loraMintsML
1.0.0
現在のレポは、ミントロラノードの分析のためのコードを収容しています。レポは3つのセクションに分かれています。
データ処理セクションは、個々のノードのデータファイルをダウンロードして連結するように設計されています。
コードには、PCにRSYNCがインストールされる必要があります。 sudo apt install rsync grsync
ホストコンピューターは、[email protected]：rawにアクセスする必要があります。これはリクエストに応じて提供されます。
rsync -avzrtu --exclude={"*.png","*.jpg"} -e "ssh -p 2222" [email protected]:raw/b827ebf74482/ /media/teamlary/teamlary3/air930/mintsData/b827ebf74482/
（B827EBF74482は、この例のゲートウェイIDです）
[email protected]にアクセスが許可されたら：Raw the yaml（mintsdefinitions.yaml）ファイルを変更する必要があります。ファイルが位置するディレクトリ構造を以下に示します。
──loramintsml ├│├。-ファームウェア ││├│。。MintsDefinitions.yaml │└│└。。dataprocessing ││├。。
「Mintsdata」という名前のMintsデータファイルを作成する必要があるディレクトリを選択してください。すべてのMintsプロジェクトの一般的な「Mintsdata」を必ず保持してください。次に、ラベル「DataFolder」の下のYAMLファイルの上記のフォルダーを指します。ほとんどのミントでは、データパッケージは、複数のデータサンプルを同期するために事前に定義された期間内に回復します。 LORAセンサーデータとミントの場合、他のミントエアモニタリングデータソースは、30秒の期間にリサンプするのに適しています。そのように、30はタイムスパンの下に置くことができます。 GateWayIDSリストの下に、存在するすべてのLORAゲートウェイIDを入力します。ゲートウェイに各LORAノードを登録した後、YAMLファイルのLoraidsフィールドの下にそれらをリストします。存在する残りのフィールドは、LORAデータキャリブレーションの目的です。 YAMLファイルは存在するすべてのセクションで共有されるため、ファームウェアフォルダーの下に置かれています。必要に応じて、各セクションに一意のYAMLファイルを使用できます。 YAMLファイルの例を以下に示します。
dataFolder: "/media/teamlary/teamlary3/air930/mintsData"
timeSpan: 30
gatewayIDs:
- "b827eb60cd60"
- "b827eb52fc29"
- "b827ebf74482"
- "b827eb70fd4c"
loraIDs:
- "475a5fe3002e0023"
- "475a5fe3002a0019"
- "475a5fe3003e0023"
- "475a5fe30031001b"
- "475a5fe300320019"
- "475a5fe300380019"
- "477b41f200290024"
- "475a5fe3002e001f"
- "477b41f20047002e"
- "475a5fe30021002d"
- "475a5fe30031001f"
- "475a5fe30028001f"
- "478b5fe30040004b"
- "472b544e00250037"
- "47eb5580003c001a"
- "47db5580001e0039"
- "479b558000380033"
- "472b544e00230033"
- "478b558000330027"
- "475a5fe30035001b"
- "472b544e0024004b"
- "470a55800048003e"
- "475a5fe3002a001a"
- "47cb5580003a001c"
- "475a5fe300300019"
- "475a5fe3002e0018"
- "472b544e0018003d"
- "476a5fe300220022"
- "472b544e001b003c"
- "47bb558000280041"
- "47db5580002d0043"
- "477b41f20048001f"
- "47fb558000450044"
- "475b41f20037001e"
- "478b5fe30040004b"
- "475a5fe30039002a"
- "479b5580001a0031"
- "475a5fe3002f001b"
- "47cb5580002e004a"
- "471a55800038004e"
airmarID: "001e0610c0e4"
deployments:
"477b41f20047002e": "2020-08-20 00:00:00"
"472b544e00250037": "2020-08-20 00:00:00"
binsPerColumn : 400
numberPerBin : 2
pValid : 0.15
YAMLファイルが更新されたら、MATLABで「L0001_RAW2MAT.m」ファイルを実行できます（MATLABスクリプトの適切なYAMLファイルを指すことを確認してください） 。これにより、そのノードに属するすべてのLORAデータを連結する各ノードの一意の.matファイルを作成することになります。上記のファイルは、以下で説明するフォルダー構造内にあります。
──Mintsdata │├├。。Rawhat │││└。ですか？ロラ │││。。 │││。。 ││├。。 ││││···...
'loramints _-- loraid - 。mat'ファイルには、folowingデータ属性が含まれています。
各ロラノードは別々のセンサーを収容しています。特定のセンサーを確認するには、各センサーのグラフをプロットするためにセプレートコードが行われます。例を以下に示します。
L0001_raw2Mat.mを実行したら、先に進み、 L0002_rawPlots.mを実行します。個々のセンサーごとに2つの図を作成します。最初のものは、最後の数週間のデータ（最新のトークンの下）のためだけで、もう1つはセンサーが実行されている（トークンに及ぶ）全体です。図は、次のフォルダー構造の下に表示されます。
──Mintsdata │├│。。視覚分析 │││└。ですか？ロラ ││││。ですか？ │││ 。。 │││ 。。 ││││ ·ックス | │└│ 。。 ││├ 。。 │││ 。。 ││││ ·ックス
