一种基于LS-SVM的互联网实时信号传输方法

    公开(公告)号:CN103595568B

    公开(公告)日:2016-08-17

    申请号:CN201310571721.3

    申请日:2013-11-17

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于LS?SVM的互联网实时信号传输方法,属于计算机网络、信号处理两个技术领域的交叉。步骤包括:初始化阶段,模型信息的交互过程,发送端模型更新,应用端信号重建的过程。优点是:在发送端和应用端同时创建的基于LS?SVM的DPS双预测模型,采用DPS机制,在期望的误差范围内,用预测模型的传输来替代采样数据的传输,大大减少网络传输数据量,有效的减少了网络带宽的占有率。用LS?SVM在线预测提高互联网中非线性信号的预测精度,解决传统DPS方法在非线性信号网络传输中存在的可靠性问题;大大的减少了模型的训练的时间,只需要计算更新的拉格朗日乘子和偏置值。

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