[go: up one dir, main page]

WO2004053619A2 - Verfahren zum verarbeiten von digitalen datenwerten - Google Patents

Verfahren zum verarbeiten von digitalen datenwerten Download PDF

Info

Publication number
WO2004053619A2
WO2004053619A2 PCT/DE2003/003862 DE0303862W WO2004053619A2 WO 2004053619 A2 WO2004053619 A2 WO 2004053619A2 DE 0303862 W DE0303862 W DE 0303862W WO 2004053619 A2 WO2004053619 A2 WO 2004053619A2
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
values
value
digital data
data
compressed
Prior art date
Application number
PCT/DE2003/003862
Other languages
English (en)
French (fr)
Other versions
WO2004053619A3 (de
Inventor
Torsten Kerger
Roland Kind
Original Assignee
Siemens Aktiengesellschaft
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Siemens Aktiengesellschaft filed Critical Siemens Aktiengesellschaft
Priority to HK06103688.5A priority Critical patent/HK1083654B/xx
Priority to CN2003801054776A priority patent/CN1723623B/zh
Publication of WO2004053619A2 publication Critical patent/WO2004053619A2/de
Publication of WO2004053619A3 publication Critical patent/WO2004053619A3/de

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
    • H03M7/00—Conversion of a code where information is represented by a given sequence or number of digits to a code where the same, similar or subset of information is represented by a different sequence or number of digits
    • H03M7/30—Compression; Expansion; Suppression of unnecessary data, e.g. redundancy reduction
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D21/00—Measuring or testing not otherwise provided for
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
    • G10L19/0017—Lossless audio signal coding; Perfect reconstruction of coded audio signal by transmission of coding error
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
    • H03M7/00—Conversion of a code where information is represented by a given sequence or number of digits to a code where the same, similar or subset of information is represented by a different sequence or number of digits
    • H03M7/30—Compression; Expansion; Suppression of unnecessary data, e.g. redundancy reduction
    • H03M7/40—Conversion to or from variable length codes, e.g. Shannon-Fano code, Huffman code, Morse code
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D9/00—Recording measured values
    • G01D9/005—Solid-state data loggers

