有哪些轻量级的数据压缩算法适用于暂态波形存储？

适用于暂态波形存储的 “轻量级” 数据压缩算法，核心判定标准是算法复杂度低（无复杂矩阵运算 / 大窗口搜索）、硬件依赖小（适配 8/32 位 MCU、内存占用≤10KB）、实时性强（单采样点处理时延≤1μs），同时需保留暂态波形的关键特征（突变点、幅值变化）。以下是 4 类典型轻量级算法及应用适配：

一、差分编码（DPCM）及其简化变种：最基础的轻量选择

1. 基础 DPCM（差分脉冲编码调制）

核心原理：利用暂态波形 “相邻采样点幅值相关性强” 的特点（如电压平稳段相邻值差≤0.5V），仅存储 “当前采样值 - 前一采样值的差值”，而非原始值。例：原始波形采样值「220.0V、220.1V、220.05V、219.9V」，仅存储「220.0V（基准值）、+0.1V、-0.05V、-0.15V」，差值数据的绝对值远小于原始值，自然实现压缩。

轻量特性：

无复杂计算：仅需 1 次减法运算，8 位 MCU 即可实时处理；

内存占用：仅需保存 1 个 “前一采样值”（16 位整数，2 字节），无额外缓存需求；

处理时延：单采样点处理≤0.1μs，完全适配每周波 256~1024 点的采样需求。

压缩比：1.5:1~2.5:1（暂态平稳段压缩比高，突变段稍低），适合电压波动、小幅值谐波等暂态场景。

应用案例：安科瑞 APView500 的 “基础压缩模式”、经济型配电监测装置（如 ZR-WPQ 系列）。

2. 简化 ADPCM（自适应差分脉冲编码调制）

核心改进：在 DPCM 基础上，根据 “差值大小动态调整量化步长”（差值小→小步长，保留细节；差值大→大步长，减少数据量），但仅保留 2~3 级固定步长（而非动态计算），降低复杂度。例：预设步长「0.05V、0.2V、0.5V」，差值≤0.1V 用 0.05V 步长量化，0.1V~0.3V 用 0.2V 步长，＞0.3V 用 0.5V 步长。

轻量特性：

无复杂步长计算：仅通过预设阈值判断步长，无需乘法 / 除法；

内存占用：额外保存 1 个 “当前步长标识”（2 位二进制，可嵌入差值数据），总内存≤4 字节。

压缩比：2:1~3:1（比基础 DPCM 高 20%~30%），且能保留暂态突变点细节（如电压暂降起始时的差值用小步长量化）。

应用案例：研华 UNO-2484G 边缘网关的 “轻量压缩”、工业级电流监测装置。

二、基础熵编码：霍夫曼编码（静态版）

1. 静态霍夫曼编码（预定义码表）

核心原理：对 “差分编码后的差值” 或 “原始采样值”，用预定义的霍夫曼码表（基于暂态波形的统计规律，如额定值附近采样点频率高）分配短码，无需实时构建码表（避免复杂计算）。例：预设码表中，差值「0V」（平稳段常见）用 2 位码「00」，差值「±1V」（突变段）用 4 位码「1010/1011」，高频值用短码减少数据量。

轻量特性：

无实时码表构建：码表预先存储在 ROM 中（16~32 字节即可覆盖常见差值），无需占用 RAM；

编码过程：仅需 “查表 + 位拼接”，无复杂概率计算，32 位 MCU 单采样点处理≤0.5μs；

解码简单：接收端用相同码表反向查表，适合装置本地存储 + 后期导出分析。

压缩比：2:1~3.5:1（与 DPCM 结合时，压缩比可达 3:1~4:1），适合采样值分布集中的暂态场景（如电网正常运行时的小幅谐波）。

应用案例：福禄克 1740 便携式监测仪、低端电能质量分析仪（如横河 WT210）。

2. 行程编码（RLE）：与差分编码组合

核心原理：对 “连续相同的差值”（如暂态平稳段，差值连续为 0V），仅存储 “差值 + 连续次数”，而非重复存储每个差值。例：差分后的数据「0V、0V、0V、+0.1V、0V、0V」，用 RLE 编码为「(0V,3)、(+0.1V,1)、(0V,2)」，减少重复数据量。

