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Online data compression of MFL signals for pipeline inspection

机译：用于管道检查的MFL信号的在线数据压缩

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The paper presents a novel three-stage algorithm for online compression of magnetic flux leakage (MFL) signals that are acquired in inspection of oil and gas pipelines. In the first stage, blocks of MFL signal are screened for useful information using a semi-robust statistical measure, Mean Absolute Deviation (μAD). The study presents guidelines for selecting a block size to deliver robust screening and efficient compression ratios. In the second stage, a multivariate approach is used to compress the data across sensors using Principal Component Analysis (PCA). The second stage is invoked only when an anomaly is detected by sufficiently large number of sensors. In the third stage, the signal is further compressed within each sensor (univariate approach) using Discrete Wavelet Transform (DWT). Implementation on real-time MFL signals demonstrates the algorithm's ability to achieve high compression ratios with low Normalized Mean Square Error (NMSE) while being fairly robust to baseline shifts.
机译：本文提出了一种新颖的三阶段算法，用于在线压缩磁通量泄漏（MFL）信号，该信号在石油和天然气管道的检查中获得。在第一阶段，使用半稳健的统计度量平均绝对偏差（μAD）对MFL信号块进行筛选以获取有用的信息。该研究提出了选择块大小以提供可靠筛选和有效压缩比的指南。在第二阶段，使用多变量方法使用主成分分析（PCA）压缩传感器之间的数据。仅当足够多的传感器检测到异常时才调用第二阶段。在第三阶段，使用离散小波变换（DWT）在每个传感器内进一步压缩信号（单变量方法）。在实时MFL信号上的实现证明了该算法能够以较低的归一化均方误差（NMSE）来实现高压缩比，同时对基线偏移具有相当强的鲁棒性。

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