Definitions

  • the invention relates to a method for processing digital data values, in which, using a predictor method, a difference value is formed from the respectively current digital data value and a respective predicted value and in a RICE method that follows the predictor method compressed values are generated from the difference values.
  • Such a method is known to the person skilled in the art, for example, from the website which can be accessed at http://www.monkeysaudio.com/theory.html (accessed on November 13, 2002). It explains how digital audio data can be compressed for the purpose of compression using a predictor method and a subsequent RICE method. To calculate prediction values required in the context of the predictor method, the audio data values immediately preceding the current audio data value are used in each case.
  • measurement values of processes that are running, e.g. B. of manufacturing or conversion processes recorded in digital form and made available as initial information for subsequent processing.
  • the subsequent processing can be, for example, the readjustment of a process variable. It is often necessary to transfer the measured values in the form of digital data values or digital measurement data between different technical systems or to save them for later processing.
  • the digital measurement data is compressed using digital data compression before transmission. In this way it is possible to reduce the bandwidth required for data transmission.
  • the object of the invention is to specify a comparatively fast method for compressing digital data values.
  • the main advantage which the invention achieves over the prior art is that the proposed method achieves a substantial reduction in the storage space requirement for the compressed values determined from the digital data values at high speed.
  • the digital data values can be compressed in real time without loss, that is to say immediately after their acquisition.
  • the most rapid and reliable determination of the prediction values for the predictor method is achieved in that when the predictor method is executed, the prediction values are determined on the basis of a signal model that is suitable for describing the time profile of the digital data values.
  • the prediction values for the formation of the difference values are without the necessary of a respective calculation based on previous data values and thus without delay.
  • the space requirement in the memory can be reduced compared to uncompressed data values.
  • the storage space requirement is reduced with a minimal computing power when processing the digital data values, since only simple computing operations such as addition, subtraction and bit manipulations are required. This makes it possible to use the specified method for processing the digital data values even in technical devices which only provide a limited amount of computing power with the aid of suitable processors.
  • the need for computing power for compression, which is then not available for other functions, is minimized.
  • the compression according to the method according to the invention means that only data that does not contain any information is removed. Therefore, the digital measurement data can be completely, i.e. loss-free, restored when decompressing.
  • the signal model is determined as an envelope on the basis of a sine function or a cosine function with a constant period and its respective harmonics, a decaying e-function or a sine function with a decaying e-function.
  • the respective prediction value can advantageously be determined particularly quickly, since no further calculations have to be carried out.
  • Another solution to the above-mentioned problem - starting from the method of the type mentioned at the outset - is that, according to the invention, the digital data values are obtained from periodic signals and at least the digital data value is used as the respective prediction value belonging to the respective current digital data value a period before the current digital data value was recorded.
  • the required computing power can advantageously be kept low by using the data value for the prediction value acquired one period before the current data value. No additional arithmetic operations have to be carried out, so that the method can be carried out at high speed.
  • the inventive method further provides that, in the RICE method, a certain by subtracting a value by means of a RICE prediction predicted data width of the current difference value and an actual data width, this difference value overflow is compared with a predeterminable limit value and the difference value in a predetermined maximum data width is output as a compressed value when the overflow exceeds the limit.
  • the main advantage of this further development is that in the case of successive difference values which fluctuate greatly in terms of their data width, the RICE method is only used if it can be used effectively, ie with a low overflow. In the event of a high overflow, the respective compressed value is output in a maximum predetermined data width.
  • the method further provides that the compressed values are transmitted via a data transmission link and then the difference values are recovered from the compressed values using a RICE decoding method and the digital data values are added from the difference values and the respective prediction values by addition in an inverse predictor method
  • a transmission of the compressed measured values over a data transmission path includes both wired and wireless transmission methods, such as radio transmissions.
  • the compressed values can advantageously be decompressed at a location remote from the location of the compression.
  • the compressed values can be transmitted from a field device of an industrial plant via a data bus to a central computer which, after the compressed values have been decompressed, evaluates the digital data values.
  • the compressed values are provided with header data.
  • the data values are formed from input measured variables from field devices.
  • field devices can be understood, for example, to be protective or control technology devices, as are usually used in industrial, for. B. energy, chemical or petrochemical systems are used.
  • the compression of field devices can be carried out particularly quickly due to limited computing and storage capacities. The method according to the invention can therefore be used particularly advantageously here.
  • protection and / or control devices can also be used as field devices in power engineering systems.
  • FIG. 1 shows a schematic illustration to explain a method for compressing digital data values
  • FIG. 2 shows a schematic illustration to explain a method for decompressing compressed digital data values.
  • FIG. 1 shows a schematic illustration to explain a method for compressing digital data values acquired with a field device (not shown). Since the digital data values in the present exemplary embodiment are to be formed from (analog) input measurement variables of the field device, they are referred to below as digital measurement data.
  • a predictor process is first carried out to process the digital measurement data.
  • the predictor method is part of a processing process for compressing the digital measurement data.
  • two predictive values for the digital measurement data are determined.
  • the data width (number of bits) required for the display of the digital measurement data is first reduced by subtracting difference values from the digital measurement data and suitable prediction values.
  • the forecast values used should be as close as possible to the real digital measurement data, so that the smallest possible difference values result as a result of the difference value formation. Further processing then takes place with the difference values, which are significantly smaller than the digital measurement data in terms of their required data width.
  • a signal model can be used to form the prediction values for the predictor method, which is based, for example, on a sine function or a cosine function and its respective harmonics, a decaying e-function or a sine function with a decaying e-function as an envelope. These are computationally representable and processable with little effort as well as partially periodic functions.
  • characteristic properties such as. B. amplitude, period and decay behavior, the previous digital measurement data used. Such properties can be calculated with simple arithmetic operations and still allow a relatively reliable determination of the prediction values.
  • the previous digital measurement data from exactly one previous acquisition period can also be adopted unchanged as prediction values.
  • the procedure described last, in which reference is made to a previous acquisition period, is possible in particular if the measured values acquired and thus the digital measurement data exhibit periodic behavior, which is often the case, for example, in power engineering systems.
  • a start value must be made available for the first prediction value.
  • the digital measurement data are transmitted from the measuring device 1 and the respectively determined prediction values from the predictor device 2 to a subtraction device 3 (10) or (20), in which the prediction values are subtracted from the respectively associated digital measurement data ,
  • the result of the subtraction results in difference values which are then fed (30) to a device 4 for executing a RICE method.
  • the RICE method known as such, the details of which the person skilled in the art can take from the literature (see, for example, http: // ww.onkeysaudio. Com / theory.html [accessed on November 13, 2002]), the data width of the results of the predictor method are reduced, so that finally compressed values are generated and output (40).
  • the same data width could be used to transfer and store the difference values. This should at least correspond to the maximum possible data width of a difference value.
  • the required data width is generally not constant in the case of successive difference values, but can fluctuate from one difference value to the next, a not inconsiderable storage space would be wasted when the difference values were transmitted or stored in the maximum data width.
  • Three difference values are to be transmitted in digital representation, namely 11010110, 1101 and 10110. If a constant data width is used for transmission, the maximum data width of the difference values would have to be used, here 8 ( Data width of the first difference value). As a result, the three difference values would be transmitted in the form 110101100000110100010110.
  • the transmission for • supply of the smaller difference values (1101, 10110) inserted at the maximum data width zeros waste unnecessary space, since no additional information is transmitted.
  • the basic idea for the RICE method is to compress the difference values in a data width that is adapted to the difference value.
  • a so-called RICE code is inserted to separate successive compressed values obtained from the difference values and to encrypt information that may not be able to be represented in a data width that is too small. This is explained below.
  • a RICE prediction value for the expected data width of the following difference value is required for the RICE method.
  • the compressed values generated using the RICE method are then generally stored in the data width predicted using the RICE prediction value. If the data width of the difference values generated according to the preceding predictor method is larger than the data width predicted with the RICE prediction value, the overflow (most significant bits that can no longer be represented in the predicted data width) is encrypted in the RICE code.
  • the RICE code comprises a number of binary values 0, which result directly from the overflow, and a final binary value 1.
  • the RICE code and a resulting value, which results from the respective difference value taking into account the predicted data width are directly joined together to obtain a compressed value.
  • the RICE prediction value for the data width results from values for the data width of a certain number of previous digital measurement data, this possibly depending on the time interval from the currently estimating RICE predictive values are weighted differently.
  • the RICE method becomes ineffective. For this reason, the RICE method is only used up to a certain difference between the predicted and the actual data width. If the method exceeds this limit, a maximum data width is used instead of the RICE prediction value. The fact that the limit value has been exceeded is marked with a special value of the RICE codes, which normally cannot occur (limit value not exceeded).
  • bit sequence for the second and third binary values is therefore 100000010110 00101111.
  • the bit sequence for the second and third binary values without using the RICE method, using the maximum data width (11, data width of the first binary value) ) would have resulted in 00000010110 00001101111 as the bit sequence, i.e. 22 bits, instead of those generated by the RICE method
  • FIG. 2 shows a schematic illustration to explain a decompression method.
  • the compressed values are fed to a RICE device 20 (100).
  • the difference values are recovered, which are stored in an adder
  • the start values for the prediction values during decompression must either be fixedly agreed with the prediction values for the compression (cf. FIG. 1) or be transmitted together with the compressed values.
  • the header data can, for example, provide information about a data width of the difference values, the number of difference values, a type and parameter of the respective prediction value for the predictor method and a type and parameter of the respective RICE prediction values for the data width (RICE-
  • Encoding method information about the start values of the prediction values for the predictor method and / or of the RICE prediction value can be contained.
  • the compression using the method described in connection with FIG. 1 can expediently take place in real time immediately after the digital measured values have been recorded. A decompression of the compressed values can then advantageously be carried out for further use shortly before they are used, the (decompressed) digital measurement data being used, for example, for displaying or for a simulation.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)

