云存储环境中传感数据的压缩存储处理研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-11页 |
| ·本文主要工作 | 第11页 |
| ·本文组织结构 | 第11-12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 2 关键技术研究 | 第13-25页 |
| ·节点数据压缩处理技术 | 第13-18页 |
| ·小波压缩技术 | 第13-15页 |
| ·分段常量近似算法 | 第15-16页 |
| ·压缩感知技术 | 第16-18页 |
| ·海量数据压缩存储技术 | 第18-23页 |
| ·云存储技术 | 第18-19页 |
| ·Hadoop技术 | 第19-21页 |
| ·海量数据压缩技术 | 第21-23页 |
| ·技术路线 | 第23-24页 |
| ·节点传感数据压缩处理算法设计思路 | 第23页 |
| ·海量传感数据压缩存储方法设计思路 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 传感器节点数据压缩处理研究 | 第25-40页 |
| ·概述 | 第25-26页 |
| ·传感数据序列的表示 | 第25-26页 |
| ·相关定义 | 第26页 |
| ·PCA_W传感数据压缩算法 | 第26-34页 |
| ·传感数据T_PCA压缩算法 | 第26-28页 |
| ·基于T_PCA上的小波压缩算法 | 第28-31页 |
| ·分段常量小波系数分解 | 第29-30页 |
| ·分段常量小波系数选择 | 第30-31页 |
| ·传感数据序列重构 | 第31-34页 |
| ·节点数据压缩算法实验与分析 | 第34-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 4 海量传感数据压缩存储研究 | 第40-57页 |
| ·海量传感数据压缩存储概述 | 第40-41页 |
| ·针对传感数据特性的几种无损压缩算法 | 第41-45页 |
| ·基于哈夫曼编码的传感数据压缩算法 | 第41-42页 |
| ·基于算术编码的传感数据压缩算法 | 第42-43页 |
| ·基于LZW的传感数据压缩算法 | 第43-45页 |
| ·海量传感数据存储与压缩 | 第45-52页 |
| ·基于云存储的海量传感数据存储 | 第45-49页 |
| ·Hadoop框架 | 第46-48页 |
| ·基于Hadoop的海量传感数据存储实现 | 第48-49页 |
| ·基于哈夫曼算法的海量传感数据并行压缩 | 第49-52页 |
| ·海量传感数据特性分析 | 第49页 |
| ·Hadoop中的压缩 | 第49-50页 |
| ·基于哈夫曼算法的海量传感数据压缩 | 第50-52页 |
| ·针对传感数据特性的无损压缩算法实验与分析 | 第52-53页 |
| ·基于哈夫曼算法的海量传感数据压缩方法实验与分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 5 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·研究总结 | 第57页 |
| ·研究展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录 | 第64页 |
