1.一种基于深度压缩感知的物联网数据压缩与重建方法，应用于物联网系统中，所述物联网系统包括若干个传感器，其特征在于，包括：S1、将若干个传感器的采集数据作为原始数据X，输入至压缩模块进行压缩感知得到压缩数据；物联网中各传感器以固定时间间隔采集物联网数据，通过将N个传感器设备n次采集的数据作为原始数据，表示为 ；

S2、对压缩数据输入至重建模块进行解码重建；

S2.1、将压缩数据映射至原始空间得到初始化数据，并输入至重建模块的残差解码器得到解码数据；所述残差解码器包括三个相同的残差块，各残差块对输入数据的计算处理操作包括：a，将输入数据进行批归一化，再通过ReLU激活函数得到输出数据一 ；

；

b，将输出数据一 重复a操作进行第二次批归一化和ReLU激活函数得到输出数据二；

；

c，将输出数据二 与输入数据进行残差连接，得到该残差块的输出数据；

，

其中， 为第一残差块的输出数据； 表示初始化数据；

第一个残差块以初始化数据 作为输入数据，进行步骤a c得到第一残差块输出数据~Z1；将第一残差块输出数据Z1作为第二个残差块的输入数据，进行步骤a~c得到第二残差块输出数据Z2；将第二残差块输出数据Z2作为第三个残差块的输入数据，进行步骤a~c得到第三残差块输出数据Z3；

S2.2、将残差解码器的解码数据映射到高维嵌入空间，并通过数据重建解码器进行数据重建，得到输出数据；所述数据重建解码器包括三个相同的窗口数据重建块，各窗口数据重建块包括窗口划分、窗口自注意力机制、窗口合并、多层感知机层和残差连接；

第一个窗口数据重建块以高维嵌入空间数据 作为输入数据，得到第一窗口数据重建块输出数据 ；将第一窗口数据重建块输出数据 作为第二个窗口数据重建块的输入数据，得到第二窗口数据重建块输出数据 ；将第二窗口数据重建块输出数据 作为第三个窗口数据重建块的输入数据，得到第窗口数据重建块输出数据 ；

S2.3、将数据重建解码器的输出数据通过全连接层映射到原始空间，得到重建数据，所述重建数据即为原始数据。

2.根据权利要求1所述的基于深度压缩感知的物联网数据压缩与重建方法，其特征在于，S1中所述输入至压缩模块进行压缩感知得到压缩数据，具体操作为：S1.1、将原始数据X输入至压缩模块中残差感知块的全连接层进行冗余处理得到数据一x1；

S1.2、将数据一x1进行层归一化，并通过ReLU激活函数得到数据二x2；

S1.3、将数据二x2通过全连接层进行线性变换得到数据三x3，将数据三x3与原始数据X进行残差连接得到数据四x4；

S1.4、残差感知块自适应生成可学习的测量矩阵，基于数据四x4对可学习的测量矩阵进行训练优化得到最优测量矩阵A；

S1.5、基于最优测量矩阵A，将原始数据进行压缩感知得到的压缩数据y，y=AX。

3.根据权利要求1所述的基于深度压缩感知的物联网数据压缩与重建方法，其特征在于，所述各窗口数据重建块对输入数据的计算处理包括：A、将高维嵌入空间按窗口大小w×w分割为若干个局部窗口，在每个局部窗口内计算多头自注意力；

B、计算各单头自注意力的注意力权重，得到单头自注意力的输出数据；

C、将局部窗口内所有单头自注意力的输出数据进行合并并进行线性投影，得到该局部窗口的合并数据；

D、将合并数据先进行层归一化，再与原合并数据进行残差连接，得到第一输出数据；

E、将第一输出数据经过多层感知机层得到第二输出数据；将第一输出数据进行层归一化，再与第二输出数据进行残差连接，得到该窗口数据重建块输出数据。

4.一种基于深度压缩感知的物联网数据压缩与重建系统，采用如权利要求1‑3任一项所述的基于深度压缩感知的物联网数据压缩与重建方法实现，其特征在于，包括：数据压缩模块，用于将若干个传感器的采集数据作为原始数据X，输入至压缩模块进行压缩感知得到压缩数据；

解码重建模块，用于对压缩数据输入至重建模块进行解码重建；将压缩数据映射至原始空间得到初始化数据，并输入至重建模块的残差解码器得到解码数据；

将残差解码器的解码数据映射到高维嵌入空间，并通过数据重建解码器进行数据重建，得到输出数据；

将数据重建解码器的输出数据通过全连接层映射到原始空间，得到重建数据，所述重建数据即为原始数据。