本文主要研究内容
作者赵刚,饶元,朱军,李绍稳（2019）在《基于压缩感知的农情监测节点稀疏采样决策方法》一文中研究指出：将压缩感知应用于农情监测节点的稀疏采样,能够有效减少数据冗余和能耗,而如何甄选测量矩阵、稀疏基和重构算法,是实现节点稀疏采样和数据收集质量控制的关键。系统分析了基于压缩感知的单节点稀疏采样与重构方法,设计了基于压缩感知的农情监测节点稀疏采样决策系统功能架构,阐述了Python语言环境下系统的实现技术与效果。系统初步应用表明,对于30d连续监测、采样间隔为15min的花卉植株茎流、土壤湿度数据的压缩感知,宜选择固定采样率,测量矩阵、稀疏基、重构算法分别选取周期测量矩阵、差分矩阵和SL0算法,每2～10d重构一次数据可实现数据恢复代价与精度的良好折衷。
Abstract
jiang ya su gan zhi ying yong yu nong qing jian ce jie dian de xi shu cai yang ,neng gou you xiao jian shao shu ju rong yu he neng hao ,er ru he zhen shua ce liang ju zhen 、xi shu ji he chong gou suan fa ,shi shi xian jie dian xi shu cai yang he shu ju shou ji zhi liang kong zhi de guan jian 。ji tong fen xi le ji yu ya su gan zhi de chan jie dian xi shu cai yang yu chong gou fang fa ,she ji le ji yu ya su gan zhi de nong qing jian ce jie dian xi shu cai yang jue ce ji tong gong neng jia gou ,chan shu le Pythonyu yan huan jing xia ji tong de shi xian ji shu yu xiao guo 。ji tong chu bu ying yong biao ming ,dui yu 30dlian xu jian ce 、cai yang jian ge wei 15minde hua hui zhi zhu jing liu 、tu rang shi du shu ju de ya su gan zhi ,yi shua ze gu ding cai yang lv ,ce liang ju zhen 、xi shu ji 、chong gou suan fa fen bie shua qu zhou ji ce liang ju zhen 、cha fen ju zhen he SL0suan fa ,mei 2～10dchong gou yi ci shu ju ke shi xian shu ju hui fu dai jia yu jing du de liang hao she zhong 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自长江大学学报(自然科学版)的赵刚,饶元,朱军,李绍稳，发表于刊物长江大学学报(自然科学版)2019年01期论文，是一篇关于压缩感知论文,农情监测节点论文,稀疏采样论文,决策论文,长江大学学报(自然科学版)2019年01期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自长江大学学报(自然科学版)2019年01期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：压缩感知论文; 农情监测节点论文; 稀疏采样论文; 决策论文; 长江大学学报(自然科学版)2019年01期论文;