[发明专利]一种基于离散余弦变换的自适应数据压缩方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于离散余弦变换的自适应数据压缩方法及系统。以离散余弦变换（DCT）为核心，利用其能量集中的特性，对频域系数进行选择和处理，将数据分为大系数数据块和小系数数据块，小系数数据块用较少的比特表示，而将更多的比特用于能量高、重要的系数的表示上面；同时，为了使该算法能够自适应地找到最佳的比特分配，学习最优的码本，算法还引入了启发式算法、Lloyd‑Max量化、编码等常用的压缩编码方法的选择和使用。本发明能够降低传输带宽，同时降低传输设备的成本，提升传输速率。

主权项

1.一种基于离散余弦变换的自适应数据压缩方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤S1：设定第一缓存区，分别缓存待发送的IQ两路时域信号样点数据；当缓存的待发送的时域信号样点数据的样点数达到缓存区容量时，完成缓存，进行下一步处理；步骤S2：将第一缓存区中的时域信号样点数据转换为频域信号样点数据，即通过离散余弦变换将所述时域信号样点数据转换为频域信号样点数据，根据离散余弦变换能量汇聚的特性，对频域信号样点数据进行分块处理，将频域信号样点数据平均分为数据量相同的三块，但每块数据的DCT系数分布不同，其中高频数据块中数据包含较大的DCT系数，低频数据块中数据包含较小的DCT系数，将该三块数据作为学习样本，进行下一步操作；步骤S3：将处理后的三块学习样本输入学习模块，根据学习模块设定的动作选择库选择动作进行Lloyd-Max最优量化，生成量化后的信号，计算对应的回报值和Q值，如此迭代更新Q值表，直至Q值收敛，学习结束，得到三块数据分别对应的最佳量化比特数，生成最优码本；步骤S4：数据压缩：将待发送的IQ时域信号样点数据输入第二缓存区，缓存完成后对信号进行离散余弦变换，转换为频域信号样点数据，对变换后的频域信号样点数据进行分块处理，平均分成三块数据；将分块后的三块数据根据学习模块输入的三个最优码本分别进行量化，编码，然后发送；步骤S5：数据解压：将接收到的压缩码字根据学习模块输入的最优码本进行解码，得到解码后的三块块频域信号；将解码后的三块频域信号合并成一块数据；将合并后的频域信号数据进行反DCT变换，从而还原信号。