无线传感网中低能耗近似计算方法 9787308152075 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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程思瑶 著

图书标签:

• 无线传感网
• 近似计算
• 低功耗
• 传感器网络
• 节能
• 计算方法
• 嵌入式系统
• 物联网
• 优化算法
• 并行计算

店铺： 韵读图书专营店

出版社： 浙江大学出版社

ISBN：9787308152075

商品编码：29760312163

包装：平装-胶订

出版时间：2016-11-01

图书基本信息
图书名称	无线传感网中低能耗近似计算方法	作者	程思瑶
定价	65.00元	出版社	浙江大学出版社
ISBN	9787308152075	出版日期	2016-11-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装-胶订
开本	16开	商品重量	0.4Kg

内容简介

作者简介

目录

编辑推荐

该书系统地对传感网中分布式近似计算方法进行了深入探索，率先开展了海量感知数据(ε,δ)-*近似计算、地理位置敏感的极值点计算、物理世界的O(ε)近似计算等几项全新研究。目前，该书所介绍的成果已被引用逾百次，并获得外同行专家的广泛好评。

文摘

序言

探索无线传感网络低功耗下的高效计算奥秘 无线传感网络（WSNs）作为一种新兴的分布式信息采集和处理技术，凭借其广泛的应用前景，正深刻地改变着我们的生活方式和工作模式。从环境监测、智能家居到工业自动化、医疗保健，WSNs的身影无处不在。然而，与强大的功能相伴而生的，是其固有的资源受限性，其中能源的匮乏尤其成为制约WSNs发展和应用的关键瓶颈。传感器节点通常体积小巧，电池寿命有限，无法频繁充电或更换电池。因此，如何在低功耗的前提下，实现高效、准确的信息采集、传输和处理，成为WSNs领域亟待解决的重大挑战。 传统的计算方法往往侧重于精度和性能，对于资源受限的WSNs来说，这些方法往往显得过于“奢侈”。直接将通用计算的思路移植到WSNs，必然导致节点能量的快速消耗，从而严重缩短网络寿命。因此，研究者们亟需探索一套全新的计算范式，能够充分利用WSNs的独特优势，并有效规避其劣势。这套范式不仅要考虑计算的效率，更要将“低能耗”作为核心设计理念贯穿始终。 低能耗近似计算：在精度与能效间的智慧平衡 “低能耗近似计算”应运而生，它并非简单地牺牲精度来换取能耗的降低，而是深入理解WSNs的运行机制和应用场景，在满足实际需求的前提下，寻求一种更具经济性的计算策略。这种策略的核心在于认识到，在许多WSNs的应用中，对计算结果的绝对精确性要求并不高，甚至允许一定程度的误差。例如，在监测环境温度时，几毫度的温度差异对整体趋势的判断影响不大；在识别特定活动时，识别的准确率达到80%以上可能就足以满足需求。 低能耗近似计算方法的出现，正是基于对这种“容忍误差”的深刻洞察。它旨在设计并实现一系列能够以更低的计算复杂度、更少的计算资源、更短的运行时间来获得“足够好”的计算结果的算法和技术。这里的“足够好”，指的是在满足特定应用场景的精度要求的前提下，能够显著降低能量消耗。这种方法的精髓在于，它是一种“智慧的妥协”，而非盲目的精度牺牲。 方法论的探索：多维度聚焦与优化 要实现低能耗近似计算，需要从多个维度进行深入的研究和设计。以下将从几个关键的方面展开探讨： 数据采集的近似化： 在数据采集源头，就可以引入近似的思想。例如，采用低精度传感器、周期性采样而非连续采样、以及利用感知数据的相关性进行预测性采样。这些方法能够直接减少需要采集的数据量，从而降低数据传输和处理的能耗。 数据压缩与编码的优化： 即使采集了数据，也需要高效地将其传输到汇聚节点或云端。低能耗近似计算关注于发展更轻量级的、能够适应WSNs数据特性的压缩和编码技术。这些技术可以在保证一定信息量的同时，最大程度地减少传输的数据比特数，从而显著降低通信能耗。例如，一些近似变换域的编码方法，能够有效地去除数据中的冗余信息，达到事半功倍的效果。 分布式近似聚合： 在WSNs中，信息往往需要经过多跳传输和多次聚合才能到达目的地。传统的精确聚合方法需要精确的数值计算，能耗较高。