Статьи

  1. Автор и название: А.С. Дмитриев, Л.В. Кузьмин, А.И. Панас. Применение теории динамического хаоса в современных проблемах сверхширокополосной радиосвязи, 2011

    Описание: Лекция посвящена интенсивно развивающейся в последние годы беспроводной сверхширокополосной связи и областям её применения. Рассмотрена технология передачи информации на основе хаотических сигналов. Обсуждаются особенности распространения сверхширокополосных хаотических сигналов и их устойчивость к многолучевому распространению. Приводятся данные о разработанных в ИРЭ РАН прямохаотических приемопередатчиках первого, второго и третьего поколения.

    Ссылка: http://www.rosnou.ru/pub/0002011/Important/fundamental_problems/Dmitriev_A_S___Kuzmin_L_V___Panas_A_I__Primenenie_teorii_dinamicheskogo_haosa_.pdf

  2. Автор и название: П.В. Галкин, Д.В. Карловский Особенности реализации беспроводных сенсорных сетей на основе технологии zigbee, 2010

    Описание: Рассматриваются особенности реализации сенсорных беспроводных сетей на основе технологии zigbee

    Ссылка: http://www.rusnauka.com/15_APSN_2010/Tecnic/67560.doc.htm

  3. Автор и название: М.А. Смирнов, Обзор применения методов безущербного сжатия данных в СУБД, 2003

    Описание: Обзор использования сжатия данных в СУБД и сопутствующих вопросов.

    Ссылка: http://compression.ru/download/articles/db/smirnov_2003_database_compression_review/index.html

  4. Автор и название: Michael D. Adams, Faouzi Kossentini Reversible Integer-to-Integer Wavelet Transforms for Image Compression: Performance Evaluation and Analysis, 1999

    Описание: Рассматриваются обратимые целочисленные вейвлетные преобразования. Указывается сфера их применения.

    Ссылка: http://www.ece.uvic.ca/~frodo/publications/phdthesis.pdf

  5. Автор и название:Jonathan Gana Kolo,S. Anandan Shanmugam,David Wee Gin Lim,Li-Minn Ang and Kah Phooi Seng. An Adaptive Lossless Data Compression Scheme for Wireless Sensor Networks

    Описание: An adaptive lossless data compression (ALDC) algorithm for wireless sensor networks

    Ссылка: http://www.hindawi.com/journals/js/2012/539638/

  6. Автор и название: Shengpu Liu, Liang Cheng. Efficient Data Compression in Wireless Sensor Networks for Civil Infrastructure Health Monitoring

    Описание: An efficient sensor data compression process for civil infrastructure health monitoring applications

    Ссылка: http://marches.cse.lehigh.edu/MarchesWebDoc/Publications/Shengpu/Liu_IWWAN2006.pdf

  7. Автор и название: Ranganathan Vidhyapriya, Ponnusamy Vanathi Energy Efficient Data Compression in Wireless Sensor Networks, 2008

    Описание: Статья анализирует энергетическую эффективность предварительной компрессии данных в сенсорных сетях.

    Ссылка: http://www.ccis2k.org/iajit/PDF/vol.6,no.3/14.pdf

  8. Автор и название: Kunal Agrawal, Saman Amarasinghe, Wong Weng Fai. Bit-Packing Optimization for StreamIt

    Описание: В статье рассматриваются методы оптимизации алгоритма упаковки бит.

    Ссылка: http://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/3673/CS002.pdf?sequence=2

  9. Автор и название: М. Д. Недев. Синхронизация времени в сенсорных сетях

    Описание: В работе обсуждаются вопросы синхронизации часов узлов сенсорной сети, рассматриваются существующие подходы. Работа также описывает опробованный на практике механизм, позволяющий сократить расходы электроэнергии на работу устройства, не потеряв при этом в точности определения времени. Предлагаются методы коррекции расхождения часов устройств и учёта температурных поправок.

