【摘 要】
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提出了一种新的基于节点重要性和空间相关性的MAC协议(NISC-MAC),该协议将数据相关性小的节点,即数据差异大的节点定义为重要节点,并赋予其高的优先权。优先权高的节点发送数据的概率大,退避时间短,从而能优先地竞争到信道。把这些重要性节点选定为代表性节点,确保这些重要的数据发送到sink节点,这样可保证数据的整体有效性,使收到的数据能更好地反映出物理现象。NISC-MAC协议在去除数据空间相关性
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提出了一种新的基于节点重要性和空间相关性的MAC协议(NISC-MAC),该协议将数据相关性小的节点,即数据差异大的节点定义为重要节点,并赋予其高的优先权。优先权高的节点发送数据的概率大,退避时间短,从而能优先地竞争到信道。把这些重要性节点选定为代表性节点,确保这些重要的数据发送到sink节点,这样可保证数据的整体有效性,使收到的数据能更好地反映出物理现象。NISC-MAC协议在去除数据空间相关性的同时确保了数据的整体有效性,仿真实验表明此协议在较低的能耗和传输延时下确保了数据的整体有效性。
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提出了快速边界行进算法分割CT图片中的肺实质,解决常用分割方法不能正确分割出与胸膜和纵膈相连肺结节的问题。本算法首先通过高斯平滑、阈值分割等方法预处理CT图片,获取肺实质区域;然后采用Douglas-Peucker算法提取边缘的关键点以压缩肺实质边缘;最后,采用自适应边界行进算法修补肺实质边缘。实验结果证明了本算法能有效地分割出与胸膜和纵膈相连的肺结节,并减小了时间开销。
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