【摘 要】
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为有效降低体域网加速度数据远程获取系统功耗,提出一种用于低功耗的体域网加速度数据压缩感知处理框架。首先基于优化的稀疏二进制测量矩阵,线性投影压缩体域网传感节点的加
【机 构】
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福建师范大学数学与计算机科学学院,西安交通大学生物医学信息工程教育部重点实验室
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为有效降低体域网加速度数据远程获取系统功耗,提出一种用于低功耗的体域网加速度数据压缩感知处理框架。首先基于优化的稀疏二进制测量矩阵,线性投影压缩体域网传感节点的加速度数据,降低相应节点压缩算法的复杂性和数据传输量;在此基础上,基于块稀疏贝叶斯学习模型,构建非稀疏加速度数据压缩感知重构算法,实现低功耗远程获取加速度数据。实验采用USC-HAD数据库的加速度数据,评估所提方法的有效性。结果表明,当优化稀疏二进制测量矩阵中每列非零元素个数为6、压缩率为50%时,能够获得与传统优化高斯随机矩阵、伯努利随机矩阵相同
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