【摘 要】
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在大规模和超大规模物联网中往往需要采集和处理海量的数据,这对智能感知系统的寿命及物联网的性能将产生很大影响。提出利用压缩感知采样方法减少物联网中的采集数据,压缩感知是一种能够实现采样和数据压缩同时进行的新型数据采样方法,它通过降低采样率减少采集的数据量。压缩感知算法的计算复杂度较高、自适应性较差,因此提出并实现压缩感知算法的并行处理以提高算法执行速度并尝试引入冗余字典改善算法的灵活性。实验证明并行
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在大规模和超大规模物联网中往往需要采集和处理海量的数据,这对智能感知系统的寿命及物联网的性能将产生很大影响。提出利用压缩感知采样方法减少物联网中的采集数据,压缩感知是一种能够实现采样和数据压缩同时进行的新型数据采样方法,它通过降低采样率减少采集的数据量。压缩感知算法的计算复杂度较高、自适应性较差,因此提出并实现压缩感知算法的并行处理以提高算法执行速度并尝试引入冗余字典改善算法的灵活性。实验证明并行处理可以显著提高算法的执行速度、增强数据处理的实时性。最后,讨论了引入压缩感知理论后可能的物联网结构变化
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