基于Web物联网的传感器数据压缩算法优化研究

本文主要探讨了"论文研究-WoT传感器数据压缩算法研究"这一主题，由金陈武和朱新宁两位作者合作完成，发表在《中国科技论文在线》上。该研究关注的是基于Web的物联网（WoT）环境下的传感器数据压缩问题。WoT作为一种利用Web技术将各种独立的物联网系统连接起来的架构，其核心优势在于其开放性和简单性，这使得物联网系统的开发变得更加便捷，普通用户也能参与到物联网的构建过程中，从而推动了物联网技术的快速发展。 随着WoT系统的广泛应用和规模的扩大，传感器数据的生成量剧增，带来了系统性能的挑战。由于传感器数据通常具有高采样频率，其中包含大量的冗余信息，特别是在语义层面。为了减小网络带宽的需求，降低WoT平台的数据处理压力，并节省存储空间，有效的数据压缩变得至关重要。研究者们针对这一问题，分析了常见的传感器数据压缩算法，如分段线性拟合压缩方法。 论文深入研究了这些压缩技术，并在此基础上提出了一种优化的线性回归压缩算法。这种算法旨在根据不同WoT应用场景的特点，选择最合适的压缩策略。通过引入传感器数据压缩技术到WoT系统中，论文的目标是实现WoT网关对收集到的传感器数据进行高效且精确的压缩，从而提升整个物联网系统的性能和效率。 关键词包括"基于Web的物联网"、"传感器数据"、"压缩"以及"分段线性拟合"，这些关键词突出了研究的核心内容和方法。中图分类号TP391表明了这篇论文属于计算机科学和技术领域中的物联网技术研究，特别是数据压缩在物联网中的应用。 这篇论文不仅探讨了物联网数据压缩的必要性，还提供了实际的技术解决方案，对于理解和优化物联网系统的性能优化具有重要的理论价值和实践指导意义。