稀疏信號

我要報錯

  • 基于壓縮感知技術的異構(gòu)型物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理

    摘 要：對于大規(guī)模異構(gòu)型物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)處理，傳統(tǒng)的奈奎斯特采樣加有損數(shù)據(jù)壓縮處理不僅需要大量的存儲空間和能量消耗，而且會導致部分信息的不可逆損失，為此，文中提出了一種基于壓縮感知技術的異構(gòu)型物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理方法。該方法利用信號本身具有的稀疏性，以遠低于奈奎斯特的采樣率同步實現(xiàn)信號感知和壓縮，后期采用相應的優(yōu)化算法精確恢復出原始的高維信號，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的無損壓縮和恢復，從而有效節(jié)約感知節(jié)點的存儲空間和功耗，提高整個異構(gòu)型物聯(lián)網(wǎng)的能效比和魯棒性。