1、信號處理技術(shù)涵蓋了數(shù)據(jù)的預(yù)處理、特征提取、噪聲過濾、數(shù)據(jù)壓縮和特征選擇等多個方面，旨在提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性，傳感器是一種檢測裝置，能感受到被測量的信息，并能將感受到的信息，按一定規(guī)律變換成為電信號或其他所需形式的信息輸出，以滿足信息的傳輸、處理、存儲、顯示、記錄和控制等要求。

　　2、其中，傳感器數(shù)據(jù)處理方法是一系列技術(shù)和算法的集合，用于處理從傳感器收集的數(shù)據(jù)，其目的是清洗、過濾和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，以便于提取有價值的信息和洞察。這些方法通常通過數(shù)字信號處理、統(tǒng)計分析、機器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)可視化手段來實現(xiàn)，以確保數(shù)據(jù)在質(zhì)量和結(jié)構(gòu)上適合后續(xù)的分析和應(yīng)用。通過這些手段，可以從復(fù)雜和嘈雜的傳感器數(shù)據(jù)中提取出清晰、可靠的信息，例如，關(guān)于鍋爐的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。通過傳感器檢測鍋爐的實時溫度，并在檢測到異常的溫度數(shù)據(jù)時，將異常的溫度數(shù)據(jù)上報至后臺服務(wù)器中，供后臺服務(wù)器進行進一步的審查，以實現(xiàn)鍋爐的監(jiān)控管理。

　　3、傳統(tǒng)方法在數(shù)據(jù)類型識別和噪聲過濾方面處理粗糙，易受環(huán)境變化影響，導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量不穩(wěn)定。此外，傳統(tǒng)傳感器網(wǎng)絡(luò)缺乏靈活性和自適應(yīng)能力，面對大規(guī)?；驈?fù)雜的應(yīng)用場景時，網(wǎng)絡(luò)配置和數(shù)據(jù)處理效率不理想。最后，傳統(tǒng)方法在提取和利用數(shù)據(jù)的深層次價值方面也存在限制，無法充分發(fā)掘數(shù)據(jù)間的潛在關(guān)聯(lián)和模式，影響了數(shù)據(jù)分析的深度和廣度。

　　1、本發(fā)明的目的是解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺點，而提出的一種傳感器數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)。

　　2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：一種傳感器數(shù)據(jù)處理方法，包括以下步驟：

　　3、s1：基于第一傳感器上傳的異常數(shù)據(jù)，采用決策樹分類算法，進行異常數(shù)據(jù)類型分析，生成數(shù)據(jù)類型確認；

　　4、s2：基于所述數(shù)據(jù)類型確認，采用閾值分析方法，對第一傳感器所處區(qū)域進行二次檢測，生成二次檢測結(jié)果；

　　5、s3：基于所述二次檢測結(jié)果，采用時間序列分析算法，記錄第二傳感器連續(xù)檢測到的異常頻次，生成異常次數(shù)統(tǒng)計；

　　6、s4：基于所述異常次數(shù)統(tǒng)計，利用自適應(yīng)濾波技術(shù)，采用自適應(yīng)最小均方誤差算法，生成噪聲處理數(shù)據(jù)；

　　7、s5：基于所述噪聲處理數(shù)據(jù)，運用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群優(yōu)化算法，對傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行調(diào)整，生成優(yōu)化后網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；

　　8、s6：基于所述優(yōu)化后網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，采用圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)和關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)算法，生成傳感器數(shù)據(jù)知識圖譜。

　　9、作為本發(fā)明的進一步方案，所述數(shù)據(jù)類型確認具體為異常數(shù)據(jù)的特性分類和標(biāo)注，所述二次檢測結(jié)果具體為檢測指標(biāo)是否符合預(yù)設(shè)閾值，所述噪聲處理數(shù)據(jù)具體為經(jīng)過濾波處理的信號數(shù)據(jù)，所述優(yōu)化后網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具體為傳感器節(jié)點的連接路徑和數(shù)據(jù)處理過程，所述傳感器數(shù)據(jù)知識圖譜具體為傳感器數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和模式。

