首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--自动化技术及设备论文--自动化元件、部件论文--发送器(变换器)、传感器论文--传感器的应用论文

无线传感器网络中DCS算法研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第10-15页
    1.1 研究的背景和意义第10-11页
        1.1.1 研究背景第10-11页
        1.1.2 无线传感器网络中数据压缩的意义第11页
    1.2 研究现状第11-13页
        1.2.1 无线传感器网络的研究现状第11-12页
        1.2.2 无线传感器网络中分布式压缩感知研究现状第12-13页
    1.3 研究内容及研究成果第13-14页
    1.4 论文组织结构第14-15页
第2章 无线传感器网络第15-23页
    2.1 无线传感器网络基本概念第15-20页
        2.1.1 发展历程第15页
        2.1.2 体系结构第15-16页
        2.1.3 节点结构第16页
        2.1.4 协议栈及通信体系第16-17页
        2.1.5 网络特点第17-19页
        2.1.6 应用领域第19-20页
    2.2 无线传感器网络中的数据压缩算法第20-21页
    2.3 本章小结第21-23页
第3章 分布式压缩感知理论基础第23-39页
    3.1 压缩感知概述第23-24页
    3.2 分布式压缩感知概述第24页
    3.3 压缩感知数学模型第24-25页
    3.4 信号的稀疏表示第25-27页
        3.4.1 离散傅里叶变换和快速傅里叶变换第26页
        3.4.2 离散小波变换第26-27页
        3.4.3 超完备字典学习第27页
    3.5 观测矩阵第27-28页
    3.6 信号的重构第28-31页
    3.7 正交匹配追踪(OMP)算法第31页
    3.8 梯度追踪法及其改进第31-34页
        3.8.1 梯度法第31-32页
        3.8.2 改进的梯度追踪算法(IGP)第32-34页
    3.9 算法适用性分析第34-36页
    3.10 仿真实验第36-38页
    3.11 本章小结第38-39页
第4章 WSN中分布式压缩感知算法第39-48页
    4.1 分布式无线传感器网络结构第39-40页
    4.2 基于压缩感知的动态自组织成簇算法第40-41页
    4.3 联合稀疏模型第41-43页
        4.3.1 JSM-1 联合稀疏模型第41-42页
        4.3.2 JSM-2 联合稀疏模型第42页
        4.3.3 JSM-3 联合稀疏模型第42-43页
    4.4 WSN中基于JSM-1 联合稀疏模型分布式压缩感知第43-45页
    4.5 仿真实验第45-47页
    4.6 本章小结第47-48页
结论第48-50页
参考文献第50-55页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第55-56页
致谢第56页

论文共56页,点击 下载论文
上一篇:基于SITAN算法的水下地磁辅助惯性导航原理及仿真研究
下一篇:正弦信号参数估计算法研究