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為了減少采集的數(shù)據(jù)量，提出在物聯(lián)網(wǎng)中引入“邊采樣邊壓縮”的新型采樣方法——壓縮感知。針對壓縮感知理論中信號重建算法計算復(fù)雜度較高的問題，設(shè)計并實現(xiàn)了一個基于云平臺和代碼遷移的算法加速方案；該方案解決了代碼并行化的自動翻譯、算法向云端遷移、本地和云端執(zhí)行同步等問題，對可并行化的算法，僅需要增加幾個新定義的接口及插入一些描述性的注釋，就可以利用云資源實現(xiàn)算法的加速；實驗表明，該方案是可行的、有效的。該文還研究了基于物聯(lián)網(wǎng)資源的云加速方法，提出了基于云加速方案、結(jié)合多核/多CPU方法和GPGPU方法，能充分利用已有物聯(lián)網(wǎng)資源的混合壓縮感知算法加速框架，并初步設(shè)計了理論運行流程。
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