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第1章 矿山物联网基础与发展趋势1

1.1 矿山自动化与矿山物联网1

1.2 矿山物联网应用模型2

1.3 矿山物联网发展趋势3

第2章 矿山物联网中的移动测量数据11

2.1 分布式测量数据与移动测量数据11

2.2 监测网络12

2.3 移动瓦斯监测数据13

2.4 分布式矿震监测数据20

2.5 矿山设备多通道测量数据21

2.6 移动目标定位数据24

2.7 移动测量数据传输与处理技术24

第3章 移动瓦斯测量数据传输技术30

3.1 瓦斯数据流压缩感知技术30

3.1.1 压缩感知理论基础30

3.1.2 瓦斯数据稀疏化特点34

3.1.3 瓦斯数据压缩采集模型35

3.1.4 稀疏化频率与采样点数37

3.1.5 测量矩阵的产生43

3.1.6 瓦斯数据重构46

3.2 动态自组织数据传输技术56

3.2.1 多权值动态自组织路由技术57

3.2.2 随机动态自组织路由技术72

3.2.3 伪随机自组织路由技术77

第4章 移动瓦斯测量数据处理技术82

4.1 瓦斯数据流聚类方法82

4.1.1 时间序列相似性准则82

4.1.2 时间序列相似性数学分析方法83

4.1.3 基于滑动时间窗的短时瓦斯数据特征选取84

4.1.4 短时瓦斯流模糊C均值聚类算法85

4.2 瓦斯数据流修正技术91

4.2.1 移动瓦斯传感器数据修正算法92

4.2.2 修正信息下发与机会通信96

第5章 矿山设备多通道测量数据处理技术98

5.1 矿山多通道监测数据特征提取98

5.1.1 特征提取技术研究现状98

5.1.2 多通道数据时频域分析99

5.1.3 小波变换101

5.1.4 希尔伯特-黄变换理论103

5.1.5 信息与熵105

5.1.6 　Mel倒谱系数106

5.2 矿山多通道监测数据融合与特征降维108

5.2.1 基于多通道监测数据信息融合108

5.2.2 信息融合分类109

5.2.3 特征降维110

5.3 矿山多通道监测数据特征分类118

5.3.1 模式识别118

5.3.2 神经网络119

5.3.3 支持向量机126

第6章 其他移动测量数据处理技术132

6.1 矿震监测数据处理技术132

6.1.1 矿震监测中的时间同步技术132

6.1.2 矿震监测数据的压缩感知135

6.1.3 矿震监测数据的定位技术139

6.2 移动目标定位数据处理技术142

6.2.1 常用移动目标定位算法143

6.2.2 移动目标跟踪算法152

参考文献158