CN115268831B

CN115268831B - 浮点数据压缩方法、装置、可穿戴智能设备及存储介质

Info

Publication number: CN115268831B
Application number: CN202211154550.XA
Authority: CN
Inventors: 房晨; 赵国朕
Original assignee: Beijing Zhongke Xinyan Technology Co ltd
Current assignee: Beijing Zhongke Xinyan Technology Co ltd
Priority date: 2022-09-22
Filing date: 2022-09-22
Publication date: 2022-12-20
Anticipated expiration: 2042-09-22
Also published as: CN115268831A

Abstract

本申请涉及一种浮点数据压缩方法、装置、可穿戴智能设备及存储介质，该方法包括：接收时序数据，其包括由多个元素构成的目标序列，至少一些元素是浮点数；对该目标序列采用缩减位数的表示方式进行压缩。其中，所述压缩包括利用预设长度的指数位和底数位表示所述目标序列中的所述元素，该压缩步骤具体包括：判断目标序列中的各个元素的数值范围是否超过第一阈值、判断目标序列中的是极值的元素占所有元素的比例是否超过第二阈值，根据判断结果采用相应的指数位和底数位的表示方式来表示目标序列。利用本申请的浮点数据压缩方法，能够提高可穿戴智能设备的数据存储和传输的性能，有利于对包含由噪声等原因产生的极值的序列的存储和传输。

Description

浮点数据压缩方法、装置、可穿戴智能设备及存储介质

技术领域

本发明涉及可穿戴智能设备技术领域，特别是涉及一种浮点数据压缩方法、装置、可穿戴智能设备及存储介质。

背景技术

此处的陈述仅提供与本发明有关的背景信息，而不必然地构成现有技术。

智能手环等可穿戴智能设备具有集成传感器较多，采样率高等特点。可穿戴智能设备所利用的数据包括时序数据。例如，陀螺仪、加速度计所采集、处理和传输的数据就是时序数据。时序数据具有在一般情况下为一个趋势性的曲线、但在有噪声或采样特征剧烈变化时会出现跳变的值的特性，这一特性对时序数据在可穿戴智能设备上的存储和传输产生了困难。因此，如何提高智能手环等可穿戴智能设备的时序数据的存储和传输性能是亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种新的浮点数据压缩方法、装置、设备及存储介质，主要解决如何提高智能手环等可穿戴智能设备的浮点型时序数据的存储和传输的性能的问题，以及如何对包含由噪声等原因产生的极值的序列进行存储和传输的问题。

本发明的目的采用以下技术方案来实现。依据本发明提出的一种浮点数据压缩方法，用于可穿戴智能设备，包括：接收时序数据，所述时序数据包括由多个元素构成的目标序列，至少一些所述元素是浮点数；对所述目标序列采用缩减位数的浮点表示方式进行压缩；其中，所述缩减位数的浮点表示包括利用预设长度的指数位和底数位表示所述目标序列中的所述元素；其中，所述对所述目标序列采用缩减位数的浮点表示方式进行压缩包括：根据判断所述目标序列中的各个元素的数值范围是否超过第一阈值的结果、和/或判断所述目标序列中的是极值的元素占所有元素的比例是否超过第二阈值的结果，采用相应长度的指数位和底数位的所述缩减位数的浮点表示方式来表示所述目标序列。

本申请的目的还可以采用以下的技术措施来进一步实现。

在一些实施方式中，所述对所述目标序列采用缩减位数的浮点表示方式进行压缩具体包括：若所述目标序列的所有元素的数值范围均未超过第一阈值，则采用第一表示方式对所述目标序列进行存储和传输；其中所述第一表示方式利用第一指数长度的指数位和第一底数长度的底数位来表示所述元素。

在一些实施方式中，在所述判断所述目标序列中的是极值的元素占所有元素的比例是否超过第二阈值之前，所述方法包括：对于所述目标序列中的各个元素，若所述元素的值超过预设的第一极值阈值，则判定所述元素为极值；或，对于所述目标序列中的各个元素，若所述元素的值超过第二极值阈值与所述目标序列的平均值或中位值的乘积，则判定所述元素为极值。

