物联网生态系统可视化
将物联网生态系统可视化的一种方法是将其分为三层。首先，我们有一个物理层，包括分布在特定环境中的传感器或设备。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。这些设备的作用是收集(有时利用)物联网数据。车辆的位置、房间的温度、负载的重量——所有这些数据都由所述设备收集，然后进行汇总和数字化，以便进一步处理和分析。
这将我们带到第二层——网络层。无线连接将大量设备连接到某种分析平台或引擎，然后可以对其进行处理以将其转变为切实的业务见解。分析平台或引擎构成了第三层——应用层。
传感器
数据融合还可以通过汇总来自单个目标上不同视角的多个来源的数据来帮助获取更完整的数据。例如，在通过不同角度的摄像机，将有助于获得目标物体360°视图以采集更加完整的信息。
远程医辽。将物联网嵌入陆地、海洋和天空公司以及世界各地的城市都在部署支持LoRa的传感器，以帮助保护原材料和自然资源。对于智慧城市中的远程医辽应用，医生可使用多种IoT设备和传感器（例如智能手机，生命体征传感器和其它传感器设备）来收集有关患者的医辽信息。所有这些物联网设备的数据融合可以帮助医生在检查病亻时获得非常详细的诊疗信息，例如病亻的生命体征，以便给出更加正确的治辽或***建议。
7设备临界转速
高速多级离心泵、压缩机和汽轮机这类设备的工作转速，通常设计高于轴的固有频率，或者称“共振”频率。对于这些小型设备，多数企业还停留在离线监测或者人工巡检、定期维修的阶段。轴或转子的共振频率被称为“临界”频率，在这个转速附近运行会造成相当大振幅，知道转子临界转速与设备转速、潜在的激振力频率的关系是很重要的。监测分析系统能够在线监测离心式压缩机、蒸汽轮机、燃气轮机、发电机等大型旋转设备运行过程中的振动、温度、键相以及各类工艺参数，采集存储振动分频、相位等关键数据，可自动识别启停机状态，并存储关键故障数据。系有全息数据监测技术,整合智能数据挖掘和存储技术,确保有用数据不遗漏,无用数据少保存。针对缓变量和快变量制定不同的存储机制,进行分频监测和预警,对异常数据进行采用事件驱动 的连续拍照和黑匣子存储,稳定状态采用时间驱动的趋势存储。独有异常停机驱动黑匣子功能,确保异常停机前后所有数据的存储。
