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申请/专利权人：成都理工大学

摘要：本发明公开了一种基于通道相关性的DAS数据有损压缩后处理方法及系统，该方法包括从待压缩的DAS数据集Dall中构造数据集D；预设参数和迭代次数；将数据集D划分为D1、D2；用DAS数据有损压缩模型将D1压缩为DC1、再解压为DR1；计算D2和D1的残差集，过滤、量化、编码得到压缩集DC2；将DC2经哈夫曼解码、反量化、与DR1得到D2的重构集DR2，利用DR1和DR2构成完整重构数据集DR；计算DR与D的信噪比，多次迭代确定最优参数，用于Dall的压缩和解压。本发明极大地减低了DAS数据有损压缩模型的压缩量，成倍地加快了压缩速度，且能提高更高的压缩比，大大的提高了DAS信号的传输和存储效率。

主权项：1.一种基于通道相关性的DAS数据有损压缩后处理方法，其特征在于：包括以下步骤；S1，从待压缩的DAS数据集Dall中选取N个通道数据并归一化处理，构成数据集D，数据集D包括N个通道数据，每个通道数据包括M个采样数据；S2，预设参数和迭代次数，所述参数包括子数据集通道数n、阈值T和量化参数q，初始化n、T和q，n为奇数且能被N整除；S3，将数据集D划分为S个子数据集，S=N，抽取每个子数据集的中间通道数据，按顺序拼接为原始数据集D1，数据集D中其余通道数据构成原始数据集D2；S4，选取一预训练的DAS数据有损压缩模型对D1压缩和解压，D1经压缩得到压缩集DC1、DC1经解压得到重构集DR1；S5，计算D2和D1的残差，得到残差集，用阈值T过滤残差集，得到第一过滤残差集；S6，用量化参数q将中每个元素量化为整数，得到量化后残差集，再用哈夫曼编码压缩，得到压缩集DC2；S7，将DC2进行哈夫曼解码和反量化，得到第二过滤残差集；S8，对中每个元素，与DR1中相同子数据集的元素相加，构成D2的重构集DR2；S9，合并DR1和DR2，得到完整重构数据集DR；S10，计算重构数据集DR与数据集D二者间的信噪比；S11，进入下次迭代，每迭代一次，改变n、T和q的值，并重复步骤S3~S10，直到迭代结束，将信噪比最大时迭代次数中的三个参数，作为最优参数；S12，基于最优参数对Dall进行压缩和解压。

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权利要求：

百度查询： 成都理工大学 基于通道相关性的DAS数据有损压缩后处理方法及系统