简介:摘要针对煤矿监控系统普遍存在的伪数据问题,通过实地调查、现场测试和分析研究,总结了煤矿监控系统产生伪数据的主要原因,指出巷道中电力电缆的浪涌干扰是产生伪数据最主要的原因;提出了去除伪数据的主要技术措施、抗电力电缆浪涌干扰的具体措施及由分站软件通过识别数据变化速率滤除伪数据的方法。
简介:摘要针对煤矿监控系统普遍存在的伪数据问题,通过实地调查、现场测试和分析研究,总结了煤矿监控系统产生伪数据的主要原因,指出巷道中电力电缆的浪涌干扰是产生伪数据最主要的原因;提出了去除伪数据的主要技术措施、抗电力电缆浪涌干扰的具体措施及由分站软件通过识别数据变化速率滤除伪数据的方法。
简介:大数据分析是检查具有各种类型的大量数据并快速生成以识别隐藏模式、未知相关性和其他有用信息的过程。在现代汽车集团的研发中心,有许多类型的机器能够以前所未有的规模生成数据。作者开发了一种名为VDMS的车辆信号采集设备。这种类型的传感器每天在大数据系统上存储超过1TB的数据。因此,分析不断增加的数据量和高速流传感器数据的能力是必不可少的。本文研究了传感器数据的分析方法,首先,建立了从信号数据相关性分析到分类模型的分析过程,并开发了针对信号优化的分析方法。另外,提出了一种将异常信号数据形成图案并检测特定图案的方法。
简介:无线传感器网络部署的成功取决于是否能够在其诸如数据的精确性、数据聚类程度以及网络生命周期最大化等问题上,提供一个高质量可靠的性能服务。其中,数据融合机制就特别具有挑战性。如果将一小部分低质量的数据作为数据融合输入,那么极可能对整个数据融合结果产生负面影响。该文提出了改进型分批估计和BP神经网络相结合的多传感器数据融合方法,旨在提高网络的服务质量并减少整个网络的能量消耗。该方法能够辨别和剔除低质量的终端数据,提高数据的精确性;同时,它还能够融合冗余的数据,以减少各站点之间的数据通信消耗,使网络生命周期最大化。通过MATLAB实验仿真,表明该文提出的方法具有良好的数据融合性能;相比于LEACH,有效减少转发数据包量,提高了网络生命期。