分布式小波壓縮方法
發布時間:2012/4/9 19:19:45 訪問次數:1103
傳感器網絡監測的實際環境中，傳感器節INA137PA點采集的很多監測屬性值如溫度、濕度、露點溫度和振動等在連續時間內的變化較小，多數鄰近的數據相同或者近似。小波變換是一種能同時表征信號時域和頻域行為的數學工具[26]，具有多分辨分析的特性，在不同的尺度或者壓縮比下仍然能保持信號的統計特性，對壓縮陣發性數據流非常有效。將傳感器網絡中采集到的原始數據變換到小波域來進行處理，以實現對原始數據的壓縮是傳感器網絡中一種有效的數據處理方法。
文獻提出了基于區間小波變換的數據壓縮算法，利用小波理論中的快速Mallat分解算泫對采樣的傳感數據進行小波分解，在量化階段對小波變換后得到的高頻系數和低頻系數進行閾值處理，根據量化級將小波系數映射到某個整數區間。由于分解后的傳感信號能量集中在低頻系數上，小波系數按一定的規律出現，因此進而應用游程編碼（即對數據流中連續出現多次相同數值的數據以個數和數值的形式來表示），以取得進一步的壓縮效果。
Ciancio等[28]基于小波變換中的提升因數分解方法，提出了無線傳感器網絡中的分布式小波數據壓縮算法。該算法將小波系數重定義為通往中心節點的數據流，通過計算部分小波系 數，利用網絡中的自然數據流來聚集數據。
文獻[29]研究了傳感器網絡中的單向提升小波變換問題。當數據沿著傳感器網絡路由向簇頭節點傳送時，路由節點使用該數據和鄰居節點的廣播數據計算小波變換，取得了較好的數據壓縮效果。
此外，考慮到對非規則分布的傳感器網絡數據處理問題，文獻在傳感器網絡的小波數據處理中提出了非規則小波數據處理的概念，構造了新的小波變換基函數，并證明了該類基函數的特性及差錯限制。
文獻提出了基于區間小波變換的數據壓縮算法，利用小波理論中的快速Mallat分解算泫對采樣的傳感數據進行小波分解，在量化階段對小波變換后得到的高頻系數和低頻系數進行閾值處理，根據量化級將小波系數映射到某個整數區間。由于分解后的傳感信號能量集中在低頻系數上，小波系數按一定的規律出現，因此進而應用游程編碼（即對數據流中連續出現多次相同數值的數據以個數和數值的形式來表示），以取得進一步的壓縮效果。
Ciancio等[28]基于小波變換中的提升因數分解方法，提出了無線傳感器網絡中的分布式小波數據壓縮算法。該算法將小波系數重定義為通往中心節點的數據流，通過計算部分小波系 數，利用網絡中的自然數據流來聚集數據。
文獻[29]研究了傳感器網絡中的單向提升小波變換問題。當數據沿著傳感器網絡路由向簇頭節點傳送時，路由節點使用該數據和鄰居節點的廣播數據計算小波變換，取得了較好的數據壓縮效果。
此外，考慮到對非規則分布的傳感器網絡數據處理問題，文獻在傳感器網絡的小波數據處理中提出了非規則小波數據處理的概念，構造了新的小波變換基函數，并證明了該類基函數的特性及差錯限制。
傳感器網絡監測的實際環境中，傳感器節INA137PA點采集的很多監測屬性值如溫度、濕度、露點溫度和振動等在連續時間內的變化較小，多數鄰近的數據相同或者近似。小波變換是一種能同時表征信號時域和頻域行為的數學工具[26]，具有多分辨分析的特性，在不同的尺度或者壓縮比下仍然能保持信號的統計特性，對壓縮陣發性數據流非常有效。將傳感器網絡中采集到的原始數據變換到小波域來進行處理，以實現對原始數據的壓縮是傳感器網絡中一種有效的數據處理方法。
文獻提出了基于區間小波變換的數據壓縮算法，利用小波理論中的快速Mallat分解算泫對采樣的傳感數據進行小波分解，在量化階段對小波變換后得到的高頻系數和低頻系數進行閾值處理，根據量化級將小波系數映射到某個整數區間。由于分解后的傳感信號能量集中在低頻系數上，小波系數按一定的規律出現，因此進而應用游程編碼（即對數據流中連續出現多次相同數值的數據以個數和數值的形式來表示），以取得進一步的壓縮效果。
Ciancio等[28]基于小波變換中的提升因數分解方法，提出了無線傳感器網絡中的分布式小波數據壓縮算法。該算法將小波系數重定義為通往中心節點的數據流，通過計算部分小波系 數，利用網絡中的自然數據流來聚集數據。
文獻[29]研究了傳感器網絡中的單向提升小波變換問題。當數據沿著傳感器網絡路由向簇頭節點傳送時，路由節點使用該數據和鄰居節點的廣播數據計算小波變換，取得了較好的數據壓縮效果。
此外，考慮到對非規則分布的傳感器網絡數據處理問題，文獻在傳感器網絡的小波數據處理中提出了非規則小波數據處理的概念，構造了新的小波變換基函數，并證明了該類基函數的特性及差錯限制。
文獻提出了基于區間小波變換的數據壓縮算法，利用小波理論中的快速Mallat分解算泫對采樣的傳感數據進行小波分解，在量化階段對小波變換后得到的高頻系數和低頻系數進行閾值處理，根據量化級將小波系數映射到某個整數區間。由于分解后的傳感信號能量集中在低頻系數上，小波系數按一定的規律出現，因此進而應用游程編碼（即對數據流中連續出現多次相同數值的數據以個數和數值的形式來表示），以取得進一步的壓縮效果。
Ciancio等[28]基于小波變換中的提升因數分解方法，提出了無線傳感器網絡中的分布式小波數據壓縮算法。該算法將小波系數重定義為通往中心節點的數據流，通過計算部分小波系 數，利用網絡中的自然數據流來聚集數據。
文獻[29]研究了傳感器網絡中的單向提升小波變換問題。當數據沿著傳感器網絡路由向簇頭節點傳送時，路由節點使用該數據和鄰居節點的廣播數據計算小波變換，取得了較好的數據壓縮效果。
此外，考慮到對非規則分布的傳感器網絡數據處理問題，文獻在傳感器網絡的小波數據處理中提出了非規則小波數據處理的概念，構造了新的小波變換基函數，并證明了該類基函數的特性及差錯限制。
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