21、物联网系统与软件创业公司转型的深度剖析

物联网系统与软件创业公司转型的深度剖析

物联网系统现状与目标

在当今科技发展的浪潮中,物联网系统正处于不断变革的阶段。目前,不同公司的物联网系统呈现出多样化的特点。
- 公司A :其应用是一个监测解决方案,帮助用户跟踪和减少能源消耗。通过移动应用以仪表盘形式展示来自两个传感器的数据,用户能查看家庭能耗并选择连接的电器,但无法影响数据呈现方式,且数据主要来自有限的内部来源。
- 公司B :活动追踪应用通过手机应用界面以“磁贴”形式呈现信息,用户可轻松切换磁贴来监测不同活动并选择查看内容,不过数据呈现方式较为静态,数据也主要源于少数内部来源。
- 公司C :产品是监控摄像头,用于传输机场和杂货店等监控系统的视频数据并存储分析,数据仅来自一个来源,产品具有标准化接口,用户无法与之交互。
- 公司D :此前未关注用户界面,但随着新应用开发,用户界面将成为其关注领域。该系统能与其他设备即时连接,有机会利用多个外部数据源。
- 公司E :家庭安全监控系统可让用户与家庭保持联系,信息以静态方式基于少量数据源呈现给用户,用户无法影响数据呈现,系统也未与外部系统集成。

各公司对物联网系统都有期望的发展状态:
| 公司 | 期望状态 |
| — | — |
| 公司A | 构建异构系统,连接外部系统并收集数据,成为更大生态系统的一部分,为用户提供定制化体验。 |
| 公司B | 提供更动态的系统,磁贴信息基于多个数据源,数据呈现持续更新,减少用

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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