資料介紹
為了減少采集的數(shù)據(jù)量,提出在物聯(lián)網(wǎng)中引入“邊采樣邊壓縮”的新型采樣方法——壓縮感知。針對(duì)壓縮感知理論中信號(hào)重建算法計(jì)算復(fù)雜度較高的問題,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于云平臺(tái)和代碼遷移的算法加速方案;該方案解決了代碼并行化的自動(dòng)翻譯、算法向云端遷移、本地和云端執(zhí)行同步等問題,對(duì)可并行化的算法,僅需要增加幾個(gè)新定義的接口及插入一些描述性的注釋,就可以利用云資源實(shí)現(xiàn)算法的加速;實(shí)驗(yàn)表明,該方案是可行的、有效的。該文還研究了基于物聯(lián)網(wǎng)資源的云加速方法,提出了基于云加速方案、結(jié)合多核/多CPU方法和GPGPU方法,能充分利用已有物聯(lián)網(wǎng)資源的混合壓縮感知算法加速框架,并初步設(shè)計(jì)了理論運(yùn)行流程。
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