Abstract

Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zum Verarbeiten von digitalen Datenwerten, bei dem mit Hilfe eines Prediktor-Verfahrens aus dem jeweils aktuellen digitalen Datenwert und aus jeweils einem Vorhersagewert ein Differenzwert gebildet wird und in einem sich an das Prediktor-Verfahren anschließenden RICE-Verfahren aus den Differenzwerten komprimierte Werte erzeugt werden. Um ein solches Verfahren vergleichsweise schnell durchzuführen, ist vorgesehen, dass der jeweilige Vorhersagewert mittels eines Signalmodells gewonnen wird, das den erwarteten zeitlichen Verlauf der digitalen Datenwerte beschreibt.

Description

Beschreibung
Verfahren zum Verarbeiten von digitalen Datenwerten
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Verarbeiten von digitalen Datenwerten, bei dem mit Hilfe eines Prediktor-Ver- fahrens aus dem jeweils aktuellen digitalen Datenwert und aus jeweils einem Vorhersagewert ein Differenzwert gebildet wird und in einem sich an das Prediktor-Verfahren anschließenden RICE-Verfahren aus den Differenzwerten komprimierte Werte erzeugt werden.
Ein derartiges Verfahren ist dem Fachmann beispielsweise aus der unter http: //www.monkeysaudio.com/theory.html (abgerufen am 13.11.2002) abrufbaren Internetseite bekannt. Dort ist erläutert, wie digitale Audiodaten zum Zwecke der Komprimierung mit Hilfe eines Prediktor-Verfahrens und eines anschließenden RICE-Verfahrens komprimiert werden können. Zur Berechnung von im Rahmen des Prediktor-Verfahrens benötigten Vorhersagewer- ten werden jeweils die dem aktuellen Audiodatenwert unmittelbar vorangegangenen Audiodatenwerte herangezogen.
Außerdem werden beim Regeln und Steuern von industriellen Anlagen üblicherweise Messwerte von ablaufenden Prozessen, z. B. von Herstellungs- oder von Umwandlungsprozessen, in digitaler Form erfasst und als Ausgangsinformationen für eine nachfolgende Verarbeitung zur Verfügung gestellt. Bei der nachfolgenden Verarbeitung kann es sich beispielsweise um das Nachregeln einer Prozessgröße handeln. Hierbei ist es häufig notwendig, die erfassten Messwerte in Form digitaler Datenwerte bzw. digitaler Messdaten zwischen verschiedenen technischen Anlagen zu übertragen oder für eine spätere Verarbeitung zu speichern. Um die für eine Übertragung der digitalen Messdaten notwendige Datenmenge zu vermindern, ist in Verbindung mit einer aus der Druckschrift WO 01/91081 bekannten Füllstandsregelung vorgesehen, die digitalen Messdaten vor der Übertragung mit Hilfe einer digitalen Datenkomprimierung zu komprimieren. Auf diese Weise ist es möglich, die benötigte Bandbreite bei der Datenübertragung zu vermindern.
Aufgabe der Erfindung ist es, ein vergleichsweise schnelles Verfahren zum Komprimieren von digitalen Datenwerten an- zugeben.
Diese Aufgabe wird bei einem Verfahren der eingangs genannten Art erfindungsgemäß dadurch gelöst, dass der jeweilige Vorhersagewert mittels eines Signalmodells gewonnen wird, das den erwarteten zeitlichen Verlauf der digitalen Datenwerte beschreibt.
Der wesentliche Vorteil, welcher mit der Erfindung gegenüber dem Stand der Technik erreicht wird, besteht darin, dass mit Hilfe des vorgeschlagenen Verfahrens mit hoher Geschwindigkeit eine wesentliche Verminderung des Speicherplatzbedarfes für die aus den digitalen Datenwerten ermittelten komprimierten Werte erreicht wird. Die digitalen Datenwerte können nämlich auf diese Weise verlustfrei in Echtzeit, also unmittel- bar nach ihrer Erfassung, komprimiert werden. Eine möglichst schnelle und zuverlässige Bestimmung der Vorhersagewerte für das Prediktor-Verfahren ist dadurch erreicht, dass beim Ausführen des Prediktor-Verfahrens die Vorhersagewerte auf Basis eines zur Beschreibung des zeitlichen Verlaufs der digitalen Datenwerte geeigneten Signalmodells ermittelt werden. Durch die Verwendung eines solchen Signalmodells stehen die Vorhersagewerte zur Bildung der Differenzwerte ohne die Notwendig- keit einer jeweiligen Berechnung anhand vorangegangener Datenwerte und damit ohne zeitlichen Verzug zur Verfügung.
Der Platzbedarf im Speicher kann gegenüber unkomprimierten Datenwerten vermindert werden. Die Verminderung des Speicherplatzbedarfs wird bei dem vorgeschlagenen Verfahren mit einer minimalen Rechenleistung beim Verarbeiten der digitalen Datenwerte erreicht, da lediglich einfache Rechenoperationen wie Addition, Subtraktion sowie Bit-Manipulationen benötigt werden. Dieses ermöglicht es, das angegebene Verfahren zum Verarbeiten der digitalen Datenwerte auch in technischen Geräten zu nutzen, die Rechenleistung mit Hilfe geeigneter Prozessoren nur in beschränktem Umfang zur Verfügung stellen. Der Bedarf an Rechenleistung für die Komprimierung, welcher dann für andere Funktionen nicht zur Verfügung steht, ist minimiert.
Die Komprimierung nach dem erfindungsgemäßen Verfahren führt dazu, dass hierbei nur Daten entfernt werden, die keine In- formationen enthalten. Deshalb können die digitalen Messdaten beim Entkomprimieren wieder vollständig, also verlustfrei, hergestellt werden.
