物联网智能信息处理技术..
物联网技术的现状与发展
物联网技术的
现状
与
发展
导
语：随着经济的迅速发展和科学技术的日新月异，人们的生活也愈
加便利，有了智能手机、电脑、iphone、ipad等高科技产品。其中，
最重要的且具有划时代意义的就是互联网的出现与应用了。互联网
不仅开阔了人们的视野，省去了舟车劳顿，而且在各个方面上将世界连成了一
个密不可分的整体，让世界进入了一个网络化、数字化的时代。然而，就现在
而言，互联网已远远不能满足人们生活的需求了。所以，一种新兴的网络正在
慢慢地兴起，这就是---物联网。
一、物联网的历史起源
物联网的英文名称是Internet Of Things,简称为IOT。
物联网的概念最早出现于比尔盖茨1995年《未来之路》一书，在《未来之路》中，比尔盖茨已经提及Internet of Things的概念，只是当时受限于无线网络、硬件及传感设备的发展，并未引起世人
的重视。1998年，美国麻省理工大学(MIT)创造性地提出了当时被
称作EPC系统的“物联网”的构想；1999年，美国Auto-ID首先提
出“物联网”的概念，称物联网主要是建立在物品编码、RFID技术
和互联网的基础上；2005年，ITU发布了《ITU互联网报告2005：
物联网》，综合二者内容，正式提出“物联网”的概念，包括了所有物品的联网和应用。
2009年11月3日，温家宝总理在人民大会堂向首都科技界发
表了题为《让科技引领中国可持续发展》的讲话。他提出：“要着
力突破传感网、物联网关键技术，及早部署后IP时代相关技术研发，使信息网络产业成为推动产业升级、迈向信息社会的‘发动机’”。二、物联网的定义
实现物联网的五大核心技术
来源：物联中国
从物联网的定义及各类技术所起的作用来看，物联网的关键核心技术应该是无线传感器网络(WSN)技术，主要原因是：WSN技术贯穿物联网的全部三个层次，是其它层面技术的整合应用，对物联网的发展有提纲挈领的作用。WSN技术的发展，能为其它层面的技术提供更明确的方向。
以下是实现物联网的五大核心技术：
核心技术之感知层：传感器技术、射频识别技术、二维码技术、微机电系统和GPS技术
1.传感器技术
传感技术同计算机技术与通信技术一起被称为信息技术的三大技术。从仿生学观点，如果把计算机看成处理和识别信息的“大脑”，把通信系统看成传递信息的“神经系统”的话，那么传感器就是“感觉器官”。微型无线传感技术以及以此组件的传感网是物联网感知层的重要技术手段。
2.射频识别(RFID)技术
射频识别(Radio Frequency Identification，简称RFID)是通过无线电信号识别特定目标并读写相关数据的无线通讯技术。在国内，RFID已经在身份证、电子收费系统和物流管理等领域有了广泛应用。
RFID技术市场应用成熟，标签成本低廉，但RFID一般不具备数据采集功能，多用来进行物品的甄别和属性的存储，且在金属和液体环境下应用受限，RFID 技术属于物联网的信息采集层技术。
3.微机电系统(MEMS)
微机电系统是指利用大规模集成电路制造工艺，经过微米级加工，得到的集微型传感器、执行器以及信号处理和控制电路、接口电路、通信和电源于一体的微型机电系统。MEMS技术属于物联网的信息采集层技术。
4.GPS技术
GPS技术又称为全球定位系统，是具有海、陆、空全方位实时三维导航与定位能力的新一代卫星导航与定位系统。GPS作为移动感知技术，是物联网延伸到移动物体采集移动物体信息的重要技术，更是物流智能化、智能交通的重要技术。
湖北省物联网发展专项行动计划(2014—2017年)
湖北省物联网发展专项行动计划（2014—2017年）
湖北省人民政府办公厅关于印发湖北省物联网发展专项行动计划（2014—2017年）的通知
各市、州、县人民政府，省政府各部门：
《湖北省物联网发展专项行动计划（2014—2017年）》已经省人民政府同意，现印发给你们，请认真组织实施。
2014年1月10日
湖北省物联网发展专项行动计划（2014—2017年）
物联网是指通过信息传感设备，把特定物体与网络及存储集控系统连接起来，进行信息交换与自动控制，以实现对特定物体进行智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网是新一代信息技术的高度集成和综合运用，具有渗透性强、带动作用大、综合效益好的特点。推进物联网的应用和发展，有利于促进生产生活和社会管理方式向智能化、精细化、网络化方向转变，对于提高国民经济和社会生活信息化水平，提升社会管理和公共服务水平，带动相关学科发展和技术创新能力增强，推动产业结构调整和发展方式转变具有重要意义。
我国已将物联网作为战略性新兴产业的一项重要组成内容。为贯彻落实《国务院关于推进物联网有序健康发展的指导意见》（国发〔2013〕7号）,根据国家发展改革委等14部委《关于印发10个物联网发展专项行动计划的通知》（发改高技〔2013〕1718号），结合湖北实际，制定本行动计划,实施年限为2014—2017年。
一、发展现状