低能耗近似计算则倾向于采用近似聚合技术，如基于哈希的聚合、随机采样聚合、或基于概率模型的聚合。这些方法能够在一定程度上牺牲聚合的精确性，但能大幅度降低中间节点的计算和通信开销，实现整体网络的能耗优化。 模型和算法的轻量化设计： 许多高级的计算任务，如模式识别、状态估计、异常检测等，在WSNs中都需要转化为更轻量级的算法。这包括开发低复杂度、低内存占用的近似机器学习算法，如基于决策树的分类器、线性模型、以及一些近似的聚类算法。算法的设计需要充分考虑节点的计算能力限制，采用能够快速收敛且对浮点运算需求较低的方法。 推理与决策的近似化： 在某些应用中，节点可能需要在本地进行简单的推理和决策。低能耗近似计算支持设计能在节点端执行的、简化的推理模型。这可能涉及到使用查找表、简单的规则集，或者利用预训练的、参数量极小的神经网络模型。通过将一部分计算任务下沉到边缘节点，可以减少对网络带宽和计算资源的依赖。 能量感知调度与资源管理： 低能耗近似计算并非孤立的算法设计，它与WSNs的整体能量管理策略紧密结合。这包括开发能够感知节点剩余能量、预测任务能耗、并据此动态调整计算和通信策略的调度算法。例如，当节点能量较低时，自动切换到更低精度的计算模式；或者将计算任务迁移到能量更充足的节点。 硬件协同设计： 从更深层次来看，低能耗近似计算也促使了硬件设计上的思考。例如，为近似计算专门设计的硬件加速单元，能够以极低的功耗实现特定的近似计算操作。同时，对传感器硬件本身的优化，如采用低功耗模拟前端、低精度ADC等，也是实现整体低能耗的重要组成部分。 应用场景的广泛延展：让智能无处不在 低能耗近似计算方法的成功应用，将为WSNs开启更广阔的应用前景： 环境监测与预警： 在广阔的区域内部署大量的传感器节点，实时监测温度、湿度、空气质量、土壤水分等参数。通过近似计算，节点可以实时处理采集到的数据，识别异常趋势，并发出预警信息，而无需将所有原始数据都传输回中心，从而大大延长部署寿命。 智能农业： 监测农作物的生长环境，如土壤pH值、光照强度、作物冠层温度等。低能耗近似计算能够帮助节点在本地对这些数据进行初步分析，判断作物是否需要灌溉或施肥，并将简化的指令发送给执行设备，实现精准灌溉和施肥，节约水和化肥。 智慧城市： 智能交通流量监测、停车位检测、公共设施状态监测等。通过对采集数据的近似分析，系统可以实时掌握城市运行状态，优化资源配置，提升城市管理效率。 工业物联网： 对生产设备进行状态监测，预测设备故障。低功耗近似计算使得设备可以在本地进行实时的故障诊断和预警，减少不必要的停机时间和维护成本。 健康监测： 可穿戴设备可以实时监测人体生理信号，如心率、体温、活动量等。低功耗近似计算技术使得这些设备能够长时间工作，并将关键的异常信息推送给用户或医护人员。 挑战与未来展望：持续优化的征程 尽管低能耗近似计算展现出巨大的潜力，但仍面临一些挑战。如何量化“足够好”的精度，并为不同的应用场景提供灵活的精度-能耗权衡机制，是需要进一步深入研究的课题。同时，如何设计更鲁棒的近似算法，使其在面对噪声和干扰时仍能保持良好的性能，也是一个重要的方向。 未来，随着WSNs技术的不断发展，以及人工智能、边缘计算等技术的融合，低能耗近似计算将扮演越来越重要的角色。从硬件到软件，从算法到系统，全方位的协同优化将是实现WSNs在极端资源受限环境下智能化的必由之路。研究者们将继续探索更精妙的近似策略，让无线传感网络真正实现“能量无限”的智能感知和决策，为构建更智能、更美好的未来贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的目录结构设计得非常巧妙，它并没有采用传统的“按时间线”或“按难度递增”的单一结构，而是构建了一个多维度的知识网络。你可以根据自己的需求，选择性地深入到特定章节进行学习。比如，如果你只关心节能算法的最新进展，可以直接跳到中后部分的专题研究；如果你是初次接触该领域，前几章的系统性综述也能让你快速上手。我尤其欣赏它在每章末尾设置的“思考与延伸”部分。这些问题往往不是简单的事实回顾，而是引导性的、开放性的讨论题，它们像一把钥匙，为你打开了通往更深层次研究的大门，促使你主动去思考现有方法的局限性和未来的改进方向。这种互动式的学习体验，远远超出了传统教科书的范畴。它鼓励读者从被动的接收者转变为主动的探索者，这种潜移默化的教学方法，对于培养独立研究能力来说，是极其宝贵的财富。