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如何计算sensor出来的数据量
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著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。作者：肥肥鱼来源：知乎目前 Android 设备支持的传感器类型如下：TYPE_ACCELEROMETER 加速度传感器又叫 G-sensor，该数值包含地心引力的影响，单位是 m/s2，测量应用于设备 x 、y、z 轴上的加速度。将手机平放在桌面上，x 轴默认为0，y 轴默认0，z 轴默认9.81。将手机朝下放在桌面上，z 轴为-9.81。将手机向左倾斜，x 轴为正值。将手机向右倾斜，x 轴为负值。将手机向上倾斜，y 轴为负值。将手机向下倾斜，y 轴为正值。TYPE_AMBIENT_TEMPERATURE 温度传感器，单位是 ℃，返回当前的温度。TYPE_GAME_ROTATION_VECTOR 用来探测运动而不必受到电磁干扰的影响，因为它并不依赖于磁北极。TYPE_GEOMAGNETIC_ROTATION_VECTOR 地磁旋转矢量传感器，提供手机的旋转矢量，当手机处于休眠状态时，仍可以记录设备的方位。TYPE_GRAVITY 重力传感器简称 GV-sensor，单位是 $m/s^2%，测量应用于设备X、Y、Z轴上的重力。在地球上，重力数值为9.8，TYPE_GYROSCOPE 陀螺仪传感器叫做Gyro-sensor，返回x、y、z三轴的角加速度数据。单位是 radians/second。TYPE_GYROSCOPE_UNCALIBRATED 未校准陀螺仪传感器，提供原始的、未校准、补偿的陀螺仪数据，用于后期处理和融合定位数据。TYPE_LIGHT 光线感应传感器检测实时的光线强度，光强单位是lux，其物理意义是照射到单位面积上的光通量。TYPE_LINEAR_ACCELERATION 线性加速度传感器简称LA-sensor。线性加速度传感器是加速度传感器减去重力影响获取的数据。单位是 m/s2。TYPE_MAGNETIC_FIELD 磁力传感器简称为M-sensor，返回 x、y、z 三轴的环境磁场数据。该数值的单位是微特斯拉（micro-Tesla），用uT表示。单位也可以是高斯（Gauss），1Tesla=10000Gauss。硬件上一般没有独立的磁力传感器，磁力数据由电子罗盘传感器提供（E-compass）。电子罗盘传感器同时提供方向传感器数据。TYPE_MAGNETIC_FIELD_UNCALIBRATED 未校准磁力传感器，提供原始的、未校准的磁场数据。TYPE_ORIENTATION 方向传感器简称为O-sensor，返回三轴的角度数据，方向数据的单位是角度。为了得到精确的角度数据，E-compass 需要获取 G-sensor 的数据，经过计算生产 O-sensor 数据，否则只能获取水平方向的角度。方向传感器提供三个数据，分别为azimuth、pitch和roll：azimuth： 方位，返回水平时磁北极和 Y 轴的夹角，范围为0°至360°。0°为北，90°为东，180°为南，270°为西。pitch： x 轴和水平面的夹角，范围为-180°至180°。当 z 轴向 y 轴转动时，角度为正值。roll： y 轴和水平面的夹角，由于历史原因，范围为-90°至90°。当 x 轴向 z 轴移动时，角度为正值。TYPE_PRESSURE 压力传感器，单位是hPa(百帕斯卡)，返回当前环境下的压强。TYPE_PROXIMITY 接近传感器检测物体与手机的距离，单位是厘米。一些接近传感器只能返回远和近两个状态，因此，接近传感器将最大距离返回远状态，小于最大距离返回近状态。TYPE_RELATIVE_HUMIDITY 湿度传感器，单位是 %，来测量周围环境的相对湿度。TYPE_ROTATION_VECTOR 旋转矢量传感器简称RV-sensor。旋转矢量代表设备的方向，是一个将坐标轴和角度混合计算得到的数据。RV-sensor输出三个数据：x*sin(theta/2)y*sin(theta/2)z*sin(theta/2)sin(theta/2)是 RV 的数量级。RV 的方向与轴旋转的方向相同。RV 的三个数值，与cos(theta/2)组成一个四元组。TYPE_SIGNIFICANT_MOTION 特殊动作触发传感器。TYPE_STEP_COUNTER 计步传感器，用于记录激活后的步伐数。TYPE_STEP_DETECTOR 步行检测传感器，用户每走一步就触发一次事件。TYPE_TEMPERATURE 温度传感器，目前已被TYPE_AMBIENT_TEMPERATURE替代。
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根据公式计算传感器数值。这个计算是根据什么?
