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Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery
2018
(S1)
365-371
基于K-SVD基的林区监测站数据采集方法研究 被引量:2
作 者：
赵玥;谢辉平;高超;赵燕东
单 位：
;北京林业大学工学院
关键词：
微环境监测站;压缩感知;K-SVD;字典学习;稀疏表示
摘 要：
基于K-SVD字典学习算法(K-singular value decomposition,K-SVD)的压缩感知技术应用在林区微环境监测站中,可极大地减少数据传输数量,从而降低监测站的使用能耗,延长监测站的使用寿命.本文选用空气温度作为实验对象,验证算法的可行性,并与前人提出的基于离散傅里叶变换基(Discrete fourier transform,DFT)的压缩感知方法进行对比实验.实验结果表明,当稀疏度k相同时,K-SVD算法的平均稀疏化误差始终小于DFT算法,且误差分布范围更加集中;当稀疏度和压缩率均相同时,K-SVD算法的平均重构误差也始终小于DFT算法,且误差分布范围更加集中.在林区微环境监测站中,K-SVD算法具有更好的稀疏表示性能以及重构性能,在降低相同系统能耗的同时,也降低了数据传输的误差.
译 名：
Collecting Method of Forest Area Monitoring Station Based on K-SVD Basis
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