微气候环境传感器数据模型研究与仿真
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 物联网概念 | 第10页 |
| 1.1.2 物联网发展现状 | 第10-11页 |
| 1.1.3 课题研究的意义 | 第11-12页 |
| 1.2 主要研究工作 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的结构安排 | 第13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-14页 |
| 第2章 相关技术分析 | 第14-20页 |
| 2.1 传感器数据采集策略 | 第14-16页 |
| 2.1.1 自适应变频数据采集 | 第14-15页 |
| 2.1.2 基于数据相关性的数据采集 | 第15-16页 |
| 2.2 物联网软件平台及关键技术 | 第16-19页 |
| 2.2.1 物联网软件平台 | 第16-17页 |
| 2.2.2 消息中间件技术 | 第17-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 基于旋转门算法的自适应变频数据采集策略 | 第20-32页 |
| 3.1 传感器与英特尔实验室数据 | 第20-22页 |
| 3.1.1 传感器概述 | 第20-21页 |
| 3.1.2 英特尔实验室数据介绍 | 第21-22页 |
| 3.2 旋转门算法 | 第22-23页 |
| 3.2.1 算法原理 | 第22-23页 |
| 3.2.2 改进的旋转门算法 | 第23页 |
| 3.3 自适应变频数据采集策略 | 第23-27页 |
| 3.3.1 策略描述 | 第23-24页 |
| 3.3.2 算法实现 | 第24-27页 |
| 3.4 实验测试与性能分析 | 第27-31页 |
| 3.4.1 仿真实验 | 第27-29页 |
| 3.4.2 实验测试 | 第29-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 基于相关系数的非等时距数据建模方法 | 第32-46页 |
| 4.1 时间序列分析与建模 | 第32-35页 |
| 4.1.1 等时距序列 | 第32-34页 |
| 4.1.2 非等时距序列 | 第34-35页 |
| 4.2 分段线性插值 | 第35-38页 |
| 4.2.1 算法原理 | 第36-37页 |
| 4.2.2 插值结果 | 第37-38页 |
| 4.3 相关分析与回归分析 | 第38-41页 |
| 4.3.1 相关分析 | 第38-41页 |
| 4.3.2 回归分析 | 第41页 |
| 4.4 基于相关系数的回归模型 | 第41-45页 |
| 4.4.1 回归模型 | 第42-43页 |
| 4.4.2 模型残差 | 第43-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 传感器数据仿真系统实现 | 第46-60页 |
| 5.1 传感器数据仿真系统设计 | 第46-47页 |
| 5.1.1 系统设计中的问题 | 第46页 |
| 5.1.2 系统运行流程设计 | 第46-47页 |
| 5.2 关键模块的设计与实现 | 第47-56页 |
| 5.2.1 传感器节点设计与实现 | 第48-51页 |
| 5.2.2 服务接口与资源描述设计与实现 | 第51-53页 |
| 5.2.3 数据生成策略设计与实现 | 第53-56页 |
| 5.3 系统运行 | 第56-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 总结 | 第60-61页 |
| 6.2 展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文 | 第66页 |
