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Studio di algoritmi per la compressione di segnali spazio e tempo varianti in reti di sensori radio
Francesco Agnolazza - Department of Industrial Engineering, University of Padova
In questa tesi si studiano alcune strategie per la compressione dei dati in reti di sensori radio utilizzando la tecnica del Compressive Sensing e la Principal Component Analysis. La peculiarità di questa tecnica è l'abbattimento dei costi computazionali relativi alla compressione dei dati sul singolo nodo che è reso possibile grazie allo studio di alcune proprietà statistiche. Questo permette di demandare tutto il carico di lavoro per la ricostruzione del segnale alla stazione radio base.
Leggi tuttoFonte: Tesi di Laurea, Università degli Studi di Padova, Anno Accademico 2013-2014
Settori: Automazione industriale, Sensoristica
Parole chiave: Sensoristica