我省科教资源丰富，在与物联网相关的技术和产业领域，如计算机、网络、无线传感、智能信息处理、微芯片设计、信息安全、遥感遥测、通信、微纳加工、光机电一体化等，形成了一批科技成果、创新型企业和人才队伍。在物联网基础研究方面，省内有关高等学校与科研院所已在立体数据采集、微机电系统芯片传感技术、信息处理、可信移动互联网络理论与应用等方面取得了显著的研究成果。光纤传感技术国家工程实验室、下一代互联网接入系统国家工程实验室、国家光电实验室（筹）、软件工程国家重点实验室、测绘遥感信息工程国家重点实验室、国家多媒体软件工程技术研究中心、国家卫星定位与导航工程技术研究中心、高性能网络重点实验室、空天信息安全与可信计算重点实验室等国家级创新平台可为湖北省的物联网发展提供从传感技术、识别技术、通信和网络、基础软件到安全保障等全方位的技术支撑。
物联网数据处理
物联网数据处理
物联网数据处理的关键技术
大数据技术：由于物联网数据量巨 大，需要使用大数据技术进行存储 和处理。例如，Hadoop、Spark等 大数据处理框架可以实现对海量数 据的分布式存储和处理
机器学习技术：通过对物联网数据 的分析，可以提取出有价值的信息 。机器学习技术可以帮助我们实现 对数据的自动化分析。例如，聚类 算法可以用于对传感器数据进行分 类，预测算法可以用于预测设备故 障等
物联网数据处理
物联网数据处理的重要性
物联网数据处理对于实现物联网的价值至关 重要。通过对物联网数据进行处理和分析， 可以提取出有价值的信息，为各种应用提供 决策支持。例如，在智能家居中，通过对传 感器数据的处理和分析，可以实现对家庭环 境的智能控制，提高居住舒适度。在工业自 动化领域，通过对设备运行数据的处理和分 析，可以预测设备故障，提高生产效率
THANKS
物联网数据处理
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1 物联网数据处理的重要性 2 物联网数据处理的主要任务 3 物联网数据处理的关键技术 4 总结
物联网数据处理
物联网(IoT)是指通过互联网对物品进 行远程信息传输和智能化管理的网络
随着物联网设备数量的增加，物联网数 据也呈现爆炸式增长
这些数据通常来自于各种传感器、执行 器以及其他物联网设备，包括智能家居 设备、工业自动化设备、医疗设备等
第7章智能信息处理技术
其三是存储与计算之间的权衡：对于机械学习来说，很重要的一点 是不能降低系统的效率。
《物联网技术概论》
2014-8-6
7.1.3 机器学习的主要策略
2. 指导式学习
比机械式学习更复杂的学习是指导式学习。指导式学习（Learning by Being Told）又称嘱咐式学习或教授式学习。在这种学习方式下，由 外部环境向系统提供一般性的指示或建议，系统把它们具体地转换为细 节知识并送入知识库。在学习过程中要反复对形成的知识进行评价，使 其不断完善。对于使用指导式学习策略的系统来说，外界输入知识的表 达方式与内部表达方式不完全一致，系统在接收外部知识时需要一点推 理、翻译和转换工作。 MYCIN（一种帮助医生对住院的血液感染患者进行诊断和选用抗菌素 类药物进行治疗的专家系统，70年代初由美国斯坦福大学研制，用LISP 语言写成）、DENDRAL（一种帮助化学家判断某待定物质的分子结构的专 家系统。1965年在美国斯坦福大学开始研制，系统是用LISP语言写成。 ）等专家系统在获取知识上都采用这种学习策略。
《物联网技术概论》
2014-8-6
7.1.3 机器学习的主要策略
2. 指导式学习
一般地说，指导式学习系统需要通过如下步骤实现其功能： 请求：征询指导者的指示或建议。 解释：消化吸收指导者的建议并把它转换成内部表示。 实用化：把指导者的指示或建议转换成能够使用的形式。 并入：并入到知识库中。 评价：评价执行部分动作的结果，并将结果反馈到第一步。 指导式学习是一种比较实用的学习方法，可用于专家知识获 取。它既可避免由系统自己进行分析、归纳从而产生新知识所带 来的困难，又无需领域专家了解系统内部知识表示和组织的细节 ，因此目前应用得较多。
电子信息工程的现代化技术
电子信息工程的现代化技术
电子信息工程是一个涉及电子技术、通信技术、计算机技术等多种领域的综合性学科，随着科技的不断发展，电子信息工程的现代化技术也在不断更新和完善。现代化技术不仅
给电子信息工程带来了更高的效率和更广泛的应用，也为人们的日常生活和工作带来了诸
多便利。本文将从几个方面介绍电子信息工程的现代化技术。
现代化的信息存储技术在电子信息工程中发挥着重要作用。随着信息化时代的到来，
海量的数据和信息需要得到有效的存储和管理。传统的硬盘容量较小、传输速度较慢，已
经不能满足现代社会对数据存储需求的要求。固态硬盘、云存储等现代化的信息存储技术
应运而生，它们具有存储容量大、传输速度快、便于管理和维护等优点，已经成为当今数
据存储的主流技术。这些现代化的信息存储技术不仅满足了企业和个人的数据存储需求，
也为电子信息工程的发展提供了坚实的基础。
