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Fusione di dati per WSN mediante metodo probabilistico e filtro particellare: Una tecnica per ridurre i dati dei sensori - Brossura

 
9786205306604: Fusione di dati per WSN mediante metodo probabilistico e filtro particellare: Una tecnica per ridurre i dati dei sensori

Sinossi

Abbiamo assistito a un enorme aumento dell'uso e dell'applicazione di un piccolo dispositivo chiamato sensore in diversi campi. Una singola rete può essere composta da molti piccoli sensori che rilevano dati diversi o dello stesso tipo. Tutti i dati rilevati possono variare a causa dell'imprecisione, dell'incoerenza, dell'erroneità e dell'imperfezione dei dati, per cui è necessario sviluppare un metodo per ottenere il risultato più accurato e corretto. La fusione dei dati è l'approccio con cui possiamo ottenere risultati quasi corretti. In questo lavoro, ho simulato tre metodi e due algoritmi per ottenere i migliori dati posteriori. Tutti i metodi sono stati simulati e il risultato mostra come si possa ridurre l'errore dai dati rilevati dai sensori e prevedere i dati futuri sulla base dei dati precedenti, considerando i tipi di errore possibili in un ambiente.

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  • EditoreEdizioni Sapienza
  • Data di pubblicazione2022
  • ISBN 10 6205306603
  • ISBN 13 9786205306604
  • RilegaturaCopertina flessibile
  • LinguaItaliano
  • Numero di pagine64
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Abbiamo assistito a un enorme aumento dell'uso e dell'applicazione di un piccolo dispositivo chiamato sensore in diversi campi. Una singola rete può essere composta da molti piccoli sensori che rilevano dati diversi o dello stesso tipo. Tutti i dati rilevati possono variare a causa dell'imprecisione, dell'incoerenza, dell'erroneità e dell'imperfezione dei dati, per cui è necessario sviluppare un metodo per ottenere il risultato più accurato e corretto. La fusione dei dati è l'approccio con cui possiamo ottenere risultati quasi corretti. In questo lavoro, ho simulato tre metodi e due algoritmi per ottenere i migliori dati posteriori. Tutti i metodi sono stati simulati e il risultato mostra come si possa ridurre l'errore dai dati rilevati dai sensori e prevedere i dati futuri sulla base dei dati precedenti, considerando i tipi di errore possibili in un ambiente. 64 pp. Italienisch. Codice articolo 9786205306604

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Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -Abbiamo assistito a un enorme aumento dell'uso e dell'applicazione di un piccolo dispositivo chiamato sensore in diversi campi. Una singola rete può essere composta da molti piccoli sensori che rilevano dati diversi o dello stesso tipo. Tutti i dati rilevati possono variare a causa dell'imprecisione, dell'incoerenza, dell'erroneità e dell'imperfezione dei dati, per cui è necessario sviluppare un metodo per ottenere il risultato più accurato e corretto. La fusione dei dati è l'approccio con cui possiamo ottenere risultati quasi corretti. In questo lavoro, ho simulato tre metodi e due algoritmi per ottenere i migliori dati posteriori. Tutti i metodi sono stati simulati e il risultato mostra come si possa ridurre l'errore dai dati rilevati dai sensori e prevedere i dati futuri sulla base dei dati precedenti, considerando i tipi di errore possibili in un ambiente.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 64 pp. Italienisch. Codice articolo 9786205306604

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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Abbiamo assistito a un enorme aumento dell'uso e dell'applicazione di un piccolo dispositivo chiamato sensore in diversi campi. Una singola rete può essere composta da molti piccoli sensori che rilevano dati diversi o dello stesso tipo. Tutti i dati rilevati possono variare a causa dell'imprecisione, dell'incoerenza, dell'erroneità e dell'imperfezione dei dati, per cui è necessario sviluppare un metodo per ottenere il risultato più accurato e corretto. La fusione dei dati è l'approccio con cui possiamo ottenere risultati quasi corretti. In questo lavoro, ho simulato tre metodi e due algoritmi per ottenere i migliori dati posteriori. Tutti i metodi sono stati simulati e il risultato mostra come si possa ridurre l'errore dai dati rilevati dai sensori e prevedere i dati futuri sulla base dei dati precedenti, considerando i tipi di errore possibili in un ambiente. Codice articolo 9786205306604

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