    Ссылка: http://skif.pereslavl.ru/psi-info/rcms/rcms-publications/2011-rus/psta2011_4_71-83.pdf

  10. Автор и название: С. В. Трифонов, Я. А. Холодов. Исследование и оптимизация работы беспроводной сенсорной сети на основе протокола ZigBee

    Описание: В работе рассматриваются вопросы алгоритмов функционирования беспроводных сетей на основе модифицированного стека протоколов ZigBee/IEEE 802.15.4 и проблемы энергосбережения с одновременным уменьшением времени доставки сообщений. Даны теоретические выкладки и описаны алгоритмы распределения ролей и установки расписаний для маршрутизаторов. Приведены и проанализированы результаты проведённых натурных экспериментов, а также численных экспериментов выполненных с помощью открытого программного комплекса ns-2

    Ссылка: http://crm.ics.org.ru/uploads/crmissues/crm_2012_4/12416.pdf

  11. Автор и название: Восков Л.С. Беспроводные сенсорные сети и прикладные проекты

    Описание: Исследование сенсорных сетей.

    Ссылка: http://nit.miem.edu.ru/sbornik/2009/plen/006.html

  12. Автор и название: Hsing-Shao Liu, , Chi-Cheng Chuang2 Chih-Chung Lin, Ray-I Chang, Chia-Hui Wang and Ching-Chia Hsieh. Data Compression for Energy Efficient Communication on Ubiquitous Sensor Networks

    Описание: Ubiquitous sensor networks (USNs) implemented by wireless sensor networks (WSNs)

    Ссылка: http://www2.tku.edu.tw/~tkjse/14-3/08-IE9946.pdf

  13. Автор и название: Milosh Stolikj, Pieter J. L. Cuijpers, Johan J. Lukkien. Efficient reprogramming of wireless sensor networks using incremental updates and data compression

    Описание: In this report it was investigated two approaches for e-cient reprogramming of wireless sensor networks.

    Ссылка: http://www.win.tue.nl/~mstolikj/publications/CS-12-10.pdf

  14. Автор и название: Eugene Pamba Capo-Chichi, Herve Guyennet. K-RLE : A new Data Compression Algorithm forWireless Sensor Network

    Описание: Using of Wireless Sensor Network (WSN) technology for environmental monitoring

    Ссылка: http://lifc.univ-fcomte.fr/~publis/hal/pccgf09b:ip.pdf

  15. Автор и название: Christopher M. Sadler and Margaret Martonosi. Data Compression Algorithms for Energy-Constrained Devices in Delay Tolerant Networks

    Описание: This paper explores the design issues and energy implications of implementing generalized, lossless compression algorithms on delay tolerant sensor networks

    Ссылка: http://mrmgroup.cs.princeton.edu/papers/sensys06sadler.pdf

  16. Автор и название: Thanh Dang, Nirupama Bulusu, and Wu-chi Feng. Robust Data Compression for Irregular Wireless Sensor Networks Using Logical Mapping

    Описание: Robust information-driven data compression architecture for energy conservation in irregular wireless sensor networks (RIDA).

    Ссылка: http://web.cecs.pdx.edu/~nbulusu/papers/isrn13.pdf

  17. Автор и название: S.Mohamed Saleem, P.Sasi Kumar. Evaluating Effectiveness of Data Transmission and Compression Technique in Wireless Sensor Networks

    Описание: It has been proved that people are discussing wide range of application areas for wireless sensor network. In this project data compression schemes LZW were presented. The experimental results indicates that their compression ratio and power reduction

    Ссылка: http://www.ijarcsse.com/docs/papers/Volume_3/1_January2013/V3I1-0125.pdf

  18. Автор и название: Jiping Xiong, Member, IEEE, Jian Zhao and Lei Chen. Efficient Data Gathering in Wireless Sensor Networks Based on Matrix Completion and Compressive Sensing

    Описание: Using of low rank matrix completion theory to explore the inter-spatial correlation and use compressive sensing theory to take advantage of intra-temporal correlation.

    Ссылка: http://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1302/1302.2244.pdf

  19. Автор и название: Ian Kaplan. Basic Lifting Scheme Wavelets

    Описание: Predict Wavelets.

    Ссылка: http://www.bearcave.com/misl/misl_tech/wavelets/lifting/basiclift.html

  20. Автор и название: Ian Kaplan. Wavelet compression, determinism and time series forecasting

    Описание: This web page examines lossless wavelet compression as a tool for time series forecasting. Several simple time series "predictors" are developed. These predictors are applied to synthetic random time series and to stock market time series. The amount of noise (or non-determinism) is examined using wavelet compression and several other techniques, for the purposes of comparison. Various simple statistical tools are used for analyzing the predictors and the time series, including correlation and the autocorrelation function.

