本文選題：信息處理技術 + 無線傳感器網(wǎng)絡��； 參考：《吉林大學學報(工學版)》2014年03期

【摘要】：針對WSN及輪廓檢測系統(tǒng)的特點,給出了一種基于WSN的數(shù)據(jù)處理方法。該方法首先通過主分量分析提取樣本特征,然后采用疊加方式對不同樣本的特征進行融合,給出數(shù)學模型;并以此模型為基礎,提出一種新的基于稀疏表示的多類融合樣本中特定目標識別算法,該算法根據(jù)超完備字典下主要非零系數(shù)的分布情況識別出特定目標;數(shù)值仿真與實驗結果驗證了本文算法的有效性,綜合性能優(yōu)于傳統(tǒng)方法。
[Abstract]:According to the characteristics of WSN and contour detection system, a data processing method based on WSN is presented.The method firstly extracts sample features by principal component analysis (PCA), then fuses the features of different samples by superposition method, and gives the mathematical model, which is based on this model.A new algorithm based on sparse representation for specific target recognition in multi-class fusion samples is proposed. The algorithm identifies specific targets according to the distribution of the main non-zero coefficients in an overcomplete dictionary.Numerical simulation and experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm and its performance is superior to that of the traditional method.
【作者單位】： 安徽大學計算智能與信號處理教育部重點實驗室;合肥學院機器視覺與智能控制技術重點實驗室;合肥師范學院數(shù)學系;
【基金】：NSFC-廣東聯(lián)合基金項目(U1201255) 高等學校博士學科點專項科研基金項目(20113401130001) 國家自然科學青年基金項目(61201227) 安徽省自然科學基金青年項目(1208085QF114) 安徽省高校省級自然科學一般項目(KJ2011B131,KJ2013B224)
【分類號】：TN929.5;TP212.9

【參考文獻】

相關期刊論文 前1條

1 查長軍;孫南;張成;韋穗;;基于稀疏表示的特定目標識別[J];吉林大學學報(工學版);2013年01期

【共引文獻】

相關博士學位論文 前1條

1 查長軍;分布式壓縮感知及輪廓識別研究[D];安徽大學;2013年

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 劉曉山;付國蘭;;基于脊波變換和SPIHT算法相結合的圖像壓縮[J];江西師范大學學報(自然科學版);2007年06期

2 王華丹;劉海林;;稀疏盲源分離問題的恢復性研究[J];廣東工業(yè)大學學報;2008年02期

3 談華f，

本文編號：1766471