基于压缩感知的互联网数据采集技术研究

互联网数据量大、种类多，传统数据采集技术无法满足当前的数据采集需求。基于压缩感知理论，提出了互联网数据采集的新方法。采用K-SVD字典学习对互联网数据进行自适应稀疏表示，在此基础上进行压缩观测和信号传输。在满足有限等距性的基础上进行信号重构，从而获得高精度的互联网重构数据。将提出的数据采样技术应用于能源互联网中，同时和DCT字典、FFT字典对能源互联网数据的重构结果进行对比。结果表明，采用K-SVD对能源互联网数据采集具有比较高的数据恢复精度，这对互联网数据采集技术的发展具有一定的参考价值。