第6章数据过滤
数据过滤在物联网网关中常用于降低网络负载和提高通信效率。以下是一个使用python编写的简单示例，用于演示如何在物联网网关中实现数据过滤。
假设一个物联网设备通过mqtt协议向网关发送如下温度数据：
```json
{
&34;temperature&34;: 251,
&34;humidity&34;: 402,
&34;pressure&34;: 1010,
&34;timestamp&34;: &34;2023-03-19t12:00:00z&34;
}
```
网关可以根据需求对数据进行过滤，例如只保留温度和湿度数据，然后将过滤后的数据转发到云平台。
```python
import time
import pahomqttclient as mqtt
def on_connect(client, userdata, flags, rc):
if rc == 0:
print(&34;connected to mqtt broker!&34;)
clientsubscribe(&34;sensor/data&34;)
else:
print(f&34;failed to connect, return code {rc}&34;)
def on_message(client, userdata, msg):
data = msgpayloaddecode()
filtered_data = filter_data(data)
send_to_cloud(filtered_data)
def filter_data(raw_data):
data = jsonloads(raw_data)
filtered_data = {
&34;temperature&34;: data[&34;temperature&34;],
&34;humidity&34;: data[&34;humidity&34;]
}
return jsondumps(filtered_data)
def send_to_cloud(filtered_data):
add your own implementation to send filtered data to the cloud
pass
mqtt_client = mqttclient()
mqtt_clienton_connect = on_connect
mqtt_clienton_message = on_message
mqtt_clientconnect(&34;mqtt_broker&34;, 1883)
mqtt_clientloop_forever()
```
上述代码中，`filter_data`函数用于过滤原始数据，只保留温度和湿度数据。`send_to_cloud`函数用于将过滤后的数据发送到云平台，在实际应用中，需要根据云平台的接口进行实现。这个示例使用了pyqt5的`pahomqttclient`库进行mqtt通信。
数据过滤在物联网应用中具有多种形式，常用的方式包括基于阈值、基于规则和基于机器学习的过滤。以下是每种过滤方式的简要说明：
1 基于阈值的过滤：这种过滤方式根据预设的阈值对数据进行过滤。当传感器数据超过或低于设定的阈值时，数据将被过滤出来。例如，在温度监测系统中，如果温度超过预设的舒适区间，系统可能发出报警。
2 基于规则的过滤：这种过滤方式根据预定义的规则对数据进行过滤。规则可以包括数值范围、变化率、持续时间等。例如，在能耗监测系统中，如果某设备的能耗突然激增，可能表示设备出现异常，系统会将该数据过滤出来。
3 基于机器学习的过滤：这种过滤方式利用机器学习算法对数据进行分析，以识别潜在的异常或感兴趣的模式。机器学习方法包括监督学习（如支持向量机、决策树等）和非监督学习（如聚类、异常检测等）。例如，在设备故障预测中，机器学习模型可以学习正常设备和故障设备的数据特征，以便在设备出现异常时及时识别并报警。
以上三种过滤方式可以单独或组合使用，以满足特定物联网应用的需求。
以下是一个使用python和scikit-learn库实现基于机器学习的数据过滤示例。这个示例使用k-means聚类算法对一组模拟传感器数据进行异常检测。
```python
import numpy as np
from sklearncluster import kmeans
模拟传感器数据
def generate_sensor_data(n_samples, anomaly_probability, seed=42):
nprandomseed(seed)
x = nprandomrand(n_samples, 10) 假设传感器数据有10个特征
anomalies = nprandomrand(n_samples) ＜ anomaly_probability
x[anomalies] += 10 加入异常数据（较大的数值）
return x
基于k-means的异常检测
def kmeans_anomaly_detection(x, n_clusters=2, random_state=42):
kmeans = kmeans(n_clusters=n_clusters, random_state=random_state)
kmeansfit(x)
anomalies = kmeanspredict(x)
return anomalies
生成模拟传感器数据
n_samples = 1000
anomaly_probability = 001
x = generate_sensor_data(n_samples, anomaly_probability)
使用k-means进行异常检测
anomalies = kmeans_anomaly_detection(x)
输出异常数据
print(&34;anomalies:&34;)
print(x[anomalies])
```
在这个示例中，我们首先生成了一组模拟的传感器数据，其中包含一定比例的异常数据（较大的数值）。然后，我们使用k-means算法对数据进行聚类，并将离群较远的数据点检测为异常。最终，我们在控制台输出了被检测为异常的数据。