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基于相关性的传感数据分析与处理
文献摘要：
环境监测的无线传感器网络中存在大量监测数据,有效地挖掘数据之间的相关性,可以缩短分析时间,提高分析精度.本文首先介绍了协方差概念和相关性的计算方法;其次,分析了时间序列数据的相关性和多变量的互相关性;最后,对某地的环境监测数据进行了相关性分析.分析结果证明:PM2.5与空气质量指数存在高度相关性;PM2.5与时间无相关性;日照与臭氧含量高度相关.
文献关键词：
相关性;时间序列;协方差;互相关
中图分类号：
作者姓名：
罗宇;李颖;郝昕宇;杨光松
作者机构：
贵州省广播电视局645台,贵阳550200;集美大学诚毅学院,福建厦门361021;集美大学信息工程学院,福建厦门,361021
文献出处：
引用格式：
[1]罗宇;李颖;郝昕宇;杨光松-.基于相关性的传感数据分析与处理)[J].智能计算机与应用,2022(02):49-53
A类：
B类：
传感数据,分析与处理,无线传感器网络,分析时间,分析精度,协方差,时间序列数据,多变量,互相关性,环境监测数据,PM2,空气质量指数,无相,日照,臭氧,氧含量高
AB值：
0.411133
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