24、认知传感器网络与无处不在的显示技术探索

认知传感器网络与无处不在的显示技术探索

认知传感器网络

在认知传感器网络领域，实值传感器数据 (d) 是 (S)、(E) 和 (P) 的函数，即 (d : S × E × P →ℜ)。通常，识别数据中感兴趣的元素需要解决关于 (S) 和 (P) 的逆问题，这促使了领域理论方法在认知中的应用。

在设计人工感知系统时，考虑生物组织和发展是很有用的。感知具有以下三个方面：
1. 通过物理感知了解环境元素：这不仅意味着稳定的传感器数据流，还包括通过主动控制（注意力）和采样从环境中提取相关元素。
2. 根据经验解释物理感知：经验应在时间和模态上进行交叉引用。
3. 直接或直观的认知：认知依赖于预先存在的类别及其关系，一种假设是这些类别是在物种进化过程中产生的。

信号处理中的对称理论

对称理论是一个重要的领域理论示例。Popplestone 和 Grupen 开发了通用传递函数（GTF）及其对称性的形式化描述。传递函数描述了系统的输入 - 输出关系，认知传感器网络可以利用这些函数来构建自身结构的模型。

传感器网络中利用对称性的可行性基于以下几点：
1. 传感器之间的硬件相似性：许多传感器具有相似的物理结构，这使得它们对相似输入产生相似响应，从而实现传感器级别的对称性。
2. 四维时空的固有对称性：三维空间通常是均匀的，物理定律在不同位置都适用，因此在时间和空间维度上存在对称性。
3. 传感器网络应用问题域的内在对称性：传感器网络观察和研究有意义的现象，从观察到的图像数据中出现的模式和规律使运动和立体分析成为可能。

假设我们有一组传感器元素（SEL），每个 SEL 配备了