[发明专利]一种基于压缩感知和模型驱动的数据收集方法有效
| 申请号： | 201910256665.1 | 申请日： | 2019-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN109921952B | 公开（公告）日： | 2021-11-23 |
| 发明（设计）人： | 饶元;赵刚;张敬尧;李绍稳;姜敏;王文;江朝晖;朱军 | 申请（专利权）人： | 安徽农业大学 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;G06F17/18 |
| 代理公司： | 安徽知问律师事务所 34134 | 代理人： | 代群群 |
| 地址： | 230036 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于压缩感知和模型驱动的数据收集方法，属于信息技术领域。它包括关键数据使用模型驱动模式进行采集，非关键数据使用压缩感知模式进行采集，数据收集模式在模型驱动模式与压缩感知模式之间进行动态切换；在模型驱动模式的阶段，根据传感器的连续采样数据判断切换为压缩感知模式的时刻；在压缩感知模式的阶段，通过稀疏采样的数据点建模判断切换为模型驱动模式的时刻。本发明能够实现两种数据收集模式间的可靠、及时地动态切换，能够有效避免数据收集模式切换抖动，保障数据的获取精度和关键数据获取的时效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 压缩 感知 模型 驱动 数据 收集 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于压缩感知和模型驱动的数据收集方法，其特征在于，关键数据使用模型驱动模式进行采集，非关键数据使用压缩感知模式进行采集，数据收集模式在模型驱动模式与压缩感知模式之间进行动态切换；在模型驱动模式阶段，根据传感器的连续采样数据判断切换为压缩感知模式的时刻；在压缩感知模式阶段，通过稀疏采样的数据点建模判断切换为模型驱动模式的时刻。
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