“倒梯形矢量法”数据压缩的智能家居底层控制系统

• 作者: 孙冬雪 杨鹏 王兵雷 田兴达 高文彬
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 倒梯形矢量法 红外学习 压缩算法 智能家居
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机与控制系统
• 页码范围: 64-67
• 页数: 4页
• 分类号: TP23
• 字数: 2727字
• 语种: 中文

摘要

为了向智能家居控制提供底层支持,得到具有良好的稳定性和可扩展性的底层设备控制模式,加强红外学习的适用范围,优化红外数据存储和传输效率,研究了红外学习、数据压缩和控制通信协议.系统将底层传感器、红外学习复制等进行功能封装,通过自定义的编码协议供上层设备调用.利用波形记录法实现万能红外学习,提出了“倒梯形矢量法”用于数据压缩,可同时保障优化的压缩率和较小的算法复杂度.理论分析证明其红外数据压缩率最优可达约6.3％,系统具有可靠性强、响应速度快、可扩展性强的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨鹏	河北工业大学控制科学与工程学院	162	1021	16.0	23.0
5	孙冬雪	河北工业大学控制科学与工程学院	11	31	3.0	5.0
6	高文彬	河北工业大学控制科学与工程学院	1	0	0.0	0.0
7	田兴达	河北工业大学控制科学与工程学院	1	0	0.0	0.0
8	王兵雷	河北工业大学控制科学与工程学院	1	0	0.0	0.0