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创业、加速器,和企业家住地震交通监视与ThingSpeak、MATLAB和覆盆子颤抖
我们已经建立了一个新方法使用MATLAB监控交通,做出一些意想不到的发现。你可能熟悉ThingSpeak交通监控通道使用网络摄像头的图像处理计算汽车在一条繁忙的高速公路。我的朋友和合作者艾伦·卡夫卡韦斯顿天文台,波士顿大学和杰伊Pulli雷声让我知道我们可以验证交通数据和地震分析。所以,我们买了一个覆盆子动摇®地震仪立在一楼三层以下交通监控。这是一幅设备在国内MathWorks总部和过滤后的地震数据的快照相比交通数据。
“摇”已经使云中的数据。但随着ThingSpeak,我可以建立一个自动化过程,过滤器原始数据和情节的流量数据。现在我可以看到的比较数据每当我需要和验证预测与实时数据。例如,我可以看到有一个相关的交通强度在高峰时间的增加。最近,在一个大的降雪,我能够验证地震数据(从除雪机)与低流量数字(从旅客住。)
这是得到这个的过程,有一些代码提示(不完整的脚本)。
- 使用FSDN RESTful web服务API读取数据在MATLAB的动摇和过滤1秒或更少的决议,所以你可以把它写ThingSpeak通道。
urlQuery =…“https://data.raspberryshake.org/fdsnws/dataselect/1/query?开始时间= 2022 - 02 - 28 - t00:30:00&endtime = 2022 - 02 - 28 - t01:00:00&network = AM&station = RF23B“data = webread (urlQuery);
…
2。如果你使用MATLAB分析在ThingSpeak,那么你可以设置一个TimeControl定期获取数据;我选择了5分钟,所以这些数据几乎是生活。
3所示。使用MATLAB可视化阅读交通监控数据和过滤震动数据,和策划在同一时间范围。
myData = thingSpeakRead (channelID dateRange,(开始时间,endTime),“outputformat”、“时间表”);
地震数据并通常模仿交通数据但没有100%的相关性。驾驶卡车的一个原因可能是晚上可能使大地震事件,但只显示为一个摄像头数据。另一个问题是,地震检波器的道路的距离至少是100,而许多地面振动的抑制或散射。最后建立振动中仍然存在一些比较数据。
建筑的噪音所以选择合适的频率带通滤波器获得比较好的数据是很重要的。自从在MATLAB处理,很容易产生FFT频谱和比较的数据(当有更少的汽车)白天数据,也许在高峰时间,交通是最高的。这是一个比较频率谱开始的高峰期,半夜。
不同线(黄色)没有特定值两FFT的不规范化,但它提供了一个提示的地方寻找差异。选择合适的频率的地震数据删除功能不匹配的交通数据,如预期。注意丢失的下面的情节构建噪声特性。
物联网数据生活真正的好处是你可以把你需要的情节随时随地。例如,当道路被关闭,或者当地采石场爆破岩石,你可以看到实时数据响应时ae寻找特定的功能或见解。
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