在一些实施方式中，所述对所述目标序列采用缩减位数的浮点表示方式进行压缩具体包括：若所述目标序列中至少有一个元素的数值范围超过第一阈值，且若所述目标序列中的极值占比超过第二阈值，则：根据所述目标序列选取基准值，并将所述目标序列中的每个元素与所述基准值作差，以得到差分序列，存储所述基准值，采用第二表示方式对所述差分序列中的各个差分值进行存储和传输；其中所述第二表示方式利用第二指数长度的指数位和第二底数长度的底数位来表示所述差分值。

在一些实施方式中，所述根据所述目标序列选取基准值包括：将所述基准值选取为所述目标序列中的首个元素的值；或，将所述基准值选取为所述目标序列中的最小值、或最大值、或最大值与最小值的平均值；或，将所述基准值选取为所述目标序列中的中位数。

在一些实施方式中，所述对所述目标序列采用缩减位数的浮点表示方式进行压缩具体包括：若所述目标序列中至少有一个元素的数值范围超过第一阈值，且若所述目标序列中的极值占比未超过第二阈值，则：对于所述目标序列中的是极值的元素，采用第三表示方式进行存储和传输，并利用一个存储位来记录当前元素所采用的是第三表示方式；其中，所述第三表示方式利用第三指数长度的指数位和第三底数长度的底数位来表示所述元素；对于所述目标序列中的非极值的元素，采用第四表示方式进行存储和传输，并利用一个存储位来记录当前元素所采用的是第四表示方式；其中，所述第四表示方式利用第四指数长度的指数位和第四底数长度的底数位来表示所述元素。

在一些实施方式中，所述缩减位数的浮点表示还包括：符号位。

在一些实施方式中，当所述目标序列中的至少一个所述元素在采用所述第二表示方式或采用第三表示方式进行表示出现溢出时，根据溢出情况增加指数位的长度，并根据压缩位数的浮点表示的总长度与增加后的指数位的长度的差值来确定底数位的长度；或，根据溢出情况增加指数位的长度，并相应增加压缩位数的浮点表示的总长度。

本发明的目的还采用以下技术方案来实现。依据本公开提出的一种浮点数据压缩装置，用于可穿戴智能设备，包括：接收模块，用于接收时序数据，所述时序数据包括由多个元素构成的目标序列，至少一些所述元素是浮点数；压缩模块，用于对所述目标序列采用缩减位数的浮点表示方式进行压缩；其中，所述缩减位数的浮点表示包括利用预设长度的指数位和底数位表示所述目标序列中的所述元素；其中，所述压缩模块具体用于：根据判断所述目标序列中的各个元素的数值范围是否超过第一阈值的结果、和/或判断所述目标序列中的是极值的元素占所有元素的比例是否超过第二阈值的结果，采用相应长度的指数位和底数位的所述缩减位数的浮点表示方式来表示所述目标序列。

本发明的目的还采用以下技术方案来实现。依据本公开提出的一种可穿戴智能设备，包括：存储器，用于存储非暂时性可读指令；以及处理器，用于运行所述可读指令，使得所述处理器执行时实现前述任意一种浮点数据压缩方法。

本发明的目的还采用以下技术方案来实现。依据本公开提出的一种计算机可读存储介质，用于存储非暂时性计算机可读指令，当所述非暂时性计算机可读指令由计算机执行时，使得所述计算机执行前述任意一种浮点数据压缩方法。

本发明与现有技术相比具有明显的优点和有益效果。借由上述技术方案，本发明提出的浮点数据压缩方法、装置、可穿戴智能设备及存储介质，可以有效压缩浮点型时序数据在存储和传输过程中的数据量，有利于对包含由噪声等原因产生的极值的序列的存储和传输。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图，详细说明如下。

附图说明

图1是本发明一个实施例的浮点数据压缩方法的流程示意图；

图2是本发明另一实施例的浮点数据压缩方法的流程示意图；

图3是本发明一个实施例的浮点数据压缩装置的示意图；

图4是本发明一个实施例的可穿戴智能设备的示意图。

具体实施方式

为更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的浮点数据压缩方法、装置、可穿戴智能设备及存储介质的具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如后。

