【摘 要】
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提出一种带有同步预测的时序数据融合算法,利用多分辨率分析特性对采集的原始数据进行预处理,挖掘反映人体生理状态的本质特征,进而采用同步预测机制在感知节点和汇聚节点处
【机 构】
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重庆邮电大学宽带泛在接入技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61371097), 重庆市自然科学重点基金资助项目(CSTC2013JJB40001,CSTC2013JJB40006), 重庆邮电大学青年自然科学基金资助项目(A2012-93), 重庆市青年科技人才培养计划基金资助项目(CSTC2014KJRC-QNRC40001)
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提出一种带有同步预测的时序数据融合算法,利用多分辨率分析特性对采集的原始数据进行预处理,挖掘反映人体生理状态的本质特征,进而采用同步预测机制在感知节点和汇聚节点处分别建立轻量级预测模型,消除网内冗余数据的传输以降低能耗。结果表明所提出的融合算法具有较高的预测精度,能够实现低开销的无线体域网时序数据融合。
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