一种非易失性存储器时序数据压缩的量化方法技术

本发明专利技术公开了一种适用于非易失性存储器时序数据压缩的量化方法,包括步骤1、对待压缩的时间序列数据S进行平滑处理得到平滑时间序列数据

【技术实现步骤摘要】
一种非易失性存储器时序数据压缩的量化方法
本专利技术属于数据存储
，具体涉及一种非易失性存储器的时序数据压缩。
技术介绍
随着半导体技术的发展，非易失存储器(NVM)包括相变存储器(PCM)和忆阻器(memristor)正在受到越来越广泛的关注。由这些新型NVM所产生的RAM有PCRAM、STT-RAM和RRAM等，保存在NVM里的数据具有掉电不丢失的特性，即非易失性。与DRAM相比，NVM具有有限的擦写次数。为了延长NVM的使用寿命，现有的技术可以分为两类：减少写和损耗均衡；减少对NVM的写能延长使用寿命。目前，许多应用领域都会产生时间序列数据，如无线传感器网络、监控系统以及物联网场景等。同时，在许多应用领域都需要及时存储这些时间序列数据，并保证断电不丢失，这就使得非易失性存储器与时间序列数据的结合成为必然。在容量一定的情况下，非易失性存储器的寿命会随着数据量的增加而缩短，为了保证数据存储过程的正常进行需要对大量的时间序列数据进行压缩处理，压缩处理需要发现时间序列数据的隐藏趋势或相似之处，发掘隐藏趋势的技术手段能应用于经济预测，天气预报以及物理或环境科学等领域。欧氏距离是目前本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种非易失性存储器时序数据压缩的量化方法，其特征是，包括以下步骤：步骤1、设置一个平滑窗口宽度，并对待压缩的时间序列数据S进行平滑处理,得到平滑时间序列数据S'，提取平滑时间序列数据S'中的特征点，记录原始时间序列数据S中对应位置的值；步骤2、根据步骤1保存的特征点，利用线性插值法对平滑时间序列数据S'进行时间序列数据重构，得到重构时间序列数据T；步骤3、利用动态时间扭曲算法，求出时间序列数据S与重构时间序列数据T之间的距离；设定一个距离阈值，若是两个时间序列数据之间的距离大于此阈值，这两个时间序列数据不相似，则重新调节平滑窗口宽度，直到选取出合适的平滑窗口宽度使得所求距离小于距离阈值。

【技术特征摘要】
1.一种非易失性存储器时序数据压缩的量化方法，其特征是，包括以下步骤：步骤1、设置一个平滑窗口宽度，并对待压缩的时间序列数据S进行平滑处理,得到平滑时间序列数据S'，提取平滑时间序列数据S'中的特征点，记录原始时间序列数据S中对应位置的值；步骤2、根据步骤1保存的特征点，利用线性插值法对平滑时间序列数据S'进行时间序列数据重构，得到重构时间序列数据T；步骤3、利用动态时间扭曲算法，求出时间序列数据S与重构时间序列数据T之间的距离；设定一个距离阈值，若是两个时间序列数据之间的距离大于此阈值，这两个时间序列数据不相似，则重新调节平滑窗口宽度，直到选取出合适的平滑窗口宽度使得所求距离小于距离阈值。2.根据权利要求1所述的非易失性存储器时序数据压缩的量化方法，其特征是：在步骤1中，所述平滑处理的计算式为：式(1)中，ω为平滑窗口长度，di'为时间序列数据S中第i个时间点平滑后得到的新值，dk为时间序列数据S中第k个时间点的值。3.根据权利要求2所述的非易失性存储器时序数据压缩的量化方法，其特征是：在步骤1中，所述的平滑时间序列数据S'特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘铎，顾艺，黃柏鈞，李星妮，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50