需要说明的是，在本文中，诸如“第一”、“第二”等关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。另外，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

时序数据广泛应用于可穿戴智能设备之中，例如陀螺仪、加速度计、磁力计、惯性测量单元（IMU）、航姿参考系统（AHRS）所采集和利用的数据均包括浮点型时序数据。时序数据一般为包含多个数值的序列。

图1为本发明的浮点数据压缩方法一个实施例的示意性流程框图。在本发明的一些实施例中，请参阅图1，本发明示例的浮点数据压缩方法用于可穿戴智能设备，该方法主要包括步骤S11和步骤S12。

步骤S11，接收时序数据。其中，该时序数据包括目标序列，该目标序列由多个元素构成，其中至少一些元素是浮点数。例如，假设采样率为n HZ，则一包数据有n个数值，设其为序列X（x1, x2…xn）。

步骤S12，对该目标序列采用缩减位数的浮点表示方式进行压缩，以便利用压缩后的时序数据进行存储和传输。

其中，该缩减位数的浮点表示包括：利用预设长度的指数位和底数位表示目标序列中的元素。在一些可选示例中，该缩减位数的浮点表示可以包括：采用预先设置的长度（也称为位数）的二进制数表示目标序列中的元素，该二进制数包括预设长度的指数位和底数位。在另一些可选示例中，可以利用十六进制数表示目标序列中的元素。

可选的，缩减位数的浮点表示还可以包括符号位，例如用0、1区分正负数，亦即，利用预设长度的指数位、底数位和符号位来表示目标序列中的元素。需注意，可穿戴智能设备中的大多数的模块和单元所利用的数据有正负之分，因此需要采用包含符号位的压缩位数的浮点表示；而对于所利用的数据恒为正数或恒为负数的单元，对应的压缩位数的浮点表示也可以不包括符号位。

在利用缩减位数的浮点表示方式对浮点型时序数据进行压缩的一个可选的具体示例中，以三轴的陀螺仪、加速度计和磁力计所利用的九轴数据为例，九轴数据可以采用有符号的浮点表示方式，并且在一定的范围内，可以使用16位数来表示。

该16位数的格式可以为：SEEE MMMM MMMM MMMM。其中，S：符号位；E：指数位，M：底数位。

其中，关于符号位S：底数的符号，可正可负，0表示正数，1表示负数。

关于指数位E：没有符号位，占用3bit的二进制数，可表示数值范围为0-7。指数都是正值。可选的，指数位E所表示的指数为十进制指数。

关于底数位M：实际是占用12bit的一个值，但是最高位始终为0，所以，最高位省去不存储。

下面是一个具体示例，对于角速度数据-10.192871：

1) 将-10.192871转换成-0.10192871*10²，指数为2，表示成二进制010；

2) 将0.10192871转换成二进制，得到：0.0001101000010111111111111111101111111001001101010011011；

3) 截取小数点后的12位：0001 1010 0001；

4) 该数据的符号为负，符号位为1；

最终得到缩减位数的浮点表示的数据为1010 0001 1010 0001，转换成十六进制A1A1，转换成十进制是-10.1806640625。

需注意，压缩的精度可能会随被压缩元素的数值大小的不同而不同。例如，0.48828125可以保留完全精度。

关于缩减位数的浮点表示方式的精度和表达范围的制约因素，指数位E的长度决定了可以表达的数值的大小范围的上限，底数位M的长度决定了可以表达的数据精度上限。

在本申请示例的前述的16bit数的缩减位数的浮点表示方式的示例中，由于符号位S的长度为1，指数位E的长度为3，底数位M的长度为8，因此能表达的最大值为0.999755859375 * 10⁷ ，能表达的最小值为最大值的相反值，亦即-0.999755859375 * 10⁷ 。

需注意，可以根据目标序列的数值范围和精度要求确定缩减位数的浮点表示中的指数位的长度和底数位的长度。需注意，可以通过调整指数E的位数和M底数的位数，来控制数值表达范围和精度。例如，可以总长度固定并调整指数与底数的长度比例；或者，可以改变指数、底数中的至少一个的长度，并改变指数与底数的总长度。

