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文檔簡介
1、森林在調節(jié)全球碳平衡及全球氣候方面具有不可替代的作用。利用無線傳感網對森林生態(tài)指標進行監(jiān)測,是一個有效解決林業(yè)應用瓶頸的可行方案。但是,傳感器網絡的傳感器節(jié)點部署密集,傳感數據量龐大,同時可能出現數據缺失和冗余,這對數據分析和處理增加了一定的困難;大量的節(jié)點布置也可能存在節(jié)點資源的浪費。本文考慮到傳感數據的非負性,采用矩陣非負低秩逼近(NNLRA)方法,結合MATLAB編程,對無線傳感器網絡收集得到的濕度數據進行降維處理,為碳排放與碳匯
2、監(jiān)測無線傳感網的數據壓縮處理提供了一種新思路。同時,利用該方法得到的因子矩陣對傳感網絡節(jié)點布置進行了優(yōu)化選擇,對傳感網絡最優(yōu)化布置、傳感網絡信息采集等方面的研究具有重大的現實意義。
本研究主要內容包括:⑴利用非負低秩逼近方法處理傳感數據,改進了海量數據矩陣奇異分解中的特征值特征向量計算的問題,并得到了較好的降維效果。⑵用非負低秩分解(NNLRA)方法與PCA處理數據的結果進行對比分析,結果表明利用本文提出的NMF處理得到的
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