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PM2.5无线传感器网络的数据恢复

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第1章 绪论第8-15页
    1.1 无线环境监测传感器数据恢复概述第8-11页
        1.1.1 研究背景及研究意义第9-10页
        1.1.2 PM2.5无线传感器特点第10页
        1.1.3 PM2.5无线传感器数据恢复的挑战第10-11页
        1.1.4 PM2.5无线传感器数据恢复概述第11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 丢失数据恢复研究现状第11-12页
        1.2.2 无线传感器丢失数据恢复研究现状第12-13页
        1.2.3 PM2.5无线传感器丢失数据恢复研究现状第13页
        1.2.4 局部低秩数据恢复研究现状第13页
    1.3 主要研究工作第13-14页
        1.3.1 PM2.5数据丢失模式分类以及PM2.5数据特性发现第13页
        1.3.2 稀疏部署的PM2.5传感器数据恢复第13-14页
        1.3.3 密集部署的PM2.5传感器数据恢复第14页
    1.4 论文结构与安排第14-15页
第2章 数据预处理与分析以及相关定义第15-24页
    2.1 原始数据丢失模式的分类第15页
    2.2 PM2.5数据的概率分布第15-16页
    2.3 PM2.5数据的冗余度分析第16-20页
        2.3.1 稀疏部署下PM2.5数据不具有低秩性第16-17页
        2.3.2 稀疏部署下PM2.5数据的分布参数不具有低秩性第17-19页
        2.3.3 大量密集部署下PM2.5数据具有低秩性第19-20页
        2.3.4 PM2.5数据具有时间滞后关联性第20页
    2.4 基本形式化定义第20-23页
    2.5 本章小结第23-24页
第3章 稀疏布置下PM2.5数据恢复算法第24-35页
    3.1 算法基础第24-29页
        3.1.1 基于低秩性的矩阵分解的数据恢复算法第24-25页
        3.1.2 利用数据局部低秩的矩阵分解的数据恢复算法第25-29页
    3.2 稀疏部署下的参数恢复第29-33页
        3.2.1 均值参数的恢复第29-30页
        3.2.2 方差参数的恢复第30-31页
        3.2.3 协相关系数参数的恢复第31-32页
        3.2.4 HDM、C-HDM选择问题第32-33页
    3.3 稀疏部署下的用户需求数据恢复第33-34页
    3.4 本章小结第34-35页
第4章 密集部署下PM2.5数据恢复算法第35-48页
    4.1 基于数据低秩以及时空平滑的无线传感器数据恢复算法第35-41页
    4.2 基于dual ascent解法的PM2.5无线传感器数据恢复算法第41-46页
    4.3 利用传感器相关性恢复PM2.5丢失数据第46页
    4.4 本章小结第46-48页
结论及后续第48-49页
参考文献第49-53页
攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果第53-55页
致谢第55页

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