在本申请的一些实施例中，前述步骤S12具体包括：步骤S120，判断目标序列中的各个元素的数值范围是否超过第一阈值、和/或判断目标序列中的是极值的元素占所有元素的比例是否超过第二阈值，根据判断的结果采用相应长度的指数位和底数位的缩减位数的浮点表示方式来表示该目标序列。

在本申请的一些实施例中，请参阅图2，前述步骤S120可以具体包括：

步骤S121，若目标序列的所有元素的数值范围均未超过第一阈值，则采用方式一：采用第一表示方式对目标序列进行存储和传输。其中，该第一表示方式利用第一指数长度的指数位和第一底数长度的底数位来表示元素。

需注意，前述的第一阈值可以是一个范围。例如，该第一阈值可以包括一个最大值和一个最小值，若一个元素大于该最大值或小于该最小值则该元素的数值范围超过第一阈值；或者该第一阈值可以是一个正数值，通过判断元素的绝对值是否超过该正数值，来判断元素的数值范围是否超过第一阈值。

可选地，该第一阈值是预先设置好的。对于浮点型数值，第一阈值可以包括指数的阈值和底数的阈值。当指数和底数的位数预先设置好以后，就有了浮点型数值的表达范围，超过了阈值代表超过了这个表达范围。

可选地，该第一指数长度、该第一底数长度可以是根据采集数据的特性预先设计好的。可选地，可以为不同类型的数据预先设置对应指数长度、底数长度，并在处理数据时，判断序列的数据类型（例如通过用于判别类型、原始采集机构等的标识来进行本判断），并采用与类型相对应的指数长度、底数长度。

需注意，在判断一个序列的数值范围时，可以对序列中的各个元素的数值范围都分别判断是否超过阈值。

前述的极值是指明显超出正常值范围的值，以可穿戴智能设备为例，其传感器所采集一般包括生理数据、运动数据等，这些类别的数据均有理论的正常值范围的。而超过理论范围的值，一般是由于噪声等原因产生的。

为判定一个元素是否为极值，可以为不同类别的时序数据预设相应的极值阈值（可称为第一极值阈值），该第一极值阈值为具体的数值，若一个元素的数值范围超过该第一极值阈值，则判定该元素为极值；或者，也可以设置相对的极值阈值（可称为第二极值阈值），该第二极值阈值可以是比例值或倍数值，若一个序列中的某个元素的值超过该序列的平均值或中位值与该第二极值阈值的乘积，则判定该元素为极值。

在本申请的一些具体实施例中，在判断目标序列中的是极值的元素占所有元素的比例是否超过第二阈值之前，本申请的方法包括：对于目标序列中的各个元素，若元素的值超过预设的第一极值阈值，则判定元素为极值；或，对于目标序列中的各个元素，若元素的值超过第二极值阈值与目标序列的平均值或中位值的乘积，则判定元素为极值。

需注意，前述的第一极值阈值、第二极值阈值可以是一个范围，例如，该第一极值阈值可以包括一个最大值和一个最小值，若一个元素大于该最大值或小于该最小值则该元素为极值；或者，该第一极值阈值、第二极值阈值可以是一个正数值，以第一极值阈值为例，可以通过判断元素的绝对值是否超过该正数值，来判断元素是否为极值。

步骤S122，若目标序列中至少有一个元素的数值范围超过第一阈值，且若目标序列中的极值占比超过第二阈值，则采用方式二：根据目标序列选取基准值，并将目标序列中的每个元素与基准值作差，以得到差分序列，存储基准值，采用第二表示方式对差分序列中的各个差分值进行存储和传输。其中，该第二表示方式利用第二指数长度的指数位和第二底数长度的底数位来表示差分值。

可选地，对于基准值，可以不进行压缩，例如不必使用前述的缩减位数的浮点表示，而是使用常规的浮点型表达。

关于第二表示方式，可以根据采集数据的特征，根据其数值范围和精度要求，预先设置第二指数长度和第二底数长度。

可选地，前述的选取基准值可以具体包括：将基准值选取为目标序列中的首个元素的值；或，将基准值选取为目标序列中的最小值、或最大值、或最大值与最小值的平均值；或，将基准值选取为目标序列中的中位数。

