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无线传感器网络中分布式小波压缩下载
weixin_39821051
2019-06-30 12:30:16
无线传感器网络中分布式小波压缩
无线传感器网络中分布式小波压缩
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无线
传感器
网络
中
分布式
小波
压缩
无线
传感器
网络
中
分布式
小波
压缩
无线
传感器
网络
中
分布式
小波
压缩
无线
传感器
网络
中
一种
分布式
数据
压缩
算法
基于任意支撑长度的
小波
函数,提出了一种
分布式
数据
压缩
算法。
文物监测
中
无线
传感器
网络
数据
压缩
算法
文物监测数据具有结构单一、冗余性大、误差高容忍度的特点,使得
无线
传感器
网络
中
现有的数据
压缩
算法在文物监测
中
显得计算复杂度高、计算能耗大.将轻计算量型的SDT( Swing Door Trending)算法应用到
无线
传感器
网络
的文物监测
中
并作了改进,分析了大规模情况下数据
压缩
和
网络
能耗之间的关系,将改进的SDT算法与目前
无线
传感器
网络
中
有代表性的
分布式
小波
压缩
算法进行比较.实验表明,改进的SDT计算能耗较
分布式
小波
压缩
算法的能耗少73%,在
压缩
率小于25%时,改进的SDT
压缩
算法性能可与
分布式
小波
压缩
算法媲美.在长期、大规模的文物监测下,改进的SDT算法更适合于
无线
传感器
网络
数据
压缩
.
无线
传感器
网络
中
基于
小波
的
分布式
存储* (2007年)
无线
传感器
网络
主要用于从目标对象收集信息,由于其能源极其有限,
分布式
数据存储和查询得到越来越多人的注意.本文提出了一种基于
小波
构架的新型
分布式
存储方式,它使所有信息经
小波
压缩
后平均分布于各个节点之
中
,构成
小波
系数空间存储结构树.通过仿真实验,表明这种算法在
无线
传感器
网络
的数据管理
中
获得了良好的效果:(1)通过简化
小波
变换消除了额外的计算和通信量,大大节省了数据管理所需的能耗;(2)利用
传感器
节点内和节点间的信息关联,有效提高了存储效率;(3)利用
小波
多分辨率的编码技术和
小波
系数空间结构树的自相似性,支持时
小波
包matlab代码-wavelet-tinyos:
无线
传感器
网络
的
分布式
小波
变换:TinyOS实现
小波
包matlab代码
无线
传感器
网络
的
分布式
小波
变换:TinyOS实现 作者:赖斯大学DSP组J. Ryan Stinnett 概述 该项目通过使用
分布式
小波
变换为
无线
传感器
网络
(WSN)实现数据
压缩
。 该
压缩
系统减少了需要将数据发送到基站的设备的数量,从而减少了功耗并增加了
网络
的平均寿命。 执行 在WSN设备上运行的代码(或“主题”)是使用nesC为TinyOS编写的,并在Crossbow的MicaZ平台上进行了测试。 在进行转换本身之前,我创建了几个提供基本系统服务的组件。 其
中
第一个是一套
网络
组件。 由于该项目的重点不在路由协议上,因此我选择了简单的广播和单播协议。 广播协议等待序列号大于收到的最后一个序列号的数据包,然后将这些新数据包重复设置次数。 单播协议使用静态路由表来确定给定数据包的下一跳。 在这些协议之上,我构建了一个多数据包分段和重组服务。 它允许任何数据大小的双向通信。 TinyOS 1.x使用29字节的固定数据长度,因此以可重用的方式扩展超出此限制将大大简化代码。 通过使用小的描述符记录,该系统甚至可以重建使用指针或可变长度数组的数据结构。 这些技术用于将初始
小波
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