大數(shù)據(jù)與通信

大數(shù)據(jù)與通信姓名：學(xué)號(hào)：什么是大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的“4V”特征12大數(shù)據(jù)的“4V”特征大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景21世紀(jì)是數(shù)據(jù)信息大發(fā)展的時(shí)代，移動(dòng)互聯(lián)、社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)等極大拓展了互聯(lián)網(wǎng)的邊界和應(yīng)用范圍，各種數(shù)據(jù)正在迅速膨脹并變大。互聯(lián)網(wǎng)（社交、搜索、電商）、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)（微博）、物聯(lián)網(wǎng)（傳感器，智慧地球）、車聯(lián)網(wǎng)、GPS、醫(yī)學(xué)影像、安全監(jiān)控、金融（銀行、股市、保險(xiǎn)）、電信（通話、短信）都在瘋狂產(chǎn)生著數(shù)據(jù)。“大數(shù)據(jù)”的誕生：半個(gè)世紀(jì)以來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)全面融入社會(huì)生活，信息爆炸已經(jīng)積累到了一個(gè)開(kāi)始引發(fā)變革的程度。它不僅使世界充斥著比以往更多的信息，而且其增長(zhǎng)速度也在加快。信息爆炸的學(xué)科如天文學(xué)和基因?qū)W，創(chuàng)造出了“大數(shù)據(jù)”這個(gè)概念*。如今，這個(gè)概念幾乎應(yīng)用到了所有人類智力與發(fā)展的領(lǐng)域中。大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景TBPBZBEB大量新數(shù)據(jù)源的出現(xiàn)則導(dǎo)致了非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)爆發(fā)式的增長(zhǎng)根據(jù)IDC監(jiān)測(cè)，人類產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量正在呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，大約每?jī)赡攴环?，這個(gè)速度在2020年之前會(huì)繼續(xù)保持下去。這意味著人類在最近兩年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量相當(dāng)于之前產(chǎn)生的全部數(shù)據(jù)量數(shù)據(jù)量增加數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜這些由我們創(chuàng)造的信息背后產(chǎn)生的這些數(shù)據(jù)早已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了目前人力所能處理的范疇大數(shù)據(jù)時(shí)代正在來(lái)臨..大數(shù)據(jù)時(shí)代到來(lái)Volume海量的數(shù)據(jù)規(guī)模Variety多樣的數(shù)據(jù)類型ValueVelocity快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)巨大的數(shù)據(jù)價(jià)值大數(shù)據(jù)的4V特征大數(shù)據(jù)怎么用大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景大數(shù)據(jù)的處理過(guò)程及關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用12大數(shù)據(jù)的處理過(guò)程及關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)采集大數(shù)據(jù)的處理過(guò)程及關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)的處理過(guò)程及關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)的處理過(guò)程及關(guān)鍵技術(shù)通過(guò)用戶行為分析實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷是大數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用，但是大數(shù)據(jù)在各行各業(yè)特別是公共服務(wù)領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景消費(fèi)行業(yè)金融服務(wù)食品安全醫(yī)療衛(wèi)生軍事交通環(huán)保電子商務(wù)氣象大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

互聯(lián)網(wǎng)智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)與通信大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景大數(shù)據(jù)背景下的信號(hào)處理大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)12大數(shù)據(jù)背景下的信號(hào)處理[1]《大數(shù)據(jù)背景下的信號(hào)處理》。2013壓縮感知。它作為一個(gè)新的采樣理論，通過(guò)開(kāi)發(fā)信號(hào)的稀疏特性，在遠(yuǎn)小于Nyquist

采樣率的條件下，用隨機(jī)采樣獲取信號(hào)的離散樣本，然后通過(guò)非線性重建算法完美的重建信號(hào)。壓縮感知方法拋棄了當(dāng)前信號(hào)采樣中的冗余信息。它直接從連續(xù)時(shí)間信號(hào)變換得到壓縮樣本，然后在數(shù)字信號(hào)處理采用優(yōu)化方法處理壓縮樣本。大數(shù)據(jù)背景下的信號(hào)處理信息融合原因：多傳感器組網(wǎng)信息量大且單一節(jié)點(diǎn)冗余多精度差模型JDL模型，Byod控制環(huán)，瀑布模型，Dasarathy模型，混合模型數(shù)學(xué)方法爾曼濾波方法、非線性濾波方法、貝葉斯估計(jì)法、證據(jù)理論方法、模糊推理方法、隨機(jī)集理論方法大數(shù)據(jù)背景下的信號(hào)處理智能傳感技術(shù)目的將部分信號(hào)處理任務(wù)前移至傳感器節(jié)點(diǎn),以減輕通信、存儲(chǔ)和后續(xù)處理的負(fù)擔(dān)實(shí)現(xiàn)一是許多感興趣的信號(hào)的信息量遠(yuǎn)少于原始數(shù)據(jù)量,位于高維原始傳感數(shù)據(jù)空間的一個(gè)非常低的子集中，智能傳感器直接獲取這種信息二是當(dāng)前,硬件技術(shù)飛速發(fā)展,使得可以低成本地在傳感器節(jié)點(diǎn)配置足夠的計(jì)算資源,來(lái)進(jìn)行信號(hào)處理.大數(shù)據(jù)背景下的信號(hào)處理高速信號(hào)處理產(chǎn)生原因–數(shù)據(jù)量增大從GSM遷移到LTE,計(jì)算量需求從大約10個(gè)MOPS(每秒百萬(wàn)次運(yùn)算)提高到10萬(wàn)甚至100萬(wàn)MOPS,如此才可以提供LTE所要求的10～100Mbps數(shù)據(jù)傳輸性能發(fā)展方向多核信號(hào)處理器、高速多處理器互聯(lián)技術(shù)、高性能開(kāi)放式標(biāo)準(zhǔn)總線架大數(shù)據(jù)背景下的信號(hào)處理大數(shù)據(jù)與通信大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景大數(shù)據(jù)背景下的信號(hào)處理大數(shù)據(jù)驅(qū)