油田生产物联网建设是油田信息化建设的重要方向,在目前油田信息化的大环境下,国内外的各大石油公司纷纷推出了新型的智能采集系统方案实现能源管理,对于抽油机井实时采集数据的通信要求也在不断提高,如何保证数据的实时采集传输,如何降低通信过程中的费率,对于油田系统的信息化管理、运行和决策都具有重要的意义。SFT(稀疏傅里叶变换)算法是通过一系列的步骤来简化整个信号的频谱计算过程,首先通过一定的规则将长点的DFT转化为短点的DFT,然后重构频谱,最终构造出一套时间复杂度与信号长度成亚线性关系的算法,对于井测数据的实时分析与有损压缩传输具有重要意义。本文的工作主要是SFT算法仿真实现和数据采集硬件系统的设计。在SFT算法的仿真实现方面,首先对傅里叶变换的一些理论知识做阐述,对SFT的所需要的理论部分稍作简介进而提出SFT整体的理论框架,以及设计过程和一些关键技术,对重构方法进行总结。在VC的调试环境下实现C代码的转换得到正确的调试结果。在硬件系统的设计方面,采用基于TI现有的F2833x高性能浮点微控制器TMS320C28346芯片为核心处理器,通过ADC采集电参数以及Zigbee无线网络采集加速度数据。对采集的数据应用移植成功的SFT算法进行实时处理和有损压缩传输。本文的研究成果,在理论方面,对稀疏傅里叶变换算法进行了系统的阐述并转换为C语言代码,工程应用方面,SFT的硬件平台移植,利用SFT对电参数频谱变换与有损压缩传输两方面进行了优化处理,有效的降低了运算量并且提高了数据通信效率,为油田电参数实时处理和传输提供了有力支撑。