【摘 要】
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针对常规压缩感知算法稀疏效果不佳的问题,提出了基于PCA的无线传感器网络（Wireless Sensor Network）压缩感知算法;该算法利用主成分分析法（Principle Component Analysis）的去噪
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针对常规压缩感知算法稀疏效果不佳的问题,提出了基于PCA的无线传感器网络（Wireless Sensor Network）压缩感知算法;该算法利用主成分分析法（Principle Component Analysis）的去噪和去冗余特性为节点数据提供一个自适应的稀疏矩阵,尽可能的减少观测量,并提出一个自相关系数保证PCA技术应用的有效性;最后,通过仿真将该算法与常规算法的重构误差进行比较,结果表明当信号相似度系数r大于0.7时,前者信号重构所需的观测量少很多,重构精度更高,对于WSN数据采集能够起到很好的
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