Eine Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens besteht darin, dass das Signalmodell auf Basis einer Sinusfunktion oder einer Cosinusfuhktion mit einer konstanten Periode sowie deren jeweiligen Harmonischen, einer abklingenden e-Funktion oder einer Sinusfunktion mit abklingender e-Funktion als Hüllkurve ermittelt wird. Auf diese Weise kann in vorteilhaf- ter Weise der jeweilige Vorhersagewert besonders schnell bestimmt werden, da keine weiteren Berechnungen ausgeführt werden müssen. Eine weitere Lösung der oben genannten Aufgabe besteht - ausgehend von dem Verfahren der eingangs genannten Art - darin, dass erfindungsgemäß die digitalen Datenwerte aus periodischen Signalen gewonnen werden und als der zu dem jeweiligen aktuellen digitalen Datenwert gehörende jeweilige Vorhersagewert mindestens der digitale Datenwert verwendet wird, der eine Periode vor dem aktuellen digitalen Datenwert erfasst worden ist. Durch die Verwendung des jeweils eine Periode vor dem aktuellen Datenwert erfassten Datenwertes für den Vorher- sagewert kann vorteilhaft die benötigte Rechenleistung gering gehalten werden. Es müssen keine zusätzlichen Rechenoperationen durchgeführt werden, so dass das Verfahren mit hoher Geschwindigkeit durchgeführt werden kann.
Zur Verbesserung der Genauigkeit des jeweiligen Vorhersagewertes können neben dem um genau eine Periode vor dem jeweiligen aktuellen digitalen Datenwert erfassten digitalen Datenwert auch weitere, eine ganzzahlige Anzahl von Perioden vor dem jeweiligen aktuellen digitalen Datenwert erfassten, digitale Datenwerte zur Bildung des jeweiligen Vorhersagewertes herangezogen werden. Diese können über einfache mathematische Funktionen, wie z.B. Mittelwertbildung und/oder Wich- tung, miteinander verknüpft werden, so dass die hierfür notwendige Rechenleistung gering gehalten werden kann.
' Eine vorteilhafte Weiterentwicklung des erfindungsgemäßen Verfahrens sieht weiterhin vor, dass in dem RICE-Verfahren ein durch Subtraktion einer mittels eines RICE-Vorhersage- wertes vorhergesagten Datenbreite des jeweils aktuellen Dif- ferenzwertes und einer tatsächlichen Datenbreite dieses Differenzwertes bestimmter Überlauf mit einem vorgebbaren Grenzwert verglichen wird und der Differenzwert in einer vorgegebenen maximalen Datenbreite als komprimierter Wert ausgegeben wird, wenn der Überlauf den Grenzwert überschreitet. Der wesentliche Vorteil dieser Weiterbildung besteht darin, dass bei bezüglich ihrer Datenbreite stark schwankenden aufeinanderfolgenden Differenzwerten das RICE-Verfahren nur dann ver- wendet wird, wenn es effektiv eingesetzt werden kann, also bei niedrigem Überlauf. Bei hohem Überlauf wird der jeweilige komprimierte Wert in einer maximalen vorgegebenen Datenbreite ausgegeben.
Eine vorteilhafte Weiterentwicklung des erfindungsgemäßen
Verfahrens sieht ferner vor, dass die komprimierten Werte ü- ber eine Datenübertragungsstrecke übertragen werden und daraufhin mit einem RICE-Dekodierverfahren aus den komprimierten Werten die Differenzwerte wiedergewonnen werden und aus den Differenzwerten und den jeweiligen Vorhersagewerten durch Addition in einem umgekehrten Prediktor-Verfahren die digitalen Datenwerte ermittelt werden.Eine Übertragung der komprimierten Messwerte über eine Datenübertragungsstrecke umfasst hierbei sowohl drahtgebunden als auch drahtlose Übertragungs- verfahren, wie beispielsweise Funkübertragungen. Gemäß dieser Weiterbildung kann vorteilhaft eine Entkomprimierung der komprimierten Werte an einer von dem Ort der Komprimierung entfernten Stelle vorgenommen werden. Beispielsweise können die komprimierten Werte von einem Feldgerät einer industriel- len Anlage über einen Datenbus zu einem Zentralrechner übertragen werden, der nach Entkomprimierung der komprimierten Werte eine Auswertung der digitalen Datenwerte vornimmt.
Um die spätere Verarbeitung der komprimierten Werte zu er- leichtern oder zusätzliche Informationen zu übermitteln, kann eine bevorzugte Ausführungsform der Erfindung vorsehen, dass die komprimierten Werte mit Kopfdaten versehen werden. Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens werden die Datenwerte aus Eingangsmessgrößen von Feldgeräten gebildet. Als Feldgeräte können in diesem Zusammenhang beispielsweise schütz- oder leittechni- sehe Geräte verstanden werden, wie sie üblicherweise in industriellen, z. B. energietechnischen, chemischen oder petro- che ischen Anlagen zum Einsatz kommen. Im Vergleich zur Audiotechnik, bei der zur Komprimierung der digitalen Datenwerte eine nahezu beliebig lange Zeit zur Verfügung steht, uss bei Feldgeräten die Komprimierung aufgrund beschränkter Rechen- und Speicherkapazitäten besonders schnell vorgenommen werden. Das erfindungsgemäße Verfahren kann hierbei also besonders vorteilhaft zum Einsatz kommen.
Vorteilhafterweise können ferner als Feldgeräte schutz- und/oder leittechnische Geräte in energietechnischen Anlagen verwendet werden.