    Ссылка: http://www.bearcave.com/misl/misl_tech/wavelets/forecast/index.html

  21. Автор и название: Ian Kaplan. Predict Wavelets: wavelets viewed as compression

    Описание: The wavelet Lifting Scheme is a method for decomposing wavelet transforms into a set of stages. Lifing scheme algorithms have the advantage that they do not require temporary arrays in the calculation steps, as is necessary for some versions of the Daubechies D4 wavelet algorithm.

    Ссылка: http://www.bearcave.com/misl/misl_tech/wavelets/lifting/predict.html

  22. Автор и название: Ian Kaplan. Wavelet Noise Thresholding

    Описание: One algorithm to remove Gaussian white noise

    Ссылка: http://www.bearcave.com/misl/misl_tech/wavelets/noise.html

  23. Автор и название: Ian Kaplan. Applying the Haar Wavelet Transform to Time Series Information

    Описание: This web page applies the wavelet transform to a time series composed of stock market close prices. Later web pages expand on this work in a variety of areas (e.g., compression, spectral analysis and forecasting).

    Ссылка: http://www.bearcave.com/misl/misl_tech/wavelets/haar.html

  24. Автор и название: Ian Kaplan. Wavelets and Signal Processing

    Описание: Wavelets and Signal Processing

    Ссылка: http://www.bearcave.com/misl/misl_tech/wavelets/index.html

  25. Автор и название: Ian Kaplan. A Linear Algebra View of the Wavelet Transform

    Описание: This web page was written to provide some background explaining the structure of wavelet algorithms covered on companion web pages. The structure of wavelet transforms like the Daubechies D4 transform can be more clearly explained in the context of linear algebra (e.g., matrices).

    Ссылка: http://www.bearcave.com/misl/misl_tech/wavelets/matrix/index.html

  26. Автор и название: John Hershberger, Jack Snoeyink. Speeding Up the Douglas-Peucker Line-Simpli cation Algorithm

    Описание: It was analyzed the line simplication algorithm reported by Douglas and Peucker and show that its worst case is quadratic in n, the number of input points. Then it was give a algorithm, based on path hul ls, that uses the geometric structure of the problem to attain a worst-case running time proportional to n log2 n, which is the best case of the Douglas algorithm. We give complete C code and compare the two algorithms theoretically, by operation counts, and practically, by machine timings.

    Ссылка: http://www.cs.ubc.ca/cgi-bin/tr/1992/TR-92-07.pdf

  27. Автор и название: Chris Jordan G. Aliac. Sensor Data Network Using Android Mobile Devices

    Описание: Sensor Data Network Using Android Mobile Devices

    Ссылка: http://onlinepresent.org/proceedings/vol4_2012/50.pdf

  28. Автор и название: Yanlei Diao, Deepak Ganesan, Gaurav Mathur, and Prashant Shenoy. Rethinking Data Management for Storage-centric Sensor Networks

    Описание: Data management in wireless sensor networks.

    Ссылка: http://smartdreamz.com/Admin/library/1347794928_cidr07p03.pdf

  29. Техническая и справочная литература

  30. Электронная библиотека Google

    Описание: Электронная библиотека с книгами различной тематики

    Ссылка: http://books.google.ru/

  31. Электронная библиотека БГУ

    Описание: Электронная библиотека Белорусского государственного университета

    Ссылка: http://elib.bsu.by/

  32. Национальная библиотека Украины имени В.И.Вернандского

    Описание: Крупнейшая библиотека Украины. Входит в число 10 крупнейши национальных библиотек мира.

    Ссылка: http://www.nbuv.gov.ua/

  33. Научная библиотека МИФИ

    Описание: Электронная библиотека Национального исследовательского ядерного университета МИФИ

    Ссылка: http://www.library.mephi.ru/

  34. IEEE Computer Society

    Описание: Электронная библиотека IEEE

    Ссылка: http://www.computer.org/portal/web/csdl/home

  35. Материалы Магистров ДонНТУ

  36. Автор и название: Магистерская работа Тимков А.В. Оптимизация беспроводных сенсорных систем с помощью муравьиных алгоритмов.

    Описание: Целью магистерской работы является минимизация расходов энергоресурсов узлов беспроводной сенсорной сети.

    Ссылка: http://uran.donetsk.ua/~masters/2010/fknt/timkov/diss/index.htm

  37. Автор и название: Магистерская работа Майдан В.В. Исследование способов обработки звука. Вейвлет-преобразование.

