基于多传感器融合的温度采集系统：归一化加权平均算法的应用

“归一化加权平均算法在温度采集系统中的应用，范德辉，李晓林，通过多传感器信息融合技术设计的温度采集系统，使用AVR单片机和Cu50热电阻，结合莱以特准则法消除疏失误差，采用归一化的加权平均值融合算法处理温度信号，提高了温度估计的准确性和系统的实时性与精度。” 这篇论文探讨了在大棚温室这种复杂环境中，如何利用归一化加权平均算法优化温度采集系统的性能。在大型温室环境下，温度分布受到多种因素的影响，因此需要一个高效的温度采集系统来确保准确的数据获取。该系统采用了基于多传感器信息融合的技术，这是为了综合多个传感器的数据，减少单一传感器可能带来的误差，提高整体的测量精度。 系统的核心硬件是AVR单片机和Cu50热电阻，这是一种常见的温度传感器，因其良好的线性和稳定性而被广泛应用于温度测量。AVR单片机则作为数据处理中心，负责接收并处理来自各个传感器的信号。系统使用嵌入式C语言编写程序，这种编程语言对于实时系统来说具有高效和灵活的特点。 为了进一步提升数据的准确性，论文引入了莱以特准则法来消除疏失误差。莱以特准则是一种用于剔除异常值的方法，它可以帮助识别并排除那些由于非正常条件或传感器故障导致的异常数据，从而保证了数据的可靠性。 重点在于，论文采用了归一化的加权平均值融合算法来处理来自8个通道的温度信号。这种算法通过对每个传感器的测量值赋予相应的权重，然后进行归一化处理，使得所有传感器的贡献在总和中保持相对一致，从而得到一个更精确的温度估计值。归一化过程保证了各个传感器的权重公平分配，无论其原始值的大小如何，都能有效地参与到平均计算中。 测试结果显示，这种采用归一化加权平均算法的温度采集系统具有良好的实时性，能够快速响应环境变化，同时增强了系统的鲁棒性，使其能够适应环境的变化，保持测量精度。这使得该系统特别适合于监测温室这类需要持续、稳定温度测量的场合。 关键词涉及到的领域包括温度采集、多传感器融合、莱以特准则法以及归一化的加权平均算法，这些都是现代自动化和物联网系统中重要的技术组成部分。通过这些技术的应用，可以构建出更加准确、可靠的环境监测系统，对于农业、科研以及其他需要精确温度控制的领域具有实际意义。