中占用 的比例偏 大 , 其数据 差值 编码长 度偏 大时 , 其 尤 编码
d i1 . 9 9 J is . 0 33 4 . 0 1 0 . 2 o : 0 3 6 l .sn 1 0 — 2 6 2 1 . 6 0 2 /
适 用 于低 延 时 实 时数 据 传 输 的 地 震 数 据 压 缩 方 法
陈 阳 薛 兵 朱 小毅 李 江 林 湛 张志 强
效 位长 度将差值 数据 组合 4字节 的数据 存储 。其 中第 2至 第 1 6个 4字节 的数据 段 存储 压 缩
数据 , 1 4字节 数据段 用 于描 述 后续 1 第 个 5个 数 据 段 的编 码 方 式 ( 洪 体 , 0 4 。S I 王 2 0 ) TE M2 算 法 曾在 E AS2 I D -4P的实 时数据 传输 中得 到应 用 , 是 , 实 际应用 , 幅度 变化 较大 的 高频 但 在 对
( 国北京 103 中 0 0 6中 国地 震 局 地 震 预 测 研 究 所 )
摘 要 随 着 数 字 地 震 台 站 数 量 的增 加 、 据 传 输 手 段 的 多 样 化 以 及 地 震 预 警 系 统 的 发 展 , 地 震 数 对 数 据 实现 有效 的 实 时 压 缩 对 数 据 传 输 显 得 十 分 重 要 。本 文 提 出一 种 支 持 低 时 间 延 迟 ( 据 传 输 间 数 隔小 于 ls数 据 传 输 要 求 的 实 时 数 据 压 缩 算 法 。通 过 理 论 估 算 和 实 际 地 震 数 据 检 验 , 方 法 高 ) 该 效 、 实 现 , 用 于地 震 预警 等 领 域 。 易 适
地 震 地 磁 观 测 与 研 究 第 3 卷 第 6 2 期 21 0 1年 1 2月
S SM 0 LOG I I EI CA A ND GEOM A G NETI C 0BSERV AT I ON ND A RESEARCH
V0 . 2 No 6 13 .
De . c 201 1
关 键 词 数 据 压 缩 ; 时 数 据 传 输 ; 震 预警 实 地
0 背 景
在“ 十五 ” 间 , 国建成 由 10 0多个 数 字地震 台站组成 的数 字地 震 观测 网络 , 区域 数 期 我 0 各 字地震 台网 中心均 需要 汇集 下属数 十个 数字 地震 台站 的实 时波形 数据 流进 行分析 处理 , 同时 , 在数 据传 输方 式上 更加 多样 化 , 用无 线传 输 、 D 使 C MA、 ADS 光缆 传输 等 多种 传 输方 式 。因 L、 此, 在数 据 传输 中使 用无损 压缩 技术 , 波形 数据 进行有 效压 缩 、 对 在一 定带 宽 内实现 数据 高效 、 及时、 无失 真传输 十 分必要 。 在 地震 预警 系统 中 , 常 利用地 震 波 传播 延 时或 P波 与 S波 之 间 的走 时差 实 现 预警 , 通 系 统 需要尽 快 地接 收波形 数据 , 对数 据进 行处 理 。因此 , 并 要求 数据 采集设 备 能够实 现波形 数 据 流低 时问延 迟输 出 ( 据传 输 间隔小 于 1s 。与传 统 的以秒 为单 位输 出波形 数据 流相 比 , 数 ) 此种