现代化的通信技术对电子信息工程起到了推动作用。随着无线通信技术的发展，移动
通信、卫星通信等新型通信技术不断涌现，人们的通信方式也从传统的有线电话、传真发
展到了手机、互联网等便捷高效的通信方式。这些现代化的通信技术不仅实现了人们之间
的快速通讯，也为物联网、智能家居、智慧城市等新兴领域提供了关键支撑。
现代化的信息处理技术为电子信息工程带来了无限可能。随着计算机技术的飞速发展，人工智能、大数据、云计算等技术的不断成熟，信息处理的速度和效率得到了显著提升。
利用现代化的信息处理技术，我们能够对海量的数据进行快速处理和分析，在医疗、金融、交通等领域提供更加精准的服务，在工业控制、机器人、无人驾驶等领域实现自动化和智
物联网关键技术
物联网的关键技术
物联网是利用无所不在的网络技术建立起来的，是个典型的交叉新领域，所涉及的技术很多, 其技术细节涉及很多方面，基础前沿研究值得关注。就目前而言，物联网的核心技术主要包括以下几个方面：感知技术、网络通信技术、数据融合与智能技术。物联网的这些关键技术是其最终实现并得以实施的重要保证。
1、感知技术
感知技术主要用于数据的采集，它是物联网的基础，是物联网的触觉和神经，也是物联网进一步研究的重点。目前，信息采集主要采用电子标签和传感器等方式完成。
（1）电子标签
电子标签用于对采集的信息进行标准化标识，数据采集和设备控制。通过射频识别读写器、二维码识读器等实现。
射频识别技术RFID( Radio Frequency Identification )电子标签是近几年发展起来的新技术，也是替代条形码走进物件网时代的关键技术之一。它是一种非接触式的自动识别技术，通过射频信号自动识别对象并获取相关数据。它的工作原理是：利用射频电磁波通过空间耦合在阅读器和进行识别、分类和跟踪的移动物品之间实现无接触信息传递并通过所传递的信息达到识别目的。RFID系统一般由阅读器、标签和天线三部分组成，阅读器通过天线发送出一定频率的射频信号,当标签进入磁场时产生感应电流从而获得能量，发送出自身编码等信息被读取器读取并解码后, 发送至电脑主机进行有关处理。
RFID通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别过程无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签，操作快捷方便。
物联网技术与应用
物联网技术与应用
一、物联网概述
物联网（InternetofThings，简称IoT）是指通过信息传感设备，将物品连接到网络上进行信息交换和通信的技术。物联网的核心理念是将物理世界与数字世界相结合，实现智能化管理和控制。物联网技术已经广泛应用于各个领域，如智能家居、智能交通、智能医疗等，为人们的生活和工作带来了极大的便利。
二、物联网关键技术
1.传感器技术：传感器是物联网中最重要的组成部分之一，它能够感知环境中的各种参数，如温度、湿度、光照等，并将这些信息转换为数字信号传输给其他设备。传感器技术的进步使得物联网能够更好地感知和适应环境。
2.通信技术：物联网中的设备需要通过通信技术进行信息交换和通信。常见的通信技术包括无线通信、有线通信和卫星通信等。其中，无线通信技术是物联网中应用最广泛的技术之一，如Wi-Fi、蓝牙、ZigBee等。
3.数据处理技术：物联网中的设备会产生大量的数据，如何对这些数据进行有效的处理和分析是物联网技术的重要问题。数据处
理技术包括数据清洗、数据挖掘、数据融合等，通过这些技术可以从海量数据中提取出有价值的信息，并用于决策和预测。
4.云计算技术：物联网中的设备会产生大量的数据，如何存储和处理这些数据是一个挑战。云计算技术提供了一种有效的解决方案，它可以将数据存储在云端，并通过云计算平台进行数据处理和分析。云计算技术还可以提供强大的计算能力和存储能力，为物联网应用提供支持。
三、物联网应用领域
1.智能家居：智能家居是物联网应用最为广泛的领域之一。通过将家电、照明、安防等设备连接到网络上，可以实现远程控制、智能调节等功能，为人们的生活带来便利和舒适。
物联网中的智能传感器数据处理技术
物联网中的智能传感器数据处理技术物联网（Internet of Things，简称IoT）是指通过互联网连接各种智
能设备和物理对象，实现信息的互联互通和智能化控制的网络系统。
在物联网中，智能传感器起到收集环境信息的作用，从而为数据处理
和决策提供依据。本文将探讨物联网中的智能传感器数据处理技术。
一、智能传感器数据处理的基本原理
智能传感器是物联网中的重要组成部分，通过感知各种物理量并将
其转化为数字信号，从而实现对环境信息的检测和采集。智能传感器
不仅能够收集环境信息，还能智能地分析和处理这些信息，发挥出更
大的作用。
传感器数据处理的基本原理是将传感器采集到的模拟信号转换为数
字信号，并进行滤波、放大、去噪等处理，最终得到可用的数字数据。这些数字数据可以进一步分析和应用，实现各种功能和应用。
二、智能传感器数据处理的方法
1. 信号转换与采集
