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无线传感器网络中基于Haar小波变换的数据压缩算法研究

时间:2020-09-20 10:09来源:毕业论文
研究无线传感器网络中基于Haar小波变换的数据压缩算法的问题。该算法通过为小波系数建立树形结构确定可压缩的小波系数,在满足数据精度的前提下最大程度地压缩小波系数

摘  要:随着无线和嵌入式技术的快速发展,无线传感器网络成为了人们关注的焦点。而数据压缩是其中的一项关键技术。本文研究无线传感器网络中基于Haar小波变换的数据压缩算法的问题。该算法通过为小波系数建立树形结构确定可压缩的小波系数,在满足数据精度的前提下最大程度地压缩小波系数。该方法适用于数据整体波动较小的情况,但允许存在数据的异常波动,通过理论分析和实验结果,验证了本文提出的数据压缩方法的有效性和优越性。56476

毕业论文关键词:传感器网络,小波变换,数据压缩

 Abstract:With the rapid development of wireless and embedded technologies, wireless sensor networks has become the focus of attention. The data compression is one of a key technology. In this paper, the wireless sensor networks based on the data compression problem Haar wavelet transform algorithm. The algorithm to determine the compressibility through the establishment of tree structure wavelet coefficients of wavelet coefficients, Under the premise to meet the accuracy of the data compression to maximize the wavelet coefficients.The method is applicable to the overall volatility of data is smaller, but allowed the presence of abnormal fluctuations in the data. Through experimental results verify the validity of the data compression method proposed in this paper.

Keywords:sensor network,wavelet transform, data compression

目录

1  绪论 4

1.1  研究背景 4

1.2  本文的结构 4

2  无线传感器网络 5

2.1  无线传感器网络概述 5

2.1.1  无线传感器网络的特征 5

2.1.2  无线传感器网络中的关键技术 5

2.2  无线传感器网络主要用途 6

2.2.1  环境的监测和保护 6

2.2.2  军事领域 6

2.2.3  其他用途 6

2.3  国内外研究现状 6

3  基于Haar小波变换的数据压缩方法 7

3.1  Haar小波的简介 7

3.2  基于小波变换的最少化细节分量值压缩方法 8

3.2.1  DCTree 的构建算法 8

3.2.2  可压缩细节分量值的确定 10

3.2.3  建立节点列表和候选列表 10

3.2.4  选择可压缩的节点 11

3.2.5  确定可压缩的细节分量值 12

4   实验 13

4.1  实验分析 13

4.2  实验结果 14

结论 18

参考文献 19

致谢 20

 

1  绪论

1.1  研究背景

无线传感器网络(WSN)成为了当前国际社会上的一个重要焦点。随着无线和嵌入式技术的快速发展,无线传感器网络也随之发展的越来越快。无线传感器网络使人类能够更直接的获取真实有效的信息,因此其具有非常广阔的应用前景,可用于国防军事,工业和农业,城市管理生物医学,环境监测,抢险救灾,危险区域远程控制等领域。在当代国际背景下,无线传感器网络成为了一项具有极大影响力的技术。 无线传感器网络中基于Haar小波变换的数据压缩算法研究:http://www.751com.cn/tongxin/lunwen_60997.html

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