　　10、作為本發(fā)明的進一步方案，基于第一傳感器上傳的異常數(shù)據(jù)，采用決策樹分類算法，進行異常數(shù)據(jù)類型分析，生成數(shù)據(jù)類型確認的步驟具體為：

　　11、s101：基于第一傳感器上傳的異常數(shù)據(jù)，采用z分數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化算法，生成標(biāo)準(zhǔn)化后的異常數(shù)據(jù)；

　　12、s102：基于所述標(biāo)準(zhǔn)化后的異常數(shù)據(jù)，采用支持向量機分類算法，生成異常模式識別；

　　13、s103：基于所述異常模式識別，采用隨機森林分類算法，生成異常數(shù)據(jù)類型分類結(jié)果；

　　14、s104：基于所述異常數(shù)據(jù)類型分類結(jié)果，利用交叉驗證技術(shù)，采用自助法和時間序列交叉驗證，生成數(shù)據(jù)類型確認。

　　15、作為本發(fā)明的進一步方案，基于所述數(shù)據(jù)類型確認，采用閾值分析方法，對第一傳感器所處區(qū)域進行二次檢測，生成二次檢測結(jié)果的步驟具體為：

　　16、s201：基于所述數(shù)據(jù)類型確認，采用動態(tài)閾值調(diào)整算法，進行檢測閾值設(shè)九游體育置，生成調(diào)整后的閾值設(shè)定；

　　17、s202：基于所述調(diào)整后的閾值設(shè)定，利用實時數(shù)據(jù)采集技術(shù)，采用輕量級數(shù)據(jù)采集器，生成實時區(qū)域監(jiān)測數(shù)據(jù)；

　　18、s203：基于所述實時區(qū)域監(jiān)測數(shù)據(jù)，采用閾值分析方法，進行數(shù)據(jù)異常判斷，生成初步二次檢測結(jié)果；

　　19、s204：基于所述初步二次檢測結(jié)果，利用數(shù)據(jù)確認技術(shù)，采用冗余校驗和哈希算法，生成二次檢測結(jié)果。

　　20、作為本發(fā)明的進一步方案，基于所述二次檢測結(jié)果，采用時間序列分析算法，記錄第二傳感器連續(xù)檢測到的異常頻次，生成異常次數(shù)統(tǒng)計的步驟具體為：

　　21、s301：基于所述二次檢測結(jié)果，采用k最近鄰算法，定位第二傳感器，生成目標(biāo)傳感器選擇；

　　22、s302：基于所述目標(biāo)傳感器選擇，采用流處理引擎收集第二傳感器數(shù)據(jù)，生成連續(xù)監(jiān)測數(shù)據(jù)；

　　23、s303：基于所述連續(xù)監(jiān)測數(shù)據(jù)，采用時間序列分析算法，生成異常頻次統(tǒng)計；

　　24、s304：基于所述異常頻次統(tǒng)計，采用校驗和算法，生成異常次數(shù)統(tǒng)計。

　　25、作為本發(fā)明的進一步方案，基于所述異常次數(shù)統(tǒng)計，利用自適應(yīng)濾波技術(shù)，采用自適應(yīng)最小均方誤差算法，生成噪聲處理數(shù)據(jù)的步驟具體為：

　　26、s401：基于所述異常次數(shù)統(tǒng)計，運用最小均方誤差算法，生成初步噪聲濾波數(shù)據(jù)；

　　27、s402：基于所述初步噪聲濾波數(shù)據(jù)，采用快速傅里葉變換算法識別噪聲頻段，生成頻譜分析；

　　28、s403：基于所述頻譜分析，采用低通濾波器和高通濾波器，生成頻域濾波數(shù)據(jù)；

　　29、s404：基于所述頻域濾波數(shù)據(jù)，采用自適應(yīng)算法，生成噪聲處理數(shù)據(jù)。

　　30、作為本發(fā)明的進一步方案，基于所述噪聲處理數(shù)據(jù)，運用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群優(yōu)化算法，對傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行調(diào)整，生成優(yōu)化后網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的步驟具體為：

