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Fusão de dados para WSN usando Método Probabilístico e Filtro de Partículas: Uma técnica para reduzir os seus dados de sensor - Brossura

 
9786205306611: Fusão de dados para WSN usando Método Probabilístico e Filtro de Partículas: Uma técnica para reduzir os seus dados de sensor
  • EditoreEdições Nosso Conhecimento
  • Data di pubblicazione2022
  • ISBN 10 6205306611
  • ISBN 13 9786205306611
  • RilegaturaCopertina flessibile
  • LinguaPortoghese
  • Numero di pagine64

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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Temos assistido a um enorme aumento na utilização e aplicação de um pequeno dispositivo chamado sensor em vários campos. Uma única rede pode ser constituída por muitos sensores minúsculos que detectam diferentes ou o mesmo tipo de dados. Todos os dados detectados podem variar devido à imprecisão, inconsistência, incorrecção e imperfeição dos dados, pelo que deve ser desenvolvido um método para obter o resultado mais exacto e correcto. A fusão de dados é a abordagem através da qual podemos obter os resultados quase correctos. Neste trabalho, simulei três métodos e dois algoritmos para obter os melhores dados posteriores. Todos os métodos foram simulados e o resultado mostra como se pode reduzir o erro a partir de dados detectados de sensores e prever dados futuros com base em dados anteriores, considerando os tipos de erro possíveis num ambiente. 64 pp. Portugiesisch. Codice articolo 9786205306611

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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Temos assistido a um enorme aumento na utilização e aplicação de um pequeno dispositivo chamado sensor em vários campos. Uma única rede pode ser constituída por muitos sensores minúsculos que detectam diferentes ou o mesmo tipo de dados. Todos os dados detectados podem variar devido à imprecisão, inconsistência, incorrecção e imperfeição dos dados, pelo que deve ser desenvolvido um método para obter o resultado mais exacto e correcto. A fusão de dados é a abordagem através da qual podemos obter os resultados quase correctos. Neste trabalho, simulei três métodos e dois algoritmos para obter os melhores dados posteriores. Todos os métodos foram simulados e o resultado mostra como se pode reduzir o erro a partir de dados detectados de sensores e prever dados futuros com base em dados anteriores, considerando os tipos de erro possíveis num ambiente. Codice articolo 9786205306611

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