物联网与数据挖掘 习题及答案 第1、2章

1-1简述物联网的产生与发展。

参见教材第1.1.1小节。

1-2简述物联网与无线传感器网络之间的区别与联系。

无线传感器网络由部署在监测区域内的大量静止或移动的廉价微型传感器节点组成，通

过无线通信方式形成一个多跳的自组织无线网络，目的是协作地感知、采集、处理和传输覆

盖区内被感知对象的信息，并把这些信息发送给远方的观察者。无线传感器网络中的传感器

根据应用场景的不同往往涉及多种类型，可以设置用于监测温度、湿度、亮度、气体成分、

土壤成分、噪声、地震、电磁、压力、移动物体的大小、速度和方向等多种多样的参数。相

较而言，物联网涉及的技术范围及设施更加广泛，无线传感器网络可以被看作一种有效实现

物联网的技术，或者说是物联网的一个代表性实例。

1-3简述物联网的体系结构。

由于人们对物联网技术体系的理解有一定的差异性，因此有多种不完全相同的物联网体

系结构，相对得到更多人认可的是一种四层结构，有感知层、网络层、管理服务层、应用层。

1-4数据挖掘的主要过程包括哪些方面？

数据挖掘的主要过程有数据清洗、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评

估、知识表示。上述过程形成了一个闭环，这使得我们可以不断地迭代优化知识发现过程。

1-5简述数据挖掘的主要支撑技术。

数据挖掘的主要支撑技术有数据库系统、数据仓库、统计学、云计算、可视化、算法、

机器学习。

1-6简述数据挖掘与机器学习之间的异同点。

机器学习是数据挖掘的重要工具，两者具有密切的联系。具体来说，机器学习的目的是

利用数据计算出能够近似目标的假设，即随着任务的不断执行，经验的累计能够带来计算机

程序性能的提升，而数据挖掘的目的是寻找数据中有趣的模式。如果有趣的模式是能够近似

目标的假设，那么我们认为数据挖掘等同于机器学习；如果有趣的模式与能够近似目标的假

设密切相关，那么数据挖掘和机器学习往往可以相互促进和帮助。例如，可以先利用异常检

测算法剔除数据中的异常点，然后在净化后的数据上训练一个机器学习模型。数据挖掘不仅

要研究、拓展和应用一些机器学习方法，还要通过许多非机器学习技术解决数据仓储、大数

据、数据声音等更为实际的问题。因此，数据挖掘可以被视为机器学习和数据库的交叉，利

用数据库技术来管理海量数据，借助机器学习来分析海量数据。

1-7如何理解物联网与数据挖掘之间的关系？

物联网与数据挖掘两者之间存在着密切的关系。具体来说，物联网技术的发展和成熟使

得我们能够产生、感知、收集、存储和汇集大量的数据，这为数据挖掘提供了数据来源和数

据准备；数据挖掘则提供了发现数据中隐含知识的解决方案和强有力的工具，通过将数据转

化为知识的方式来提升物联网基础设施和系统的性能，改善物联网上层应用的服务质量，促

进资源和服务的最优管理，使物联网变得更加自主智能，提供更加立体化的服务。

1-8简述物联网环境下数据的特点。

物联网环境下数据的特点：容量大、类型多、速度快、价值密度低和真实性。

1-9在应用数据挖掘技术解决实际问题时，应考虑哪些因素？

需要考虑数据的特点、据分析的目标及约束条件、数据挖掘算法。

1-10结合日常生产生活，介绍一种基于物联网与数据挖掘技术的典型应用。试说明该应用

的数据采集方案与数据挖掘技术。

基于物联网和数据挖掘技术的应用己经渗透到人类社会生产生活的方方面面，比如智能

家居。旨在利用各类传感器单元构建一个周围辅助生活系统，将窗帘控制、空调调节、照明

系统、安防系统、厨房系统、洗浴系统等各种家庭设备，通过智能家庭网络连网来实现自动

化，并通过监测个体的睡眠、用餐、盥洗等日常活动，利用数据挖掘技术来挖掘个体的行为

模式，预测个体的健康状况，进而根据个体的行为能力等级提供层次化精细照护服务，以维