floatgetTemperature(void){　unsignedint　　ADCCON3　=(0x3E);　　　　　　　　　　　　　　　　　//选择1.25V为参考电压；14位分辨率；对片内温度传感器采样　　　ADCCON1|=...
float getTemperature(void){　 unsigned int　　 ADCCON3　 = (0x3E);　　　　　　　　　　　　　　　　　 //选择1.25V为参考电压；14位分辨率；对片内温度传感器采样　　　 ADCCON1 |= 0x30;　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 //选择ADC的启动模式为手动　 ADCCON1 |= 0x40;　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 //启动AD转化　　　　　　　　　　　　　　 while(!(ADCCON1 & 0x80));　　　　　　　　　　 //等待ADC转化结束　 value =　 ADCL && 2;　 value |= (ADCH && 6);　　　　　　　　　　　　　　 //取得最终转化结果，存入value中　　 return value*0.;　　　　　　　 //根据公式计算出温度值} return value*0.;　这里为什么要这么计算？
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你查看温度传感器的数据手册就行了。你用的什么型号的温度传感器。
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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。如何部署物联网数据,云端架构或最适宜
　　物联网的本质还是互联网，只不过终端不再是计算机（PC、服务器），而是嵌入式计算机系统及其配套的传感器。这是计算机科技发展的必然结果，为人类服务的计算机呈现出各种形态，如穿戴设备、环境监控设备、虚拟现实设备等等。只要有硬件或产品连上网，发生数据交互，就叫物联网。
　　从智能恒温器到健身追踪器，物联网设备在人们的日常生活中已经司空见惯。这些连接网络的设备收集，处理和共享人们周围物理世界的数据，以帮助人们的生活更轻松，更美好。
　　物联网数据应采用何种技术？云端或为最好的架构
　　同样，许多企业正在采用物联网来使用数据，从而更好地了解其运营情况，做出更明智的决策，重新定位客户参与度，并重新思考如何创造价值。例如，一家供应链管理公司在其托盘、箱子和容器中部署了传感器，跟踪货物的地理位置，环境温度和压力等环境变量。这将企业提供给客户的价值转变为从租赁托盘到优化供应链成本，这些将成为获知运输货物剩余保质期的数据。
　　随着低成本传感器，弹性计算和数据科学的快速发展，许多行业观察家期望企业迅速部署物联网设备。事实上，根据调研机构Gartner公司预测，企业将在2018年安装约41亿个物联网设备，到2020年最终达到75亿个。
　　专家预计，在这一时期内，所有这些开发项目将在全球范围内产生大约44万亿兆字节的额外的物联网数据。这使人们想到了一个核心问题：采用哪种最佳技术架构来解决这一爆炸性增长的数据趋势？这里有三个广泛的选择：本地部署，云计算，或混合架构。其答案始终取决于使用情况。
　　本地部署的物联网架构
　　本地部署的物联网架构采用边缘计算，其中在网络边缘处理数据，这个位置最接近数据源头。而根据调研机构IDC的调查，到2019年，45%的物联网设备数据将被存储，处理，并靠近边缘计算。该模式可以提供更小的性能足迹，可以帮助企业对数据进行更多的实时响应。例如，在石油钻井平台上，采用传感器可以检测故障的阀门是否产生火灾隐患。在这种情况下，企业不能承受任何延误。如果数据需要发送到卫星，在数据中心返回到通知关闭阀门之前，其响应时间可能太晚了。但是，随着更快的边缘部署，数据不必远离其数据来源。这可以减少时间延迟，并允许做出关键的决定。
