典型文献
基于字典学习和压缩感知的WSN数据压缩
文献摘要：
针对无线传感网中,监测数据特征差异、节点能耗受限、现有数据压缩方法效率较低等问题,提出一种基于字典学习和压缩感知的数据压缩模型.改进K-SVD字典学习算法训练稀疏基,满足监测数据特征差异较大的特点,将稀疏变换由感知节点转移到基站,减轻感知节点能耗,降低压缩复杂度.在相同数据集上与现有的OEGMP算法以及基于DCT稀疏基的压缩感知算法做对比实验,其结果表明,在压缩率为0.2时,恢复数据均方根误差由0.281和0.260降低至0.093,模型在数据压缩率和恢复精度等方面有明显提升,可满足大部分实际应用需求.
文献关键词：
无线传感网;压缩感知;K-SVD字典;数据压缩;时空相关性
中图分类号：
作者姓名：
杨欣宇;李爱萍;段利国;赵菊敏
作者机构：
太原理工大学 信息与计算机学院,山西 晋中 030600
文献出处：
引用格式：
[1]杨欣宇;李爱萍;段利国;赵菊敏-.基于字典学习和压缩感知的WSN数据压缩)[J].计算机工程与设计,2022(09):2448-2455
A类：
OEGMP
B类：
字典学习,WSN,数据压缩,无线传感网,数据特征,特征差异,压缩方法,压缩模型,SVD,算法训练,稀疏变换,感知节点,基站,DCT,压缩感知算法,压缩率,复数,应用需求,时空相关性
AB值：
0.292155
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