Die Erfindung wird im folgenden anhand von Ausführungsbei- spielen näher erläutert. Hierbei zeigen:
Figur 1 eine schematische Darstellung zur Erläuterung eines Verfahrens zum Komprimieren digitaler Datenwerte; und Figur 2 eine schematische Darstellung zur Erläuterung eines Verfahrens zum Dekomprimieren komprimierter digitaler Datenwerte.
Figur 1 zeigt eine schematische Darstellung zur Erläuterung eines Verfahrens zum Komprimieren mit einem nicht dargestellten Feldgerät erfasster digitaler Datenwerte. Da die digitalen Datenwerte in dem vorliegenden Ausführungsbeispiel aus (analogen) Eingangsmessgrößen des Feldgerätes gebildet werden sollen, werden sie im Folgenden als digitale Messdaten bezeichnet.
Mit Hilfe einer Messeinrichtung 1 werden Messwerte erfasst, die in üblicher Weise in digitale Messdaten umgewandelt werden. Zum Verarbeiten der digitalen Messdaten wird zunächst ein Prediktor-Verfahren ausgeführt. Das Prediktor-Verfahren ist Teil eines Verarbeitungsprozesses zum Komprimieren der digitalen Messdaten. Hierbei werden mit Hilfe einer Predik- tor-Einrichtung 2 Vorhersagewerte für die digitalen Messdaten ermittelt .
Mittels des Prediktor-Verfahrens wird zunächst die für die Darstellung der digitalen Messdaten benötigte Datenbreite (Bitanzahl) verringert, indem aus den digitalen Messdaten und geeigneten Vorhersagewerten durch Subtraktion Differenzwerte gebildet werden. Die verwendeten Vorhersagewerte sollten da- bei möglichst nah an den realen digitalen Messdaten liegen, so dass bei der Differenzwertbildung möglichst kleine Differenzwerte als Ergebnis entstehen. Die Weiterverarbeitung erfolgt dann mit den im Vergleich zu den digitalen Messdaten bezüglich ihrer benötigten Datenbreite deutlich kleineren Differenzwerten.
Zur Bildung der Vorhersagewerte für das Prediktor-Verfahren kann ein Signalmodell verwendet werden, welches beispielsweise auf einer Sinusfunktion oder einer Kosinusfunktion sowie deren jeweiligen Harmonischen, einer abklingenden e-Funktion oder einer Sinusfunktion mit abklingender e-Funktion als Hüllkurve beruht. Hierbei handelt es sich jeweils um rechentechnisch mit wenig Aufwand darstellbare und verarbeitbare sowie teilweise periodische Funktionen. Beim Erstellen des Signalmodells zur Ermittlung der Vorhersagewerte werden vorhergehende digitale Messdaten betrachtet, welche vor den aktuell zu komprimierenden digitalen Messdaten erfasst wurden. Zur Bildung des Signalmodells werden zweckmäßig charakteristische Eigenschaften, wie z. B. Amplitude, Periodendauer und Abklingverhalten, der vorhergehenden digitalen Messdaten verwendet. Solche Eigenschaften lassen sich mit einfachen Rechenoperationen berechnen und lassen trotzdem eine relativ verlässliche Ermittlung der Vorhersagewerte zu.
Im einfachsten Fall können auch die vorhergehenden digitalen Messdaten von genau einer vorhergehenden Erfassungsperiode als Vorhersagewerte unverändert übernommen werden. Die zu- letzt beschriebene Vorgehensweise, bei der auf eine vorhergehende Erfassungsperiode Bezug genommen wird, ist insbesondere dann möglich, wenn die erfassten Messwerte und somit die digitalen Messdaten ein periodisches Verhalten aufweisen, was beispielsweise in energietechnischen Anlagen häufig der Fall ist. Beim erstmaligen Verarbeiten der digitalen Messdaten mit dem Prediktor-Verfahren muss für den ersten Vorhersagewert ein Startwert zur Verfügung gestellt werden.
Gemäß Figur 1 werden die digitalen Messdaten von der Meßein- richtung 1 und die jeweiligen ermittelten Vorhersagewerte von der Prediktor-Vorrichtung 2 an eine Subtraktionseinrichtung 3 übertragen (10) bzw. (20) , in welcher die Vorhersagewerte von den jeweils zugehörigen digitalen Messdaten subtrahiert werden. Als Ergebnis der Subtraktion entstehen Differenzwerte, die anschließend einer Vorrichtung 4 zum Ausführen eines RICE-Verfahrens zugeführt (30) werden. Bei dem als solchen bekannten RICE-Verfahren, dessen Einzelheiten der Fachmann der Literatur entnehmen kann (vgl. beispielsweise http: //ww . onkeysaudio . com/theory.html [abgerufen am 13. November 2002]) wird die Datenbreite der als Er- gebnisse des Prediktor-Verfahrens anstehenden Differenzwerte vermindert, so dass schließlich komprimierte Werte erzeugt und ausgegeben (40) werden.
Zur Übertragung und zum Speichern der Differenzwerte könnte jeweils dieselbe Datenbreite verwendet werden. Diese müsste mindestens der maximal möglichen Datenbreite eines Differenzwertes entsprechen. Da jedoch bei aufeinanderfolgenden Differenzwerten im Allgemeinen die benötigte Datenbreite nicht konstant ist, sondern von einem Differenzwert zum nächsten schwanken kann, würde bei einer Übertragung bzw. beim Speichern der Differenzwerte in der maximalen Datenbreite ein nicht unbeträchtlicher Speicherplatz vergeudet werden. Dies soll an folgendem Beispiel näher erläutert werden: Es sollen drei Differenzwerte in digitaler Darstellung übertragen wer- den, und zwar 11010110, 1101 und 10110. Bei Verwendung einer konstanten Datenbreite zur Übertragung müsste die maximal auftretende Datenbreite der Differenzwerte verwendet werden, hier also 8 (Datenbreite des ersten Differenzwertes) . Folglich würden die drei Differenzwerte in der Form 110101100000110100010110 übertragen werden. Die zur Übertra- • gung der kleineren Differenzwerte (1101, 10110) in der maximalen Datenbreite eingefügten Nullen vergeuden unnötigen Speicherplatz, da keine zusätzliche Information übertragen wird.
