【摘 要】
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针对粮库中现有粮情信息在线监控中存在的数据规模庞大、数据传输及存储压力大等问题,提出了一种基于半张量积的粮情信息压缩采集方法.该方法利用半张量积压缩感知模型可以进
【机 构】
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浙江大学信息与电子工程学院,杭州310027
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针对粮库中现有粮情信息在线监控中存在的数据规模庞大、数据传输及存储压力大等问题,提出了一种基于半张量积的粮情信息压缩采集方法.该方法利用半张量积压缩感知模型可以进行分组重构的方式,采用基于L1范数的迭代重加权重构方法,通过对整个粮仓温度信息进行整体压缩采样,在接收端进行迭代重加权分组重构,既保证了重构的精度,也提升了重构的速度.与已有报道的基于OMP算法等的压缩感知粮情温度采集信息处理进行了对比,实验结果表明,本文方法在保证重构精度的前提下,可明显提升重构的实时性,实现了对粮情信息的高精度实时重构.
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