智能传感器通过信号转换器将模拟信号转换为数字信号。信号转换
器通常采用模数转换器（ADC）将模拟信号转化为数字信号。转换后
的数字信号可以通过传输方式传输到数据处理单元。
2. 数据滤波与去噪
由于环境中存在各种噪声和干扰，智能传感器采集到的信号中可能存在噪声干扰。因此，在进行数据处理之前，需要对数据进行滤波和去噪处理，以提高数据质量和准确性。
滤波可以采用数字滤波器进行，常见的滤波算法有低通滤波、高通滤波、带通滤波等。去噪处理可以通过信噪比计算、小波去噪等方法进行。
3. 数据分析与处理
智能传感器采集到的数据可以通过数据处理算法进行分析和处理。常见的数据处理算法包括数据压缩、数据聚类、数据挖掘等。
电子信息工程专业赛课物联网技术与智能设备应用
电子信息工程专业赛课物联网技术与智能设
备应用
在当今数字化时代，物联网技术与智能设备的应用已经渗透到我们
生活的方方面面。作为电子信息工程专业的学生，了解并熟悉物联网
技术的原理与应用，对于我们将来的发展至关重要。本文将介绍物联
网技术的概念、原理以及其在智能设备上的应用。
一、物联网技术概述
物联网技术是指通过各种传感器、控制器等设备，将物理世界与虚
拟网络连接起来，实现设备之间的通信和数据交互。其核心理念是“万
物互联”，即通过互联网连接人、物和环境，实现信息的无缝传递和智
能化处理。
物联网技术的形成离不开三大基石：感知技术、通信技术和数据处
理技术。感知技术主要利用传感器、摄像头等设备获取环境中的数据，并将其转化为数字信号。通信技术负责将传感器采集到的数据通过网
络传输给其他设备，实现设备之间的互联互通。数据处理技术则负责
对传感器采集到的数据进行分析、存储和处理，以支持各类应用。
二、物联网技术原理
物联网技术的实现离不开以下几个关键技术：
1. 传感器技术：传感器是物联网的“感知器官”，通过感知物理量的
变化来采集环境信息。传感器能够将感知到的信号转化为数字信号，
并通过通信接口发送出去。
2. 通信技术：物联网中的设备需要通过网络进行通信，传输数据。常见的通信技术包括无线传感器网络（WSN）、射频识别（RFID）、蓝牙、WiFi等。
3. 数据处理技术：物联网生成的数据量庞大，因此，需要对数据进行处理和分析。数据处理技术包括数据采集、存储、处理、分析等。其中，人工智能和大数据分析等技术在物联网中扮演着重要的角色。
智能感知技术在物联网中的应用
智能感知技术在物联网中的应用智能感知技术是指通过传感器、数据采集器、数据传输器等技
术手段，智能处理获得物体相关的信息，并进行计算、处理、判断、分析和控制的技术。物联网是指通过互联网实现对物体间的
全方位连接、信息共享、集成管理和智能化应用的新一代信息化
基础设施。那么，智能感知技术在物联网中的应用是什么呢？
一、智能感知技术在物联网中的基本原理
物联网作为新一代的信息化基础设施，要想实现智能化应用，
离不开智能感知技术的支持。智能感知技术的核心在于信息感知、数据采集和数据处理，而物联网的核心在于数据交互、设备接入
和应用扩展。因此，智能感知技术和物联网有着紧密的关联。智
能感知技术的主要应用场景在于数据采集和信息处理，而物联网
则将这些信息共享到所有能够连接到互联网的设备中去。
二、智能感知技术在物联网中的应用
1. 智能家居
智能家居是指通过技术手段让家居环境实现智能化控制和管理
的应用，例如灯光控制、温度调节、安全监控、智能家电等。智
能感知技术在智能家居应用中起到了至关重要的作用。通过智能
感知技术，家居环境中的各种设备能够相互感知，实现智能化控制。
2. 智能交通
智能交通是指通过信息技术手段优化交通系统，实现交通信息化、智能化、网络化的应用，例如智能停车、交通监控、公共交
通等。智能感知技术在智能交通领域的应用非常广泛，例如通过
车载传感器实时监控车速、路况等信息，实现交通流的优化。
3. 智能医疗
智能医疗是指通过信息技术手段实现医疗系统的信息化、智能
化和网络化，例如远程诊断、医疗健康监测等。智能感知技术在
智能医疗领域的应用非常广泛，例如通过传感器实时监测病人的
物联网智能信息处理技术
•
对于仓储管理、标签管理、身份管理等数据量相对比较
小，实时性要求低的应用领域，关系型数据库更加适合。
•
智能电网、水域监测、智能交通、智能医疗等将来面临
海量并发，对实时性要求极高的应用领域，实时数据库具有更
多的优势。
•
试点型工程阶段时，需要采集点较少，关系型数据库可
以替代实时数据库。应用范围越来越广泛，采集点就会相应的
• 2、海量性
•
物联网是网络和数据的海洋。在物联网中海量对象连接
在一起，每个对象每时每刻都在变化，表达其特征的数据也会
不断地积累。如何有效地改进已有的技术和方法，或者提出新
的技术和方法，从而高效地管理和处理这些海量数据，将是从
这些原始数据中提取信息并进一步融合、推理和决策的关键。
• 3、不确定性
•
物联网中的数据具有明显的不确定性特征，主要包括
。 • 数据变换：通过投影或其他操作减少数据量。
• ②数据挖掘阶段