　　31、s501：基于所述噪聲處理數(shù)據(jù)，使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法分析傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，生成網(wǎng)絡(luò)分析；

　　32、s502：基于所述網(wǎng)絡(luò)分析，運用粒子群優(yōu)化算法進行網(wǎng)絡(luò)路徑優(yōu)化，生成網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方案；

　　33、s503：基于所述網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方案，運用網(wǎng)絡(luò)負載分析工具，生成網(wǎng)絡(luò)負載分析；

　　34、s504：基于所述網(wǎng)絡(luò)負載分析，采用實時調(diào)整策略優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)配置，生成優(yōu)化后網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

　　35、作為本發(fā)明的進一步方案，基于所述優(yōu)化后網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，采用圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)和關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)算法，生成傳感器數(shù)據(jù)知識圖譜的步驟具體為：

　　36、s601：基于所述優(yōu)化后網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，利用圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)，采用neo4j和arangodb，生成初步知識圖譜；

　　37、s602：基于所述初步知識圖譜，采用關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)算法分析數(shù)據(jù)間的聯(lián)系，生成關(guān)聯(lián)分析；

　　38、s603：基于所述關(guān)聯(lián)分析，利用圖譜嵌入技術(shù)，采用gcn和node2vec，生成完善的知識圖譜；

　　39、s604：基于所述完善的知識圖譜，采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，生成傳感器數(shù)據(jù)知識圖譜。

　　40、一種傳感器數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，所述傳感器數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)用于執(zhí)行上述傳感器數(shù)據(jù)處理方法，所述系統(tǒng)包括異常數(shù)據(jù)處理模塊、區(qū)域監(jiān)測模塊、異常數(shù)據(jù)分析模塊、噪聲處理模塊、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模塊、知識圖譜構(gòu)建模塊、決策支持模塊。

　　41、作為本發(fā)明的進一步方案，所述異常數(shù)據(jù)處理模塊基于第一傳感器上傳的異常數(shù)據(jù)，采用決策樹分類和隨機森林算法，進行數(shù)據(jù)分類和識別，生成數(shù)據(jù)類型確認；

　　42、所述區(qū)域監(jiān)測模塊基于數(shù)據(jù)類型確認，采用動態(tài)閾值調(diào)整算法和輕量級數(shù)據(jù)采集器，進行區(qū)域內(nèi)數(shù)據(jù)監(jiān)測和分析，生成初步二次檢測結(jié)果；

　　43、所述異常數(shù)據(jù)分析模塊基于初步二次檢測結(jié)果，采用k最近鄰算法定位目標(biāo)傳感器，結(jié)合流處理引擎和時間序列分析，生成異常次數(shù)統(tǒng)計；

　　44、所述噪聲處理模塊基于異常次數(shù)統(tǒng)計，采用最小均方誤差算法和快速傅里葉變換，進行噪聲濾波和頻譜分析，生成噪聲處理數(shù)據(jù)；

　　45、所述網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模塊基于噪聲處理數(shù)據(jù)，采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群優(yōu)化算法，進行傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)調(diào)整，生成優(yōu)化后網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；

　　46、所述知識圖譜構(gòu)建模塊基于優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，運用圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)和關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)算法，生成傳感器數(shù)據(jù)知識圖譜；

　　47、所述決策支持模塊基于傳感器數(shù)據(jù)知識圖譜，采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，生成決策支持。

　　49、本發(fā)明中，通過采用決策樹分類算法和閾值分析方法，實現(xiàn)了異常數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)識別和二次檢測，有效降低誤報和漏報，提高數(shù)據(jù)處理準(zhǔn)確性。自適應(yīng)最小均方誤差算法在噪聲消除上的應(yīng)用顯著提升了數(shù)據(jù)的信噪比，保證了數(shù)據(jù)質(zhì)量。利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群優(yōu)化算法對傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化，增強了網(wǎng)絡(luò)的魯棒性和數(shù)據(jù)傳輸效率，適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的需求。通過構(gòu)建傳感器數(shù)據(jù)的知識圖譜，深入挖掘數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性和模式，為決策提供了豐富的信息支持，增強了數(shù)據(jù)洞察力。