Mit Hilfe des RICE-Verfahrens wird nun ein algorithmisches Verfahren zur Verfügung gestellt, das die Differenzwerte, welche sich aus dem Prediktor-Verfahren ergeben, auf geeigne- te Art und Weise, d. h. in speicherplatz-optimierter Art und
Weise, in komprimierte Werte verschlüsseln. Die grundlegende Idee für das RICE-Verfahren ist die Komprimierung der Differenzwerte in einer jeweils dem Differenzwert angepassten Datenbreite. Zur Trennung von aufeinanderfolgenden aus den Differenzwerten gewonnenen komprimierten Werten und Verschlüsselung von ggf. in einer zu kleinen Datenbreite nicht darstellbarer Informationen wird ein so genannter RICE-Code eingefügt. Dies wird im Folgenden erläutert.
Für das RICE-Verfahren wird ein RICE-Vorhersagewert für die erwartete Datenbreite des jeweils folgenden Differenzwertes benötigt. Die mittels des RICE-Verfahrens erzeugten komprimierten Werte werden dann generell in der mit dem RICE- Vorhersagewert vorhergesagten Datenbreite gespeichert. Ist die Datenbreite der gemäß dem vorangehenden Prediktor- Verfahren erzeugten Differenzwerte größer als die mit dem RICE-Vorhersagewert vorhergesagte Datenbreite, wird der Überlauf (höchstwertige Bits, die sich nicht mehr in der vorher- gesagten Datenbreite darstellen lassen) in dem RICE-Code verschlüsselt. Der RICE-Code umfaßt eine Anzahl von binären Werten 0, die sich direkt aus dem Überlauf ergibt, und einen abschließenden binären Wert 1. Der RICE-Code und ein resultierender Wert, der sich unter Berücksichtigung der vorhergesag- ten Datenbreite aus dem jeweiligen Differenzwert ergibt, werden unter Gewinnung eines komprimierten Wertes direkt aneinander gefügt.
Der RICE-Vorhersagewert für die Datenbreite ergibt sich aus Werten für die Datenbreite einer bestimmten Anzahl vorhergehender digitaler Messdaten, wobei diese gegebenenfalls in Abhängigkeit vom zeitlichen Abstand zu dem gegenwärtig abzu- schätzenden RICE-Vorhersagewert unterschiedlich gewichtet werden.
Bei zu großen Abweichungen der tatsächlichen Datenbreite des jeweiligen Differenzwertes von der mit dem RICE- Vorhersagewert vorhergesagten Datenbreite wird das RICE- Verfahren uneffektiv. Aus diesem Grund wird das RICE- Verfahren nur bis zu einer bestimmten Differenz zwischen der vorhergesagten und der tatsächlichen Datenbreite verwendet. Wenn bei dem Verfahren dieser Grenzwert überschritten wird, wird anstelle des RICE-Vorhersagewertes eine maximale Datenbreite verwendet. Dass der Grenzwert überschritten wurde, wird mit einen besonderen Wert der RICE-Codes gekennzeichnet, der im Normalfall (Grenzwert nicht überschritten) nicht auf- treten kann.
Zur weiteren Erläuterung des Komprimierverfahrens wird im Folgenden auf drei aufeinanderfolgende Differenzwerte Bezug genommen, die sich beispielhaft als Zahlenfolge eines ersten binären Wertes (11001110110) , eines zweiten binären Wertes
(10110) sowie eines dritten binären Wertes (1101111) darstellen lassen. Der RICE-Vorhersagewert für die Datenbreite ergibt sich aus der Datenbreite des jeweils vorangegangenen Differenzwertes des entsprechenden binären Wertes. Der Grenz- wert bzw. die maximal zugelassene Differenz zwischen der tatsächlichen Datenbreite des jeweiligen binären Wertes und dein vorhergesagten RICE-Vorhersagewert sei 4, wobei die maximal übertragbare Datenbreite 16 betrage. Bei diesen Annahmen ergibt sich der in Tabelle 1 dargestellte Sachverhalt, wenn der erste binäre Wert in seiner tatsächlichen Datenbreite übertragen wird. Tabelle 1
Ermittlung des komprimierten Wertes für den zweiten binären
Wert (10110)
Figure imgf000013_0001
Code für dritten binären Wert (1101111)
Figure imgf000013_0002
Als Bitfolge für den zweiten und den dritten binären Wert ergibt sich also 100000010110 00101111. Zum Vergleich sei erwähnt, dass sich für den zweiten und dritten binären Wert ohne Einsatz des RICE-Verfahrens unter Verwendung der maximal auftretenden Datenbreite (11, Datenbreite des ersten binären Werts) als Bitfolge 00000010110 00001101111 ergeben hätte, also 22 Bit, anstelle der durch das RICE-Verfahren erzeugten
20 Bit.
Figur 2 zeigt eine schematische Darstellung zur Erläuterung eines Dekomprimierverfahrens . Hierbei läuft das in Verbindung mit Figur 1 erläuterte Verfahren in umgekehrter Weise ab. Die komprimierten Werte werden einer RICE-Vorrichtung 20 zugeführt (100) . Als Ergebnis des mit Hilfe der RICE-Vorrichtung 20 auszuführenden RICE-Dekodierverfahrens werden die Differenzwerte wiedergewonnen, die in einer Additionsvorrichtung
