數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)
發(fā)布時(shí)間:2012/4/9 19:15:05 訪問(wèn)次數(shù):1399
在傳感器網(wǎng)絡(luò)中，由于受噪聲、節(jié)點(diǎn)ISO122JP失效、無(wú)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(lái)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(xiàng)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(shí)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(shí)間序列數(shù)據(jù)壓縮方法
無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，傳感器節(jié)點(diǎn)周期性產(chǎn)生的連續(xù)數(shù)據(jù)可以表示為時(shí)間序列。傳感器節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的時(shí)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(shí)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(shí)間序列技術(shù)[19]。PCA技術(shù)的主要思想是將時(shí)間序列表示為多個(gè)分段，每個(gè)分段由兩個(gè)元組組成：數(shù)值常量和結(jié)束時(shí)間。其值分別為該分段對(duì)應(yīng)的子序列中所有數(shù)據(jù)的均值和最后一個(gè)數(shù)據(jù)的采樣時(shí)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(shí)間序列的在線方法，該方法的思想是將時(shí)間序列中每個(gè)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(gè)周期數(shù)據(jù)，計(jì)算當(dāng)前壓縮的時(shí)間序列內(nèi)所有數(shù)據(jù)的均值，若該均值與當(dāng)前時(shí)間序列的最大值或最小值的羞值超過(guò)閾值s時(shí)，即停止采樣，將滿足條件的時(shí)間序列壓縮為一個(gè)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(shí)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(shí)間序列數(shù)據(jù)壓縮方法
無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，傳感器節(jié)點(diǎn)周期性產(chǎn)生的連續(xù)數(shù)據(jù)可以表示為時(shí)間序列。傳感器節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的時(shí)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(shí)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(shí)間序列技術(shù)[19]。PCA技術(shù)的主要思想是將時(shí)間序列表示為多個(gè)分段，每個(gè)分段由兩個(gè)元組組成：數(shù)值常量和結(jié)束時(shí)間。其值分別為該分段對(duì)應(yīng)的子序列中所有數(shù)據(jù)的均值和最后一個(gè)數(shù)據(jù)的采樣時(shí)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(shí)間序列的在線方法，該方法的思想是將時(shí)間序列中每個(gè)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(gè)周期數(shù)據(jù)，計(jì)算當(dāng)前壓縮的時(shí)間序列內(nèi)所有數(shù)據(jù)的均值，若該均值與當(dāng)前時(shí)間序列的最大值或最小值的羞值超過(guò)閾值s時(shí)，即停止采樣，將滿足條件的時(shí)間序列壓縮為一個(gè)分段。
在傳感器網(wǎng)絡(luò)中，由于受噪聲、節(jié)點(diǎn)ISO122JP失效、無(wú)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(lái)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(xiàng)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(shí)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(shí)間序列數(shù)據(jù)壓縮方法
無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，傳感器節(jié)點(diǎn)周期性產(chǎn)生的連續(xù)數(shù)據(jù)可以表示為時(shí)間序列。傳感器節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的時(shí)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(shí)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(shí)間序列技術(shù)[19]。PCA技術(shù)的主要思想是將時(shí)間序列表示為多個(gè)分段，每個(gè)分段由兩個(gè)元組組成：數(shù)值常量和結(jié)束時(shí)間。其值分別為該分段對(duì)應(yīng)的子序列中所有數(shù)據(jù)的均值和最后一個(gè)數(shù)據(jù)的采樣時(shí)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(shí)間序列的在線方法，該方法的思想是將時(shí)間序列中每個(gè)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(gè)周期數(shù)據(jù)，計(jì)算當(dāng)前壓縮的時(shí)間序列內(nèi)所有數(shù)據(jù)的均值，若該均值與當(dāng)前時(shí)間序列的最大值或最小值的羞值超過(guò)閾值s時(shí)，即停止采樣，將滿足條件的時(shí)間序列壓縮為一個(gè)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(shí)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(shí)間序列數(shù)據(jù)壓縮方法
無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，傳感器節(jié)點(diǎn)周期性產(chǎn)生的連續(xù)數(shù)據(jù)可以表示為時(shí)間序列。傳感器節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的時(shí)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(shí)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(shí)間序列技術(shù)[19]。PCA技術(shù)的主要思想是將時(shí)間序列表示為多個(gè)分段，每個(gè)分段由兩個(gè)元組組成：數(shù)值常量和結(jié)束時(shí)間。其值分別為該分段對(duì)應(yīng)的子序列中所有數(shù)據(jù)的均值和最后一個(gè)數(shù)據(jù)的采樣時(shí)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(shí)間序列的在線方法，該方法的思想是將時(shí)間序列中每個(gè)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(gè)周期數(shù)據(jù)，計(jì)算當(dāng)前壓縮的時(shí)間序列內(nèi)所有數(shù)據(jù)的均值，若該均值與當(dāng)前時(shí)間序列的最大值或最小值的羞值超過(guò)閾值s時(shí)，即停止采樣，將滿足條件的時(shí)間序列壓縮為一個(gè)分段。
相關(guān)技術(shù)資料- 4-9數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)
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