數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)
發(fā)布時間:2012/4/9 19:15:05 訪問次數(shù):1406
在傳感器網(wǎng)絡(luò)中，由于受噪聲、節(jié)點ISO122JP失效、無線通信的不可靠性，以及能量約束等因素的影響，感知數(shù)據(jù)的獲取、處理和傳輸?shù)瘸３４嬖谝欢ǖ恼`差，感知數(shù)據(jù)具有一定程度的不確定性，而在某些應(yīng)用中也并不一定需要非常精確的結(jié)果，通常允許有一定的誤差存在。在保證用戶要求的前提下，可以犧牲一定的數(shù)據(jù)精度來降低數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的傳輸量，從而降低網(wǎng)絡(luò)中的能量消耗。數(shù)據(jù)壓縮是傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理的一項關(guān)鍵技術(shù)。
近幾年，傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)得到了廣泛研究，其中主要代表的研究成果包括基于時間序列數(shù)據(jù)壓縮方法、基數(shù)據(jù)相關(guān)性壓縮方法、分布式小波壓縮方法、基于管道數(shù)據(jù)壓縮方法等。
基于時間序列數(shù)據(jù)壓縮方法
無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，傳感器節(jié)點周期性產(chǎn)生的連續(xù)數(shù)據(jù)可以表示為時間序列。傳感器節(jié)點產(chǎn)生的時間序列并不是完全隨機(jī)的，數(shù)據(jù)間存在著冗余，因此可以將這樣的時間序列進(jìn)行壓縮。
Eamonn Keogh等提出的分段帶量近似(Piecewise Constant Approximation，PCA)的壓縮時間序列技術(shù)[19]。PCA技術(shù)的主要思想是將時間序列表示為多個分段，每個分段由兩個元組組成：數(shù)值常量和結(jié)束時間。其值分別為該分段對應(yīng)的子序列中所有數(shù)據(jù)的均值和最后一個數(shù)據(jù)的采樣時間。
基于PCA技術(shù)，Losif Lazaridis等‘20]提出了Poor Man__ mean壓縮方法(PMC_mean)。PMC_mean是一種壓縮時間序列的在線方法，該方法的思想是將時間序列中每個分段內(nèi)所有數(shù)據(jù)均值作為該分段的常量。每采集到一個周期數(shù)據(jù)，計算當(dāng)前壓縮的時間序列內(nèi)所有數(shù)據(jù)的均值，若該均值與當(dāng)前時間序列的最大值或最小值的羞值超過閾值s時，即停止采樣，將滿足條件的時間序列壓縮為一個分段。
近幾年，傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)得到了廣泛研究，其中主要代表的研究成果包括基于時間序列數(shù)據(jù)壓縮方法、基數(shù)據(jù)相關(guān)性壓縮方法、分布式小波壓縮方法、基于管道數(shù)據(jù)壓縮方法等。
基于時間序列數(shù)據(jù)壓縮方法
無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，傳感器節(jié)點周期性產(chǎn)生的連續(xù)數(shù)據(jù)可以表示為時間序列。傳感器節(jié)點產(chǎn)生的時間序列并不是完全隨機(jī)的，數(shù)據(jù)間存在著冗余，因此可以將這樣的時間序列進(jìn)行壓縮。
Eamonn Keogh等提出的分段帶量近似(Piecewise Constant Approximation，PCA)的壓縮時間序列技術(shù)[19]。PCA技術(shù)的主要思想是將時間序列表示為多個分段，每個分段由兩個元組組成：數(shù)值常量和結(jié)束時間。其值分別為該分段對應(yīng)的子序列中所有數(shù)據(jù)的均值和最后一個數(shù)據(jù)的采樣時間。
基于PCA技術(shù)，Losif Lazaridis等‘20]提出了Poor Man__ mean壓縮方法(PMC_mean)。PMC_mean是一種壓縮時間序列的在線方法，該方法的思想是將時間序列中每個分段內(nèi)所有數(shù)據(jù)均值作為該分段的常量。每采集到一個周期數(shù)據(jù)，計算當(dāng)前壓縮的時間序列內(nèi)所有數(shù)據(jù)的均值，若該均值與當(dāng)前時間序列的最大值或最小值的羞值超過閾值s時，即停止采樣，將滿足條件的時間序列壓縮為一個分段。
