【摘 要】
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无线传感器网络资源有限,在传感器节点处对数据进行压缩,可以减少数据流的传输量,节约通信带宽.目前已有的数据流压缩算法没有同时考虑数据流内部的多态性,而实际应用中,传感器网络采集的数据既有事件发生前的常态数据,又包含事件发生期间的非常态数据.针对多态数据流提出了一种线性预测综合压缩算法,对常态数据流和非常态数据流采用不同的压缩算法,并通过动态调整移动系数和预测模型以获得比较高的压缩性能.实验表明,在
【机 构】
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南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 南京 210093 南京大学计算机科学与技术系 南京 21
【出 处】
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第二十五届中国数据库学术会议(NDBC2008)
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无线传感器网络资源有限,在传感器节点处对数据进行压缩,可以减少数据流的传输量,节约通信带宽.目前已有的数据流压缩算法没有同时考虑数据流内部的多态性,而实际应用中,传感器网络采集的数据既有事件发生前的常态数据,又包含事件发生期间的非常态数据.针对多态数据流提出了一种线性预测综合压缩算法,对常态数据流和非常态数据流采用不同的压缩算法,并通过动态调整移动系数和预测模型以获得比较高的压缩性能.实验表明,在多态数据流情况下,线性预测综合压缩算法具有更好的压缩效率和数据精度.
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