    Описание: Исследование способов обработки звука. Вейвлет-преобразование

    Ссылка: http://masters.donntu.ru/2007/fvti/maidan/diss/index.htm

  38. Автор и название: Магистерская работа Бубличенко А.В. Алгоритмы фрактального сжатия изображений: сравнительный анализ, модификация

    Описание: Цель работы состоит в проведении сравнительного анализа базовых алгоритмов, установлении особенностей отбора доменных блоков, апробации методов их аппроксимации для повышения эффективности сжатия. Данная цель достигается за счет изменений в методах отбора доменных блоков и способах аппроксимации.

    Ссылка: http://masters.donntu.ru/2008/fvti/bublichenko/diss/index.htm

  39. Автор и название: Магистерская работа Кремешная О.А. Разработка компьтеризированной системы сжатия информации, полученной в результате научных экспериментов, для долговременного хранения.

    Описание: Целью работы является разработка компьютеризированной системы сжатия информации с возможностью ее последующего восстановления с минимальными потерями.

    Ссылка: http://masters.donntu.ru/2004/kita/kremeshnaya/diss/

  40. Специализированные сайты и порталы

  41. Пособие по беспроводным сетям WPAN

    Описание: Краткий теоретический курс по технологии беспроводных сетей

    Ссылка: http://mathscinet.ru/junior/wpan/index.php

  42. Беспроводные сенсорные сети

    Описание: Общая информация о технологии Умной пыли

    Ссылка: http://www.electronics.ru/files/article_pdf/0/article_854_62.pdf

  43. Compression.ru

    Описание: Крупнейший русскоязычный портал об алгоритмах компрессии данных

    Ссылка: http://compression.ru

  44. Сжатие данных. Алгоритмы и форматы.

    Описание: Краткое описание существующих алгоритмов компрессии и их классификации.

    Ссылка: http://www.proximasp.ru/compression_of_data.html

  45. Data-compression.com

    Описание: Англоязынчый ресурс, посвященный проблемам компрессии данных

    Ссылка: http://data-compression.com

  46. The Wavelet Gallery

    Описание: Ресурс, посвященный проблемам вейвлет-преобразований.

    Ссылка: http://www.wavelet.org/

  47. Вейвлет-преобразования

    Описание: Курс лекций по вейвлет-преобразованиям

    Ссылка: http://prodav.narod.ru/wavelet/index.html

  48. http://www.cosy.sbg.ac.at/~uhl/wav.html

    Описание: Wavelets. Internet Sources

    Ссылка: http://www.cosy.sbg.ac.at/~uhl/wav.html

  49. Проект, посвященный обработке сигналов и изображений.

    Описание: Публикации по следующим разделам: фильтрация, выявление особенностей сигналов, графика, сжатие изображений и др.

    Ссылка: http://www.waveletidr.org/

  50. Вейвлет-преобразования

    Описание: Русский вейвлет дайджест

    Ссылка: http://www.wavelet.narod.ru/

  51. Wave++

    Описание: Библиотека С++. Содержит классы и функции для написания приложений, которые содержат элементы вейвлет-анализа, частотно-временного анализа или анализа Фурье.

    Ссылка: http://www.scs.ryerson.ca/~lkolasa/CppWavelets.html

  52. Сайт по сжатию изображений и кодированию информации.

    Описание: Функция сжатия данных IBM® DB2® для Linux®, UNIX® и Windows® позволяет хранить данные в компактной форме. У такого подхода два известных преимущества: он сокращает требуемое дисковое пространство и повышает производительность. В этой статье мы опишем пример, демонстрирующий третье преимущество: сокращение потребления электроэнергии на единицу работы. В результате сжатие данных снижает стоимость эксплуатации базы данных и делает ее зеленой.

    Ссылка: http://algolist.manual.ru/compress/image/

  53. Экономия энергии с помощью функции сжатия данных DB2 10.1 для Linux, UNIX и Windows

    Описание: Экономия энергии с помощью функции сжатия данных DB2 10.1 для Linux, UNIX и Windows.

    Ссылка: http://www.ibm.com/developerworks/ru/library/dm-1302db2compression/

Резюме Автобиография Реферат Библиотека Ссылки Отчет о поиске Индивидуальный раздел