在傳感器網(wǎng)絡(luò)中，由于受噪聲、節(jié)點ISO122JP失效、無線通信的不可靠性，以及能量約束等因素的影響，感知數(shù)據(jù)的獲取、處理和傳輸?shù)瘸３４嬖谝欢ǖ恼`差，感知數(shù)據(jù)具有一定程度的不確定性，而在某些應(yīng)用中也并不一定需要非常精確的結(jié)果，通常允許有一定的誤差存在。在保證用戶要求的前提下，可以犧牲一定的數(shù)據(jù)精度來降低數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的傳輸量，從而降低網(wǎng)絡(luò)中的能量消耗。數(shù)據(jù)壓縮是傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理的一項關(guān)鍵技術(shù)。
近幾年，傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)得到了廣泛研究，其中主要代表的研究成果包括基于時間序列數(shù)據(jù)壓縮方法、基數(shù)據(jù)相關(guān)性壓縮方法、分布式小波壓縮方法、基于管道數(shù)據(jù)壓縮方法等。
基于時間序列數(shù)據(jù)壓縮方法
無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，傳感器節(jié)點周期性產(chǎn)生的連續(xù)數(shù)據(jù)可以表示為時間序列。傳感器節(jié)點產(chǎn)生的時間序列并不是完全隨機(jī)的，數(shù)據(jù)間存在著冗余，因此可以將這樣的時間序列進(jìn)行壓縮。
Eamonn Keogh等提出的分段帶量近似(Piecewise Constant Approximation，PCA)的壓縮時間序列技術(shù)[19]。PCA技術(shù)的主要思想是將時間序列表示為多個分段，每個分段由兩個元組組成：數(shù)值常量和結(jié)束時間。其值分別為該分段對應(yīng)的子序列中所有數(shù)據(jù)的均值和最后一個數(shù)據(jù)的采樣時間。
基于PCA技術(shù)，Losif Lazaridis等‘20]提出了Poor Man__ mean壓縮方法(PMC_mean)。PMC_mean是一種壓縮時間序列的在線方法，該方法的思想是將時間序列中每個分段內(nèi)所有數(shù)據(jù)均值作為該分段的常量。每采集到一個周期數(shù)據(jù)，計算當(dāng)前壓縮的時間序列內(nèi)所有數(shù)據(jù)的均值，若該均值與當(dāng)前時間序列的最大值或最小值的羞值超過閾值s時，即停止采樣，將滿足條件的時間序列壓縮為一個分段。
近幾年，傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)得到了廣泛研究，其中主要代表的研究成果包括基于時間序列數(shù)據(jù)壓縮方法、基數(shù)據(jù)相關(guān)性壓縮方法、分布式小波壓縮方法、基于管道數(shù)據(jù)壓縮方法等。
基于時間序列數(shù)據(jù)壓縮方法
無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，傳感器節(jié)點周期性產(chǎn)生的連續(xù)數(shù)據(jù)可以表示為時間序列。傳感器節(jié)點產(chǎn)生的時間序列并不是完全隨機(jī)的，數(shù)據(jù)間存在著冗余，因此可以將這樣的時間序列進(jìn)行壓縮。
Eamonn Keogh等提出的分段帶量近似(Piecewise Constant Approximation，PCA)的壓縮時間序列技術(shù)[19]。PCA技術(shù)的主要思想是將時間序列表示為多個分段，每個分段由兩個元組組成：數(shù)值常量和結(jié)束時間。其值分別為該分段對應(yīng)的子序列中所有數(shù)據(jù)的均值和最后一個數(shù)據(jù)的采樣時間。
基于PCA技術(shù)，Losif Lazaridis等‘20]提出了Poor Man__ mean壓縮方法(PMC_mean)。PMC_mean是一種壓縮時間序列的在線方法，該方法的思想是將時間序列中每個分段內(nèi)所有數(shù)據(jù)均值作為該分段的常量。每采集到一個周期數(shù)據(jù)，計算當(dāng)前壓縮的時間序列內(nèi)所有數(shù)據(jù)的均值，若該均值與當(dāng)前時間序列的最大值或最小值的羞值超過閾值s時，即停止采樣，將滿足條件的時間序列壓縮為一個分段。
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