基于云計算的并行FFT算法及其在高鐵數(shù)據(jù)中的應(yīng)用研究.pdf

1、科技的不斷進步推動了高速鐵路的快速發(fā)展，而其作為一個節(jié)能、環(huán)保、快速和準(zhǔn)點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和提高，安全性和舒適性也成為人們關(guān)注的焦點。為了保證列車的安全運行，我們需要實時地對列車運行數(shù)據(jù)進行分析處理，掌握列車的運營狀態(tài)，做出決策判斷。
　　 為了能夠獲得足夠的高鐵列車運行信息，工程人員利用大量的傳感器來采集噪聲和振動等多種類型的信號數(shù)據(jù)。然而，分析處理這種大規(guī)模增長的數(shù)據(jù)給傳統(tǒng)的信號

2、分析方法帶來了前所未有的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，而云計算作為一個新興的并行處理技術(shù)，融合了網(wǎng)格計算、分布式計算和并行計算等特點，在大數(shù)據(jù)計算和網(wǎng)絡(luò)存儲方面具有卓越的性能表現(xiàn)。
　　 Hadoop作為一種云計算框架，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性等特點，尤其是MapReduce模型，采用分而治之的設(shè)計思想，有效地化解了大數(shù)據(jù)對現(xiàn)代程序設(shè)計過程帶來的挑戰(zhàn)。本文利用云計算技術(shù)對高鐵數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域十分重要的

3、數(shù)據(jù)預(yù)處理和信號分析算法進行并行化，包括高鐵原始數(shù)據(jù)解包算法和數(shù)字信號分析中廣為應(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、去除異常點和去除線性趨勢項等奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，對其并行化解決了傳統(tǒng)解包算法處理測試數(shù)據(jù)集的瓶頸。實驗證實，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系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)境，本文設(shè)計了一個基于云計算的高鐵數(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