沿特定路线行驶时，使用 MATLAB 移动应用程序捕获位置和加速度计传感器数据。 处理这些传感器值以分析道路的轮廓。 坐标在 Google Earth 应用程序中以不同颜色绘制，以指示道路剖面和拥堵情况。 此提交的文档文件提供了有关该项目的更多详细信息。

给出一种新的神经网络——粗神经网络结构, 并给出了基于粗神经网络的多传感器数据融合
模型, 阐述了用于数据融合的粗神经网络的结构和训练方法。分析和仿真结果表明, 新模型不仅能解决
传统模型所能解决的问题, 而且能解决传感器输出为二值或一个范围的多传感器数据融合问题。

位移传感器又称为线性传感器，它分为电感式位移传感器，电容式位移传感器，光电式位移传感器，超声波式位移传感器，霍尔式位移传感器。 LVDT(Linear Varialbe Differential Transformer)是线性可变差动变压器缩写。工作原理简单地说是铁芯可动变压器。它由一个初级线圈，两个次级线圈，铁芯 ，线圈骨架，外壳等部件组成。当铁芯由中间向两边移动时，次级两个线圈输出电压之差与铁芯移动成线性关系。 该位移传感器是一种属于金属感应的线性器件，接通电源后，在开关的感应面将产生一个交变磁场，当金属物体接近器感应面时，金属中则产生涡流而吸取了振荡器的能量，使振荡器输出幅度线性衰减，然后根据衰减量的变化来完成无接触检测物体的目的。 该位移传感器具有无滑动点，工作时不受灰尘等非金属因素的影响，并且低功耗，长寿命，可使用在各种恶劣条件下。位移传感器主要应用在自动化装备生产线对模拟量的智能控制。 总体方案设计………………………………………………2 1.1设计目的 …………………………………………………………………2 1.2总体方案设计 ……………………………………………………………3 第二章 传感器设计 …………………………………………………4 2.1传感器的工作 ……………………………………………………………4 2.2电感式传感器基本特性 …………………………………………………6 2.3传感器的尺寸设计 ………………………………………………………7 硬件电路设计 ………………………………………………9 3.1AD698的特点 …………………………………………………………9 3.2AD698工作原理 ………………………………………………………10 3.3AD698电路设计 ………………………………………………………11 第四章 电路板焊接………………………………………………12 4.1常用元器件识别 ………………………………………………………12 4.2电路板焊接方法 ………………………………………………………14 设计结果与误差分析………………………………………18 5.1设计结果 …………………………………………………………18 5.2误差分析 …………………………………………………………19 5.3设计方案的改善……………………………………………………19 第六章 设计小结…………………………………………………20 参考资料 …………………………………………………………22 附总电路图 ………………………………………………………23

Bayes统计理论 基于经典统计方法的多传感器数据处理。 经典统计理论的两个特征： 不采用先验概率； 概率是一种类似频数的解释。 经典统计理论的基本原理：小概率原理。 经典统计理论的不足： 将被测参数看做一个固定值，没有充分利用其先验信息； 精度和信度是预定的，不依赖于样本。

无线组网技术

来源于论文《最小二乘法曲线拟合及优化算法研究》

论文研究-基于Bayes估计的多传感器数据融合方法研究.pdf,  对多传感器数据融合方法进行研究 ,以 Bayes估计理论为基础得到了多传感器最优融合数据 ,并将它与其它方法得到的融合数据进行了比较 .

STM32F103C8T6通过串口读取MQ-2烟雾传感器数据，可通过串口助手实时打印数据

使用 MATLAB 对传感器数据进行基于自动编码器的异常检测 该演示重点介绍了如何使用基于自动编码器的半监督机器学习技术来检测传感器数据中的异常（三缸泵的输出压力）。该演示还展示了如何通过自动代码生成将经过训练的自动编码器部署在嵌入式系统上。自动编码器的优点是可以训练它们用代表正常操作的数据检测异常，即您不需要来自故障的数据。 # 自动编码器基础 自编码器基于神经网络，网络由编码器和解码器两部分组成。编码器将 N 维输入（例如一帧传感器数据）压缩为 x 维代码（其中 x < N），其中包含输入中携带的大部分信息，但数据较少。因此，编码器有点类似于主成

传感器数据累加器 这是一个 Android 应用程序，它从位于移动设备中的微机械机构（加速度计和陀螺仪）收集传感器数据。 此外，传感器数据与移动浏览器 (URL) 实时同步，以便可以将其存储（SQLite 数据库）用于涉及应用多种数据挖掘技术的后验分析。 如何引用 该工具是我们下面介绍的案例研究的一部分。 如果您正在使用该工具进行研究，请不要忘记引用。 谢谢！ Srirama、Satish Narayana、Huber Flores 等。 下一代移动应用、服务和技术 (NGMAST)，2011 年第五届国际会议。 IEEE，2011 年。