傳統(tǒng)壓縮方法對DCS 模擬量進行壓縮效果不佳。要得到較好的壓縮效果就要從模擬量在計算機中表示的方法入手。本文分析了DCS 模擬量在計算機中存儲和表示方法及其特點，對原始數(shù)據(jù)進行預處理，使數(shù)據(jù)表現(xiàn)出較明顯的冗余信息，然后對數(shù)據(jù)的不同部分，采用不同的壓縮方法，每種壓縮算法壓縮模擬量數(shù)據(jù)的一部分。

與DCS 接口中，串行通訊是常見的接口方式。為了提高通訊效率，需要對通訊的數(shù)據(jù)進行壓縮處理。DCS 模擬量的壓縮方法中，常用整數(shù)表示工程量，即將模擬量的按其量程線性化處理為兩字節(jié)正整數(shù)(0~65535)，應用時再轉換為工程量。這種方法由于要維護模擬量的量程表，不便于通信;另一類常用的壓縮方法是采用LZW 等基于字典模型的壓縮算法。模擬量數(shù)據(jù)是以單精度浮點數(shù)存放的，數(shù)據(jù)的冗余度很小，傳統(tǒng)的壓縮處理方法的壓縮效果都不理想。

本文從模擬量在計算機中的表示方法入手，首先將模擬量預處理，再針對數(shù)據(jù)的不同部分采用不同的方法進行壓縮，最后將壓縮后數(shù)據(jù)組合起來。這樣既充分考慮到了數(shù)據(jù)的特點，又充分利用了壓縮方法的適應性。

1 模擬量的表示方法及特點

1.1 模擬量的表示方法

DCS 模擬量用單精度浮點數(shù)表示，占用4 個字節(jié)，可以精確到7 位有效數(shù)字。按文獻[3] 標準(以下簡稱標準)表示。設一個浮點數(shù)R,可使用三元組{S,E,M}來表示：S 為符號位，用1 位表示。

S = 0 表示R 為正數(shù)，S = 1 表示R 為負數(shù);E 為指數(shù)，用8bits表示。實際指數(shù)要經(jīng)E - 127 計算后得到;M 為尾數(shù)，用23bits 表示。浮點數(shù)R 為S×1.M E(1 為隱含的一位尾數(shù)，不在M 中表示)。

1.2 模擬量的特點

數(shù)據(jù)壓縮需要信息有足夠的冗余度。以標準表示的模擬量不利于壓縮。即便差值很小的數(shù)據(jù)，在計算機中表示結果差別很大，如1234.5 在計算機中用四字節(jié)表示為：68 154 80 0 ,而1234.6表示為：68 154 83 51,僅有符號位和指數(shù)位表示相同，尾數(shù)完全不同，這樣就造成了壓縮的難度。

現(xiàn)以200 個模擬量數(shù)據(jù)為樣本分析其特點。樣本數(shù)據(jù)隨機產(chǎn)生，其范圍為[0.0,1000.0].按照標準存儲的數(shù)據(jù)從字符概率分布較平均，若用通用數(shù)據(jù)壓縮方法壓縮這些數(shù)據(jù)，得不到很好的效果。

雖然浮點數(shù)的信息冗余度很小，但若用其表示DCS 模擬量，仍有以下特點：

(1)各工程量數(shù)值多數(shù)大于零，因此標準表示中，符號位S 大多為零;

(2)各工程量的量程相差約為0.0001~10000 倍，因此標準表示中，指數(shù)差值約為-4 ~ 4 ;

(3)從數(shù)據(jù)精度考慮，工程量一般保留5 位有效數(shù)字即可。因此標準表示中，尾數(shù)部分有可壓縮的信息。

2 模擬量的預處理

模擬量預處理的目的是為了產(chǎn)生更多的冗余信息，獲得更好的壓縮效果。通信時一般將模擬量按測點表以自然順序排列。根據(jù)1.2 節(jié)的分析可知，若將模擬量按其三元組順序排列，即：N 個模擬量數(shù)據(jù)，其自然排列順序為{S1,E1,M1}、{S2,E2,M2}、…、{SN,EN,MN},共占用4N 字節(jié)。壓縮前將模擬量序列按字節(jié)重新排列為：

S1S2…SNE1E2…ENM1M2…MN.因符號位S 為1 位，重新排列后將8個模擬量的符號位合并為1 字節(jié)。故重新排列后N 個模擬量共占用字節(jié)數(shù)為4N+N/8(+1) 字節(jié)。(括號中+1 字節(jié)表示N 不是8 的整數(shù)倍時總字節(jié)數(shù)+1)。

圖1(a) 為樣本數(shù)據(jù)經(jīng)重新排列后字節(jié)分布情況。可以看出數(shù)據(jù)已呈現(xiàn)明顯的規(guī)律性：第一部分數(shù)據(jù)[1,25] 為數(shù)據(jù)的符號，是樣本數(shù)據(jù)的符號。樣本數(shù)據(jù)均為正，因此由符號位構成的這部分數(shù)據(jù)全為零;第二部分數(shù)據(jù)[26,225] 為N 個樣本數(shù)據(jù)的指數(shù)，根據(jù)1.2 節(jié)分析可知，各數(shù)據(jù)的指數(shù)差值大約在-4~4 之間，故有較大的壓縮空間;最后一部分數(shù)據(jù)[226,825] 為N 個樣本的尾數(shù)，呈隨機分布。

