基于物联网的建筑健康监测方法研究
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2基于加速度传感器的事件检测框架
下面重点介绍基于安装在建筑环境内的加速度传感器、结合信号处理方法与机器学习方法进行事件检测的框架。
图1所示是基于加速度传感器进行建筑环境事件检测框架示意图。在该框架下，加速度传感器数据帧作为事件检测系统的输入，数据帧的检测结果作为系统输出；而事件检测的手段则先采用信号处理方法对原数据进行特征提取，再利用机器学习方法对不同特征所代表的事件进行学习和检测。
图1基于加速度传感器进行建筑环境事件检测框架示意图
2.1信号处理与特征提取
信号处理方法的目的是提取传感器数据的特征，并对检测事件的信号进行区分。经典的信号处理算法有离散傅里叶变换与功率谱估计，多重信号分类和小波变换等。下面分析这三种信号处理方法的优缺点。
由离散傅里叶变换得到离散的能量谱密度，可以得到对有限长信号序列的能量随频率的分布。离散傅里叶变换反映了目标信号和不
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