目录 用于读取 Dexcom 传感器数据的 iOS 应用 基于 Stephen Black 为的工作。 它使用他网站上描述的 DexDrip Wixel 硬件。 iOS 应用程序将通过蓝牙连接到硬件并通过 wifi 读取传感器数据。 完毕 基本设置 自动发现 DexDrip 硬件（无需蓝牙配对） 连接到 DexDrip 并读取原始数据 创建数据库存根 在数据库中存储数据 添加以更轻松地访问 CoreData 管理传感器（添加） 添加校准数据 致力于 在模拟器中运行时启用虚拟数据以进行快速开发（不想总是等待 5 分钟以获取新读数） 将 BG 值添加到 DB 从原始数据计算BG值 积压 管理传感器（启动、停止） 获取校准数据 从原始数据计算BG值 将BG值显示为图形 待定 构建应用程序 我使用草图作为我的图形资源，并在资产目录中自动添加所有资产。 我为此添加了一个构建阶段：“

过去25年来，无线标准发生了翻天覆地的变化，我们传递信息的方式也变的更加多样，传感器，相机和麦克风都可以将大量的数据同步到云端，在需要时又可以随时取用。正因如此，人们才不厌其烦的讨论物联网可能带来的好处。

多传感器数据融合技术，西安电子科大ppt课件

通过Simulink采集MPU6050加速度、角速度、姿态信息，实现数据采集与解析工作，并可集成后处理算法。

多传感器数据融合中几个关键技术的研究，多传感器数据融合中几个关键技术的研究

运用智能手机传感器数据进行人类行为识别研究在医疗服务、智能环境和网络空间安全等领域有许多重要应用。目前，大多数的分类方法识别率都不高，尤其是在医疗服务领域。为了提高行为活动的识别准确率，先利用稀疏局部保持投影降维，将实验的数据集进行特征约简得到最优的实验特征子集，再用随机森林集成分类器完成了人类行为识别。实验结果证明，该方法不仅明显地降低了实验的特征数量，而且提高了整体精确度。

使用智能手机数据集和LSTM RNN的人类活动识别（HAR）。 将运动类型分为以下六类： 步行， WALKING_UPSTAIRS， WALKING_DOWNSTAIRS， 坐下 常设， 铺设。 与传统方法相比，使用具有长短期记忆单元（LSTM）的递归神经网络（RNN）不需要或几乎不需要特征工程。 数据可以直接馈入神经网络，就像黑盒子一样，对问题进行正确建模。 关于活动识别数据集的可以使用大量的特征工程，这是一种结合了经典数据科学技术的信号处理方法。 就数据预处理量而言，此处的方法非常简单。 让我们使用Google简洁的深度学习库TensorFlow演示LSTM的用法，LSTM是一种可以处理顺序数据/时间序列的人工神经网络。 视频数据集概述 点击此链接可观看其中一位参与者在实验中记录的6个活动的视频： 有关输入数据的详细信息 我将在数据上使用LSTM进行学习（作为连接在腰部的手机），以识别用户正在进行的活动类型。 数据集的描述如下： 传感器信号（加速度计和陀螺仪）通过应用噪声滤波器进行预处理，然后在2.56秒和50％重叠（128个读数/窗口）的固定宽度滑动窗口中采

不确定信息的表示和若干个信息的综合是不确定性推理的主要问题，D-S证据理论为不确定信息的表示提供了一个很好的框架，其组合规则在大多数情况下是合理的。但是由于人为或自然环境等因素，信息融合系统中收集的证据常常有较大的冲突，这时使用传统的Dempster组合规则无法有效地处理这些冲突证据。本文总结分析了相关的国内外典型文献的改进思想，并进行系统条理的分析，为证据理论的发展和改进提供了有价值的参考，并为证据理论在不确定性推理方法奠定了良好的基础。

针对矿井安全监测数据不准确、安全评判不可靠的问题,提出了一种基于多传感器数据融合的两级数据融合方法。一级融合先利用分批估计算法对单个传感器数据进行处理,提高数据采集的准确性,再采用自适应加权算法对同类多个传感器数据进行处理,获得矿井各环境参数的融合值;二级融合将矿井各环境参数的融合值与矿井安全标准特征向量进行灰色关联度分析,得到矿井安全状况的一致估计。实例验证了该方法的可行性和有效性。

近日学习STM32串口通信，手上又有现成的PM2.5传感器和蓝牙HC-06模块，于是做了一个小型的空气检测并通过蓝牙实时往手机发送的小系统，并且通过L298N电机驱动可以控制一个电机进行空气清新，因为电机还没到，而且空气净化的过滤器也没有，所以我这个暂时只是一个简单的实现空气净化的模拟机，具体的空气过滤环节还请读者自行设计。 程序的话，我在这儿就不粘出来了，下载了那个包都能看见，接线也在包里，四个按键的作用都有说明，我在这儿就不一一解释了，那个传感器可以测PM2.5和PM10,一秒发送十个字节，其中四个字节是有效的数据，如果购买传感器的话，都会有的，具体实现的功能很简单，就控制电机转的三个挡位，还有一个实时发送数据并自动控制电机的挡位，如果想要PM10数据的读者可自行设计一下。