21 mit den Vorhersagewerten für das Prediktor-Verfahren, welche mit Hilfe einer Prediktor-Vorrichtung 22 erzeugt werden, zusammengeführt (200) bzw. (300) , so dass schließlich wieder die digitalen Messdaten ausgegeben werden (400) . Die Startwerte für die Vorhersagewerte bei der Dekomprimierung (vgl. Figur 2) müssen entweder mit den Vorhersagewerten für die Komprimierung (vgl. Figur 1) fest vereinbart sein oder zusammen mit den komprimierten Werten übertragen werden.
' Um die Verarbeitung der komprimierten Werte für praktische Anwendungen in industriellen Anlagen, insbesondere energietechnischen Anlagen, zu optimieren, kann vorgesehen sein, dass die komprimierten Werte mit Kopfdaten versehen werden. Die Kopfdaten können beispielsweise Informationen über eine Datenbreite der Differenzwerte, die Anzahl der Differenzwerte, einen Typ und Parameter des jeweiligen Vσrhersagewerts für das Prediktor-Verfahren sowie einen Typ und Parameter des jeweiligen RICE-Vorhersagewerts für die Datenbreite (RICE-
Kodierverfahren) umfassen. Darüber hinaus können Informationen über die Startwerte der Vorhersagewerte für das Prediktor-Verfahren und/oder des RICE-Vorhersagewerts enthalten sein.
Das Komprimieren mit Hilfe des in Verbindung mit Figur 1 beschriebenen Verfahrens kann zweckmäßig unmittelbar nach dem Erfassen der digitalen Messwerte in Echtzeit erfolgen. Eine Dekomprimierung der komprimierten Werte kann dann für eine weitere Verwendung vorteilhaft kurz vor deren Verwendung ausgeführt werden, wobei die (dekomprimierten) digitalen Messda- ten bei der Verwendung beispielsweise zum Anzeigen oder zu einer Simulation genutzt werden können.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zum Verarbeiten von digitalen Datenwerten, bei dem mit Hilfe eines Prediktor-Verfahrens aus dem jeweils ak- tuellen digitalen Datenwert und aus jeweils einem Vorhersagewert ein Differenzwert gebildet wird und in einem sich an das Prediktor-Verfahren anschließenden RICE-Verfahren aus den Differenzwerten komprimierte Werte erzeugt werden, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t , dass der jeweilige Vorhersagewert mittels eines Signalmodells gewonnen wird, das den erwarteten zeitlichen Verlauf der digitalen Datenwerte beschreibt.
2. Verfahren nach Anspruch 1, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t , dass das Signalmodell auf Basis einer Sinusfunktion oder einer Cosinusfunktion mit einer konstanten Periode sowie deren jeweiligen Harmonischen, einer abklingenden e-Funktion oder einer Sinusfunktion mit abklingender e-Funktion als Hüllkurve er- mittelt wird.
3. Verfahren zum Verarbeiten von digitalen Datenwerten, bei dem mit Hilfe eines Prediktor-Verfahrens aus dem jeweils aktuellen digitalen Datenwert und aus jeweils einem Vorhersage- wert ein Differenzwert gebildet wird und in einem sich an das Prediktor-Verfahren anschließenden RICE-Verfahren aus den' Differenzwerten komprimierte Werte erzeugt werden, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t , dass die digitalen Datenwerte aus periodischen Signalen gewonnen werden und als der zu dem jeweiligen aktuellen digitalen Datenwert gehörende jeweilige Vorhersagewert mindestens der digitale Datenwert verwendet wird, der eine Periode vor dem aktuellen digitalen Datenwert erfasst worden ist.
4. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t , dass in dem RICE-Verfahren ein durch Subtraktion einer mittels ei- nes RICE-Vorhersagewertes vorhergesagten Datenbreite des jeweils aktuellen Differenzwertes und einer tatsächlichen Datenbreite dieses Differenzwertes bestimmter Überlauf mit einem vorgebbaren Grenzwert verglichen wird und der Differenzwert in einer vorgegebenen maximalen Datenbreite als kompri- mierter Wert ausgegeben wird, wenn der Überlauf den Grenzwert überschreitet .
5. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t , dass die komprimierten Werte über eine Datenübertragungsstrecke übertragen werden und daraufhin mit einem RICE- Dekodierverfahren aus den komprimierten Werten die Differenzwerte wiedergewonnen werden und aus den Differenzwerten und den jeweiligen Vorhersagewerten durch Addition in einem umge- kehrten Prediktor-Verfahren die digitalen Datenwerte ermittelt werden.
6. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t , dass die komprimierten digitalen Messdaten mit Kopfdaten versehen werden.
7. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t , dass die digitalen Datenwerte aus Eingangsmessgrößen von Feldgeräten gebildet werden.
8. Verfahren nach Anspruch 7, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t , dass als Feldgeräte schütz- und/oder leittechnische Geräte in e- nergietechnischen Anlagen verwendet werden.
PCT/DE2003/003862 2002-12-09 2003-11-19 Verfahren zum verarbeiten von digitalen datenwerten WO2004053619A2 (de)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
HK06103688.5A HK1083654B (en) 2002-12-09 2003-11-19 Method for processing digital data values
CN2003801054776A CN1723623B (zh) 2002-12-09 2003-11-19 用于处理数字数据值的方法