• 确定挖掘目标：确定要发现的知识类型。 • 选择算法：根据确定的目标选择合适的数据挖掘算法。 • 数据挖掘：运用所选算法，提取相关知识并以一定的方式表
示。
• ③知识评估与表示阶段
• 模式评估：对数据挖掘步骤中发现的模式（知识)进行评估 。
统称。
•
NoSQL不使用SQL作为查询语言，而是使用
智能信息处理和算法
智能信息处理和算法
智能信息处理和算法是人工智能的两个核心领域。随着互联网和物联
网技术的飞速发展，数据量呈现爆炸性增长，如何高效地抽象和处理
这些数据已成为当前人工智能技术面临的主要挑战。智能信息处理和
算法正是为了应对这一挑战而研究的。
智能信息处理（Intelligent Information Processing，简称IIP）指通过计算机和人工智能技术对文本、图像、音视频等多媒体信息进行分析、抽象、处理和推理的过程。IIP主要包括信息获取、信息存储与管理、信息检索、信息抽取、信息挖掘、信息融合、自然语言处理、机
器人智能等多个领域。数据挖掘、文本分类和聚类、搜索引擎、智能
问答系统、自然语言翻译和语音识别等应用都是智能信息处理技术的
典型代表。
智能算法（Intelligent Algorithm，简称IA）指具有自我学习和优化
能力的算法集合。IA主要包括神经网络、支持向量机、决策树等机器
学习算法，以及模拟退火、遗传算法、蚁群优化等进化算法。智能算
法能够通过对数据进行分析学习，自动调整模型参数，从而提高对数
据的识别、分类、预测、优化的能力。智能算法广泛应用于信号处理、图像处理、语音识别、自然语言处理、机器人控制系统等领域。
智能信息处理和算法是构建人工智能系统的两个基础技术。智能信息处理技术可提取出数据背后的价值信息，将其转化为可操作的数据，为智能算法提供支撑；智能算法技术则能够对数据进行深入的分析和学习，提高对数据的处理能力，为智能信息处理技术提供支撑。两种技术的互动加速了人工智能技术的发展，推动了现代社会的智能化进程。
物联网技术的介绍
物联网技术的介绍
一、物联网技术概述
物联网（Internet of Things，IoT）技术，将计算机网络、传感器
和控制器技术结合起来，构建了一个实时、网络化、数字化的物联网信息
传输系统，实现物联网中物体、信息和服务的联网，同时也可以提供实时
数据采集和控制管理功能。
物联网技术是一种包括传感器技术、网络技术、传输协议以及信息处
理等多个技术领域交融而成的网络化信息传输技术。它把传感器，节点设备，RFID等智能硬件设备，通过专用的无线网络技术（如Wi-Fi、蓝牙、ZigBee、GSM、3G等）与云计算平台相连接，将自动检测物体状态和环境
变化的信息以其中一种网络协议进行传输，实现对物体的实时监控和控制。
（1）硬件层（连接器层）：
硬件层包括传感器技术、RFID、条形码技术、移动计算技术等，它们
主要完成设备的采集、定位和跟踪等功能，比如传感器可以检测温度、光线、声音等，它们由物联网技术来建立连接，交换数据，实现物联网的功能。
（2）通信层（适配器层）：
物联网架构和智能信息处理理论与关键技术
物联网架构和智能信息处理理论与关键技术
物联网架构是指将各种物理设备通过网络连接，实现设备之间信息交换和互联互通的
框架。基于物联网架构，智能信息处理理论和关键技术逐渐发展壮大，为实现智能化管理
和决策提供了广阔的空间。
物联网架构的三层结构包括感知层、网络层和应用层。感知层包括传感器、执行器等
设备，用于采集、传输和处理感知数据。网络层是物联网的基础设施，包括传输技术、网
络协议、网关设备等，用于数据的传输和转发。应用层是通过物联网实现的各种应用，包
括智能家居、智慧城市、工业自动化、智能交通等，是物联网设计的最终目的。
智能信息处理理论和关键技术是指利用人工智能、机器学习、大数据等技术，从海量
的数据中提取有用的信息并进行处理，使数据转化为具有实际意义和价值的知识和智能决策。其中，人工智能技术包括模式识别、自然语言处理、知识表示、推理等，广泛应用于
各种领域。机器学习技术包括监督学习、无监督学习、半监督学习等，用于处理大量的数
据和模型的构建。大数据技术包括数据采集、存储、处理和分析等，应用于数据挖掘、预
测和决策等方面。
如何应用智能信息处理理论和关键技术，发挥物联网的潜力，是当前技术研究和发展
的主要方向。对于智能家居来说，如何通过物联网实现家庭设备的联动和远程控制，提高
居住的舒适度和安全性，是应用该技术的关键问题。对于智慧城市来说，如何通过物联网
实现城市基础设施的协调、优化和智能化管理，提高城市的质量和效率，是应用该技术的
主要目标。而对于工业自动化和智能交通领域来说，如何利用物联网实现设备和系统之间
智能化信号信息处理技术的发展与展望
智能化信号信息处理技术的发展与展望【摘要】
智能化信号信息处理技术是一个不断发展的领域，已经在多个应
用领域取得了显著的成就。本文通过对智能化信号信息处理技术的历
史回顾，主要应用领域，发展趋势，挑战与机遇以及未来发展方向的
讨论，展望了其未来发展前景。智能化信号信息处理技术在未来有望
在人工智能、物联网、智能交通等领域发挥更加重要的作用，为社会
