無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的小波方法

內(nèi)容概要

　　《無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的小波方法》第一次系統(tǒng)研究無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的小波分析方法問(wèn)題，探討了適用于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的小波變換模型；提出了分布式小波變換、節(jié)省存儲(chǔ)的漸進(jìn)小波變換、不規(guī)則小波變換和多小波變換，以處理存在于傳感數(shù)據(jù)間的時(shí)間相關(guān)性、空間相關(guān)性和多模相關(guān)性；針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)通信帶寬有限以及無(wú)線信道不穩(wěn)定的特征，初步研究了壓縮率自適應(yīng)和魯棒小波壓縮方法。全書共分為12章，第1章和第2章分別敘述無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)相關(guān)背景知識(shí)和小波分析的基本理論，第3章至第10章研究無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的小波方法，第11章給出小波壓縮OMNeT++模擬系統(tǒng)，第12章給出基于TinyOS和MICAz的小波壓縮原型系統(tǒng)?！　　稛o(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的小波方法》供無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的研究人員和工程技術(shù)人員參考，也可作為計(jì)算機(jī)、電子信息和自動(dòng)化及相關(guān)專業(yè)研究生的研究參考書。

書籍目錄

第1章  無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)概述  1.1 傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)  1.2 傳感器節(jié)點(diǎn)技術(shù)  1.3 傳感器網(wǎng)絡(luò)模型    1.3.1 傳感器網(wǎng)絡(luò)工作模式    1.3.2 數(shù)據(jù)傳輸模型    1.3.3 兩層傳感器網(wǎng)絡(luò)模型  1.4 傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧    1.4.1 協(xié)議棧分層    1.4.2 LEACH協(xié)議    1.4.3 PEGASIS協(xié)議  1.5 數(shù)據(jù)降維技術(shù)    1.5.1 網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)挖掘    1.5.2 網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)壓縮    1.5.3 壓縮感知    1.5.4 小波數(shù)據(jù)壓縮  1.6 小結(jié)第2章  小波分析的基本理論  2.1 小波變換與多分辨分析    2.1.1 小波函數(shù)和小波變換    2.1.2 多分辨分析  2.2 尺度和小波函數(shù)的性質(zhì)    2.2.1 正交和雙正交    2.2.2 對(duì)稱性    2.2.3 支撐長(zhǎng)度    2.2.4 消失矩    2.2.5 正則性  2.3 Mallat算法    2.3.1 Mallat分解    2.3.2 MalIat重構(gòu)    2.3.3 Mallat算法    2.3.4 Haar小波示例  2.4 多小波理論    2.4.1 多小波的產(chǎn)生    2.4.2 多小波理論的主要結(jié)果  2.5 小波數(shù)據(jù)壓縮    2.5.1 小波閾值    2.5.2 小波量化    2.5.3 小波編碼  2.6 小結(jié)第3章  傳感器網(wǎng)絡(luò)小波變換模型  3.1 引言  3.2 分簇傳感器網(wǎng)絡(luò)小波路由模型  3.3 基于邏輯映射的小波變換模型    3.3.1 基于邏輯映射的小波變換    3.3.2 示例  3.4 基于虛擬網(wǎng)格的分布式小波變換模型    3.4.1 虛擬網(wǎng)格    3.4.2 基于虛擬網(wǎng)格的環(huán)模型和鏈模型    3.4.3 基于鏈模型的分布式小波變換示例  3.5 傳感器網(wǎng)絡(luò)中的小波邊界效應(yīng)  3.6 小結(jié)第4章  分布式小波變換  4.1 引言  4.2 基于環(huán)模型的分布式時(shí)-空小波變換    4.2.1 分布式時(shí)-空小波變換    4.2.2 DB2 小波示例與分析    4.2.3 性能分析    4.2.4 實(shí)驗(yàn)與分析  4.3 基于鏈模型的分布式小波變換    4.3.1 最佳傳感器節(jié)點(diǎn)序列選擇    4.3.2 基于鏈模型的分布式小波變換    4.3.3 實(shí)驗(yàn)與分析  4.4 小結(jié)第5章  分布式最優(yōu)小波變換  5.1 引言  5.2 分布式最優(yōu)小波變換    5.2.1 基于混合分解的分布式小波變換    5.2.2 自適應(yīng)小波變換    5.2.3 討論  5.3 壓縮算法的性能評(píng)價(jià)模型  5.4 模擬實(shí)驗(yàn)    5.4.1 分布式時(shí)一空小波壓縮變換性能評(píng)價(jià)    5.4.2 分布式最優(yōu)小波變換性能評(píng)價(jià)  5.5 小結(jié)第6章  漸進(jìn)小波變換  6.1 引言  6.2 數(shù)據(jù)相關(guān)性模型  6.3 存儲(chǔ)有效的漸進(jìn)小波變換    6.3.1 