深度压缩传感

这是与医学相关的MATLAB代码，涵盖了基于深度学习的可重复深度压缩传感（DCS）。提供了源代码、PDF和DOI链接。根据采样矩阵类型（基于帧/基于块）、采样尺度（单尺度、多尺度）和深度学习平台进行分类。此外，还包括图像/视频的重建部分。如果您需要任何相关的源代码，请随时告知。

随着技术的进步，压缩传感（正交匹配追踪算法）软件已成为新一代数据处理工具的核心。该软件利用先进的算法，有效提高了数据采集和处理的效率。

本合集汇聚了有关传感器数据挖掘的论文，涵盖数据流挖掘、智能建筑创建等研究领域。

讨论了无线传感网络中节点能耗的模型优化问题，提供了基于Matlab的源程序，可直接应用于实际环境。

该方法首先对音频文件进行采样和量化，然后对其进行编码。最后，对编码后的数据进行压缩，将其大小减小到一半 (2:1 压缩比)。压缩后的数据可以被重建为音频。

该程序使用RLE8压缩BMP图像。适用于每像素8位的图像，包括含颜色表的24位图像。颜色表大小为256x3。标头为BITMAPINFOHEADER（40字节）。

热图像均值MATLAB代码PCA图像压缩即将开始使用PCA进行图像压缩。此过程涉及将图像转换为像素颜色值矩阵，其中X和Y表示图像中的像素坐标，f(x,y)表示相应的灰度级别。在压缩过程中，图像矩阵的列被视为样本。例如，对于一个1024 x 1024的图像，可以将其视为1024个样本（向量），每个样本维度为1024。第一步是标准化数据，即从每个样本（列）中减去均值矩阵。这一步骤至关重要，因为PCA依赖于方差最大化，未经标准化的数据可能失去完整性。接下来，计算协方差矩阵并确定其特征向量和特征值。最后，通过特征向量中对应最大特征值的部分来重建原始图像，实现在低维空间中的图像重构。

利用离散傅里叶变换(DFT)对图像进行压缩的MATLAB实现。

单节点架构 硬件组件 传感器节点硬件概述: 传感器节点是构成无线传感器网络的基本单元，其硬件构成直接影响网络的性能、功耗和成本。本章将概述传感器节点硬件的主要组成部分，包括控制器、存储器、通信模块、传感器与执行器以及电源等，并分析各部分的功能和相互关系。 控制器: 作为传感器节点的“大脑”，控制器负责处理数据、控制节点行为以及与其他节点进行通信。本章将介绍常用控制器的类型、架构以及关键性能指标，并探讨其对传感器网络性能的影响。 存储器: 存储器用于存储传感器采集的数据、程序代码以及其他必要信息。本章将分析不同类型存储器的特点，如 RAM 和 ROM，以及它们在传感器节点中的应用场景。此外，

第一章无线传感网络简介。无线传感器网络是一种分布式系统，采用无线多跳通信，网络拓扑结构动态变化，具有自组织、自控制和自适应等智能特性。传感器节点、感知对象和观察者是其要素。网络特点包括大规模、不可预测和受限资源。与传统网络不同，无线传感网络无基站，自组织且多跳，具有自适应处理和高冗余的特性，没有全局ID。