傳感器數據是檢測并響應來自物理環境的某種類型輸入的設備的輸出。輸出可用于向最終用戶提供信息或作為輸入到另一個系統或指導過程。傳感器可用于檢測幾乎任何物理元素。

傳感器數據是物聯網 (IoT) 和邊緣計算環境和計劃不可或缺的組成部分。在物聯網中，幾乎任何可以想象的實體都可以配備唯一標識符和通過網絡傳輸數據的能力。傳輸的大部分數據是傳感器數據。

傳感設備產生和傳輸的大量數據提供了大量信息，這些信息通常對企業決策至關重要。企業正在通過傳感器數據分析來應對大數據挑戰。

傳感器數據如何工作？

傳感器根據周圍的物理條件收集和生成信息。傳感器通常包括以下內容：

將物理信號轉換為數字數據的處理器；

向人或機器傳輸數據的通信能力；?

一個電源。

?物聯網傳感器獲取物理讀數并將其傳輸到云端進行處理。

物聯網是一個大型無線傳感器網絡，包含一系列附有傳感器的物聯網設備。無線傳感器系統將專用傳感器與通信基礎設施相結合，以監測和記錄不同位置的狀況。物聯網設備無需人工干預即可相互通信。

物聯網傳感器數據在涉及數據管理元素的網絡上存在于三個階段：

創建。傳感器收集信號并將其轉化為數據。

傳播。生成的數據使用網絡協議發送到其他機器，例如MQ 遙測傳輸、超文本傳輸協議和受限應用程序協議。傳輸方法因丟失容忍度、安全性和及時性要求而異。

貯存。數據以各種格式存儲并訪問以供使用、數據分析和預測。在某些情況下，它會在創建后立即實時發送。在其他情況下，它會存儲一段時間，然后再分批發送到下一個目的地。存儲和帶寬限制可以決定傳輸的數據量及其發送方式。基于云的存儲用于大量傳感器數據。

傳感器類型

傳感器通常以它們測量的物理參數命名。以下是傳感器類型及其工作原理的列表：

溫度傳感器包括指示溫度測量電壓變化的熱電偶；紅外傳感器，檢測發射的紅外能量并根據強度推斷溫度；以及根據半導體的電導率檢測溫度的半導體。

接近傳感器檢測附近物體或材料的存在與否。電感式接近傳感器使用電磁場感應金屬物體的存在。光電傳感器使用光束來檢測物體。超聲波傳感器使用聲音來檢測物體的存在。

氣體傳感器，如二氧化碳傳感器，檢測空氣中元素的含量。氣體傳感器的其他例子是空氣質量傳感器，它檢測表明空氣污染的化學物質；檢測空氣中酒精的呼氣測醉器；和測量空氣含水量的濕度傳感器。

液位傳感器包括點液位傳感器，用于測量液體或干燥材料的液位并指示其是高于還是低于應有水平。連續液位傳感器提供連續液位讀數。

光傳感器，例如光敏電阻器，測量電路電阻的變化以確定光強度的變化。

壓力傳感器是應變計等設備，它有一個彈簧元件，在施加力時會改變形狀，從而影響阻力并改變壓力讀數。差壓傳感器測量連接到傳感器每一側的兩個壓力之間的差異。

化學傳感器包括測量水中氯含量的余氯傳感器。PH 傳感器檢查溶液中的氫離子活性以測量其酸度。

生物醫學傳感器包括醫療設備，例如光學心率傳感器，它們使用光敏二極管來確定某人手腕上方毛細血管的體積變化。它們還包括脈搏血氧儀，通過患者的手指發出發光二極管光，分析光的特性并使用該數據確定血液中的氧氣量。

?生物識別傳感器用于各種物聯網設備。?

傳感器數據示例

傳感器數據最早的應用之一是在第二次世界大戰期間，當時雷達被用來檢測以前不在視線范圍內的物體。以下傳感器示例和傳感器數據處理技術類型提供了對其應用程序和用例的數量和多樣性的洞察：

加速度計檢測設備（例如智能手機和游戲控制器）中重力加速度的變化，以確定加速度、傾斜和振動。

光電傳感器檢測可見光、紅外傳輸或紫外線能量的存在。

激光雷達是一種基于激光的檢測、測距和測繪方法，通常將低功率、人眼安全的脈沖激光與相機結合使用。

電荷耦合器件以將每個像素轉換為電荷的方式存儲和顯示圖像數據。電荷耦合器件中的電荷強度與色譜中的顏色有關。

智能電網傳感器提供有關電網狀況、檢測停電、故障和負載以及觸發警報的實時數據。它們對智慧城市的運作很重要。

陀螺儀傳感器捕捉物體繞軸的速度和旋轉。例如，陀螺儀傳感器使手機能夠感知行進速度和面朝方向。

紅外傳感器測量周圍空氣中的熱量并檢測紅外輻射。它們用于氣體報警裝置、火焰探測器和精密溫度測量。

時間序列數據與傳感器數據

術語時間序列數據和傳感器數據在含義上是相似的。傳感器數據可以是時間序列數據，反之亦然。

術語傳感器數據強調數據來源和數據收集方法。這些數據來自傳感器。

術語時間序列數據強調這樣一個事實，即給定的數據讀數或數據點代表一段時間內物理世界的某些方面。時間序列數據是在不同時間點收集的一系列數據，幾乎總是包含時間戳。

時間序列數據并不總是指傳感器數據。例如，一段時間內的股票市場數據是不是來自傳感器讀數的時間序列數據。時間序列數據可以批量或連續傳輸數據。

由于創建的數據量很大，流式數據可能難以存儲和管理。通常，它需要使用人工智能 (AI) 來處理。了解大數據和 AI 如何協同工作以處理數據并訓練 AI 和機器學習算法。

編輯：黃飛

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