持个体的独立、良好的生活品质。

2-1传感器与微处理器之间的常用通信方式有哪些？

串行通信：这是一种数据一次只能传输一个比特的通信方式。这种方法的优点是它只需

要少量的线路，因此对于小型设备和系统非常有用。常见的串行通信协议包括UART,SPI

和I2C«UART（UniversalAsynchronousReceiver/Transmitter,通用异步收发器）:UART是一

种异步串行通信协议，主要用于低速，短距离的数据交换。SPI（SerialPeripheralInterface,

串行外设接口）：SPI是一种同步串行通信协议，通常用于在微控制器和其各种外设之间传输

数据。SPI接口通常由四条线组成：数据输入（MIS。），数据输出（MOSI）,时钟（CLK）和

片选（SS或CS）。I2C（Inter-IntegratedCircuit,内部集成电路总线）：I2C是一种同步串行通

信协议，它只需要两条线路（数据线SDA和时钟线SCL）就能在微控制器和其外设之间实现

通信。

并行通信：在这种通信方式中，多个比特的数据同时通过多条通信线路发送。这种方式

的优点是数据传输速率快，但是需要更多的线路。一般来说，这种方法适用于需要高速数据

传输的大型设备和系统。

无线通信：在某些应用中，传感器和微处理器可能需要通过无线方式进行通信。常见的

无线通信协议包括蓝牙，Wi-Fi,Zigbee等。这些无线协议可以覆盖不同的通信距离和数据

传输速率，因此可以根据具体的应用需求进行选择。

2-2试利用RaspberryPiPico实现温度和气压数据的采集。

要使用RaspberryPiPico来采集温度和气压数据，需要一块与RaspberryPiPico兼容的气

压和温度传感器。BMP280是一款常用的温度和气压传感器，可以使用它来完成这个任务。

硬件连接：BMP280传感器通过RaspberryPiPico的3.3V输出和GND端提供工作电压,

SDA和SCL端分别与RaspberryPiPico的21号和20号端子相连。

软件编程：可以利用以下代码片段读取传感器中的温度、湿度和气压数据。

frommachineimportPin,I2C

fromtimeimportsleep

importbme280

i2c=I2C(0,sda=Pin(20),scl=Pin(21),freq=400000)

whileTrue:

bme=bme280.BME280(i2c=i2c)

temperature=bme.temperature

humidity=bme.humidity

pressure=bme.pressure

sleep(lO)

2-3试利用RaspberryPiPico实现人体活动数据的采集，并通过串口发送数据。

MPU9250传感器通过RaspberryPiPico的3.3V输出和GND端提供工作电压，SDA和

SCL端分别与RaspberryPiPico的21号和20号端子相连。

可以利用以下代码片段读取MPU9250传感器的加速度计、角动量、磁场、温度等数据。

importutime

frommachineimportI2C,Pin

frommpu9250importMPU9250

i2c=I2C(scl=Pin(22),sda=Pin(21))

sensor=MPU9250(i2c)

print("MPU9250id:"+hex(sensor.whoami))

whileTrue:

print(sensor.acceleration)

print(sensor.gyro)

print(sensor.magnetic)

print(sensor.temperature)

utime.sleep_ms(l000)

