[发明专利]一种基于峰值检测的分级采样方法

说明书

本发明涉及一种基于峰值检测的分级采样方法，属于大数据处理技术领域，解决了现有采样方法容易出现波形失真、显示界面无法看到数据全貌的问题。方法包括：基于当前数据曲线的波峰波谷位置，将数据曲线划分为若干递增/递减采样区间、递增递减混合采样区间；对递增/递减采样区间采用简单采样方法进行采样，获取递增/递减采样区间的采样点；对递增递减混合采样区间采用基于峰值检测的采样方法进行采样，获取递增递减混合采样区间的采样点；将每个递增/递减采样区间和每个混合采样区间的采样点按时间顺序进行合并，得到当前数据曲线的采样点；将当前数据曲线的采样点形成的数据曲线作为下一级采样时的当前数据曲线，重复上述步骤，实现分级采样。

技术领域

本发明涉及国产化大数据处理技术领域，尤其涉及一种基于峰值检测的分级采样方法。

背景技术

国产化海量数据处理软件的系统联调测试阶段，在使用真实数据进行测试的过程中，发现在经过多次简单抽样后，原本是锯齿波的形状的数据出现了梯形台阶，如图1所示。简单抽样算法(等距抽样)，和ADC数据离化过程是一样。这是通用的默认抽取方式，在ADC采集的数据点里面，以N个点为一组，从这N个点里取出M个样本点(M大于等于1)，作为新的波形数据里面的采样点，N个点里的其他采样点全部丢弃。这种简单抽样算法适合变化幅度小且变化频度不高的数据，无法适用于类似锯齿波这种变化频度较高的数据。

另外，在大数据预处理阶段，数据量比较大时，试验数据点不能在界面上一次性全部展现，无法看到数据的全貌。

为解决上述技术问题，本申请提出了一种基于峰值检测的分级采样方法。为了解决抽样后的波形失真问题，在单调递增或递减序列中采用简单抽样，在非单调递增和递减序列内采用基于峰值检测的采样方法。在做出上述改进后，没有再出现波形失真的问题。同时，为解决大数据处理时界面上无法看到数据全貌的问题，本申请提出分级采样算法，通过分级采样形成不同等级的采样点数据，使得在数据预处理阶段，能快速的在高级别中看到数据的全貌，当数据浏览的级别降低，将看到越来越多的数据细节。

发明内容

鉴于上述的分析，本发明实施例旨在提供一种基于峰值检测的分级采样方法，用以解决现有采样方法容易出现波形失真、大数据处理时显示界面无法看到数据全貌的问题。

一方面，本发明实施例提供了一种基于峰值检测的分级采样方法，所述方法包括如下步骤：

基于当前数据曲线的波峰波谷位置，将所述数据曲线划分为若干递增/递减采样区间以及若干递增递减混合采样区间；

对于所述递增/递减采样区间，采用简单采样方法进行采样，获取递增/递减采样区间的采样点；

对于递增递减混合采样区间，采用基于峰值检测的采样方法进行采样，获取递增递减混合采样区间的采样点；

将所述每个递增/递减采样区间的采样点和所述每个混合采样区间的采样点按时间顺序进行合并，得到当前数据曲线的采样点；

将所述当前数据曲线的采样点形成的数据曲线作为下一级采样时的当前数据曲线，重复上述步骤，实现分级采样。

进一步，所述采用基于峰值检测的采样方法进行采样，获取递增递减混合采样区间的采样点包括：

采用峰值采样法获取所述混合采样区间的峰值点；

采用简单采样方法对所述混合采样区间进行采样获取混合采样区间的第一采样点；

将所述峰值点与所述第一采样点按照时间顺序进行合并，并去除重复的数据点，得到所述混合采样区间的采样点。

进一步，所述采用峰值采样法获取所述混合采样区间的峰值点包括：

按照时间的先后顺序，以N个数据点为一组，将所述混合采样区间依次划分为多个采样子区间；