摘要
本发明涉及数据处理技术领域,尤其涉及基于物联网的空气质量监测方法及系统。方法包括步骤:获取每个位置的每种类型的有害气体浓度时序序列;对有害气体浓度时序序列进行奇异值分解得到特征值集合,将特征值集合中一个特征值置零处理前后有害气体浓度时序序列的差异作为该特征值的信号时序序列;将特征值集合中特征值随意组合成两类得到若干种分类结果;根据分类结果构建分类精度评估函数,将分类精度评估函数最大值对应的分类结果作为目标分类结果;计算目标分类结果中每个类别的噪声符合性;将噪声符合性最大值对应类别的特征值置零处理来去除有害气体浓度时序序列的噪声,以辅助空气质量监测。通过准确去噪提高空气检测的准确性。
技术关键词
空气质量监测方法
特征值集合
时序
序列
气体
矩阵
噪声
空气质量监测系统
计算机程序指令
奇异值分解算法
信号
卡尔曼滤波算法
数据处理技术
精度
存储器
处理器
分段
系统为您推荐了相关专利信息
耦合机构
不确定性参数
无线传能
接收线圈
条形磁芯
模型校准方法
场景文本图像
序列
标记特征
图像编码器
空气质量管理装置
管理策略
人工智能模型
车辆
切换车载空调