2-4查找资料介绍基于心电传感器数据估算心率的方法。

心率是一个非常重要的生理参数，通过心电传感器（ECG或EKG）收集的数据可以帮助

我们估算心率。心电传感器主要检测心脏电活动，从而生成心电图（ECG）信号•。心电图信

号中的特征峰值通常用来估算心率，其中最显著的峰值称为R波。以下是一些常见的基于心

电传感器数据估算心率的方法。

峰值检测算法：这是一种直接检测心电信号中R波峰值的方法。首先，对原始心电信号

进行滤波处理，以消除噪声和基线漂移。然后，使用阈值检测方法识别R波峰值。计算相邻

R波峰值之间的时间间隔，并根据以下公式计算心率：心率（每分钟心跳次数）=60/RR间

期（单位：秒），其中RR间期是相邻R波之间的时间间隔。

自相关算法：自相关算法是一种基于信号处理的方法，用于确定信号中重复模式的周期

性。通过计算心电信号的自相关函数，可以找到信号中周期性成分的时间间隔。然后，根据

相邻R波之间的时间间隔估算心率。

快速傅里叶变换(FFT)算法：快速傅里叶变换是一种将时间域信号转换为频域信号的

方法。通过将心电信号进行FFT处理，可以识别出不同频率成分。然后在频域中找到主要频

率成分，并将其转换为相应的心率。

波形模板匹配算法：这种方法涉及将预先定义的R波模板与心电信号进行比较。在这种

方法中，首先选择一个代表性的R波模板。然后，使用滑动窗口将模板与信号进行比较，以

确定R波的位置。最后，根据相邻R波之间的时间间隔估算心率。

神经网络和机器学习方法：近年来，使用神经网络和机器学习方法处理心电信号数据已

经取得了显著的进展。这些方法可以从原始心电信号中自动提取特征，并通过训练好的模型

来估算心率。

2-5查找资料介绍基于血氧传感器数据估算血氧饱和度的方法。

血氧饱和度(SpO2)是一个非常重要的生理参数，它表示氧合血红蛋白占总血红蛋白

的百分比。血氧饱和度的测量通常使用脉搏血氧仪，也称为脉搏氧饱和度计或脉氧仪。脉搏

血氧仪使用两种不同波长的光：红光(约660nm)和红外光(约940nm)。这两种光源对应

于氧合血红蛋白(HbO2)和脱氧血红蛋白(Hb)的吸光特性。氧合血红蛋白和脱氧血红蛋

白对这两种光的吸收率是不同的，而且在脉冲的收缩和舒张阶段，吸收率也会有所变化。利

用这个特性，我们可以估算出血氧饱和度。以下是一种基于血氧传感器数据估算血氧饱和度

的基本方法。(1)脉搏血氧仪通过皮肤发射红光和红外光，并通过光电二极管检测器检测传

递过皮肤的光的强度。由于血管内血流的脉动，检测到的光强度会有周期性的变化；(2)脉

搏血氧仪计算两种光在心脏收缩和舒张阶段的吸收率的变化，并求出两者的比值(R);(3)

脉搏血氧仪根据预先设定的经验公式，将比值(R)转换为血氧饱和度(SpO2)。这个公式

是通过大量实验数据得出的，可以根据不同人群和条件进行调整。

2-6比较本章中介绍的无线通信技术。

参见教材第2.2.1小节。

2-7比较本章中介绍的有线通信技术。

参见教材第222小节。

2-8试基于Python实现一个TCP客户端和服务器端，并实现两者之间的通信。

参考答案。

s=socket.socket()#serverend

host=socket.gethostname()

port=12345

s.bind(host,port)

s.listen(5)

whileTrue:

c,addr=s.accept()

print'connectaddress：；addr

c.send(*Hello!')

c.closeQ

importsocket#clientend

s=socket.socket()

host=socket.gethostnameO

port=12345

s.connect((host,port))

prints.recv(1024)

s.close()

2-9试基于Python实现一个MQTT客户端，并利用代理发布和订阅信息。

以下代码给出了一个MQTT客户端向代理发布数据的示例。

importrandom

importtime

frompaho.mqttimportclientasmqtt_client

broker=^roker.emqx.io'

port=1883

topic="/python/mqtt'*

client_id=fpython-mqtt-{random.randint(0,1000)}*#generateclientIDwithpubprefix

randomly

defconnect_mqtt():

defon_connect(client,userdata,flags,rc):

ifrc==0:

print("ConnectedtoMQTTBroker!u)

else:

print("Failedtoconnect,returncode%d\nn,rc)

client=mqtt_client.Client(client_id)

client.on_connect=on_connect

client.connect(broker,port)

returnclient

defpublish(client):

msg_count=0

2-10试基于Python实现一个HTTP服务器端和客户端，并通过POST向服务器发送数据。

(1)创建一个HTTP服务器的代码。服务器在8080端口上运行，接受POST请求。

fromhttp.serverimportBaseHTTPRequestHandlecHTTPServer

importcgi

classRequestHandler(BaseHTTPRequestHandler):

defdo_POST(self):

ctype,pdict=cgi.parse_header(self.headers.get('content-type'))

ifctype=='application/x-www-form-urlencoded'