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物聯(lián)網(wǎng)這個概念我們不難理解，既萬物相連的互聯(lián)網(wǎng)，可以讓生活中出現(xiàn)的物品連入互聯(lián)網(wǎng)，那么萬物是怎么連入互聯(lián)網(wǎng)的呢？他們在連入互聯(lián)網(wǎng)后又是怎么進行數(shù)據(jù)的處理的呢？今天小編就帶大家將這些問題一一揭曉。

首先，我們身邊的各種設備想連入互聯(lián)網(wǎng)在很大的程度上是不能夠直接相連的，需要借助中間設備才可以完成物聯(lián)網(wǎng)設備的入網(wǎng)操作。常見的有工業(yè)路由器、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關這一類設備提供接口，供物聯(lián)網(wǎng)設備的接入，憑借工業(yè)路由器、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關等設備提供的網(wǎng)絡很方便的讓其他物聯(lián)網(wǎng)設備進行入網(wǎng)操作。

設備入網(wǎng)問題解決了，伴隨著而來的就是物聯(lián)網(wǎng)的應用場景的拓展，這些應用場景的拓展會對企業(yè)的自動化、信息化進程產生重要的影響。同時物聯(lián)網(wǎng)設備的廣泛應用必然會產生海量數(shù)據(jù)，那么我們接下來就來了解物聯(lián)網(wǎng)設備入網(wǎng)后是怎么進行海量數(shù)據(jù)的處理工作的。

  什么是數(shù)據(jù)處理？

  為了理解物聯(lián)網(wǎng)傳感器收集的大量數(shù)據(jù)，我們需要對其進行處理。換句話說，數(shù)據(jù)處理是對數(shù)據(jù)的采集、存儲、檢索、加工、變換和傳輸，目的是將原始數(shù)據(jù)轉換為有用的信息。其中，數(shù)據(jù)是數(shù)字、符號、字母和各種文字的集合。數(shù)據(jù)處理的輸出的是信息，并能以不同的形式呈現(xiàn)，例如純文本文件、圖表、電子表格或圖像。

  數(shù)據(jù)處理過程通常遵循一個由三個基本階段組成的循環(huán)：輸入、處理和輸出。

  輸入：輸入是數(shù)據(jù)處理周期的第一階段，這是一個將收集到的數(shù)據(jù)轉換成機器可讀形式以便計算機處理的階段。

  處理：在處理階段，計算機將原始數(shù)據(jù)轉換成信息。轉換是通過使用不同的數(shù)據(jù)操作技術來執(zhí)行的。

  輸出：這是處理后的數(shù)據(jù)轉換成人類可讀形式并作為有用信息呈現(xiàn)給最終用戶的階段。

  那么，數(shù)據(jù)處理是如何工作的呢？

  數(shù)據(jù)處理的方法

  物聯(lián)網(wǎng)的大規(guī)模應用會產生海量的數(shù)據(jù)，為了減輕系統(tǒng)的負荷，可以對數(shù)據(jù)的分級處理和降維處理。降維處理可以有效的壓縮數(shù)據(jù)量，是處理一些數(shù)據(jù)必須進行的步驟，并且已在大規(guī)模的圖像處理算法中得到應用；而分級處理可以有效的減輕系統(tǒng)的負荷。

  數(shù)據(jù)的降維處理

  目前人們對這些數(shù)據(jù)的處理還沒有形成相應的有效方法，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法在處理這些數(shù)據(jù)集合時，往往效果并不好，甚至在某些情況下失效。蘊含在數(shù)據(jù)中的知識和規(guī)律我們無法得知，將會導致數(shù)據(jù)災難問題。因此，人們就迫切希望去認識和探索這些數(shù)據(jù)之間的奧秘。而如何能有效的利用這些高維數(shù)據(jù)是人們面臨的基本問題。

  在很多情況下，我們可以首先將數(shù)據(jù)的維數(shù)將到一個合理的大小，同時盡可能多的保留原始的信息，然后再將降維處理后的數(shù)據(jù)送入信息處理系統(tǒng)。這樣的做法是非常有用的。而降維算法也是一些機器學習、數(shù)據(jù)挖掘方法的組成部分。對數(shù)據(jù)降維處理，結合一些具體的業(yè)務需求，是一個行之有效對海量數(shù)據(jù)進行處理的方法。

降維算法主要分為線性降維算法和非線性降維算法。降維的實質就是尋找投影變換:從高維空間到低維空間變換。現(xiàn)在有一種最小量嵌入算法，在保持局部等距和角度不變的約束條件下，就能很好的揭示數(shù)據(jù)內在的流形結構

數(shù)據(jù)的分級處理

  從信息處理的角度,物聯(lián)網(wǎng)可以分為三個層次：

  1.底層是局部區(qū)域的協(xié)同感知。多個同類或異類的傳感器辦同感知被測目標，獲得立體的豐富的感知數(shù)據(jù)，通過局部區(qū)域的信息處理和融合，能夠獲得高精度的、可靠的感知信息;2.第二層是傳輸過程中的數(shù)據(jù)處理。包括面向無線傳輸網(wǎng)絡狀態(tài)的感知信息的進一步聚合和融合處理，自適應傳輸鏈路狀態(tài)的應用層編碼和傳送協(xié)議優(yōu)化，以及數(shù)據(jù)的安全傳輸處理,使得海量信息能夠高效的、可靠和安全的傳輸;3.第三層是應用支撐層上的基于各類物聯(lián)網(wǎng)應用的共性支撐、服務決策、協(xié)調控制等。物聯(lián)網(wǎng)的信息是超大規(guī)模的海量信息,需要利用感知信息具有的時間和空間的關聯(lián)特性，實現(xiàn)不同空間區(qū)域上的多粒度的分級存儲和檢索，提高資源利用率和信息獲取效率。提出一種基于多級數(shù)據(jù)處理的嵌人式中間件系統(tǒng)的解決方案，系統(tǒng)集合了數(shù)據(jù)過濾、數(shù)據(jù)聚合和數(shù)據(jù)處理等功能，可在一定程度上提高大型應用系統(tǒng)的整體效率。

目前我們在對這些海量的物聯(lián)網(wǎng)進行海量的數(shù)據(jù)處理方面，正處于一個既充滿著機遇也充滿著挑戰(zhàn)的風險。通過各個渠道收集、處理和分析物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可以給企業(yè)更多的依據(jù)，準確掌握發(fā)展的過程，幫助企業(yè)更好的進行下一階段的工作部署。