摘 要： 针对当前温室控制系统存在的扩展性差、智能化程度不高等问题，在分析了无线传感器网络特点的基础上，设计了基于无线传感器网络的温室测控系统的硬件及软件。 硬件上设计了传感器节点和汇聚节点，采用温度、湿度、光照度等传感器，实现了温室环境参数的自动采集。 软件上基于模块化的思想，实现了数据的获取、处理和控制输出等功能。 该设计具有扩展性好、实用性强、便于操作的特点。 　　1  引言 　　温室环境控制是在充分利用自然资源的基础上，通过改变温度、湿度、光照度、二氧化碳浓度等温室环境因素参数来获得农作物生长的条件，从而达到增加作物产量、改善品质、调节生长周期、提高经济效益的目的。 　　现有的温

详细介绍了无线传感器的说明，对于无线传感器网络概念介绍十分清楚。值得一看

RNG-Algorithm-for-topology-building An algorithm designed before for Wireless Sensor Networks of IOT 临近图算法，用在一个消息中间件中，用于拓扑构建， 主要目标是实现稀疏得当，避免孤点或孤岛现象，并保证计算结果的一致性，即无论哪一个节点计算出来的拓扑都是一样的 算法需求来自全国性分布式物联网中消息中间件之间的拓扑控制，目前实现基于ip地址和网络地址的计算，将来会也可用于基于经纬度的拓扑计算。

应用PSO优化基于分簇的无线传感器网络路由协议.

在智能手机上使用递归神经网络（RNN），LSTM和Tensorflow进行人类活动识别 这是我硕士课程的项目，其中涉及使用无线传感器数据挖掘实验室（WISDM）的数据集为端到端系统构建机器学习模型，以使用智能手机加速度计，Tensorflow框架，递归神经网络预测人类的基本活动网络和多个长期短期存储单元（LSTM）堆栈，用于构建具有隐藏单元的深度网络。 训练模型后，将其保存并导出到android应用程序，并使用模型作为概念验证和UI界面进行预测，以使用文本语音API讲出结果。 处理： 清理并合并数据 根据模型要求，通过将每个序列活动的固定长度序列（200个）作为训练数据来进行数据预处理，以最大程度地提高模型的效率。 将数据分为训练（80％）和测试（20％）集。 通过堆叠带有2个完全连接的RNN的多层LSTM内存单元（这将解决消失的梯度问题）来构建一个深层网络。 使用Tensorflow框架构建整个模型，并创建占位符以供模型在端到端系统中访问。 创建最小化损失的损失函数，我们使用最小二乘误差（LSE）或L2范数，因为它将通过一个解决方案提供稳定的解决方案。 在整个训练期间，

为解决工业生产现场信号采集具有布线复杂，信号多样，环境恶劣等问题，笔者提出基于ZigBee无线传感器网络和GPRS网络的集数据采集与传输于一体的系统设计方案与实现。系统给出了节点硬件设计方案以及软件的实现方案。该系统采用CC2430型号的SOC，完成数据采集与无线网络组建，再通过GPRS模块将数据发送至远程监控中心。该系统具有结构简单，功耗低，节点灵活等优点，实现了无线条件下的数据采集与远程传输。

介绍了一种基于Zigbee技术,采用GPRS网络进行数据通讯的无线测温系统,可对煤矿主井提升机、通风机,副井提升机、通风机和风井通风机等电机网络的温度实现无线化远程监控。此系统具有易扩展,低功耗,易维护等优点,可广泛应用到其他类似场合。

很全的无线传感器网络定位算法仿真代码 并且包含各个算法的论文 很全的无线传感器网络定位算法仿真代码 并且包含各个算法的论文

关于无线传感器网络的节点定位和分簇路由的各种代码

采用ZigBee技术提出一种无线传感器系统方案,设计并实现ZigBee的无线数据传输,采用首个符合ZigBee标准的cc2430射频芯片作为传感器节点的数据采集。在IAR开发环境下编写和编译传感器节点程序,实现了无线传感器网络采集温湿度信号及传感器节点之间的数据传输功能。