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基于压缩感知的农业WSN数据压缩处理方法的研究

致谢第4-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
缩写和符号清单第13-14页
第1章 绪论第14-21页
    1.1 研究背景第14-15页
    1.2 研究现状及选题意义第15-18页
        1.2.1 数据压缩的研究现状第15-16页
        1.2.2 压缩感知的研究现状第16页
        1.2.3 压缩感知在WSN上的研究现状第16-17页
        1.2.4 压缩感知在农业上的研究现状第17-18页
        1.2.5 选题意义第18页
    1.3 研究内容与结构安排第18-21页
        1.3.1 研究内容第18-19页
        1.3.2 结构安排第19-21页
第2章 WSN的基本理论第21-23页
    2.1 引言第21页
    2.2 WSN的拓扑结构第21-22页
    2.3 本章小结第22-23页
第3章 基于WSN节点的信息处理研究的总体设计第23-37页
    3.1 引言第23页
    3.2 总体设计第23页
    3.3 相关性分组第23-27页
        3.3.1 算法问题描述与相关定义第24-26页
        3.3.2 参考节点的选取第26-27页
    3.4 压缩感知第27-36页
        3.4.1 信号的稀疏表示第28-30页
        3.4.2 测量矩阵第30-31页
        3.4.3 无线传感器网络协议第31-35页
        3.4.4 数据重构第35-36页
    3.5 本章小结第36-37页
第4章 基于贪婪类的算法重构第37-43页
    4.1 引言第37页
    4.2 压缩感知的重构算法第37-39页
        4.2.1 匹配追踪算法第37-38页
        4.2.2 正交匹配追踪算法第38页
        4.2.3 正则化正交匹配追踪算法第38-39页
    4.3 仿真结果及分析第39-42页
    4.4 本章小结第42-43页
第5章 仿真实验及结果分析第43-83页
    5.1 引言第43页
    5.2 相关性分组算法的仿真结果第43-52页
    5.3 压缩传输的仿真结果第52-54页
    5.4 数据重构的仿真结果第54-79页
        5.4.1 稀疏率对数据重构结果影响的实验对比第54-62页
        5.4.2 稀疏基对数据重构结果影响的实验对比第62-70页
        5.4.3 观测矩阵对数据重构结果影响的实验对比第70-79页
    5.5 系统模型及问题描述第79页
        5.5.1 能量模型第79页
        5.5.2 问题描述第79页
    5.6 能耗分析第79-82页
        5.6.1 字节计算第79-81页
        5.6.2 实验仿真第81-82页
    5.7 本章小结第82-83页
第6章 总结与展望第83-84页
    6.1 工作总结第83页
    6.2 研究展望第83-84页
参考文献第84-88页
作者简介第88页

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