Spring Boot和飞腾派融合构建的农业物联网系统-改进自适应加权融合算法

2024-1-6 12:18:08 531 飞腾派

0 接上集：上次实验我们已经完成多传感器融合算法的设计，本次实验注意完成改进自适应加权融合算法设计。一、背景通过利用温室控制系统来管理温室内的各种设备并控制温度、湿度，可以更好地探索和掌握环境因素与生物因素之间的复杂联系，创造最佳的温室作物生长环境并实现准确的控制。二、理论依据 1 数据预处理在多传感器融合系统中，由于实际应用时存在环境噪声干扰，会对测量结果造成较大的测量误差，因此在数据融合之前需用箱线图法检测和剔除异常值。箱线图法中反映数据结构的参数有：第一四分位数 Q1、第三四分位数 Q3以及四分位间距IQR。 2自适应加权融合算法为了确保参数估计的准确性和稳定性，本文提出一种自适应加权融合算法由于自适应加权融合算法。加权融合算法原理图如下图所示： 1 所示为加权融合算法原理图其中Xi（i=1,2,…,n）为测量值，wi（i=1,2,…,n）为加权因子，权重分配规则为：传感器的方差越小，分得的权值越大。X为融合后最优输出结果。其中输出结果x与各传感器和传感器权重 wi 满足如下关系。根据上式中条件构造拉格朗日函数最终可得三、实验分析将CH32V208、DHT11和SHT35构成的数据采集系统的值记录下来，在笔记本中postman将记录数据提交。数据融合算法测试：将提交的数据存入mysql，对融合算法进行测试：步骤如下： 1.开启开发板 2.将jar复制到开放麒麟的桌面上 3.执行java -jar service-0.1.0.jar命令运行软件 4将开发板和笔记本电脑设置在同一网段中 5手动将传感器1号8号改为0，40度。 6在笔记本中使用postman拉取融合结果如下：改进前的融合结果 23.13，改进后的融合结果23.18，高精度传感器测量值23.25。四、参考文献 [1]宋坤,李雨婷,张钰颖等.基于改进多传感器数据融合算法的温室环境检测研究[J].现代电子威廉希尔官方网站 ,2023,46(20):178-182.DOI:10.16652/j.issn.1004-373x.2023.20.033. 0 微信图片_20240106115329.png (43.52 KB, 下载次数: 0) 微信图片_20240106115324.png (43.09 KB, 下载次数: 0)
2024-1-6 12:18:08　　评论淘帖0 举报相关推荐 • 【飞腾派4G版免费试用】Spring Boot和飞腾派融合构建的农业物联网系统-数据融合算法篇 1002 • Spring Boot和飞腾派融合构建的农业物联网系统-数据采集篇 690 • 【飞腾派4G版免费试用】Spring Boot和飞腾派融合构建的农业物联网系统-环境搭建篇 590 • 【飞腾派4G版免费试用】Spring Boot和飞腾派融合构建的农业物联网系统-个人中心篇 581 • 一种改进的自适应航迹融合算法 3 • 改进的自适应加权中值滤波算法_王松林 3 • 多传感器在线自适应加权融合跟踪算法 16 • 姿态融合算法是什么 4592 • 多传感器分组加权融合算法研究 14 • 多源融合导航的组合算法 2809