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基于无线传感器网络的自适应压缩传感重构算法的研究的中期报告
一、研究背景和意义
随着科技进步和信息化程度的提高，无线传感器网络（WirelessSensorNetwork,WSN）得到了广泛的应用。WSN可以广泛应用于农业、环境监控、智能家居等领域。随着传感器节点数量的不断增加，数据通信和存储问题成为WSN中的瓶颈问题，因此如何降低数据量和降低能耗成为WSN研究领域的重要问题。自适应压缩传感（CompressedSensing,CS）是解决大数据压缩的有效方法，因此自适应压缩传感技术在WSN中得到了广泛的应用。
二、研究内容和思路
本文主要研究基于无线传感器网络的自适应压缩传感重构算法。首先，通过采集传感器节点的原始数据，并通过液晶显示屏显示数据分布特征。然后，利用离散余弦变换（DiscreteCosineTransform,DCT）重构信号，在重构信号优化方面探索基于修正权重的优化思路。结合预处理算法对于不同原始数据的处理，提出考虑数据性质的自适应修正权重算法。
三、研究进展和成果
在论文撰写和数据采集方面，已经完成了大量的工作。对于数据采集方面，我们采用了一种基于Arduino的传感器节点，可以采集温度、湿度、光照等多个传感数据。对于论文撰写方面，我们结合了多个相关领域的文献，对相关研究进行了了解和总结，初步定稿了中英文摘要和导言部分。
四、下一步计划
在接下来的研究中，我们将继续优化自适应压缩传感重构算法，提高算法的实时性和准确性。同时，对于算法的优化参数进行细致地选择和分析，并进行实验验证。最终，我们将通过实验得到本文提出算法在压缩比、精度和能耗等方面的实际效果，并综合分析该算法在WSN中的应用潜力和优势。