异构CMP数据库重复数据滤除算法

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重复数据作为大量冗余数据的一种,对其有效及时地滤除能保证单芯片多处理器(CMP)数据库稳定运行。传统方法采用Fourier域变换方法,在干扰数据较多,信噪比较低时滤除效果较差,提出一种基于微分盲卷积的异构CMP数据库重复数据滤除算法,提取出满足固有模态函数的微分盲卷积分量,根据重复数据的丢失信息流特征,进行特征分解,得到重复数据的去均值量,实现对基于微分盲卷积的异构CMP数据库重复数据滤除算法改进。仿真实验表明,该算法能有效提高CPU利用率,提高系统数据处理的性能,各个节点信息处理效率较高,系统的占用率有
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