WSNs中基于小波的压缩数据收集算法研究

中文摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第1章 绪论	第8-16页
·研究背景及意义	第8-10页
·国内外数据收集算法的研究现状	第10-14页
·基于簇的收集方法	第10-11页
·基于链的收集方法	第11-12页
·基于树的收集方法	第12页
·近似的收集方法	第12-13页
·目前存在的问题	第13-14页
·本文主要研究工作及贡献	第14页
·论文章节安排	第14-16页
第2章 基础知识	第16-24页
·小波压缩—Haar 小波技术	第16-19页
·压缩采样理论	第19-20页
·数据收集算法	第20-24页
·直观数据收集	第21页
·压缩采样数据收集算法	第21-24页
第3章 数据收集算法W-SDC	第24-33页
·小波-分段常值数据压缩算法设计	第24-30页
·第一阶段压缩	第25-26页
·第二阶段压缩	第26-29页
·数据还原过程	第29-30页
·数据收集算法W-SDC	第30-31页
·多维数据降维	第31-32页
·本章小结	第32-33页
第4章 基于影响因子的概率小波算法	第33-44页
·误差树与Haar 小波属性	第33-34页
·带有误差保障的概率小波算法	第34-37页
·变量定义及理论准备	第35-36页
·最小化最大相对误差	第36-37页
·基于影响因子的概率小波算法	第37-44页
·AEWavelet 算法设计	第37-41页
·算法有效性证明	第41-44页
第5章 实验分析	第44-53页
·小波-分段常值压缩数据收集算法的实验分析	第44-47页
·实验准备	第44页
·总通信量的对比	第44-46页
·误差对比	第46-47页
·基于影响因子的概率小波算法实验分析	第47-53页
·实验准备	第47页
·参数变化对还原误差的影响	第47-50页
·压缩比相同下还原误差的对比	第50-53页
结论	第53-54页
参考文献	第54-61页
致谢	第61-62页
攻读学位期间发表的学术论文	第62页