带来更多的便利与安全。通过不断的研究与创新，智能化信号信息处
理技术有望开辟更广阔的应用前景，助推人类社会迈向更加智能化和
便捷的未来。
【关键词】
智能化信号信息处理技术、发展、展望、历史回顾、主要应用领域、发展趋势、挑战、机遇、未来发展方向、未来发展前景、重要性、应用前景
1. 引言
1.1 智能化信号信息处理技术的发展与展望
智能化信号信息处理技术是一种融合了人工智能、机器学习、数
据处理等多方面技术的新型信息处理技术，它具有处理大规模、复杂、高速的信号数据的能力。随着信息技术的不断发展和智能化技术的不
断成熟，智能化信号信息处理技术也逐渐受到人们的关注和重视。未
来，随着人工智能和物联网技术的不断进步，智能化信号信息处理技
术将会得到更广泛的应用和发展。在工业、医疗、军事等领域，智能
化信号信息处理技术将发挥越来越重要的作用，为各行业带来更多的
便利和效益。
未来，随着信息技术的不断进步和智能化技术的不断发展，智能
化信号信息处理技术将迎来更广阔的发展空间和更多的应用场景。智
能化信号信息处理技术的发展将推动信息处理领域的进步，带来更多
的创新和发展机遇。智能化信号信息处理技术也将面临着更多的挑战，需要不断完善和提升，以满足不断增长的需求和应用场景。
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物联网应用技术导论
第4章 物联网服务与管理技术
NoSQL数据库拥有三“高”特征： （1）High performance（满足对数据库高并发读写的 需求） （2）Huge Storage （满足对海量数据的高效率存储 和访问的需求） （3）High Scalability && High Availability （满足对数 据库的高可扩展性和高可用性的需求）。 NoSQL 数据库能够满足物联网应用的大数据的需 求，将会随着物联网应用的发展展现新的应用和发展空 间。
物源自文库网应用技术导论
第4章 物联网服务与管理技术
1、关系数据库
关系数据库是指采用关系模型来组织数据的数据库。简单地说， 关系模型就是二维表格模型，一个关系型数据库就是由二维表及其 之间的联系组成的一个数据组织。 关系型数据库具有如下特点： 1、容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念，关系 模型相对网状、层次等其它模型来说更容易理解。 2、使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便， 程序员和数据管理员可以方便地操作数据库，而完全不必理解其底 层实现。 3、易于维护：丰富的完整性（实体完整性、参照完整性和用户定 义的完整性）大大降低了数据冗余和数据不一致的概率。 目前，关系数据库广泛应用于各个行业，是构建管理信息系统， 存储及处理关系数据不可缺少的基础软件。
物联网应用技术导论
第4章 物联网服务与管理技术
4.4 物联网智能信息处理技术 2、海量性
物联网是网络和数据的海洋。在物联网中海量对象连接在 一起，每个对象每时每刻都在变化，表达其特征的数据也会不 断地积累。如何有效地改进已有的技术和方法，或者提出新的 技术和方法，从而高效地管理和处理这些海量数据，将是从这 些原始数据中提取信息并进一步融合、推理和决策的关键。
物联网应用技术导论
第4章 物联网服务与管理技术
寻证分析（Provenance Analysis）： 当系统出现问 题或者达不到预期效果时， 分析它在运行过程中哪个环节 出现了问题。 例如： （1）在食品安全应用中，一旦发生质量问题，需要在食 品供应链中寻找相应证据，明确原因和责任； （2）在环境监控中，当污染物水平超标时，需要在记录 中寻找分析原因。
物联网应用技术导论
第4章 物联网服务与管理技术
《物联网应用技术导论》课件
第4章 物联网服务 与管理技术
物联网应用技术导论
第4章 物联网服务与管理技术
4.4 物联网智能信息处理技术
智能信息处理指信息的储存、检索、智能化分析利用，比如利 用人工智能对感知的信息作出决策和处理。物联网的智能信息处理 主要针对感知的数据，而物联网的数据具有三个独特的特点： 1、异构性 在物联网中，不仅不同的感知对象有不同类型的表征数据，即 使是同一个感知对象也会有各种不同格式的表征数据。比如在物联 网中为了实现对一栋写字楼的智能感知，需要处理各种不同类型的 数据，如文本、图形、音频、视频，互联网上提供的相关超文本链 接标记语言(HTML)等。 为了实现完整准确的感知，必须综合利用不同类型的数据获得 全面准确信息。
物联网应用技术导论
第4章 物联网服务与管理技术
3、关系数据库和实时数据库的选择
实时数据库比关系型数据库更能胜任海量并发数据的采集、 存储。面对越来越多的数据，关系型数据库的处理响应速度会 出现延迟甚至假死，而实时数据库不会出现这样的情况。 对于仓储管理、标签管理、身份管理等数据量相对比较小， 实时性要求低的应用领域，关系型数据库更加适合。 智能电网、水域监测、智能交通、智能医疗等将来面临海 量并发，对实时性要求极高的应用领域，实时数据库具有更多 的优势。 试点型工程阶段时，需要采集点较少，关系型数据库可以 替代实时数据库。应用范围越来越广泛，采集点就会相应的增 多，实时数据库是最好的选择。
