稀疏采樣下的物聯(lián)網傳感器信號重構及非線性校正.pdf

1、隨著技術和應用的不斷發(fā)展，物聯(lián)網給人們的生活和工作方式帶來深刻的變革。在物聯(lián)網系統(tǒng)中，需要大量的傳感器采集數據，并將數據發(fā)給中央系統(tǒng)分析處理，這樣確保了物聯(lián)網系統(tǒng)的良好運行。然而溫度、濕度、電流等絕大多數常用物聯(lián)網傳感器往往存在一定的非線性。傳統(tǒng)的物聯(lián)網傳感器非線性校正的方法，要求信號采集與轉換設備效率極高，并且在校正過程中需要對龐大的數據進行分析。因此，在進行物聯(lián)網傳感器非線性校正研究的同時，利用壓縮感知理論克服上述兩個難點是一項非常

2、有意義和創(chuàng)新性的課題。
　　針對重構算法，本文對正交匹配追蹤和對偶仿射尺度內點進行了深入的研究;通過MATLAB編程仿真，從重構信號對應于原始信號的重構信噪比、誤差百分比以及能量恢復系數等方面，較全面地比較了兩種重構策略的優(yōu)劣勢，結果發(fā)現，OMP算法較對偶仿射尺度內點算法穩(wěn)定，但是后者對相較于前者需要的壓縮采樣的數據長度更少，對偶尺度仿射內點法最低的數據長度僅為原始數據長度的26.27％。
　　針對稀疏采樣策略，本文提出了基

3、于隨機等效時間采樣的策略，并對其進行了詳細的理論講解，通過MATLAB進行仿真分析了該策略對壓縮感知重構算法所需的數據長度的影響。提出了在隨機等效時間采樣法下存在的兩種采樣模式:“滿額度”采樣方法與自適應采樣方法。通過“滿額度”采樣，可以得到重構信噪比、誤差百分比、能量恢復系數相對于隨機等效時間采樣步長的變化趨勢;通過自適應采樣算法對對偶仿射尺度內點法進行優(yōu)化，使得所需的數據長度為原始數據長度的11.11％。
　　同時，本文分析了

4、STC12C5A60S2單片機的隨機等效時間采樣過程，通過串口傳送數據的時序;實現了基于STC12C5A60S2單片機的隨機等效時間采樣與重構系統(tǒng)。在本系統(tǒng)中，電流，溫度，濕度等物聯(lián)網傳感數據通過PL2303傳遞給上位機;并通過MATLAB程序實現重構信號，重構效果良好。
　　針對物聯(lián)網傳感器非線性校正，本文研究了利用支持向量機算法進行物聯(lián)網傳感器的非線性校正，建立基于支持向量機算法的傳感器非線性校正模型和算法，對隨機等效時間采樣