Logowanie
Zarejestruj się
Zresetuj hasło
Publikuj i Dystrybuuj
Rozwiązania Wydawnicze
Rozwiązania Dystrybucyjne
Dziedziny
Architektura i projektowanie
Bibliotekoznawstwo i bibliologia
Biznes i ekonomia
Chemia
Chemia przemysłowa
Filozofia
Fizyka
Historia
Informatyka
Inżynieria
Inżynieria materiałowa
Językoznawstwo i semiotyka
Kulturoznawstwo
Literatura
Matematyka
Medycyna
Muzyka
Nauki farmaceutyczne
Nauki klasyczne i starożytne studia bliskowschodnie
Nauki o Ziemi
Nauki o organizmach żywych
Nauki społeczne
Prawo
Sport i rekreacja
Studia judaistyczne
Sztuka
Teologia i religia
Zagadnienia ogólne
Publikacje
Czasopisma
Książki
Materiały konferencyjne
Wydawcy
Blog
Kontakt
Wyszukiwanie
EUR
USD
GBP
Polski
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Koszyk
Home
Czasopisma
Applied Mathematics and Nonlinear Sciences
Tom 8 (2023): Zeszyt 2 (July 2023)
Otwarty dostęp
Application of matrix multiplication in signal sensor image perception
Lihua Dai
Lihua Dai
,
Xuemin Cheng
Xuemin Cheng
,
Ben Wang
Ben Wang
oraz
Qin Wang
Qin Wang
| 23 gru 2022
Applied Mathematics and Nonlinear Sciences
Tom 8 (2023): Zeszyt 2 (July 2023)
O artykule
Poprzedni artykuł
Następny artykuł
Abstrakt
Ilustracje i tabele
Referencje
Autorzy
Artykuły w tym zeszycie
Podgląd
PDF
Zacytuj
Udostępnij
Data publikacji:
23 gru 2022
Zakres stron:
601 - 614
Otrzymano:
08 lip 2022
Przyjęty:
09 paź 2022
DOI:
https://doi.org/10.2478/amns.2021.2.00276
Słowa kluczowe
Matrix multiplication
,
Wireless sensor networks
,
Measurement matrices
,
Distributed compressed sensing
© 2023 Lihua Dai et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Fig. 1
D Validation of the values
Fig. 2
Applies the improved algorithm to the reduction results of the actual volcano data
Fig. 3
Restores the results of applying the sparse random matrix to the overall algorithm
Fig. 4
Applies the modified algorithm to four actual data from different periods
Fig. 5
Comparison between the reduction algorithms
Fig. 6
Focuses on the magnified tip part for comparison
Fig. 7
Comparison of multiple reduction algorithms