Special Object Recognition Based on Sparse Representation in Multisource Data Fusion Samples
المؤلف
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-05-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Wireless sensor networks (WSNs) suffer from limited power and large amounts of redundant data.
This paper describes a multisource data fusion method for WSNs that can be combined with the characteristics of a profile detection system.
First, principal component analysis is used to extract sample features and eliminate redundant information.
Feature samples from different sources are then fused using a method of superposition to reduce the amount of data transmitted by the network.
Finally, a mathematical model is proposed.
On the basis of this model, a novel method of special object recognition based on sparse representation is developed for multisource data fusion samples according to the distribution of nonzero coefficients under an overcomplete dictionary.
The experimental results from numerical simulations show that the proposed recognition method can effectively identify special objects in the fusion samples, and the overall performance is better than that of traditional methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zha, Changjun. 2020. Special Object Recognition Based on Sparse Representation in Multisource Data Fusion Samples. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194982
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zha, Changjun. Special Object Recognition Based on Sparse Representation in Multisource Data Fusion Samples. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194982
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zha, Changjun. Special Object Recognition Based on Sparse Representation in Multisource Data Fusion Samples. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194982
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1194982
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر