温室多传感器数据融合与校准
📚 30章 · 实战课程
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01
传感器基础与选型
温度、湿度、光照、CO₂、土壤pH/EC原理与选型要点
02
传感器误差分析
系统误差、随机误差、粗大误差的识别与处理
03
数据采集系统设计
基于STM32/ESP32的多通道数据采集硬件架构
04
通信协议基础
I²C、SPI、UART、Modbus在传感器读取中的应用
05
数据预处理
缺失值处理、异常值检测、数据平滑（移动平均/中值滤波）
06
时间同步机制
多传感器数据的时间戳对齐与插值方法
07
传感器标定原理
单点标定、两点标定、多点标定的数学模型
08
温度传感器校准
PT100/NTC热敏电阻的线性化与校准实战
09
湿度传感器校准
电容式湿度传感器的温漂补偿与校准
10
光照传感器校准
光敏电阻/数字光照传感器的非线性校正
11
CO₂传感器校准
NDIR传感器的零点漂移与跨度校准
12
土壤传感器校准
pH电极与EC传感器的温度补偿与校准
13
多传感器数据融合概述
数据级、特征级、决策级融合的层次结构
14
加权平均融合法
基于方差/信噪比的动态权重分配算法
15
卡尔曼滤波基础
状态空间模型、预测与更新方程详解
16
卡尔曼滤波实战
温室温度多传感器融合的C/Python实现
17
扩展卡尔曼滤波
非线性传感器模型的线性化处理
18
无迹卡尔曼滤波
Sigma点采样与非线性变换
19
粒子滤波
基于蒙特卡洛采样的非高斯融合方法
20
贝叶斯融合方法
先验概率、似然函数与后验概率计算
21
D-S证据理论
基本概率分配、信任函数与融合规则
22
模糊逻辑融合
隶属度函数设计与模糊规则库构建
23
神经网络融合
MLP/CNN用于多传感器特征提取与融合
24
联邦卡尔曼滤波
分布式传感器网络的融合架构
25
传感器故障诊断
基于残差分析/卡方检验的故障检测
26
自适应融合算法
基于环境变化动态调整融合参数
27
数据融合性能评估
RMSE、MAE、一致性指标与计算效率
28
温室环境建模
基于融合数据的温度/湿度时空分布模型
29
边缘计算部署
在树莓派/Jetson Nano上部署融合算法
30
综合项目实战
设计并实现完整的温室多传感器融合监控系统