У меня есть несколько фиксированных одинаковых датчиков, каждый из которых контролирует разные комнаты в течение дня. Датчики выдают данные в виде пар: целочисленное значение и отметка времени. Датчики собирают данные через разные промежутки времени (в зависимости от местных условий), производя в среднем 10 000 замеров в день.
Другой датчик (подключенный к мобильному устройству, датчик аналогичен фиксированным выше) используется для сбора данных в течение всего дня, и иногда он входит в комнату, в которой есть фиксированный датчик, но теперь я знаю, в какой комнате. Мобильный датчик может посещать несколько комнат. Таким образом, у нас есть данные для мобильной установки в помещениях с датчиками и в других областях без датчиков.
Соображения: - У меня есть довольно хорошая метка времени для данных мобильного датчика (макс. несколько секунд - на самом деле введена синхронизация часов); - Находясь в комнате, мобильный датчик будет давать похожие, но не идентичные результаты с фиксированным датчиком, размещенным в комнате. -Данные мобильного датчика собираются/загружаются для анализа в конце дня.
Вопрос: как лучше всего определить помещения, в которые проник мобильный датчик? Я ищу алгоритм, а не конкретную реализацию, но, если она у вас есть, было бы неплохо использовать C#.
Моя идея: я разделил данные мобильного датчика на небольшие фрагменты (около 5 минут, которые я определил как минимальный временной диапазон для различения наборов данных), а затем для каждого фрагмента я использовал корреляцию для вычисления коэффициента корреляции (как показано здесь: Корреляция двух массивов в C#) между данными мобильного и стационарного датчиков в это время (я запускаю +/- несколько секунд и получаю наилучшее значение для обработки возможной задержки). Это работает, но мне было интересно, есть ли другой (лучший способ) продолжить?
@moderators Я не совсем уверен, что это полностью вопрос программирования, пожалуйста, не стесняйтесь переместить его в правильный форум, если это необходимо. Спасибо!
