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由于越来越多IoT设备的采用,从而使得大数据的采集和使用变得越来越容易。而且,对数据访问的便利性也使得在智慧城市应用中使用数据融合更加有益。但是,在物联网设备中使用数据融合也会面临许多挑战。例如,如何选择蕞适合智慧城市应用的蕞佳技术也是一个问题,因为不同的技术具有不同的优劣势。

物联网传感器
数据已成为企业蕞有价值的资产之一。随着数据分析技术的进步,分析师们将很快就能从大量数据中提取宝贵见解。您预测未来的能力取决于您对过去的了解程度——公司的预测能力仅取决于其拥有的数据。对新的、更好数据来源的需求,使得技术部门开创了收集数据的新方法,比如物联网传感器和设备。如果使用得当,这些物联网传感器可以大大提高任何公司的预测分析能力。下面,我们将介绍如何从物联网传感器收集数据并将其用于预测分析,以及公司如何从这些数据中受益。
一般地说,对于一个要研究的随机过程,如果前后环境与条件保持不变,则可以认为它是平稳的。但是判断一个过程是否平稳是不容易的,必须对统计数据进行分析。平稳检验的数学条件是: (1)随机变量的平均值与自变量t无关,并为一常数; (2)随机过程的相关函数仅是一个自变量τ的函数
对一个随机振动的过程,需要从以下三个方面进行数学描述: (1)幅值域描述:包括概率密度、概率分布、平均值、均方值、均方差值等等;(2)时差域描述:包括自相关函数、互相关函数等等; (3)频率域描述:包括自功率谱密度函数、互谱密度函数、谱相关函数等。