描述
假设您是为一个秘密组织工作的人。您将获得一份重要且高度机密的文件。由于很多人都在寻找该文件,因此您决定将其保留在您的位置。但是你想监控这个地方,这样无论何时有人进入房间并打开灯,你都会收到通知。
在项目中使用“Z-Score Analysis”来预测灯的打开和关闭。
让我们深入了解如何创建这样的系统。
第 1 步:在 IoT 云上创建一个帐户
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访问 www.cloud.boltiot.com。
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输入您的详细信息并创建一个帐户。
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创建登录到您的帐户后。
第 2 步:硬件连接
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将 LDR 的一根引线连接到 Bolt IoT 模块的 3v3 引脚。
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将 LDR 的另一根引线连接到 Bolt 模块的 A0 引脚。
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将一根 10K 欧姆电阻连接到 GND 引脚。
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将电阻的另一端连接到 A0 引脚。
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确保所有连接都正确进行,没有任何松动的接触。
第 3 步:创建产品并将其链接到设备
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登录到您的 Blt Cloud 帐户。
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单击左侧的产品选项卡,然后单击“构建”。
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给出合适的产品图标和产品名称。
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选择“输入设备”,因为 LDR 是输入设备。
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选择“GPIO”收集数据,然后单击“完成”。
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接下来单击右侧的“配置此产品”(看起来像工具)。
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您将获得一个“产品设置”页面,其中包含“硬件”和“代码”选项卡。
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在硬件选项卡中,选择 A0 和变量名称。
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在代码选项卡中,编写代码以在.js 扩展中创建图表,然后单击“保存”。
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通过单击“链接”图标将您的产品与您的设备链接。
第 4 步:创建 Twilio 帐户
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创建一个免费帐户。
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创建帐户后,请确保记下 Twilio SID、AuthToken、ToNumber 等。
第 5 步:编写代码
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打开“数字海洋”或您编写 python 代码的任何其他平台。您甚至可以使用“Pycharm”或其他 IDE,但请确保您安装了必要的软件包。
注意:在 Pycharm 中使用“pip install boltiot”来获取螺栓包。
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创建一个配置文件。我将其命名为“confy.py”。
前四个参数是 Twilio 详细信息,接下来的两个是您的 Bolt 设备详细信息,您可以在 Bolt Cloud 中获取。
帧大小决定阈值,即,它是决定分析阈值所需的数据数量。我将帧大小保持为 3 以便快速计算,但您可以保留更多以便更好地分析。
1) 从 Bolt 设备中获取最新的传感器值。
2) 将传感器值存储在列表中,用于计算 z-score。
3) 计算正常和异常读数的 z 分数和阈值上限和下限。
4) 检查传感器读数是否在正常读数范围内。
5) 如果不在范围内,发送短信。
6) 等待 10 秒。
7) 从步骤 1 开始重复。
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上述算法的完整代码在“代码”部分给出,屏幕截图在此处给出。
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