1、全球智能家居研究趋势洞察

全球智能家居研究趋势洞察

1 智能家居简介

智能家居指的是配备了一系列系统或设备,能实现设备自动化,为住户提供广泛舒适体验的住宅。从广义上讲,可从舒适、休闲和安全等角度来理解。其核心在于基于物联网(IoT)或家庭自动化等概念,实现几乎无需人工干预的自主运行。

比如,当冰箱检测到门长时间敞开且温度高于最佳运行值时,它可以向智能手机发送电子邮件或短信。传感器是实现这一目标的关键,因其成本低且可通过物联网连接到互联网,这两个因素正变得越来越普遍。这些使得数据能够实时收集、记录并与其他设备和控制系统共享。然后,数据可连接到数据中心,借助人工智能达成既定目标,也就是打造一个能通过传感器感知内外情况,并根据事件做出相应反应的智能家庭环境。像检测水装置泄漏、消防系统和煤气警报等都是明显的例子。

用户主要关注的是安全和节能。例如,根据用户的生活方式,可通过控制空调来节能。系统能检测到家中无人,从而使空调进入节能模式。也可采取被动措施,如升降百叶窗或展开、收起遮阳篷。再如,洗衣机、烘干机或洗碗机的启动时间可根据签约的电价进行配置。而且,控制不仅是为了应对家中无人的情况,也是为了提升住户的舒适度。智能家居的另一个显著优势是可通过智能手机或虚拟语音助手控制和管理设备。虚拟助手就像控制面板或指挥中心,可通过单个按钮或语音指令控制智能家居。像谷歌Home或Alexa等热门设备,能实现设备的开关、门窗的开合以及温度和灯光的调节,推动着住宅向智能化转变。此外,智能家居还能关注住户的健康,如血压监测仪可测量心脏活动,体重秤能将体重数据记录到手机上,方便用户在云端记录体重。

2 研究数据获取

1934 年,人们确立了将科学文章数量作为研究产出定量指标的概念,即“科学就是

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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