基于压缩感知的植物微环境及生理参数采集方法研究

摘要：

在ARM平台上,设计了基于压缩感知的采集算法,极大地减少了数据存储量,提高了传输效率.分别选择离散傅里叶变换基(DFT)、离散余弦变换基(DCT)作为稀疏基,测试了该算法在2种基底下的工作性能.通过实验仿真分析,在相同稀疏度条件下,DCT具有更小的稀疏化误差,但是DFT具有更好的去噪效果、更低的观测维度和更高的数据压缩比;随着稀疏度的增大,两者的稀疏化误差减小,观测维度升高,数据压缩比降低.与此同时,还在ARM平台上测试了基于DFT压缩采集系统的压缩比和功耗,与常规植物微环境及生理参数监测系统相比,该系统的压缩比达到4.24,并能够节省13.62％的功耗.综上所述,基于压缩感知的植物微环境及生理参数采集方法由于数据压缩比高,在节省数据存储空间和降低数据传输量的同时,达到了降低系统功耗的目的,间接增强了系统的续航能力.

关键词：微环境及生理参数、数据采集、压缩感知、离散傅里叶变换、离散余弦变换、稀疏度

所属期刊栏目：48

分类号：TN911.72

资助基金：国家自然科学基金项目31371537;中央高校基本科研业务费专项资金项目BLX2015-36;北京市共建项目

在线出版日期：2017-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：317-324