多普勒超声波流量计
太阳成物联超声波多普勒流量计是一种利用多普勒效应原理进行流体流速、流量、水位、水温测量的传感器，其感应灵敏、响应快、精度高、量程宽。
知识科普：物联网领域是如何对数据进行处理
时间：2020-02-06
物联网这个概念我们不难理解，既万物相连的互联网，可以让生活中出现的物品连入互联网，那么万物是怎么连入互联网的呢？他们在连入互联网后又是怎么进行数据的处理的呢？今天小编就带大家将这些问题一一揭晓。
首先，我们身边的各种设备想连入互联网在很大的程度上是不能够直接相连的，需要借助中间设备才可以完成物联网设备的入网操作。常见的有工业路由器、工业物联网网关这一类设备提供接口，供物联网设备的接入，凭借工业路由器、工业物联网网关等设备提供的网络很方便的让其他物联网设备进行入网操作。
设备入网问题解决了，伴随着而来的就是物联网的应用场景的拓展，这些应用场景的拓展会对企业的自动化、信息化进程产生重要的影响。同时物联网设备的广泛应用必然会产生海量数据，那么我们接下来就来了解物联网设备入网后是怎么进行海量数据的处理工作的。
什么是数据处理？
为了理解物联网传感器收集的大量数据，我们需要对其进行处理。换句话说，数据处理是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输，目的是将原始数据转换为有用的信息。其中，数据是数字、符号、字母和各种文字的集合。数据处理的输出的是信息，并能以不同的形式呈现，例如纯文本文件、图表、电子表格或图像。
数据处理过程通常遵循一个由三个基本阶段组成的循环：输入、处理和输出。
输入：输入是数据处理周期的第一阶段，这是一个将收集到的数据转换成机器可读形式以便计算机处理的阶段。
处理：在处理阶段，计算机将原始数据转换成信息。转换是通过使用不同的数据操作技术来执行的。
输出：这是处理后的数据转换成人类可读形式并作为有用信息呈现给最终用户的阶段。
那么，数据处理是如何工作的呢？
数据处理的方法
物联网的大规模应用会产生海量的数据，为了减轻系统的负荷，可以对数据的分级处理和降维处理。降维处理可以有效的压缩数据量，是处理一些数据必须进行的步骤，并且已在大规模的图像处理算法中得到应用；而分级处理可以有效的减轻系统的负荷。
数据的降维处理
目前人们对这些数据的处理还没有形成相应的有效方法，传统的数据分析方法在处理这些数据集合时，往往效果并不好，甚至在某些情况下失效。蕴含在数据中的知识和规律我们无法得知，将会导致数据灾难问题。因此，人们就迫切希望去认识和探索这些数据之间的奥秘。而如何能有效的利用这些高维数据是人们面临的基本问题。
在很多情况下，我们可以首先将数据的维数将到一个合理的大�。本】赡芏嗟谋Ａ粼嫉男畔ⅲ缓笤俳滴砗蟮氖菟腿胄畔⒋硐低�。这样的做法是非常有用的。而降维算法也是一些机器学习、数据挖掘方法的组成部分。对数据降维处理，结合一些具体的业务需求，是一个行之有效对海量数据进行处理的方法。
降维算法主要分为线性降维算法和非线性降维算法。降维的实质就是寻找投影变换:从高维空间到低维空间变换。现在有一种最小量嵌入算法，在保持局部等距和角度不变的约束条件下，就能很好的揭示数据内在的流形结构
数据的分级处理
从信息处理的角度,物联网可以分为三个层次：
1.底层是局部区域的协同感知。多个同类或异类的传感器办同感知被测目标，获得立体的丰富的感知数据，通过局部区域的信息处理和融合，能够获得高精度的、可靠的感知信息;2.第二层是传输过程中的数据处理。包括面向无线传输网络状态的感知信息的进一步聚合和融合处理，自适应传输链路状态的应用层编码和传送协议优化，以及数据的安全传输处理,使得海量信息能够高效的、可靠和安全的传输;3.第三层是应用支撑层上的基于各类物联网应用的共性支撑、服务决策、协调控制等。物联网的信息是超大规模的海量信息,需要利用感知信息具有的时间和空间的关联特性，实现不同空间区域上的多粒度的分级存储和检索，提高资源利用率和信息获取效率。提出一种基于多级数据处理的嵌人式中间件系统的解决方案，系统集合了数据过滤、数据聚合和数据处理等功能，可在一定程度上提高大型应用系统的整体效率。
目前我们在对这些海量的物联网进行海量的数据处理方面，正处于一个既充满着机遇也充满着挑战的风险。通过各个渠道收集、处理和分析物联网数据可以给企业更多的依据，准确掌握发展的过程，帮助企业更好的进行下一阶段的工作部署。
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太阳成物联——物联网产品与行业解决方案提供商。
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