分布式光纤传感数据的云资源合理存储图谱设计

发布时间：2017-11-06 08:16

  本文关键词：分布式光纤传感数据的云资源合理存储图谱设计

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【摘要】：分布式光纤传感数据的高阶累积量频谱激光特征能有效反应数据的内部固有模态特性,提取数据的高阶累积量频谱图谱信息,能降低数据云资源存储开销,有效降低数据冗余度。传统方法把数据序列分解成有限个校验数据块进行频谱图分解,当数据受到外界激光波动不确定信息干扰下,激光图谱的特征映射性能不好。提出一种基于高阶累积量后置聚焦下经验模态分解的分布式光纤传感数据的云资源存储激光图谱特征提取方法,实现云存储空间的合理规划。描述了分布式光纤传感数据的资源云存储结构模型,对采样数据进行信息融合和特征提取,采用经验模态分解方法对分布式光纤传感数据存储信息进行多层IMF分量量化分析,输入高阶累积量特征进行后置聚焦处理,使得云资源图谱在相邻波域变得平滑,对图谱进行自适应修正,实现图谱优化提取,得到完整的能量分布谱图(Hilbert谱),实现了对云资源的合理存储优化。仿真结果得出,该方法能改善云资源存储性能,图谱能准确反映云资源的内部结构信息,降低存储开销。
【作者单位】： 常州工程职业技术学院;
【基金】：常州科技计划项目(14ZCDGSF0004)
【分类号】：TP333;TP212
【正文快照】： 随着计算机信息技术和无线传感技术的快速发展,大量的信息数据通过分布式光纤网络进行数据传输和通信,结合无线传感器网络进行数据的信息感知和编码存储,在大数据信息存储空间逐渐增大的大规模数据库系统中,大量的分布式光纤传感数据需要通过云存储方法进行数据存储和调度,云

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