Abstract-I detta dokument föreslår vi en metod för att återvinna och klassificera WSN-data samtidigt minimera antalet prover som behöver förvärvas, bearbetas och överföras. Problemet är formulerat enligt den nyligen föreslagna ramen för Matrix Complete (MC), som hävdar att en matris med låg rankning kan återvinnas från ett litet antal slumpmässigt utvalda poster. Tillämpningen av MC i WSN data motiveras av antagandet att sensoriska data uppvisar intrasensor korrelationer och att dessa data kan representeras med hjälp av kända exempel. Vi formulerar problemet som att återställa den låga rang mätningsmatrisen genom att koda bidragen från kända exempel, ordbokens element, för att rekonstruera och klassificera data. Experimentella resultat med hjälp av artificiella data tyder på att det föreslagna systemet exakt kan rekonstruera och klassificera sensoriska data från ett litet antal mätningar.
Till exempel, författarna till REF anser Matrix Complete problem: de återställa och klassificera Wireless Sensor Network data samtidigt minimera antalet prover som förvärvas, bearbetas och överförs.
Dictionary based reconstruction and classification of randomly sampled sensor network data
{'venue': '2012 IEEE 7th Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop (SAM)', 'journal': '2012 IEEE 7th Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop (SAM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}