隨著信息技術的發展,網絡和工業過程中需要采樣和傳輸的數據越來越多,在對大量數據進行采樣、傳輸和存儲過程中,信息系統承受著越來越重的負荷。壓縮感知理論可以使用遠低于奈奎斯特采樣頻率的要求獲取數據,并可以準確地重構出數據,大大減小了信息系統處理大量數據的負擔。深度學習通過低層特征形成更加抽象的高層表示屬性,以發現數據的特征表示。其目的在于模擬人類大腦分析學習的能力,并構建類腦生物機制的神經網絡結構,模仿人類大腦的生物機制處理各種類型的數據。人類的大腦是由數百種不同類型的上千億個神經細胞所構成的極其復雜的生物組織,包含了感知能力、記憶力和神經注意力等多種生物機制。因此借鑒人腦的神經結構、生物機制以及信息處理機制,設計和改進現有的深度神經網絡模型,能提升信息系統感知和處理大量數據的能力。本文基于智能感知和深度學習理論,提出了面向柔性壓力陣列的壓縮采樣、數據重構和預測數據方法,并通過人體著裝微小壓力信息處理對所提出的方法進行了驗證,主要內容如下:(1)為了提高基于壓縮感知理論的柔性陣列人體微小壓力數據采集效率,建立了基于稀疏自編碼器的壓縮感知模型。對壓縮感知理論中的稀疏表示、觀測向量進行研究,將...

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【學位級別】：博士

【部分圖文】：

圖2-11Texscan的4256E柔性壓力陣列傳感器系統

-31-圖2-11Texscan的4256E柔性壓力陣列傳感器系統

圖2-12GRIPResearch的軟件界面

圖2-12GRIPResearch的軟件界面對于人體模型相同的特定區域，我們需要做多次測量數據矩陣對于不同的測量具有相同的結構在獲取數據后，本文在MatlabR2012a中處理數據本文實驗的計算機配置信息如下：CPU：IntelτRυCoreτTMυi7-47....

圖6-7測量不同的男生穿上滌綸材質運動緊身衣的壓力信息

(a)壓力傳感器布點在右肩(b)和(c)壓力傳感器布點在不同模特的左胸圖6-7測量不同的男生穿上滌綸材質運動緊身衣的壓力信息圖6-7中的灰色服裝是滌綸材質的運動緊身衣，把Texscan4256E型柔性壓力陣列傳感器布點在不同男生的身體各個區域：肩部胸部背部，以....

圖6-8測量不同的男生穿上氨綸材質運動緊身衣的壓力信息

-104-(a)壓力傳感器布點在右肩(b)和(c)壓力傳感器布點在不同模特的左胸和右肩圖6-8測量不同的男生穿上氨綸材質運動緊身衣的壓力信息圖6-8中的藍色服裝是氨綸材質的運動緊身衣，Texscan4256E型柔性壓力陣列

本文編號：3997121