Sensor Analysis for the Internet of Things (Synthesis Lectures on Algorithms and Software in Engineering, 17)
Idioma: inglés
Editorial: Morgan & Claypool Publishers, 2018
- Tapa blanda
- Usado

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- Título
- Sensor Analysis for the Internet of Things (Synthesis Lectures on Algorithms and Software in Engineering, 17)
- Autor
- Stanley, Michael,Lee, Jongmin
- Editorial
- Morgan & Claypool Publishers
- Año de publicación
- 2018
- Estado
- Very Good
- Encuadernación
- paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1681732874
- ISBN 13
- 9781681732879
While it may be attractive to view sensors as simple transducers which convert physical quantities into electrical signals, the truth of the matter is more complex. The engineer should have a proper understanding of the physics involved in the conversion process, including interactions with other measurable quantities. A deep understanding of these interactions can be leveraged to apply sensor fusion techniques to minimize noise and/or extract additional information from sensor signals.
Advances in microcontroller and MEMS manufacturing, along with improved internet connectivity, have enabled cost-effective wearable and Internet of Things sensor applications. At the same time, machine learning techniques have gone mainstream, so that those same applications can now be more intelligent than ever before. This book explores these topics in the context of a small set of sensor types.
We provide some basic understanding of sensor operation for accelerometers, magnetometers, gyroscopes, and pressure sensors. We show how information from these can be fused to provide estimates of orientation. Then we explore the topics of machine learning and sensor data analytics.
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Acerca del autor
Jongmin Lee is a Systems & Architecture Engineer at NXP Semiconductor. He received his Ph.D. in Electrical Engineering from Arizona State University in 2017. Previously, he was a graduate research associate at the Sensor, Signal, and Information Processing Center (SenSIP) at Arizona State University. His research interests include signal processing, communications, and machine learning.
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