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使用物联网平台创建一个温度警报系统
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2022-11-22
李波
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描述
介绍
这个项目是关于使用物联网平台创建一个温度警报系统，它也可以在许多实际场景中用作解决方案。
在这个项目中，我们使用称为 Z 分数分析、数据可视化和电报的机器学习算法来获取通知。
使用此分析，我们可以检测到收集数据中的异常情况。这包括计算 Z 分数、均值、方差和阈值。每当数据超过阈值时，就可以向用户发送一条消息。
Z-Score 取决于我们给出的两个常量输入，帧大小和乘法因子。
(Mn = 平均值) (Zn = Z 分数) (Tn = 阈值)
这里阈值与乘法因子（C）成正比，与帧大小（r）成反比。即，我们应该调整这些值以获得准确的异常检测。
硬件连接
- LM35 - 温度传感器
- 把它放在面包板上。（平面朝向您的一侧）
- 以同样的方式，将跳线的另一端连接到面包板上 LM35 传感器的相应引脚。
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- 螺栓 Wi-Fi 模块
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- 将三根跳线连接到 Bolt Wi-fi 模块。
- Vcc pin (5v), GND pin, input pin (A0)各一个。
- 以同样的方式，将跳线的另一端连接到面包板上 LM35 传感器的相应引脚。
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- 启动设备以开始使用。
数据可视化
- 打开Bolt 云平台，创建产品。
- 配置此产品。
- 编写一个 javascript 以使用 google-chart 在图表中可视化数据。点击这里
-
您还可以使用
'predictionGraph'来预测下一个温度值。
setChartLibrary('google-chart');
setChartTitle('Your Graph Title');
setChartType('predictionGraph');
setAxisName('X-axis Name','Y-axis Name');
mul(0.0977);
plotChart('time_stamp','your_variable_name');
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界面
- 打开 Ubuntu 终端并为 boltiot 安装 Python 库。点击这里
- 创建一个配置 python 文件，其中包含设备 ID、API 密钥和其他所需数据，例如电报聊天 ID、电报机器人 ID、帧大小和倍增因子。
- 在另一个 python 文件中写入所需的编码部分。到这里
-
主程序由两个函数组成，
compute_bounds()用于计算 Z 分数分析和send_telegram_message()每当检测到异常时发送警报消息。
提醒短信/消息
结果
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