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无线传感网络已被广泛应用到水质监测领域中,针对水质监测中对传感器数据高精度的要求,该研究提出一种基于支持度函数的数据融合算法。首先,对各传感器采集的数据进行一致性检测,保证数据的准确性;其次,采用改进的动态时间弯曲距离(Improved Dynamic Time Warping Distance, IDTW)对支持度函数(Support Function, SF)进行优化,实现水质参数时间序列数据间的互支持度计算;最后,通过加权算法完成数据的融合过程,实现错误数据的校正,获得高质量融合数据。该算法在