43、构建 Azure IoT 解决方案:从入门到测试

构建 Azure IoT 解决方案:从入门到测试

1. 获取 IoT 中心连接字符串

在开始项目之前,你需要获取 IoT 中心的连接字符串,这对于将设备连接到中心至关重要。具体操作步骤如下:
1. 点击左侧列表中的“共享访问策略”。
2. 选择用户“iothubowner”,如图 15 - 12 所示。
3. 在右侧面板中可以看到连接字符串,并且有复制按钮方便你进行复制粘贴。

注意 :你的密钥、ID 和与订阅相关的令牌应妥善保护。任何获取这些数据的人都可以创建连接到你 Azure 账户的应用程序。在发布自己的代码之前,务必去除或编辑这些信息。

2. 设置 PC

为了创建示例项目,你需要在 PC 上完成以下操作:
- 安装 Azure CLI :如果你还没有安装 Azure CLI,请参考 安装指南 安装当前版本(非测试版)。我们将使用 Azure CLI 来测试示例应用程序。
- 安装 Azure 命令行扩展 :安装完成 Azure CLI 后,打开终端(命令窗口),执行以下命令添加 Azure IoT 扩展:

C:\Users\cbell>az extension add --name azure-iot
 - Inst
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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