申请/专利权人：山西顺达胜业通信工程有限公司

申请日：2024-04-02

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN117970859B

主分类号：G05B19/042

分类号：G05B19/042

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开

摘要：本发明涉及图像数据处理领域，更具体地，本发明涉及一种低功耗广域物联网下的设备智能控制方法，方法包括：采集用户家居的湿度数据集，根据湿度数据集构建一个滤波窗口为局部范围的中心点为目标湿度数据点；计算局部范围内目标湿度数据点的特征值，计算湿度数据点的相似度的最大值，根据相似度的最大值得到显著特征值，对所有湿度数据的显著特征值进行分段，并计算显著特征值的均值作为噪声表现程度，根据噪声表现程度得到滤波窗口的调整因子并进行自适应滤波窗口，同时进行去噪，根据去噪后的湿度数据进行智能家居的湿度控制。本发明通过对不同噪声表现程度的数据段进行自适应中值滤波窗口大小，更好地控制去噪程度。

主权项：1.一种低功耗广域物联网下的设备智能控制方法，其特征在于，包括：采集用户家居的湿度数据集，其中，所述湿度数据集按照时间序列进行采集，采集范围为用户家居中各个位置的湿度数据；根据所述湿度数据集构建初始滤波窗口，所述初始滤波窗口为从湿度数据集中选取的连续设定个数的湿度数据，将连续设定个数的湿度数据作为局部范围，其中设定个数为奇数，将设定个数的湿度数据中的中间数据作为目标湿度数据点；计算所述局部范围内目标湿度数据点的特征值；根据所述目标湿度数据点的特征值得到显著特征值；遍历计算所有湿度数据的显著特征值，对所述所有湿度数据的显著特征值使用数据分段的统计算法，对所述湿度数据集进行分段，得到多个湿度分段数据；计算所述湿度分段数据中所有湿度数据的显著特征值的均值，将所述均值作为噪声表现程度，根据所述噪声表现程度得到滤波窗口的调整因子；根据湿度分段数据中每个湿度数据的所述调整因子进行滤波窗口的调整，并对调整后的滤波窗口对应的湿度数据进行去噪，根据去噪后的湿度数据进行智能家居的湿度控制；计算所述局部范围内目标湿度数据点的特征值，包括步骤：计算所述局部范围内目标湿度数据点与除目标湿度数据点以外的其他数据点的平均差值作为偏离程度值；计算所述局部范围内除目标湿度数据点以外其他数据点的平均一阶差作为稳定程度值；根据所述偏离程度值和稳定程度值作为目标湿度数据点的特征值；所述目标湿度数据点的特征值满足下述关系式： ；式中，表示目标湿度数据点的特征值，表示局部范围内的数据点的个数，表示局部范围内目标湿度数据点，表示局部范围内第个数据点，为指数函数，表示局部范围内除目标湿度数据点以外且保持相对顺序不变的第个湿度数据点，表示局部范围内除目标湿度数据点以外且保持相对顺序不变的第个湿度数据点；所述目标湿度数据点的显著特征值满足下述多项关系式： ； ；式中，表征水蒸气的传播速率，表示传感器对应数据点数据发生变化的时间，表示传感器对应数据点数据发生变化的时间，表示传感器和传感器之间的可达距离，表示目标湿度数据点的显著特征值，表示目标湿度数据点的特征值，表示指数函数，表示求方差函数，表示4个传感器中共有种两个传感器的排列组合；所述滤波窗口的调整因子满足下述关系式： ；式中，表示第个湿度分段数据的调整因子，表示指数函数，表示第个湿度分段数据中的湿度数据点的个数，表示第个湿度分段数据中第个湿度数据点的特征值。

全文数据：

权利要求：

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