我经常会花很长时间去思考那些开放性问题，这比单纯记住公式有效得多。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，可以说是非常“学者型”的典范，它精准、克制，但绝不枯燥。作者在行文过程中，非常注重术语的统一性和概念的精确性，没有出现任何模棱两可的表述，这在高度依赖精确定义的工程领域至关重要。尽管内容专业，但作者似乎有一种天赋，能够将复杂的数学模型用一种近乎诗意的、逻辑严密的语言进行描述，读起来有一种独特的韵律感。它不像某些翻译过来的技术书，读起来佶屈聱牙，生硬晦涩。这本书读起来非常“流畅”，你会感觉到作者是在用一种非常清晰的逻辑链条牵引着你的思维前进。此外，书中引用的参考文献列表极其详尽和前沿，覆盖了近十年内该领域最具影响力的顶会和期刊论文，这本身就是一本极佳的“进阶阅读清单”。它不仅提供了答案，更重要的是，它指明了探寻更多更深答案的方向和路径，是科研工作者案头不可或缺的工具书和思想指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深入程度，绝对不是市面上那些浅尝辄止的入门读物可以比拟的。我花了一周的时间精读了关于“数据聚合优化”的那几章，发现作者在推导复杂算法时，展现了令人惊叹的数学功底和工程直觉。那些原本在其他文献中看起来晦涩难懂的证明过程，在这里被拆解得极其细致，每一步的假设和推导依据都交代得清清楚楚，让人不得不佩服作者在学术上的钻研深度。尤其让我印象深刻的是，作者没有止步于经典的算法介绍，而是大胆地引入了最新的研究思路，比如结合了某种新型的机器学习范式来优化能耗模型，这无疑为读者提供了更广阔的视野和研究的突破口。我尝试着根据书中的思路复现了其中的一个小实验，结果非常理想，这证明了书中方法的有效性和可靠性。对于那些已经有一定基础，渴望突破现有瓶颈的研究生和工程师来说，这本书绝对是一剂强心针。它提供的不仅仅是知识，更是一种高阶的思维训练，教会你如何用更巧妙、更经济的方式去解决性能与功耗之间的永恒矛盾。读完这一部分，我感觉自己的研究方法论都有了质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实抓人眼球，那种深邃的蓝色调配上简洁的几何图形，一下子就给人一种专业又前沿的感觉。我是在书店里偶然翻到的，第一眼就被它的气质吸引住了。它不像某些技术书籍那样板着脸孔，反而透露出一种严谨中的灵动。拿到手里，纸张的质感也相当不错，拿在手上沉甸甸的，就知道内容肯定不含糊。说实话，我对这个领域的研究算不上是科班出身，但这本书的排版和章节划分却出乎意料地友好。作者似乎深谙如何引导一个初学者逐步深入复杂的概念，每一步的逻辑衔接都非常顺畅，没有那种“一上来就甩一堆公式”的教条主义。特别是它对一些基础概念的阐述，用了不少生动的比喻，让我这个门外汉也能大致领会到核心思想。这本书不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，在你迷茫时为你点亮前行的方向。我特别欣赏它在理论与实际应用之间的平衡把握，读起来既有理论深度的支撑，又不会让人觉得脱离现实，感觉它真的致力于解决实际工程中的痛点。光是绪论部分，就已经让我对整个研究领域有了宏观且清晰的认识，为接下来的深度学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

从装帧和印刷质量来看，这绝对是出版社下了大工夫的作品。书脊的韧性非常好，即便我经常需要将它平摊开来对照查阅，书本也没有出现任何松散或开裂的迹象，这对于经常需要“折腾”书籍的科研人员来说，简直是福音。内页的纸张选择也十分考究，哑光处理很好地避免了在强光下阅读时产生的反光刺眼问题，长时间阅读下来，眼睛的疲劳感明显减轻了许多。更值得一提的是，书中插图的质量高得惊人。那些复杂的拓扑结构图、性能对比曲线图，线条清晰，色彩运用得当，即便是最精细的部分也能一目了然，这极大地降低了理解图形化信息的认知负荷。很多专业书籍在这方面偷工减料，导致阅读体验极差，但这本完全没有这个问题。这种对细节的极致追求，恰恰反映了作者和出版方对学术严谨性的一种尊重，让读者在阅读知识内容的同时，也享受到了高品质的阅读过程。这本实体书放在书架上，本身就是一种对知识的敬意。