轻量特性：

仅需 1 个 “计数器”（8 位整数，1 字节），记录连续次数（最大 255 次，足够覆盖平稳段）；

触发条件简单：仅当当前差值与前一差值相同时计数，否则存储并重置计数器，无额外计算。

压缩比：平稳段可达 5:1~10:1（如电压稳定时），突变段无压缩效果，需与 DPCM 结合（先差分再 RLE），整体压缩比 2.5:1~4:1。

应用案例：居民配网 C 级监测装置、光伏逆变器本地波形存储。

三、简化 LZ77 算法（小窗口版）

1. 小窗口 LZ77（窗口大小≤128 字节）

核心原理：保留 LZ77 “寻找重复片段” 的核心逻辑，但将滑动窗口大小设为 64~128 字节（常规 LZ77 窗口为 4KB~64KB），减少内存占用和查找时间，仅捕捉短重复片段（如暂态平稳段的连续小幅波动）。例：窗口内找到 “220.0V、220.05V、219.95V” 的重复片段，用 “片段起始位置（4 字节）+ 长度（2 字节）” 替代原始 3 个采样值（6 字节），节省数据量。

轻量特性：

内存占用：窗口 + 历史缓冲区共≤256 字节（远低于常规 LZ77），适合 8 位 MCU；

查找逻辑简化：仅遍历窗口内前 16 个字节（而非全窗口），减少比较次数，单片段处理≤1μs。

压缩比：2.5:1~3.5:1（适合含短重复片段的暂态，如周期性小幅谐波），不适合无重复的突发暂态（如雷击电压冲击）。

应用案例：工业级边缘传感器（如 ME2021 的 “快速压缩模式”）、低功耗监测装置。

四、轻量级量化编码（固定步长量化）

1. 固定步长量化编码

核心原理：对采样值或差分差值，用固定步长量化（如 0.1V / 步），仅存储 “量化后的整数索引”（而非原始浮点值），实现数据压缩，且量化步长可通过配置调整（兼顾精度与压缩比）。例：原始差值「0.08V、0.12V、-0.05V」，用 0.1V 步长量化为「1、1、0」（索引 = 差值 / 步长 + 偏移），每个索引用 4 位二进制存储（原始差值需 16 位）。

轻量特性：

仅需 1 次除法（可简化为移位运算，如 0.1V 步长对应 ×10 后取整），无复杂计算；

内存占用：仅需保存量化步长（16 位整数，2 字节），无额外缓存；

误差可控：步长设为 0.05V~0.2V 时，暂态幅值误差≤5%，满足常规监测需求。

压缩比：3:1~4:1（原始 16 位采样值→量化后 4~5 位索引），适合对精度要求不高的暂态统计场景（如电压波动频次统计）。

应用案例：低端配电监测模块（如安科瑞 PZ72L-E4）、物联网低功耗监测节点。

轻量级算法对比与选择建议

算法类型	核心优势	压缩比	硬件需求（MCU / 内存）	适配暂态场景	避坑点
基础 DPCM	最简单、实时性最强	1.5:1~2.5:1	8 位 MCU/2 字节 RAM	平稳段为主的暂态（小幅波动）	突变段压缩比低，需结合其他算法
简化 ADPCM	兼顾精度与压缩比	2:1~3:1	8/32 位 MCU/4 字节 RAM	含小幅突变的暂态（电压暂降）	步长阈值需预先适配场景
静态霍夫曼（+DPCM）	压缩比高、解码简单	3:1~4:1	32 位 MCU/32 字节 ROM（码表）	采样值分布集中的暂态（谐波）	预定义码表需匹配波形统计规律
DPCM+RLE	平稳段压缩比极高	2.5:1~10:1	8 位 MCU/3 字节 RAM（计数器）	长平稳段暂态（正常运行电压）	突变段无压缩，需组合使用
固定步长量化	压缩比高、配置灵活	3:1~4:1	8 位 MCU/2 字节 RAM（步长）	常规统计场景（波动频次）	精度受步长影响，需合理设置

总结

轻量级算法的核心是 “够用即好”—— 以最低的硬件成本实现 “关键特征不丢、误差可控” 的压缩。选择建议：

极致轻量（8 位 MCU / 低功耗）：优先选「基础 DPCM」或「DPCM+RLE」，适合居民配网、物联网节点；

平衡压缩比与精度（32 位 MCU）：选「简化 ADPCM」或「静态霍夫曼 + DPCM」，适合工业车间、光伏逆变器；

统计类场景（精度要求低）：选「固定步长量化」，适合电压波动、谐波频次统计。

所有轻量级算法均建议与 “事件触发存储” 结合（仅存储异常暂态，不存储平稳段），进一步降低存储压力，确保暂态波形 “存得下、用得上”。

审核编辑 黄宇