改進(jìn)型壓縮感知算法研究及其FPGA實現(xiàn).pdf

1、在礦山物聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展過程中，越來越多的問題凸顯出來，在煤礦井下以及地面上無線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分布越來越多，尤其是井下。目前更加傾向于無人值守作業(yè)的智能操作，提高煤炭生產(chǎn)的安全性以及高效性是必然的趨勢，由此各個節(jié)點要采集和處理的數(shù)據(jù)量將呈幾何增長也將是正常化現(xiàn)象，帶來的一系列問題將使物聯(lián)網(wǎng)資源嚴(yán)重消耗，生存周期縮短。
　　而一種新型的采樣理論即壓縮感知理論，其采樣算法中采樣率可以遠(yuǎn)低于奈奎斯特采樣頻率進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集，從而可以大大降低數(shù)據(jù)的

2、采樣量，提高了物聯(lián)網(wǎng)的資源使用率，在數(shù)據(jù)的傳輸以及存儲上都很有優(yōu)勢。
　　本文通過對壓縮感知的理論研究和分析，進(jìn)一步將壓縮感知理論進(jìn)行算法改進(jìn)，提出了基于小波變換的壓縮感知改進(jìn)算法，針對礦山物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)采集和壓縮進(jìn)行深入研究。首先對壓縮感知基礎(chǔ)理論的三個重要環(huán)節(jié)即稀疏變換、數(shù)據(jù)觀測、重構(gòu)還原進(jìn)行分析，然后將離散小波變換理論引入壓縮感知算法中，本文采用的是sym3母小波作為小波變換基，主要是對數(shù)據(jù)稀疏環(huán)節(jié)的算法進(jìn)行改進(jìn)，將要采集的數(shù)