步骤S123，若目标序列中至少有一个元素的数值范围超过第一阈值，且若目标序列中的极值占比未超过第二阈值，则采用方式三：对目标序列的每个值区别表达，并且利用一个存储位表示各值采用的表达。具体地，对于目标序列中的是极值的元素，采用第三表示方式进行存储和传输，并利用一个存储位来记录当前元素所采用的是该第三表示方式。其中，该第三表示方式利用第三指数长度的指数位和第三底数长度的底数位来表示元素。对于目标序列中的非极值的元素（极值之外的值），采用第四表示方式进行存储和传输，并利用一个存储位来记录当前元素所采用的是第四表示方式。其中，该第四表示方式利用第四指数长度的指数位和第四底数长度的底数位来表示元素。

关于第三表示方式，可以根据采集数据的特征，根据其数值范围和精度要求，预先设置第三指数长度和第三底数长度。关于第四表示方式，可以根据采集数据的特征，根据其数值范围和精度要求，预先设置第四指数长度和第四底数长度。在一些可选示例中，第四指数长度可以与第一指数长度一致，第四底数长度可以与第一底数长度一致。

可选地，在对序列X中的数值表达时，对每一个数值，在符号位之前再加一位用来表示使用的表示方式，例如，用0和1来区分是采用第四指数长度和第四底数长度的表示方式、还是采用第三指数长度和第三底数长度的表示方式。事实上，这一存储位也标识出了这个数值是否为极值。

在本申请的一些示例中，与第二表示方式、第三表示方式的压缩率相比，第一表示方式的压缩率较高，因此在本申请提出的方法中优先利用第一表示方式。但是，第一表示方式需要设置一个较小的指数长度和/或较小的底数长度才能达到较好的压缩效果，从而序列中的极值有可能会超出第一表示方式的表达范围。因此，当超出第一表示方式的表达范围的时候，就要更换为其他的表达方式。另外，在极值比例高的时候，第二表示方式优于第三表示方式。

需注意，利用本申请的方法，会改变序列的原始的存储方式，因为本申请提出的诸如第一表示方式、第二表示方式、第三表示方式的缩减位数的浮点表示方式与计算机领域的基本的数据表示方式是完全不同的。

在本申请的一些实施例中，如图2所示，前述的步骤S12可以同时包括前述的步骤S121、步骤S122和步骤S123，通过判断目标序列中的元素的情况，采用步骤S121、步骤S122或步骤S123中的相应方式来压缩目标序列。

需注意，在本申请的一些实施例中，在本发明示例的浮点数据压缩方法中，并不限定必须同时包括前述的步骤S121、步骤S122和步骤S123。

在预先设定缩减位数的浮点表示方式时，在对所要压缩的数据特性进行统计时，可以根据数值范围要求来确定指数位的长度，根据压缩位数的浮点表示的总长度与指数位的长度的差值来确定底数位的长度，其中，该浮点表示的总长度可以是固定的；或者，可以根据数值范围要求来确定指数位的长度，并相应调整该浮点表示的总长度；或者，可以根据数值精度要求来确定底数位的长度，并相应调整浮点表示的总长度。

可选地，当待存储的数据出现溢出时，例如某极值采用第二表示方式、第三表示方式仍然超出了预期，可将其存储为一个特别的二进制段。可选地，当待存储的数据出现溢出时，可以利用一个存储位来记录该数据的存储出现了溢出。或者，可选地，当待存储的数据出现溢出时，可以不记录该数据。或者，可以根据溢出情况对缩减位数的浮点表示方式进行调整以避免出现溢出。在一个具体示例中，本申请提出的方法还包括：当目标序列中的至少一个元素在采用第二表示方式或采用第三表示方式进行表示出现溢出时，根据溢出情况增加指数位的长度，并根据压缩位数的浮点表示的总长度与增加后的指数位的长度的差值来确定底数位的长度（该总长度可以是固定的）；或，根据溢出情况增加指数位的长度，并相应增加压缩位数的浮点表示的总长度。

