多传感器数据融合实现智能硬件的时间同步

传感器数据融合是指将来自不同传感器的数据进行整合和处理，以获取更准确、全面的信息。在智能硬件领域，多传感器数据融合可以帮助提高设备的感知能力和决策能力。其中，时间同步是一个重要的问题，确保不同传感器采集的数据在时间上是一致的。本文将介绍如何利用多传感器数据融合实现智能硬件的时间同步，并提供相应的源代码示例。

1. 问题背景
   在智能硬件中，常常会使用多个传感器来收集环境信息或用户行为数据。这些传感器可能包括摄像头、麦克风、加速度计等。为了准确地理解和分析这些数据，需要将它们在时间上进行同步，确保各个传感器采集的数据是在相同时间点上获取的。

2. 时间同步算法
   常用的时间同步算法有多种，其中一种常见的方法是利用网络时间协议（Network Time Protocol，NTP）来进行时间同步。NTP是一种用于同步计算机系统时钟的协议，它通过与参考时间服务器进行通信，获取精确的时间信息，并根据时钟偏差进行调整，从而实现系统的时间同步。

以下是一个使用Python编写的简单示例代码，演示了如何利用NTP进行时间同步：

import ntplib
from time import ctime

def sync_time