22、基于云的智能 MQTT 协议:MQTT - CB 深度解析

基于云的智能 MQTT 协议:MQTT - CB 深度解析

1 相关工作概述

在分布式 MQTT 协议领域,已有众多研究成果。以下是不同类型的相关工作介绍:
- 分布式 MQTT 协议
- D - MQTT :是 Mosquitto MQTT 协议基于 Java 的实现,利用桥接技术,在代理间发布流量交换方面优于 Mosquito MQTT 协议。
- EMMA :一种支持边缘计算的 QoS 感知 MQTT 协议,能实现近距离设备间低延迟通信和低成本消息传输。
- 容器化 MQTT 实现
- 基于微服务的 MQTT 协议 :在边缘计算环境中使用容器,多个代理在吞吐量方面表现更优,多节点优于单代理。
- 动态 MQTT 部署 :利用容器实现动态部署,提高 CPU 和内存资源利用率。
- 雾服务容器化 :将雾服务实现为多个容器,实验表明基于容器的雾服务迁移在 QoS 方面表现更好。
- 基于云的 MQTT 协议
- FogMQ :使用桥接技术,提供云环境下的自部署和自动迁移功能,实现低延迟。
- 另一种云方法 :相比 MQTT 代理的默认算法,减少突发模式下的消息处理时间。
- 基于 RNN 模型的预测工作 </

【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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