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2、数据挖掘概念、过程 （1）基本概念
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机 的数据中提取潜在的、事先未知的、有用的、能被人理解的有用 信息和知识的数据处理过程。 数据挖掘的数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现 的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用。 被挖掘的数据可以是结构化的关系数据库中的数据，半结构化的 文本、图形和图像数据等。 数据挖掘是决策支持和过程控制的重要支撑手段之一。
上，需要较强的集中计算能力和高带宽，但终端设备比较简单。
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（2）两种模式的选择
物计算模式： 对于要求实时高效的数据挖掘，物联网任何一个 控制端均需要对瞬息万变的环境实时分析、反应和处 理，需要物计算模式和利用数据挖掘结果。
基于云计算模式： 以海量数据挖掘为特征的应用需要进行数据质量 的控制，如多媒体、多格式数据的存储与管理等。
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2、信息传输主要靠无线通信方式，信号容易被窃取和干扰。 物联网在信息传输中多使用无线传输方式，暴露在外的 无线信号很容易成为攻击者窃取和干扰的对象，对物联网的 信息安全产生严重的影响。
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数据融合一般有数据级融合、特征级融合、决策 级融合等层次的融合。（学生成绩统计表）
（1）数据级融合：直接在采集到的原始数据上进行融合， 是最低层次的融合，它直接融合现场数据，失真度小， 提供的信息比较全面。 （2）特征级融合：先对来自传感器的原始信息进行特征 提取，然后对特征信息进行综合分析和处理，这一级 的融合可实现信息压缩，有利于实时处理，属于中间 层次的融合。 （3）决策级融合：在高层次上进行，根据一定的准则和 决策的可信度做最优决策，以达到良好的实时性和容 错性。
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（3）数据挖掘的应用
物联网数据挖掘分析应用通常都可以归纳为预测和寻证分析 两大类。 预测（Forecasting） ：主要用在（完全或部分）了解现状的 情况下，推测系统在近期或者中远期的状态。 例如： ①在智能电网中，预测近期扰动的可能性和发生的地点； ②在智能交通系统中，预测拥阻和事故在特定时间和地点可能发生 的概率； ③在环保体系中，根据不同地点的废物排放，预测将来发生生物化 学反应产生污染的可能性。
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2）NoSQL数据库 NoSQL也被认为是Not Only SQL的简写，是对 不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统 称。 NoSQL不使用SQL作为查询语言，而是使用如 文档型的、列存储、图型数据库等方式存储数据的 模型。
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（1）物联网的计算模式
物联网一般有两种基本计算模式，即物计算模式和云计算模式。
物计算模式基于嵌入式系统，强调实时控制，对终端设备的性 能要求较高，系统的智能主要表现在终端设备上。
云计算模式以互联网为基础，目的是实现资源共享和资源整合，
其计算资源是动态、可伸缩、虚拟化的。云计算模式通过分布式的 方式采集物联网中的数据，系统的智能主要体现在数据挖掘和处理
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4.5.1 物联网安全的特点
具体地讲，物联网的安全主要有如下四个特点：
1、物联网的设备、节点等无人看管，容易受到操纵和破坏。
物联网的许多应用可以代替人完成一些复杂、危险和机械的工 作，物联网中设备、节点的工作环境大都是无人监控。因此攻击者 很容易接触到这些设备，从而对设备或其嵌入其中的传感器节点进 行破坏。攻击者甚至可以通过更换设备的软硬件，对它们进行非法 操控。例如，在远程输电过程中，电力企业可以使用物联网来远程 操控一些变电设备。由于缺乏看管，攻击者可轻易地使用非法装置 来干扰这些设备上的传感器。如果变电设备的某些重要参数被篡改， 其后果将会极其严重。
