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J-GLOBAL ID：201802210612639256   整理番号：18A2037297

改良された2閾値2次元データチャンキングアルゴリズムを用いたウェアラブル体センサネットワークデータの圧縮【JST・京大機械翻訳】

Compression of Wearable Body Sensor Network Data Using Improved Two-Threshold-Two-Divisor Data Chunking Algorithms

著者 (3件)： Raju Robinson ,  Moh Melody ,  Moh Teng-Sheng
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： HPCS  ページ： 949-956  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データ圧縮は,ボディセンサネットワーク(BSN)において重要な役割を果たす。これは,BSNにおけるセンサが限られた電池電力とメモリを持つので真である。センサデータは定期的に伝送される必要があり,迅速で正確なフィードバックを提供するために無損失な方法で必要である。本論文では,ウェアラブルデバイスからのデータについて,Run長符号化(RLE),Lempel ZEV Welch(LZW),およびHuffmanを含む無損失データ圧縮アルゴリズムを評価し,圧縮比,圧縮係数,Savings Percentageおよび圧縮時間に関して比較した。また,BSNデータに適しているかどうかを決定するために,低帯域幅ファイルシステム(LBFS)に用いられるデータ重複技術,2つのしきい値2値(TTTD)アルゴリズムを評価した。最初に,実験を通して,BSNデータ上で50以上の圧縮比を与える一連のパラメータ値に到達した。次に,RLW,LAW,およびHuffmanを含むTTTDおよび古典的圧縮アルゴリズムの性能評価結果に基づいて,それはシーケンスにおける複数のアルゴリズムを結合する技術を提案する。性能の比較において,TTTDとHuffmanをシーケンスで実行する新しいアルゴリズムTTTD-Hは,TTTDとHuffmanの両方に対する圧縮係数を著しく改善することが分かった。2組のBSNデータにおいて性能評価を行った。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電力 ,  電池 ,  圧縮比 ,  ファイルシステム ,  記憶装置 ,  帯域幅 ,  *センサネットワーク ,  *センサ ,  性能評価 ,  *アルゴリズム ,  データ圧縮 ,  *二次元
準シソーラス用語： ウェアラブルデバイス ,  無損失 ,  *ウェアラブル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 閾値 ,  2次元 ,  ウェアラブル ,  センサネットワーク