隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展和各種新移動(dòng)應(yīng)用的出現(xiàn),人們對(duì)快節(jié)奏的社交需求不斷增長(zhǎng),移動(dòng)終端的功能越來越豐富,其能耗和計(jì)算需求嚴(yán)重制約著移動(dòng)終端的社交應(yīng)用的性能,主要造成兩方面問題:一方面,移動(dòng)通訊網(wǎng)絡(luò)的不穩(wěn)定性導(dǎo)致社交應(yīng)用使用過程中設(shè)備的功耗增長(zhǎng)明顯;另一方面,移動(dòng)終端系統(tǒng)權(quán)限保護(hù)級(jí)別不同造成基于系統(tǒng)硬件級(jí)的軟件功耗優(yōu)化難以實(shí)現(xiàn)和普及。針對(duì)上述問題,本文結(jié)合用戶的社交規(guī)律以及設(shè)備的上下文環(huán)境,從硬件角度和軟件角度對(duì)移動(dòng)社交應(yīng)用的能耗優(yōu)化方法展開系統(tǒng)性研究,其主要工作包含以下幾個(gè)方面:1.通過研究移動(dòng)社交應(yīng)用使用過程中移動(dòng)端所處環(huán)境變換造成的接入網(wǎng)絡(luò)斷續(xù)連接(如傳輸信號(hào)突變、網(wǎng)絡(luò)斷連)所帶來的頻繁地網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)切換行為,并導(dǎo)致終端耗能顯著增加的問題,提出一種結(jié)合網(wǎng)絡(luò)感知與CPU動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)的能耗優(yōu)化方法。該方法通過采集一段時(shí)間內(nèi)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)和Wi Fi網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息,先通過PCA(Principal Components Analysis,PCA)降維,然后利用SVM(Support Vector Machine,SVM)分類方法將網(wǎng)絡(luò)信號(hào)強(qiáng)度特征劃分為默認(rèn)模式和高頻模式,根據(jù)分類結(jié)果對(duì)CPU運(yùn)行模式進(jìn)行...

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1中國(guó)網(wǎng)民規(guī)模及手機(jī)網(wǎng)民比例2017年，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)主要呈現(xiàn)三個(gè)特點(diǎn)：服務(wù)場(chǎng)景不斷豐富、移動(dòng)終端數(shù)量加速[2]

1.1.1移動(dòng)終端發(fā)展現(xiàn)狀隨著無(wú)線接入網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和移動(dòng)終端技術(shù)的發(fā)展與提升，現(xiàn)已進(jìn)入移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展階段[1]。截至2017年12月，我國(guó)網(wǎng)民人數(shù)已達(dá)到7.72億，其中手機(jī)網(wǎng)民所占比例已從2016年底的95.1%提升到97.5%，如圖1所示。同時(shí)，手機(jī)....

圖3不同CPU運(yùn)行頻率下刷新一次能耗值

如圖3所示，Normal表示CPU默認(rèn)運(yùn)行模式，即根據(jù)下載過步調(diào)整CPU運(yùn)行頻率，Performance表示CPU最優(yōu)運(yùn)行模式運(yùn)行，其陰影面積大小表示刷新一次能耗值。在Performanc較高，但刷新時(shí)間相對(duì)減少，通過后續(xù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，相同狀態(tài)條ormal默認(rèn)....

圖4不同格式圖片刷新一次能耗值

第二章移動(dòng)社交應(yīng)用能耗優(yōu)化理論研究以看出，不同格式圖片刷新過程中，能耗值有所不同。在用戶實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)、用戶使用習(xí)慣以及移動(dòng)終端上下文信息，動(dòng)態(tài)選下載操作，保證用戶體驗(yàn)，降低刷新能耗，同時(shí)為軟件級(jí)別能耗

圖6線性判別分析分類圖

通過β直線將數(shù)據(jù)分成兩類，然后在α直線內(nèi)將數(shù)據(jù)分成兩類各個(gè)區(qū)域內(nèi)樣本個(gè)數(shù)，圖6中柱狀圖表示各區(qū)域內(nèi)樣本個(gè)數(shù)，樣本個(gè)數(shù)間方差，同時(shí)計(jì)算兩個(gè)類之間方差，然后應(yīng)用上述方面與分類平面，查找到類內(nèi)方差最小，類間方差最大的投射直以該直線為基準(zhǔn)對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分類劃分[37]。

本文編號(hào)：3997322