基于云計(jì)算的并行FFT算法及其在高鐵數(shù)據(jù)中的應(yīng)用研究.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、科技的不斷進(jìn)步推動(dòng)了高速鐵路的快速發(fā)展,而其作為一個(gè)節(jié)能、環(huán)保、快速和準(zhǔn)點(diǎn)的交通工具日漸成為了人們出行的首選。隨著高鐵裝備水平的不斷改進(jìn)和提高,安全性和舒適性也成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。為了保證列車的安全運(yùn)行,我們需要實(shí)時(shí)地對(duì)列車運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,掌握列車的運(yùn)營(yíng)狀態(tài),做出決策判斷。
   為了能夠獲得足夠的高鐵列車運(yùn)行信息,工程人員利用大量的傳感器來采集噪聲和振動(dòng)等多種類型的信號(hào)數(shù)據(jù)。然而,分析處理這種大規(guī)模增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)給傳統(tǒng)的信號(hào)

2、分析方法帶來了前所未有的嚴(yán)峻挑戰(zhàn),而云計(jì)算作為一個(gè)新興的并行處理技術(shù),融合了網(wǎng)格計(jì)算、分布式計(jì)算和并行計(jì)算等特點(diǎn),在大數(shù)據(jù)計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)方面具有卓越的性能表現(xiàn)。
   Hadoop作為一種云計(jì)算框架,包含了文件系統(tǒng)HDFS和MapReduce編程模型,其具有高可靠性和高容錯(cuò)性等特點(diǎn),尤其是MapReduce模型,采用分而治之的設(shè)計(jì)思想,有效地化解了大數(shù)據(jù)對(duì)現(xiàn)代程序設(shè)計(jì)過程帶來的挑戰(zhàn)。本文利用云計(jì)算技術(shù)對(duì)高鐵數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域十分重要的

3、數(shù)據(jù)預(yù)處理和信號(hào)分析算法進(jìn)行并行化,包括高鐵原始數(shù)據(jù)解包算法和數(shù)字信號(hào)分析中廣為應(yīng)用的快速傅里葉變換算法FFT。高鐵原始數(shù)據(jù)解包作為高鐵數(shù)據(jù)預(yù)處理的第一步,為后期的數(shù)據(jù)預(yù)處理過程如數(shù)據(jù)平滑、去除異常點(diǎn)和去除線性趨勢(shì)項(xiàng)等奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ),對(duì)其并行化解決了傳統(tǒng)解包算法處理測(cè)試數(shù)據(jù)集的瓶頸。實(shí)驗(yàn)證實(shí),該算法在并行性方面表現(xiàn)良好。
   為了給工程人員提供一個(gè)系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)境,本文設(shè)計(jì)了一個(gè)基于云計(jì)算的高鐵數(shù)據(jù)預(yù)處理系統(tǒng),其將多種并

4、行數(shù)據(jù)預(yù)處理算法整合到一起,并且提供了對(duì)Hadoop集群的配置功能,工程人員只需要在系統(tǒng)中按需求提交處理任務(wù),系統(tǒng)通過分析將任務(wù)操作步驟轉(zhuǎn)交給Hadoop系統(tǒng),待處理完畢之后,工程人員便可將處理結(jié)果下載到本地,極大地方便了數(shù)據(jù)預(yù)處理過程。
   FFT作為離散傅里葉變換的一種快速算法,成為了數(shù)字信號(hào)分析領(lǐng)域中重要的工具,廣泛應(yīng)用于圖像處理和通信技術(shù)等領(lǐng)域。高鐵信號(hào)數(shù)據(jù)處理中也同樣需要用到FFT算法,然而傳統(tǒng)的串行FFT算法并不能

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