30、无线传感器网络与脑电图特征提取综合研究

无线传感器网络与脑电图特征提取综合研究

无线传感器网络特征选择与实验

在无线传感器网络（WSNs）领域，分布式事件检测系统备受关注。Dziengel、Wittenburg 和 Schiller 提出的分布式事件检测系统具有自包含性，无需中央组件进行协调或处理，还能有效利用网络中冗余放置的传感器节点来提高检测精度。实验表明，分布式事件检测比单节点的本地检测精度更高。

模拟工具

为了对传感器进行排名和分类，研究中使用了 MATLAB 和 WEKA 开发算法。该算法会根据传感器使用的重要性从高到低进行排名。以下是在 MATLAB 中用于对传感器进行降序排名的脚本：

% 这里是相关的 MATLAB 脚本（原文未给出完整，示例为示意）
sensors = [sensor1, sensor2, ...];
ranked_sensors = sort(sensors, 'descend');

实验数据集

研究选取了三个不同的数据集进行模拟实验，具体信息如下表所示：
| 数据集 | 实例数量 | 属性数量 | 缺失值情况 | 相关任务 |
| — | — | — | — | — |
| ISOLET | 7797 | 617 | 无 | 分类 |
| 森林火灾 | 517 | 13 | 不适用 | 回归 |
| 电离层 | 351 | 34 | 无 | 分类 |

ISOLET 数据集用于预测所说的字母或名称，由于模拟时内存大小的限制，研究使用了 isolet5 部分，包含 1559