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4.4.2 数据融合与数据挖掘
1、数据融合及目标 数据融合是一种数据处理技术，指将多种数 据或信息进行处理得出高效且符合用户需求的数 据的过程。 它是利用计算机对按时序获得的若干观测信 息，在一定准则下加以自动分析、综合的一种信 息处理技术。 数据融合类似人类和其他动物对复杂问题的 综合处理，比如在辨别一个事物的时候，通常会 综合各种感官信息，包括视觉、触觉、嗅觉和听 觉等。
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数据挖掘在精准农业中的应用示例：
通过植入土壤或暴露在空气中的传感器监控土 壤性状和环境状况；数据通过物联网传输到远程控制 中心，可及时查询当前农作物的生长环境现状和变化 趋势，确定农作物的生产目标；通过数据挖掘的方法 还可以知道环境温度湿度和土壤各项参数等因素是如 何影响农作物产量的，如何调节它们才能够最大限度
地提高农作物的产量等。
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4.5 物联网信息安全与隐私保护
据权威估计，到2020年全世界的智能物体（Smart things）有 近500亿连接到网络中去，物联网通过感知与控制，将物联网融入 到我们的生活、生产和社会中去，物联网的安全问题不容忽视。 如果忽视物联网的安全问题，我们的隐私会由于物联网的安全 性薄弱而暴露无遗，从而严重影响我们的正常生活。 因此在发展物联网的同时，必须对物联网的安全隐私问题更 加重视，保证物联网的健康发展。
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3、物联网的数据挖掘 数据挖掘时决策支持和过程控制所采用重要技术手 段，是物联网中重要的一环。 在物联网中进行数据挖掘已经从传统意义上的数据 统计分析、潜在模式发现与挖掘，转向成为物联网中不 可缺少的工具和环节。
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②数据挖掘阶段
确定挖掘目标：确定要发现的知识类型。 选择算法：根据确定的目标选择合适的数据挖掘算法。 数据挖掘：运用所选算法，提取相关知识并以一定的方式表示。
③知识评估与表示阶段
模式评估：对数据挖掘步骤中发现的模式（知识)进行评估。 知识表示：呈现所挖掘的知识。
3、不确定性
物联网中的数据具有明显的不确定性特征，主要包括数 据本身的不确定性、语义匹配的不确定性和查询分析的不确定 性等。为了获得客观对象的准确信息，需要去粗取精、去伪存 真，以便更全面地进行表达和推理。
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4.4 物联网智能信息处理技术
4.4.1 数据库与数据存储技术 在物联网应用中数据库起着记忆（数据存储） 和分析（数据挖掘）的作用，因此没有数据库的物 联网是不完整的。 目前常用数据库技术一般有关系型数据库和非 关系型数据库（比如实时数据库和NoSQL数据 库）。
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（2）数据挖掘过程
数据挖掘过程一个反复迭代的人机交互和处理过程， 主要包括数据预处理、数据挖掘和对数据挖掘结果的评估 与表示三个阶段： ①数据预处理阶段 数据准备：了解领域特点，确定用户需求。 数据选取：从原始数据库中选取相关数据或样本。 数据预处理：检查数据的完整性及一致性，消除噪声等。 数据变换：通过投影或其他操作减少数据量。
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与传统的关系型数据库相比，NoSQL数据库的 存储数据方式发生了变化：例如，当需要存储发票的 数据时，在传统的关系数据模型中，需要设计表的结 构，然后使用服务器端语言将其转化为实体对象，再 传递到用户端 ；而在 NoSQL 中，只需要保存发票数 据。 NoSQL 不需要预先设计表和结构就可存储新的 数值。
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2、非关系数据库 1）实时数据库
实时数据库（RTDB－Real Time DataBase）是数据库系 统发展的一个分支，是实时系统和数据库技术相结合的产物。
实时数据库对数据的实时性要求比较高，因而实时、高效、 稳定是实时数据库最关键的指标。 目前，实时数据库已广泛应用于电力、石油石化、交通、 冶金、军工、环保等行业，是构建工业生产调度监控系统、指 挥系统、生产实时历史数据中心的不可缺少的基础软件。 物联网的数据采集之后必须要有一个可靠的数据仓库，而 实时数据库可以作为支撑海量数据的数据平台。