【技术实现步骤摘要】
本专利技术一般地涉及图像数据处理领域。更具体地，本专利技术涉及一种低功耗广域物联网下的设备智能控制方法。
技术介绍
1、低功耗物联网技术是指通过使用低功耗设备和协议，以及有效的能量管理方案来降低物联网设备的能耗。它通过降低设备的工作频率、采用低功耗的处理器、优化数据传输协议等方式，在保证设备正常工作的前提下，尽量减少能耗；同时低功耗广域网物联网技术可以实现设备之间的互联互通，形成统一的智能化体系系统，提高了家居设备的智能度和便利性。
2、通过将家电设备连接到物联网，用户可以通过智能手机或其他移动设备来远程控制和管理家电设备，也可通过将传感器和监控设备连接到物联网，从而实时监测家居内的温度、湿度、空气质量等环境参数，并及时采取相应的措施来保持家居环境的舒适性。那么在此过程中，往往需要对采集到的各种数据进行数据去噪，得到更准确的各项指标数据以便对这种低功耗广域网下的家电设备进行准确的智能控制。
3、在对智能家电场景下采用湿度传感器采集的湿度数据去噪过程中，由于传感器会受到电磁干扰的影响导致测量结果中出现噪声，而在一户家庭中不同时刻的用电情况必然是不同的，这意味着不同时刻传感器受到的电磁干扰不同，从而不同时刻湿度数据的噪声表现程度不同，那么在用中值滤波对所有湿度数据进行去噪的过程中，如果采用统一大小的滤波窗口，会使得对于不同噪声表现程度的数据的去噪效果不一致，因此为了保证数据去噪的质量，则需要对不同噪声表现程度的数据段进行自适应滤波窗口大小。在当前场景下，如果依据测量值进行分段，不能很好的将噪声表现程度一致的段
技术实现思路
1、为解决上述一个或多个技术问题，本专利技术通过计算每个湿度数据点的噪声表现程度的特征值，并依据特征值进行费希尔最优求解法进行数据分段，然后通过自适应每个数据段的滤波窗口进行中值滤波，以进行数据去噪，进而可以实现准确的家电设备智能控制，为此，本专利技术在如下的多个方面中提供方案。
2、一种低功耗广域物联网下的设备智能控制方法，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；计算当前时刻的目标湿度数据点与其他位置的湿度数据点的相似度的最大值，根据所述相似度的最大值修正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。
3、在一个实施例中，计算所述局部范围内目标湿度数据点的特征值，包括步骤：
4、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；
5、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；
6、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。
7、在一个实施例中，所述目标湿度数据点的特征值满足下述关系式：
8、
9、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传感器的湿度数据点，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传感器的湿度数据点。
10、在一个实施例中，所述目标湿度数据点的显著特征值满足下述多项关系式：
11、
12、
13、式中，表示第中两两组合的两个传感器之间时间和距离的比值表征水蒸气的传播速率，表示传感器对应数据点变化的时间，表示传感器对应数据点变化的时间，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。
14、在一个实施例中，所述滤波窗口的调整因子满足下述关系式：
15、
16、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。
17、在一个实施例中，根据湿度分段数据中每个湿度数据的调整因子进行滤波窗口的调整，包括：
18、设置初始滤波窗口的长度为，其中，所述初始滤波窗口的长度表示数据点的设定个数；
19、自适应滤波窗口长度的参数满足下述关系式：
20、
21、式中，表示自适应调节后的滤波窗口的长度，表示初始滤波窗口的长度，表示湿度分段数据的滤波窗口调整因子，为向上取整函数；
22、调整后最终的窗口大小为。
23、在一个实施例中，根据去噪后的湿度数据进行智能家居的湿度控制，包括：
24、持续采集用户家居的湿度数据，对所述湿度数据去噪后，使用自动控制算法对用户家居的湿度数据进行调整，以达到预设目标湿度。
25、本专利技术具有以下效果：
26、1.本专利技术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，使得滤波更加局部化，更好的适应不同段的特性，同时避免产生过度去噪，导致信号的一些重要特征被模糊或者丢失，更好地控制去噪程度，以避免过度处理整体数据。
27、2.本专利技术通过计算每个湿度数据点的噪声表现程度的特征值进行费希尔最优求解法，可以更准确的将不同噪声表现程度的数据段区分出来，从而进行更加准确的去噪，进而提高低功耗广域物联网下的设备智能控制方法的效率及准确性。
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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：
2.根据权利要求1所述的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，计算所述局部范围内目标湿度数据点的特征值，包括步骤：
3.根据权利要求2所述的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，所述目标湿度数据点的特征值满足下述关系式：
4.根据权利要求1所述的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，所述目标湿度数据点的显著特征值满足下述多项关系式：
5.根据权利要求1所述的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，所述滤波窗口的调整因子满足下述关系式：
6.根据权利要求1所述的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，根据湿度分段数据中每个湿度数据的调整因子进行滤波窗口的调整，包括：
7.根据权利要求1所述的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，根据去噪后的湿度数据进行智能家居的湿度控制，包括：
【技术特征摘要】
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：
2.根据权利要求1所述的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，计算所述局部范围内目标湿度数据点的特征值，包括步骤：
3.根据权利要求2所述的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，所述目标湿度数据点的特征值满足下述关系式：
4.根据权利要求1所述的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，所述目标湿度数据点的显著...
【专利技术属性】
技术研发人员：王军，王一飞，王一鹏，
申请(专利权)人：山西顺达胜业通信工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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