网络高并发信息的缺失数据修复方法仿真

网络高并发信息在传输过程会因为网络故障,线路接触不良以及外界病毒入侵等各种因素导致数据缺失,计算机运行过程为不可逆过程,若想对设备和系统进行分析必须要使用完整数据,需要利用有效的方法对缺失数据进行修复。对网络高并发信息的缺失数据修复方法仿真进行研究,基于CS原理对缺失数据进行修复,通过某种矩阵对网络中最原始的数据信号σ<R^x进行稀疏处理,判定矩阵τ与Q的相关性,如果认为矩阵与观测值Q不相关,要对稀疏向量υ进行估算,得出估算值υ,实验证明所设计的仿真方法能够有效对网络高并发信息的缺失数据进行修复,且修复过程耗时短,运行效率高,修复范围广,是未来的必然发展方向。