| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题来源及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 无线传感器数据丢失恢复方法研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 国内外数据恢复算法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于压缩传感的数据恢复算法 | 第12-15页 |
| 1.3 本课题的研究思路及创新点 | 第15-16页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 无线传感器数据无损压缩的哈夫曼编码和指数哥伦布编码 | 第17-38页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 数据的编码方式 | 第17-19页 |
| 2.2.1 等长码 | 第17-18页 |
| 2.2.2 变长码 | 第18-19页 |
| 2.3 哈夫曼编码 | 第19-29页 |
| 2.3.1 概述 | 第19页 |
| 2.3.2 叉树 | 第19-21页 |
| 2.3.3 最优二进制编码 | 第21-22页 |
| 2.3.4 哈夫曼编码表 | 第22-26页 |
| 2.3.5 无线传感器Imote2中哈夫曼算法的实现 | 第26-29页 |
| 2.4 指数哥伦布编码 | 第29-37页 |
| 2.4.1 概述 | 第29页 |
| 2.4.2 一元码 | 第29-30页 |
| 2.4.3 哥伦布编码 | 第30-32页 |
| 2.4.4 指数哥伦布编码 | 第32-35页 |
| 2.4.5 利用哈夫曼编码做前缀码的指数哥伦布编码 | 第35-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 基于随机冗余矩阵的无线传感器数据丢失恢复的嵌入式算法 | 第38-49页 |
| 3.1 引言 | 第38-39页 |
| 3.2 随机冗余理论 | 第39-44页 |
| 3.2.1 基于随机冗余矩阵的数据恢复算法实现过程 | 第39-40页 |
| 3.2.2 增加数据冗余度 | 第40页 |
| 3.2.3 数据的去冗余恢复 | 第40-41页 |
| 3.2.4 随机冗余矩阵 | 第41-44页 |
| 3.3 无线传感器Imote2中的数据传输嵌入式算法的实现 | 第44-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 无线传感器数据丢失恢复方法的实验验证 | 第49-65页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 针对压缩编码和随机冗余矩阵的模拟实验分析 | 第49-58页 |
| 4.2.1 模拟环境介绍 | 第49-51页 |
| 4.2.2 随机冗余矩阵的参数R和ρ的选择 | 第51-55页 |
| 4.2.3 压缩编码在模拟实验中的效率对比 | 第55-58页 |
| 4.3 丢失恢复算法的实桥现场实验 | 第58-64页 |
| 4.3.1 实验过程 | 第58-60页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第60-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
