传感技术学报
傳感技術學報
전감기술학보
Journal of Transduction Technology
2013年
4期
550-557
,共8页
灰色关联聚类%自适应多项式拟合%提升小波变换%数据压缩
灰色關聯聚類%自適應多項式擬閤%提升小波變換%數據壓縮
회색관련취류%자괄응다항식의합%제승소파변환%수거압축
grey relational clustering%adaptive polynomial fitting%lifting wavelet%data compression
为提高无线传感器网络的感知精度,提出了一种基于提升小波变换和自适应多项式拟合的多模数据压缩算法AMLP(Adaptive Multiple-Modality Data Compression Algorithm Based on Lifting Wavelet and Adaptive Polynomial Fitting).在给定相关度阈值的前提下,AMLP算法先对数据进行灰色关联聚类,再对类中的相关数据进行自适应的多项式拟合,然后把未拟合的特征数据抽象成一个矩阵,利用提升小波变换去除数据的时间和空间相关性.最后,通过游程编码对数据作进一步压缩.仿真结果表明,AMLP算法能够有效去除不同数据间的冗余信息以及同种数据间的时间和空间冗余信息,提高压缩比,降低网络能耗.与基于小波的自适应多模数据压缩算法AMMC(Adaptive Multiple-Modality Data Compression Algorithm Based on Wavelet)相比,AMLP算法的数据恢复精度大大优于AMMC算法,压缩比和能耗相近.因此,AMLP算法更适用于要求高精度数据的传感器网络应用,如地质灾害监测、医疗和军事领域.
為提高無線傳感器網絡的感知精度,提齣瞭一種基于提升小波變換和自適應多項式擬閤的多模數據壓縮算法AMLP(Adaptive Multiple-Modality Data Compression Algorithm Based on Lifting Wavelet and Adaptive Polynomial Fitting).在給定相關度閾值的前提下,AMLP算法先對數據進行灰色關聯聚類,再對類中的相關數據進行自適應的多項式擬閤,然後把未擬閤的特徵數據抽象成一箇矩陣,利用提升小波變換去除數據的時間和空間相關性.最後,通過遊程編碼對數據作進一步壓縮.倣真結果錶明,AMLP算法能夠有效去除不同數據間的冗餘信息以及同種數據間的時間和空間冗餘信息,提高壓縮比,降低網絡能耗.與基于小波的自適應多模數據壓縮算法AMMC(Adaptive Multiple-Modality Data Compression Algorithm Based on Wavelet)相比,AMLP算法的數據恢複精度大大優于AMMC算法,壓縮比和能耗相近.因此,AMLP算法更適用于要求高精度數據的傳感器網絡應用,如地質災害鑑測、醫療和軍事領域.
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