| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·研究背景 | 第11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·研究现状 | 第12-14页 |
| ·WSN 研究现状 | 第12-13页 |
| ·WSN 数据压缩研究现状 | 第13-14页 |
| ·研究内容及贡献 | 第14-15页 |
| ·论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 无线传感器网络概述 | 第17-27页 |
| ·无线传感器网络 | 第17-23页 |
| ·发展历程 | 第17-18页 |
| ·体系结构 | 第18页 |
| ·节点结构 | 第18-19页 |
| ·通信体系 | 第19-20页 |
| ·网络特点 | 第20-22页 |
| ·网络应用 | 第22-23页 |
| ·数据管理 | 第23-26页 |
| ·数学模型 | 第24页 |
| ·存储索引 | 第24-25页 |
| ·查询 | 第25页 |
| ·数据挖掘 | 第25-26页 |
| ·验证假设 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 无线传感器网络数据压缩算法概述 | 第27-38页 |
| ·数据压缩 | 第27-29页 |
| ·定义 | 第27页 |
| ·分类 | 第27-28页 |
| ·质量评价 | 第28-29页 |
| ·无线传感器网络数据压缩算法概述 | 第29-37页 |
| ·基于时空相关的数据压缩算法 | 第29-31页 |
| ·基于小波变换的压缩算法 | 第31-33页 |
| ·基于分布式的压缩算法 | 第33-35页 |
| ·改进的传统压缩算法 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 无线传感器网络最优曲线数据压缩算法研究 | 第38-48页 |
| ·概述 | 第38页 |
| ·DP 算法分析 | 第38-39页 |
| ·DP 算法原理 | 第38-39页 |
| ·DP 算法缺点 | 第39页 |
| ·拟合模型 | 第39-41页 |
| ·拟合准则 | 第40页 |
| ·模型求解 | 第40-41页 |
| ·簇首判定 | 第41-43页 |
| ·簇首选取 | 第41-42页 |
| ·子群划分 | 第42-43页 |
| ·算法描述 | 第43-44页 |
| ·算法仿真与分析 | 第44-47页 |
| ·仿真过程 | 第44-47页 |
| ·结果分析 | 第47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 无线传感器网络数据聚集压缩算法研究 | 第48-59页 |
| ·概述 | 第48页 |
| ·相关概念 | 第48-50页 |
| ·时间序列 | 第48-49页 |
| ·时间序列判定算子 | 第49-50页 |
| ·断点分类 | 第50页 |
| ·拟合模型 | 第50-52页 |
| ·拟合原理 | 第51页 |
| ·模型求解 | 第51-52页 |
| ·算法描述 | 第52-55页 |
| ·预期趋势 | 第52-53页 |
| ·突发趋势 | 第53-54页 |
| ·震动趋势 | 第54-55页 |
| ·算法仿真与分析 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 二次无偏灰色马尔科夫预测在 WSN 中的状态判定 | 第59-68页 |
| ·概述 | 第59页 |
| ·二次无偏模型 | 第59-62页 |
| ·灰色模型 | 第60-61页 |
| ·二次无偏灰色模型 | 第61-62页 |
| ·状态预测 | 第62-64页 |
| ·状态划分定义 | 第63页 |
| ·状态判定准则 | 第63-64页 |
| ·算法仿真与分析 | 第64-67页 |
| ·仿真过程 | 第64-66页 |
| ·结果分析 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |