无线传感器网络（WSN）的能量和传输能力有限，因此数据压缩技术具有广泛的应用。具有多个传感单元的传感器节点称为多峰或多变量节点。对于传感器节点上的多元流，根据相关系数矩阵选择一些数据流作为基本函数，并且可以使用线性回归将相对于这些基本函数之一来表达来自同一节点的其他数据流。通过设计一种用于计算回归系数的增量算法，提出了一种基于自适应回归且无范数误差边界为WSN的多元数据压缩方案。根据误差范围和压缩收益，自适应意味着所提出的算法自动做出决策，以传输原始数据或回归系数，并选择参与回归的数据数量。该方案中的算法可以同时探索感官数据之间的时间和多元相关性。从理论上和实验上，得出的结论是，所提出的算法可以有效地利用同一传感器节点上的相关性，并显着减少数据传输。此外，即使多元流数据相关性不那么明显或不稳定，该算法也能始终如一地表现良好。