　　此外，本地部署的架构不依赖互联网连接，如云环境。并且本地部署的架构也受到面临严重数据安全问题的企业的青睐。利用边缘计算的本地体系结构有很多意义。
　　云端物联网架构
　　云端物联网架构有利于组织管理大量的连接设备，通过内部和外部数据的组合驱动价值。例如，供应链应用程序可以从理解一个部分相对于整体聚合视图的具体视图而受益。而完整视图之外只有一组数据失去意义。例如，通过单独使用本地部署的架构，就不可能试图为资产构建的每个组件协调供应链。
　　此外，云计算架构在与其他物联网设备和云系统集成和交互方面提供更大的互操作性。该模型提供了更多的架构灵活性和外部数据源的利用率。云应用程序在生态系统中看到了更多的创新，其部分原因是软件开发人员重点关注大型市场。利用云计算架构的物联网部署可以更有效，因为很多具有技术创新和竞争性的产品已经可用。从本质上说，云计算架构可以使组织能够面对未来的投资回报。
　　混合的物联网架构
　　通常最好的方法是高效地结合边缘计算的大型核心数据集的处理，然后在核心处理一组简化的聚合衍生数据。例如，智能城市部署的停车传感器可以处理靠近车位的所有传感器的数据，只提供有关不同车库开放的地点和数量的汇总数据，从而为进入市区的司机提供智能寻找车位的建议。毕竟，每隔几秒就传输所有这些数据的成本可能是很昂贵的，而接近目的地的驾驶人员不一定知道停车场的那些位置是开放的。在这种情况下，采用混合架构是理想的选择。
　　资产优化的另一个例子是风力涡轮机的应用，风力涡轮机使用传感器在本地部署收集和分析每个涡轮机上的数据，并总体优化其总体性能。在这里，通过许多数据点可以深入了解涡轮机组件的运行状况。每个组件的健康状况汇总在一起提供了风力发电机的状况视图。最后，汇总来自所有风力发电机的数据，为风电场提供可操作的信息。在这样的情况下，应该在网络边缘处理多少数据，而将哪些数据在数据中心处理，这是一个重要考虑的架构。本地部署架构的实时响应以及云计算的全系统访问和可扩展性的组合将会得到最好的发挥。
　　考虑业务需求
　　最终，设计考虑可以为物联网系统的数据和处理架构提供知情的选择。要确定什么物联网架构最适合，请查看组织当前和计划的设备，业务目标和场景，相关流程和计划结果的范围。通过可扩展性，性能，带宽经济性和技术创新率的技术考虑评估这些业务需求。
　　随着物联网设备在工作和生活中的不断普及，企业不仅要考虑业务模式和部署计划，还需要考虑采用什么样的系统架构来实现物联网在其业务中的承诺。
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&landsat5和landsat8是不同的传感器，其计算出的ndvi可以直接比较吗
landsat5和landsat8是不同的传感器，其计算出的ndvi可以直接比较吗
作者 waitSpring
如题，landsat5和landsat8是不同的传感器，所下载的遥感影像一张是landsat51989年的，一张是landsat8 2013年的，如果用相应的波段计算两张影像的ndvi值，这链各个ndvi值有比较的意义吗？我发现差别很大。请问如何统一起来，可以比较？
应该可比。因为LANDSAT5和8除了波段有所调整之外，相对应的波段的波长并无多大变化。
LANDSAT8波段更窄了，精细了！
当然可以比了，只是传感器不同，波段信息不影响的
原始文件最好进行大气校正，根据两种传感器的波长属性特征计算得到的ＮＤＶＩ应该是可以比较的，关键是成像时间最好是同一季节的，这样才有可比性。
谢谢，我回头试一下。
楼主你这个思路我两年前就想到了，鉴于多方面原因没开展工作。这个应该用landsat7和8比较，你那两个时间差距太大了。可选取7和8在相同或相近时间的影像，经过不同的大气矫正方法后，进行比较。不同大气矫正会使结果有所不同，结果分析一定要采用较好的统计分析方法。，看你数学功底了。这个比较数据选取很重要，一定要精选数据否则审稿专家可能会直接拒稿。
写好了，可以发遥感学报或是武大学报以上的期刊。或是三四区的sci。
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