第一次預處理是數(shù)據(jù)無損的?？紤]到DCS 模擬量精度要求有5 位有效數(shù)字即可。根據(jù)信息理論，1 位十進制數(shù)可以精確表示log210 ≈ 3.32 位二進制數(shù)。單精度浮點數(shù)表示模擬量時，4 位二進制約可表示1 位十進制。因此，在精度滿足DCS 系統(tǒng)要求的情況下，可以減少一個字節(jié)尾數(shù)。第二次預處理將尾數(shù)的最低字節(jié)置零，進一步提高數(shù)據(jù)的冗余信息。圖1(b) 為第二次預處理后的字節(jié)分布情況。可以看出，相比第一次預處理，數(shù)據(jù)最后一部分[626,825] 全為零，可以更好地被壓縮。

3 壓縮算法的選擇

3.1 壓縮算法選擇原則

壓縮算法要根據(jù)原始數(shù)據(jù)的特點以及對速度、性能的綜合要求來選擇。模擬量的壓縮應用在數(shù)據(jù)通信中，對速度的要求較高。

因此壓縮算法不能過于復雜，運算量要小。

從預處理后的樣本數(shù)據(jù)可以看出，每一部分數(shù)據(jù)的特點不同，因此選擇壓縮算法時應針對不同特點的數(shù)據(jù)采用不同的壓縮算法來處理。第一部分數(shù)據(jù)(由符號位組成)為零(或絕大部分為零)，可以采用游程編碼(Run Length Encoding);第二部分數(shù)據(jù)(由指數(shù)組成)數(shù)值間相差不大，可用差分編碼(Differential Encoding);第三部分數(shù)據(jù)(由部分尾數(shù)組成)隨機性較大，壓縮效果不明顯，因此不進行壓縮;第四部分數(shù)據(jù)(由最低字節(jié)尾數(shù)組成)均為零，可采用游程編碼。

3.2 差分編碼

差分編碼又稱相關編碼。當源數(shù)據(jù)之間差值不大時，用數(shù)據(jù)間的差值代替源數(shù)據(jù)序列。較小的差值可以用較少的位數(shù)表示。本文用4 位二進制表示一個差值。

源數(shù)據(jù)中序列E1E2…EN 為數(shù)據(jù)的指數(shù)，其差值約在-4 ~ 4之間，用4 位二進制表示此差值：最高位用來表示差值的符號，其余三位表示差值，-7 保留?？杀硎镜牟钪捣秶鸀?6~+7 ;若差值大于此范圍，則不壓縮，用原碼輸出。為了區(qū)分是差值輸出還是原碼輸出，用保留的-7 表示下一字節(jié)為原碼輸出。N 字節(jié)源序列，若每一字節(jié)都可以用相鄰差值來表示，其理想壓縮比為1:(N/2+1)/N=1:0.5+1/N.

為樣本數(shù)據(jù)差分編碼壓縮后字節(jié)分布?？梢钥吹剑磾?shù)據(jù)中表示指數(shù)的部分已經(jīng)被有效壓縮。樣本數(shù)據(jù)由825 字節(jié)壓縮到726 字節(jié)，實際壓縮率為88.0%.

3.3 游程編碼

游程編碼的思路是：若數(shù)據(jù)項d 在源數(shù)據(jù)中連續(xù)出現(xiàn)n 次(n稱為重復因子)，則在輸出流中以nd 代替n 個重復項d.游程編碼也可能出現(xiàn)壓縮比大于1 的情況。為了區(qū)分輸出項是重復因子還是被壓縮數(shù)據(jù)，規(guī)定當重復因子n ≥ 3 時，輸出ddd(n-3) ;n < 3時，輸出n 個d,即不壓縮輸出。另外重復因子3 ≤ n ≤ 255,若數(shù)據(jù)項d 重復次數(shù)大于255,則要重新進行游程編碼。設源數(shù)據(jù)長度為N,包含M 次重復，每次重復平均長度L,則游程編碼壓縮比為1:(N-M×(L-4))/N.

樣本數(shù)據(jù)經(jīng)預處理后第一部分(由符號位組成)和第四部分(由最低位尾數(shù)組成)可以用游程編碼。這部分數(shù)據(jù)可以獲得很高的壓縮比。第一部分理想壓縮比為1:4/25=1:0.16 ;第四部分理想壓縮比為1:4/200=1:0.015.

圖3 為經(jīng)游程編碼壓縮后的數(shù)據(jù)分布圖。由上一級差分編碼壓縮后的726 字節(jié)壓縮至510 字節(jié)，實際壓縮比為1:0.70.

4 結論

200 個樣本數(shù)據(jù)經(jīng)預處理，對一部分數(shù)據(jù)進行差分編碼、對另一部分數(shù)據(jù)進行游程編碼，最終有510 個字節(jié)。因此綜合壓縮比為1:510/800 ≈ 1:0.64,節(jié)省約36% 的空間。由于樣本數(shù)據(jù)的隨機性，因此可以推廣到一般情況。得到以下結論：

(1)分部壓縮方法可以獲得約1:0.64 的壓縮比;

(2)分部壓縮方法為二級壓縮算法構成。分別針對模擬量中不同信息類型的數(shù)據(jù)進行分部壓縮;

(3)差分編碼和游程編碼的算法的復雜度低，其時間復雜度和空間復雜度均為O(n)，故算法效率很高。

(4)壓縮過程未涉及到數(shù)據(jù)的工程特性，因此算法可推廣至工業(yè)過程控制領域，具有一定的實用價值。