本申请示例的方法有利于在传感器采样值本身采样值数值范围较大的情形的数据存储和传输，并有利于由于噪声而个别时刻存在极值、或在长期噪声环境下采样而存在大量非趋势性极值等情形的数据存储和传输。

图3为根据本发明的一个实施例的浮点数据压缩装置的示意性框图。请参阅图3，本发明的实施例还提供一种浮点数据压缩装置100，该装置用于可穿戴智能设备，该装置主要包括：接收模块110和压缩模块120。该接收模块110用于：接收时序数据。其中，该时序数据包括由多个元素构成的目标序列，其中至少一些元素是浮点数。该压缩模块120用于：对目标序列采用缩减位数的浮点表示方式进行压缩，以便后续利用压缩后的时序数据进行存储和传输。

其中，缩减位数的浮点表示包括：利用预设长度的指数位和底数位表示目标序列中的元素。在一些可选示例中，该缩减位数的浮点表示可以包括：利用预设长度的二进制数表示目标序列中的元素，该二进制数包括预设长度的指数位和底数位。在另一些可选示例中，可以利用十六进制数表示目标序列中的元素。

在本申请的一些实施例中，该压缩模块120具体用于：判断目标序列中的各个元素的数值范围是否超过第一阈值、和/或判断目标序列中的是极值的元素占所有元素的比例是否超过第二阈值，根据判断的结果采用相应长度的指数位和底数位的缩减位数的浮点表示方式来表示目标序列。

另外，本发明实施例示出的各种浮点数据压缩装置100包括有用于执行前述各个实施例所述方法对应的模块和单元，而其详细说明和技术效果可以参考前述各实施例中的相应说明，在此不再赘述。

图4是图示根据本发明的一个实施例的可穿戴智能设备的示意性框图。如图4所示，根据本公开实施例的可穿戴智能设备200包括存储器201和处理器202。

该存储器201用于存储非暂时性计算机可读指令。具体地，存储器201可以包括一个或更多个计算机程序产品，该计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。该易失性存储器例如可以包括随机存取存储器（RAM）和/或高速缓冲存储器（cache）等。该非易失性存储器例如可以包括只读存储器（ROM）、硬盘、闪存等。

该处理器202可以是中央处理单元（CPU）或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其它形式的处理单元，并且可以控制可穿戴智能设备200中的其它组件以执行期望的功能。在本公开的一个实施例中，该处理器202用于运行该存储器201中存储的该计算机可读指令，使得该可穿戴智能设备200执行前述的本公开各实施例的浮点数据压缩方法的全部或部分步骤。

本公开实施例的可穿戴智能设备200包括但不限于：智能手表、智能手环、诸如智能血压计的可穿戴智能健康装置、诸如增强现实眼镜（简称为AR眼镜）虚拟现实眼镜（简称为VR眼镜）的智能近眼显示装置等。

本领域技术人员应能理解，为了解决如何获得良好用户体验效果的技术问题，本实施例中也可以包括诸如通信总线、接口等公知的结构，这些公知的结构也应包含在本发明的保护范围之内。

有关本实施例的详细说明和技术效果可以参考前述各实施例中的相应说明，在此不再赘述。

本发明的实施例还提供一种计算机存储介质，该计算机存储介质中存储有计算机指令，当该计算机指令在设备上运行时，使得设备执行上述相关方法步骤实现上述实施例中的浮点数据压缩方法。

本发明的实施例还提供一种计算机程序产品，当该计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行上述相关步骤，以实现上述实施例中的浮点数据压缩方法。

另外，本发明的实施例还提供一种装置，这个装置具体可以是芯片，组件或模块，该装置可包括相连的处理器和存储器；其中，存储器用于存储计算机执行指令，当装置运行时，处理器可执行存储器存储的计算机执行指令，以使芯片执行上述各方法实施例中的浮点数据压缩方法。

