多传感器,多设备智能建筑室内环境数据集

科学领域:

• 物联网 (IoT) 的物联网 (IoT) 的物联网.
• 环境传感器环境传感器
• 数据科学数据科学数据科学

背景情况:

• 物联网 (IoT) 设备的扩散需要全面的数据集来开发和验证算法.
• 研究实验室中的环境监测为了解微气候和设备性能提供了有价值的数据.
• 现有的数据集可能缺乏高级异常或职业检测所需的细粒度或特定传感器类型.

研究的目的:

• 呈现一套新型数据集,包括在现实研究实验室环境中部署的物联网设备的多传感器测量.
• 为研究人员在漂移检测,异常检测和智能建筑应用方面提供宝贵的资源.
• 促进开发和对分析时间序列传感器数据的算法进行基准测试.

主要方法:

• 在六个月的时间内 (2022年2月至9月) 从8个北欧nRF52840 DK物联网设备收集数据.
• 每10秒记录环境参数,包括温度,湿度,压力,气体,光强度和加速度计数据.
• 包括每个设备的测量质量指标和接收信号强度指标 (RSSI).
• 在每周的文件中将数据组织成时间标记,压缩的CSV文件,以进行高效的存储和检索.
• 提供了一个 README.txt 文件,详细说明数据集结构和使用说明.

主要成果:

• 一个全面的数据集的离散传感器测量成功地收集和策划.
• 该数据集跨越了六个月,提供了丰富的环境和连接数据时间序列.
• 数据以CSV格式轻松访问,与标准数据分析软件库兼容.

结论:

• 介绍的物联网传感器数据集适用于各种应用,包括漂移和异常检测.
• 这些数据可以用于智能建筑应用,例如占用检测和环境控制.
• 该资源支持对物联网数据分析,传感器网络性能和机器学习应用的进一步研究.