换一批
换一批基于分布式压缩感知的可穿戴多传感数据联合重构新方法
A Novel Distributed Compressed Sensing-Based Joint Reconstruction Method for Multiple Sensor Data from Wearable Device
摘要为提高可穿戴多传感数据远程联合重构性能，提出了一种基于分布式压缩感知的可穿戴多传感加速度数据联合重构新方法。该方法首先对可穿戴多传感原始数据压缩编码，将数据融合传送至远端服务器；然后，基于可穿戴传感数据的时空相关性，构建块稀疏贝叶斯学习联合重构算法，实现压缩数据解码，准确重构各传感原始数据；最后，新方法对美国加州伯克利大学可穿戴多传感运动数据进行分析。实验结果表明，对不同编码采样率，文章所提方法重构性能明显优于传统的算法，并且能够准确解码压缩数据，有望在远程医疗环境下推广应用。
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关键词
分布式压缩感知多传感器数据联合重构块稀疏贝叶斯学习distributed compressed sensingmulti-sensor datajoint reconstructionblock sparse Bayesian learning
分类号
TP393
发布时间
2015-10-13
基金项目
国家科技支撑项目(2012BAI33B01)
福建省自然科学基金项目(2013J01220)
福建省高等学校教学改革研究项目(JAS14674)
福建师范大学本科教学改革项目(I201302021)
福建师范大学2014年研究生教育改革研究项目
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