Wir haben einen enormen Anstieg der Nutzung und Anwendung eines winzigen Geräts, eines sogenannten Sensors, in einer Reihe von Bereichen erlebt. Ein einzelnes Netzwerk kann aus vielen kleinen Sensoren bestehen, die unterschiedliche oder gleiche Arten von Daten erfassen. Alle erfassten Daten können aufgrund von Ungenauigkeit, Inkonsistenz, Unrichtigkeit und Unvollkommenheit variieren, so dass eine Methode entwickelt werden sollte, um ein möglichst genaues und korrektes Ergebnis zu erhalten. Die Datenfusion ist der Ansatz, mit dem wir nahezu korrekte Ergebnisse erzielen können. In dieser Arbeit habe ich drei Methoden und zwei Algorithmen simuliert, um die besten posterioren Daten zu erhalten. Alle Methoden wurden simuliert, und das Ergebnis zeigt, wie man Fehler in den von Sensoren erfassten Daten reduzieren und zukünftige Daten auf der Grundlage früherer Daten vorhersagen kann, wobei die in einer Umgebung möglichen Fehlertypen berücksichtigt werden.
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Wir haben einen enormen Anstieg der Nutzung und Anwendung eines winzigen Geräts, eines sogenannten Sensors, in einer Reihe von Bereichen erlebt. Ein einzelnes Netzwerk kann aus vielen kleinen Sensoren bestehen, die unterschiedliche oder gleiche Arten von Daten erfassen. Alle erfassten Daten können aufgrund von Ungenauigkeit, Inkonsistenz, Unrichtigkeit und Unvollkommenheit variieren, so dass eine Methode entwickelt werden sollte, um ein möglichst genaues und korrektes Ergebnis zu erhalten. Die Datenfusion ist der Ansatz, mit dem wir nahezu korrekte Ergebnisse erzielen können. In dieser Arbeit habe ich drei Methoden und zwei Algorithmen simuliert, um die besten posterioren Daten zu erhalten. Alle Methoden wurden simuliert, und das Ergebnis zeigt, wie man Fehler in den von Sensoren erfassten Daten reduzieren und zukünftige Daten auf der Grundlage früherer Daten vorhersagen kann, wobei die in einer Umgebung möglichen Fehlertypen berücksichtigt werden. 68 pp. Deutsch. N° de réf. du vendeur 9786205306598
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Patel NilayNilay Patel ist Dozent am R.C. Technical Institute und trat 2016 in den akademischen Beruf ein. Er hat ein Postgraduiertenstudium in Computertechnik am BVM Engg. College, Anand, Gujarat im Jahr 2015 und einen Abschluss vom. N° de réf. du vendeur 748590559
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Wir haben einen enormen Anstieg der Nutzung und Anwendung eines winzigen Geräts, eines sogenannten Sensors, in einer Reihe von Bereichen erlebt. Ein einzelnes Netzwerk kann aus vielen kleinen Sensoren bestehen, die unterschiedliche oder gleiche Arten von Daten erfassen. Alle erfassten Daten können aufgrund von Ungenauigkeit, Inkonsistenz, Unrichtigkeit und Unvollkommenheit variieren, so dass eine Methode entwickelt werden sollte, um ein möglichst genaues und korrektes Ergebnis zu erhalten. Die Datenfusion ist der Ansatz, mit dem wir nahezu korrekte Ergebnisse erzielen können. In dieser Arbeit habe ich drei Methoden und zwei Algorithmen simuliert, um die besten posterioren Daten zu erhalten. Alle Methoden wurden simuliert, und das Ergebnis zeigt, wie man Fehler in den von Sensoren erfassten Daten reduzieren und zukünftige Daten auf der Grundlage früherer Daten vorhersagen kann, wobei die in einer Umgebung möglichen Fehlertypen berücksichtigt werden.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 68 pp. Deutsch. N° de réf. du vendeur 9786205306598
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Wir haben einen enormen Anstieg der Nutzung und Anwendung eines winzigen Geräts, eines sogenannten Sensors, in einer Reihe von Bereichen erlebt. Ein einzelnes Netzwerk kann aus vielen kleinen Sensoren bestehen, die unterschiedliche oder gleiche Arten von Daten erfassen. Alle erfassten Daten können aufgrund von Ungenauigkeit, Inkonsistenz, Unrichtigkeit und Unvollkommenheit variieren, so dass eine Methode entwickelt werden sollte, um ein möglichst genaues und korrektes Ergebnis zu erhalten. Die Datenfusion ist der Ansatz, mit dem wir nahezu korrekte Ergebnisse erzielen können. In dieser Arbeit habe ich drei Methoden und zwei Algorithmen simuliert, um die besten posterioren Daten zu erhalten. Alle Methoden wurden simuliert, und das Ergebnis zeigt, wie man Fehler in den von Sensoren erfassten Daten reduzieren und zukünftige Daten auf der Grundlage früherer Daten vorhersagen kann, wobei die in einer Umgebung möglichen Fehlertypen berücksichtigt werden. N° de réf. du vendeur 9786205306598
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Taschenbuch. Etat : Neu. Datenfusion für WSN mit probabilistischer Methode und Partikelfilter | Eine Technik zur Reduzierung Ihrer Sensordaten | Nilay Patel (u. a.) | Taschenbuch | 68 S. | Deutsch | 2022 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786205306598 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 125762332
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