【摘 要】
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随着无线传感器网络的快速发展,海量数据的处理、存储与传输给传统的以高速ADC和存储通信设备带来了巨大的压力。由于传感器节点采集的感知数据具有时间相关性,本文提出基于
【机 构】
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宁夏大学物理电气信息学院,淮阴师范学院物理与电子电气工程学院,南京工业大学自动化与电气工程学院
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随着无线传感器网络的快速发展,海量数据的处理、存储与传输给传统的以高速ADC和存储通信设备带来了巨大的压力。由于传感器节点采集的感知数据具有时间相关性,本文提出基于压缩感知理论的采样压缩方法,其打破了传统奈奎斯特采样定理的限制,在前端只需远低于奈奎斯特采样频率采样信号就可以完成对原始信号的精确重构,并构造了基于压缩感知的模拟信息转换器（AIC）模型。最后通过以Matlab为平台进行实验仿真,结果表明：该模型可以用较少的观测值即可精确重构稀疏信号,并且其重构精度与观测数M、稀疏度K有关。
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