其中，本发明提供的装置、计算机存储介质、计算机程序产品或芯片均用于执行上文所提供的对应的方法，因此，其所能达到的有益效果可参考上文所提供的对应的方法中的有益效果，此处不再赘述。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明做任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims

1.一种浮点数据压缩方法，用于可穿戴智能设备，其特征在于，所述方法包括：

接收时序数据，所述时序数据包括由多个元素构成的目标序列，至少一些所述元素是浮点数；

对所述目标序列采用缩减位数的浮点表示方式进行压缩；

其中，所述缩减位数的浮点表示包括利用预设长度的指数位和底数位表示所述目标序列中的所述元素；

其中，所述对所述目标序列采用缩减位数的浮点表示方式进行压缩包括：根据判断所述目标序列中的各个元素的数值范围是否超过第一阈值的结果、和判断所述目标序列中的是极值的元素占所有元素的比例是否超过第二阈值的结果，采用相应长度的指数位和底数位的所述缩减位数的浮点表示方式来表示所述目标序列；

其中，所述对所述目标序列采用缩减位数的浮点表示方式进行压缩具体包括：

若所述目标序列中至少有一个元素的数值范围超过第一阈值、且所述目标序列中的极值占比超过第二阈值，则：根据所述目标序列选取基准值，并将所述目标序列中的每个元素与所述基准值作差，以得到差分序列，存储所述基准值，采用第二表示方式对所述差分序列中的各个差分值进行存储和传输；

若所述目标序列中至少有一个元素的数值范围超过第一阈值、且所述目标序列中的极值占比未超过第二阈值，则：对于所述目标序列中的是极值的元素，采用第三表示方式进行存储和传输，并利用一个存储位来记录当前元素所采用的是第三表示方式；对于所述目标序列中的非极值的元素，采用第四表示方式进行存储和传输，并利用一个存储位来记录当前元素所采用的是第四表示方式。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标序列采用缩减位数的浮点表示方式进行压缩具体包括：

若所述目标序列的所有元素的数值范围均未超过第一阈值，则采用第一表示方式对所述目标序列进行存储和传输；其中所述第一表示方式利用第一指数长度的指数位和第一底数长度的底数位来表示所述元素。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述判断所述目标序列中的是极值的元素占所有元素的比例是否超过第二阈值之前，所述方法包括：

对于所述目标序列中的各个元素，若所述元素的值超过预设的第一极值阈值，则判定所述元素为极值；或

对于所述目标序列中的各个元素，若所述元素的值超过第二极值阈值与所述目标序列的平均值或中位值的乘积，则判定所述元素为极值。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第二表示方式利用第二指数长度的指数位和第二底数长度的底数位来表示所述差分值；所述第三表示方式利用第三指数长度的指数位和第三底数长度的底数位来表示所述元素；所述第四表示方式利用第四指数长度的指数位和第四底数长度的底数位来表示所述元素。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标序列选取基准值包括：

将所述基准值选取为所述目标序列中的首个元素的值；或

将所述基准值选取为所述目标序列中的最小值、或最大值、或最大值与最小值的平均值；或

将所述基准值选取为所述目标序列中的中位数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述目标序列中的至少一个元素在采用所述第二表示方式或采用所述第三表示方式进行表示出现溢出时：

根据溢出情况增加指数位的长度，并根据压缩位数的浮点表示的总长度与增加后的指数位的长度的差值来确定底数位的长度；或，

根据溢出情况增加指数位的长度，相应增加压缩位数的浮点表示的总长度。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述缩减位数的浮点表示还包括：符号位。

8.一种浮点数据压缩装置，用于可穿戴智能设备，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收时序数据，所述时序数据包括由多个元素构成的目标序列，至少一些所述元素是浮点数；

压缩模块，用于对所述目标序列采用缩减位数的浮点表示方式进行压缩；

其中，所述压缩模块具体用于：

9.一种可穿戴智能设备，包括：

存储器，用于存储非暂时性可读指令；以及

处理器，用于运行所述可读指令，使得所述可读指令被所述处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的浮点数据压缩方法。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，包括计算机指令，当所述计算机指令在设备上运行时，使得所述设备执行如权利要求1至7中任一项所述的浮点数据压缩方法。