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE10258472A DE10258472B3 (de) 2002-12-09 2002-12-09 Verfahren zum Verarbeiten von digitalen Datenwerten
DE10258472.9 2002-12-09

Publications (2)

Publication Number Publication Date
WO2004053619A2 true WO2004053619A2 (de) 2004-06-24
WO2004053619A3 WO2004053619A3 (de) 2004-09-30

Family

ID=32103462

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/DE2003/003862 WO2004053619A2 (de) 2002-12-09 2003-11-19 Verfahren zum verarbeiten von digitalen datenwerten

Country Status (3)

Country Link
CN (1) CN1723623B (de)
DE (1) DE10258472B3 (de)
WO (1) WO2004053619A2 (de)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102005026521A1 (de) * 2005-06-08 2006-12-14 Endress + Hauser Process Solutions Ag Verfahren zur Reduktion des Datentransfers zwischen einem Feldgerät der Automatisierungstechnik und einer Steuereinheit
US20100017196A1 (en) * 2008-07-18 2010-01-21 Qualcomm Incorporated Method, system, and apparatus for compression or decompression of digital signals
DE102015120130A1 (de) * 2015-11-20 2017-05-24 Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh Verfahren zur Übertragung von Daten wenigstens eines Messgrößenaufnehmers eines Steuernetzwerks, Sender, Empfänger, Messgrößenaufnahmevorrichtung und Steuernetzwerk
EP3285126A1 (de) * 2016-08-15 2018-02-21 Siemens Aktiengesellschaft Prozessmessgerät
JP6866872B2 (ja) 2018-04-25 2021-04-28 オムロン株式会社 通信装置、通信装置の制御方法、外部機器、外部機器の制御方法、及び制御システム
DE102018130242B3 (de) * 2018-11-29 2020-04-30 Qundis Gmbh Verfahren zur Speicherung und Übertragung von Messdaten, eine Verarbeitungseinheit zur Durchführung des Verfahrens und eine Verbrauchswerterfassungseinheit mit einer solchen Verarbeitungseinheit

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4781096A (en) * 1984-10-09 1988-11-01 Nippon Gakki Seizo Kabushiki Kaisha Musical tone generating apparatus
JPH10336682A (ja) * 1997-04-02 1998-12-18 Canon Inc 符号化装置及び方法及び方法を記憶した記憶媒体
US6125348A (en) * 1998-03-12 2000-09-26 Liquid Audio Inc. Lossless data compression with low complexity
US6215907B1 (en) * 1998-06-26 2001-04-10 Fisher-Rosemont Systems, Inc. Recursive on-line wavelet data compression technique for use in data storage and communications
DE10024959B4 (de) * 2000-05-22 2014-08-21 Endress + Hauser Gmbh + Co. Kg Vorrichtung zum unidirektionalen oder bidirektionalen Austausch von Daten
CN1314206C (zh) * 2001-03-05 2007-05-02 皇家菲利浦电子有限公司 压缩信号的设备和方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN1723623B (zh) 2011-11-16
HK1083654A1 (en) 2006-07-07
DE10258472B3 (de) 2004-05-13
CN1723623A (zh) 2006-01-18
WO2004053619A3 (de) 2004-09-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP2771873B1 (de) Gitterbasiertes umfeldmodell für ein fahrzeug
DE2611906A1 (de) Verfahren und schaltungsanordnungen zur blockquantisierung eines elektrischen signals
WO2003094355A2 (de) Verfahren und anordnung zur arithmetischen enkodierung und dekodierung von binären zuständen sowie ein entsprechendes computerprogramm und ein entsprechendes computerlesbares speichermedium
DE3629434A1 (de) Digitales codierverfahren
DE3736193A1 (de) Sprachsignal-kodierverfahren
EP0974105B1 (de) Verfahren zur mehrdimensionalen, diskreten wavelet-transformation und transformationseinheit zur durchführung des verfahrens
DE10258472B3 (de) Verfahren zum Verarbeiten von digitalen Datenwerten
DE69523363T2 (de) Verfahren und Einrichtung zur Quantisierungsschätzung in der Datenkompression
DE60205297T2 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Erzeugung eines Zufallssignals mit kontrolliertem Histogramm und Spektrum
DE1523535A1 (de) Regelverfahren fuer einen Regelkreis
EP3603010B1 (de) Verfahren und korrespondierendes system zur datenübertragung von einem gerät an ein datenverwaltungsmittel
DE69222626T2 (de) Hochauflösendes Digitalfilter
DE2319650A1 (de) Verfahren und anordnung zum umwandeln eines nachrichtensignals aus einem digitalen codeformat in ein anderes
DE10123302B4 (de) Verfahren zum automatisierten Auswählen von Blechen, insbesondere Stahlblechen, für das Umformen zu Bauelementen
DE3545106A1 (de) Schaltung zur bilddatenreduktion, mustererkennung, etc.
EP0346750B1 (de) Anordnung zur DPCM-Codierung mit hoher Datenrate
DE19702321C2 (de) Verfahren zum adaptiven Filtern einer Eingangsfolge aus Abtastwerten und zum adaptiven linearen Kombinieren von Abtastwerten sowie adaptiver linearer Kombinierer
EP0241745A1 (de) Verfahren zur Datenreduktion digitaler Bildsignale durch Vektorquantisierung von durch orthonormale Transformation mittels einer symmetrischen fastzyklischen Hadamard-Matrix gewonnenen Koeffizienten
DE10146356A1 (de) Verfahren zum Komprimiern von dynamischen Webseiten und eine Datenverarbeitungseinrichtung zur Durchführung des Verfahrens
EP1869890B1 (de) Verfahren und vorrichtung zur reduktion eines quantisierungsfehlers
AT526548B1 (de) Codierverfahren für ein Codieren von erfassten Zellspannungen in einem elektrochemischen System
EP0264999A2 (de) System zum Übertragen oder Speichern von Eingangssignalen
DE102007040148B4 (de) Mikroprozessor mit einer Schaltung zum Auswerten einer Vielzahl von Program Counter (PC)-Werten zur Erzeugung von Haltepunkt-Steuersignalen für eine Programmprotokolliereinheit
DE102023207645A1 (de) Schaltung und Verfahren zur Durchführung einer mathematischen Operation
DE102021203087A1 (de) Kompression von Audiodaten im Fahrzeug

Legal Events

Date Code Title Description
AK Designated states

Kind code of ref document: A2

Designated state(s): CN IN

DFPE Request for preliminary examination filed prior to expiration of 19th month from priority date (pct application filed before 20040101)
WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 20038A54776

Country of ref document: CN

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 1304/KOLNP/2005

Country of ref document: IN