张波
- 作品数：13 被引量：37H指数：3
- 供职机构：重庆通信学院更多>>
- 发文基金：重庆市自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- WMI在网络管理中的应用研究被引量：2
- 2008年
- WMI允许通过编程方式访问企业环境中的管理信息。本文对WMI主要技术进行了研究分析,并重点介绍了WMI最基本的两种应用方式:WMI脚本和WMI应用程序,分析了WMI.NET的优点。
- 李明李廷全张波
- 关键词：WMI网络管理计算机网络
- 基于最佳联合稀疏表示的分布式压缩感知算法被引量：3
- 2012年
- 通过探索无线传感器网络节点感知数据的时空相关性,可以构建适用于不同应用情形的联合稀疏模型。利用联合稀疏模型,提出了一种适用于无线传感器网络的分布式压缩感知算法。该算法采用联合编码联合解码的方式,充分利用了信号内部和信号之间的相关性,从而可以用更少的观测值实现信号群的精确重构。与单独编码单独解码相比,采用联合编码联合解码的方法,在保证信息可靠传输的前提下,减少了整个网络的数据流量,节约了宝贵的能量资源,以能量有效的方式满足了传感器网络的应用。
- 张波刘郁林张建新
- 关键词：无线传感器网络
- 一种新的车牌定位方法
- 2009年
- 该文提出一种基于颜色与纹理综合特征的车牌定位新方法。首先进行颜色分割，提取并强化目标颜色，然后提出一种专门针对车牌颜色的灰度化方法进行灰度化处理，最后进行区域生成，分割并定位车牌。实验表明算法效果好，速度快，尤其是提出的灰度化算法较标准灰度化算法效果更明显。
- 张波李廷全
- 关键词：车牌定位
- 一种测量值缺失的压缩感知重构方法
- 本发明提出了一种测量值缺失的压缩感知重构方法，包括步骤：获取稀疏度为k的N维源信号x；使用测量矩阵Φ对x进行线性投影，构造恢复矩阵[Φ,I]，设迭代次数初始值i＝0；计算[Φ,I]<Sup>T</Sup>，按u<Sub>...
- 刘郁林王开张波庄杰徐舜陈绍荣常博文朱行涛刘敬芝
- 线性回归的分布式压缩采样算法被引量：2
- 2014年
- 为减少无线传感器网络数据传输量,进而延长网络的生命周期,研究了一种联合线性回归和压缩感知的分布式采样方法。依据节点数据的相关性对网络进行分簇,将感知数据显著线性相关的传感器节点划分到同一簇中。以此为基础,提出了一种基于线性回归的分布式压缩采样算法,该算法联合运用线性回归和压缩感知理论重构节点数据,实现了低速率采样条件下节点数据的高精度重构。对实测温度数据进行仿真实验,结果表明,与等间隔采样相比,该算法减少了71%的采样值个数。
- 张波刘郁林常博文张建新
- 关键词：无线传感器网络压缩感知分簇
- .NET平台下的单元测试被引量：1
- 2009年
- "开发未动,测试先行。"这是现代的极限编程理论。这突出显示出测试在现代软件开发中的重要性,而单元测试又是软件测试中的第一阶段的测试,也是最重要的。该文将阐述并实现在.NET平台下进行的单元测试。
- 张波李廷全
- 关键词：软件测试NUNIT
- 基于概率稀疏随机矩阵的压缩数据收集方法被引量：8
- 2014年
- 测量矩阵设计是应用压缩感知理论解决实际问题的关键。该文针对无线传感器网络压缩数据收集问题设计了一种概率稀疏随机矩阵。该矩阵可在减少参与投影值计算节点个数的同时,让参与投影值计算的节点分布集中化,从而降低数据收集的通信能耗。在此基础上,为提高网络数据重构精度,又提出一种适用于概率稀疏随机矩阵优化的测量矩阵优化算法。仿真实验结果表明,与稀疏随机矩阵和稀疏Toeplitz测量矩阵相比,采用优化的概率稀疏随机矩阵作为压缩数据收集的测量矩阵可显著降低通信能耗,且重构误差更小。
- 张波刘郁林王开王娇
- 关键词：无线传感器网络压缩感知数据收集
- 一种用于IR-UWB无线传感器网络数据的二维压缩感知方法
- 本发明提出了一种用于IR‑UWB无线传感器网络数据的二维压缩感知方法，包括如下步骤:各传感器节点同时记录节点数据x<Sub>k</Sub>(n)，并且每个传感器节点产生高斯伪随机序列r<Sub>k</Sub>(j),j∈...
- 刘郁林王开张波王锐华徐舜万群王娇李明奇刘敬芝
- 文献传递
- 一种测量值缺失的压缩感知重构方法
- 本发明提出了一种测量值缺失的压缩感知重构方法，包括步骤：获取稀疏度为k的N维源信号x；使用测量矩阵Φ对x进行线性投影，构造恢复矩阵[Φ,I]，设迭代次数初始值i＝0；计算[Φ,I]<Sup>T</Sup>，按u<Sub>...
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- 文献传递
- 稀疏随机矩阵有限等距性质分析被引量：17
- 2014年
- 稀疏随机矩阵由于具有存储容量小、编码和重构复杂度低、易于更新等优良特性而适用于分布式应用。为确保稀疏随机矩阵可作为压缩感知观测矩阵,该文证明了稀疏随机矩阵的有限等距性质(RIP)。首先,证明了测量矩阵满足有限等距性质等价于其子矩阵的格拉姆矩阵特征值分布于1附近;在此基础上,证明了当测量值个数满足特定条件时,稀疏随机矩阵以接近于1的概率满足有限等距性质。仿真实验表明,稀疏随机矩阵在保证稀疏信号精确重建的同时,大大节约了测量和重建所需的时间。
- 张波刘郁林王开
- 关键词：压缩感知测量矩阵
