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Hemos asistido a un enorme aumento del uso y la aplicación de un diminuto dispositivo llamado sensor en diversos campos. Una sola red puede estar formada por muchos sensores diminutos que detectan diferentes o los mismos tipos de datos. Todos los datos detectados pueden variar debido a la inexactitud, inconsistencia, incorrección e imperfección de los datos, por lo que debe desarrollarse un método para obtener el resultado más preciso y correcto. La fusión de datos es el método que permite obtener resultados casi correctos. En este trabajo, he simulado tres métodos y dos algoritmos para…mehr

Produktbeschreibung
Hemos asistido a un enorme aumento del uso y la aplicación de un diminuto dispositivo llamado sensor en diversos campos. Una sola red puede estar formada por muchos sensores diminutos que detectan diferentes o los mismos tipos de datos. Todos los datos detectados pueden variar debido a la inexactitud, inconsistencia, incorrección e imperfección de los datos, por lo que debe desarrollarse un método para obtener el resultado más preciso y correcto. La fusión de datos es el método que permite obtener resultados casi correctos. En este trabajo, he simulado tres métodos y dos algoritmos para obtener los mejores datos posteriores. Se han simulado todos los métodos y el resultado muestra cómo se puede reducir el error de los datos detectados de los sensores y predecir los datos futuros basándose en los datos anteriores teniendo en cuenta los tipos de error posibles en un entorno.
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Autorenporträt
Nilay Patel est maître de conférences à R.C.Technical Institute et a rejoint la profession académique en 2016. Il a obtenu un diplôme d'ingénieur en informatique de BVM Engg. College, Anand, Gujarat en 2015 et le diplôme de CITC, Changa en 2012. Son domaine de recherche porte sur un réseau de capteurs sans fil. Son domaine de recherche actuel porte sur la tolérance aux pannes dans le Cloud.