物联网数据融合研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·国内外发展现状 | 第12-15页 |
| ·物联网数据融合模型的研究 | 第12-14页 |
| ·物联网数据融合算法现状 | 第14-15页 |
| ·本文的主要工作和创新 | 第15-16页 |
| ·本文的结构和安排 | 第16-18页 |
| 第二章 数据融合及其相关技术 | 第18-30页 |
| ·数据融合介绍 | 第18-28页 |
| ·数据融合的概念及背景 | 第18-19页 |
| ·数据融合的级别与分类 | 第19-20页 |
| ·数据融合结构介绍 | 第20-21页 |
| ·数据融合模型介绍 | 第21-26页 |
| ·数据融合算法介绍 | 第26-28页 |
| ·感知压缩理论 | 第28-29页 |
| ·感知压缩基本理论介绍 | 第28页 |
| ·感知压缩基本步骤介绍 | 第28-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第三章 嵌套增量的数据融合技术的设计与实现 | 第30-41页 |
| ·增量融合压缩技术概述 | 第30-31页 |
| ·绝对增量数据融合技术 | 第30-31页 |
| ·相对增量数据融合技术 | 第31页 |
| ·增量融合算法产生背景 | 第31页 |
| ·嵌套增量数据融合技术 | 第31-34页 |
| ·时间间隔嵌套增量数据融合技术 | 第32-33页 |
| ·数据间隔嵌套增量数据融合技术 | 第33-34页 |
| ·嵌套压缩融合算法分析以及验证 | 第34-40页 |
| ·实验平台的介绍 | 第35页 |
| ·压缩效率的分析 | 第35-39页 |
| ·算法代价的分析 | 第39页 |
| ·对两种增量融合技术的预处理分析 | 第39-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于感知压缩预测融合系统的设计与实现 | 第41-55页 |
| ·芜湖大桥健康监测系统介绍 | 第41-44页 |
| ·整体架构 | 第41页 |
| ·传感器布设情况 | 第41-42页 |
| ·融合模型的设计 | 第42-43页 |
| ·融合数据存储结构的设计 | 第43-44页 |
| ·算法的思想 | 第44-50页 |
| ·算法整体思想 | 第44-45页 |
| ·算法的具体思想 | 第45页 |
| ·算法的具体实现 | 第45-50页 |
| ·震动曲线算法分析及验证 | 第50-53页 |
| ·震动曲线算法分析 | 第50-53页 |
| ·震动曲线算法验证 | 第53页 |
| ·小结 | 第53-55页 |
| 第五章 结论与展望 | 第55-57页 |
| ·结论 | 第55-56页 |
| ·展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第62页 |