基于環(huán)模型的漸進(jìn)小波變換    6.3.2 基于覆蓋重疊的漸進(jìn)小波變換    6.3.3 討論  6.4 基于虛擬節(jié)點(diǎn)的簇頭間漸進(jìn)數(shù)據(jù)傳輸方法    6.4.1 虛擬節(jié)點(diǎn)    6.4.2 簇頭間的漸進(jìn)數(shù)據(jù)傳送算法  6.5 算法分析與實(shí)驗(yàn)    6.5.1 算法性能(復(fù)雜度)分析    6.5.2 模擬實(shí)驗(yàn)  6.6 小結(jié)第7章  不規(guī)則小波變換  7.1 引言  7.2 不規(guī)則Haar小波變換  7.3 基于數(shù)據(jù)重要性的不規(guī)則小波處理方法    7.3.1 簇內(nèi)不規(guī)則數(shù)據(jù)處理方案    7.3.2 Sink數(shù)據(jù)處理方案  7.4 模擬實(shí)驗(yàn)    7.4.1 數(shù)據(jù)重構(gòu)性能    7.4.2 IWV和IWvV比較  7.5 小結(jié)第8章  壓縮率自適應(yīng)的小波壓縮方法  8.1 引言  8.2 重構(gòu)精度評(píng)價(jià)指標(biāo)  8.3 小波壓縮中的小波系數(shù)選擇、量化和編碼  8.4 高頻系數(shù)選擇方法    8.4.1 高頻系數(shù)選擇算法    8.4.2 示例  8.5 基于坡度誤差樹的Haar小波系數(shù)選擇方法    8.5.1 Haar小波分解與重構(gòu)    8.5.2 坡度誤差樹    8.5.3 小波系數(shù)選擇算法    8.5.4 小渡系數(shù)選擇示例  8.6 實(shí)驗(yàn)與分析  8.7 小結(jié)第9章  小波多模數(shù)據(jù)壓縮方法  9.1 引言  9.2 預(yù)備知識(shí)  9.3 基于相關(guān)度的小波多模壓縮算法    9.3.1 地理成簇    9.3.2 算法的主要實(shí)現(xiàn)    9.3.3 模擬實(shí)驗(yàn)與分析  9.4 多小波多模數(shù)據(jù)壓縮方法    9.4.1 多小渡變換預(yù)處理    9.4.2 多小渡變換    9.4.3 多小波系數(shù)編碼    9.4.4 仿真實(shí)驗(yàn)分析  9.5 小結(jié)第10章  魯棒小波壓縮方法  10.1 引言  10.2 數(shù)據(jù)壓縮中的報(bào)頭信息處理問(wèn)題  10.3 數(shù)據(jù)壓縮中的丟包問(wèn)題  10.4 魯棒小波壓縮方法    10.4.1 報(bào)文序號(hào)和節(jié)點(diǎn)ID處理    10.4.2 二元編碼    10.4.3 數(shù)據(jù)還原  10.5 實(shí)驗(yàn)仿真與分析    10.5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境    10.5.2 實(shí)驗(yàn)比較與分析  10.6 小結(jié)第11章  小波壓縮OMNeT++模擬系統(tǒng)  11.1 模擬系統(tǒng)總體架構(gòu)    11.1.1 OMNeT++簡(jiǎn)介    11.1.2 模擬系統(tǒng)架構(gòu)  11.2 網(wǎng)絡(luò)協(xié)議    11.2.1 報(bào)文結(jié)構(gòu)    11.2.2 報(bào)文生成與傳輸  11.3 小波數(shù)據(jù)壓縮    11.3.1 小波變換實(shí)現(xiàn)    11.3.2 編碼和解碼  11.4 性能統(tǒng)計(jì)    11.4.1 能耗    11.4.2 延時(shí)    11.4.3 壓縮比    11.4.4 均方差(MSE)    11.4.5 性能統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)  11.5 小結(jié)第12章  小波壓縮原型系統(tǒng)  12.1 引言  12.2 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境  12.3 系統(tǒng)總體架構(gòu)  12.4 小波數(shù)據(jù)壓縮層    12.4.1 數(shù)據(jù)采集    12.4.2 集中式成簇路由協(xié)議    12.4.3 平面路由LEPS協(xié)議    12.4.4 基于LEPS的混合路由協(xié)議實(shí)現(xiàn)    12.4.5 小波數(shù)據(jù)壓縮方法  12.5 通用中間層    12.5.1 設(shè)計(jì)架構(gòu)    12.5.2 串口通信數(shù)據(jù)幀格式    12.5.3 消息(數(shù)據(jù)報(bào)文)結(jié)構(gòu)  12.6 監(jiān)控管理層  12.7 后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)  12.8 小結(jié)參考文獻(xiàn)

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這本《無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的小波方法》由周四望、林亞平著，比較系統(tǒng)地探討了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的小波方法。在簡(jiǎn)要概述傳感器網(wǎng)絡(luò)相關(guān)背景知識(shí)和小波分析的基本理論之后，給出了基于邏輯映射的小波變換模型、基于虛擬網(wǎng)格的環(huán)模型和鏈模型，以使小波變換適應(yīng)特定的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。然后研究分布式小波變換和分布式最優(yōu)小波變換，基本思想是利用傳感器節(jié)點(diǎn)的計(jì)算能力來(lái)降低小波變換運(yùn)算和小波系數(shù)傳輸產(chǎn)生的耗能。

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