摘要
针对小波变换的性能和扩展性问题,提出基于MapReduce的多维小波变换模型,该模型将多维小波变换的线性处理改造成基于多处理器的并行计算.描述了具体的实现算法和模型设计,通过在Hadoop平台上对该模型进行实验分析,实验结果表明,在多信号的多维小波变换时,使用MapReduce的多维小波变换模型具有良好的执行效率和扩展性.
The basis mechanism of wavelet transform in signal analyses area is studied. Aiming at solving the extending issue of wavelet transform, this paper proposed a multidimensional wavelet transform model based on MapReduce. This model transform the multidimensional wavelet transform to parallel computing based on multiprocessor. The result of analyzing the experiment on Hadoop platform shows that the multidimensional wavelet transform model base on MapReduce is more efficient and more scalable.
出处
《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2016年第1期97-100,共4页
Journal of Liaoning Technical University (Natural Science)
基金
国家自然科学基金项目(61170135)
浙江省教育科学规划课题(2014SCG430)