本文应用小波变换技术对电力用户每15分钟采集一次的用电负荷数据的特征进行了梳理，选择小波变换算法开展用电负荷数据的特征提取，优化数据存储方式实现数据压缩与脱敏存储，用以解决海量用电负荷指标数据的存储问题。结果表明，通过小波变换可以有效提取数据特征，压缩存储空间约50%，并实现数据脱敏。本文所研发的基于小波变换特征提取技术实现用电负荷数据压缩与脱敏存储的技术具有潜在的应用价值和推广价值，并能够产生较高的经济效益。
2023-03-28 22:02:38
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什么是稀疏矩阵呢，就是在M*N的矩阵中，有效值的个数远小于无效值的个数，并且这些数据的分布没有规律。在压缩存储稀疏矩阵的时候我们只存储极少数的有效数据。我们在这里使用三元组存储每一个有效数据，三元组按原矩阵中的位置，以行优先级先后次序依次存放。下面我们来看一下代码实现。
#include
#include
#include
using namespace std;
template
class SparseMatrix
{
//三元组
template
struct Trituple
2023-02-07 10:56:37
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（1）使用DSP实现语音压缩和解压缩的基本算法，算法类型自定，例如可以采用G.711、G.729等语音压缩算法。
（2）采用A/D转换器从MIC输入口实时采集语音信号，进行压缩后存储到DSP的片内和片外RAM存储器中，存储时间不小于10秒。
（3）存储器存满之后，使用DSP进行实时解压缩，并从SPEAKER输出口进行回放输出。
（4）使用指示灯对语音存储和回放过程进行指示。
发挥部分：
使用多种算法进行语音的压缩、存储和解压缩，比较它们之间的优缺点。
2022-10-10 17:24:13
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