loraMintsML
1.0.0
현재의 repo는 Mints LORA 노드 분석을위한 코드를 코드합니다. 리포는 3 개의 섹션으로 나뉩니다.
데이터 처리 섹션은 개별 노드의 데이터 파일을 다운로드하고 연결하도록 설계되었습니다.
코드는 PC에 RSYNC가 설치되어야합니다. sudo apt install rsync grsync
호스트 컴퓨터는 [email protected] : raw 에 액세스해야합니다. 요청시 제공됩니다.
rsync -avzrtu --exclude={"*.png","*.jpg"} -e "ssh -p 2222" [email protected]:raw/b827ebf74482/ /media/teamlary/teamlary3/air930/mintsData/b827ebf74482/
(B827EBF74482는이 예제의 게이트웨이 ID입니다)
일단 액세스가 [email protected]로 부여되면 : yaml (mintsdefinitions.yaml) 파일을 수정해야합니다. 파일이 위치한 디렉토리 구조는 다음과 같습니다.
─신 Loramintsml │ │ ─퀴 펌웨어 MintSdefinitions.yaml Dataprocessing l0001_RAW2MAT.M
'mintsdata'라는 이름으로 Mints 데이터 파일을 만들어야하는 디렉토리를 선택하십시오. 모든 Mints 프로젝트에 대한 일반적인 'Mintsdata'를 유지하십시오 . 그런 다음 'datafolder'라벨 아래에서 Yaml 파일의 상기 폴더를 가리 킵니다. 대부분의 MINTS에서 데이터 패키지는 여러 데이터 샘플을 동기화하기 위해 사전 정의 된 기간 내에 리샘플링됩니다. LORA 센서 데이터 및 MINTS의 경우 다른 Mints Air Monitoring Data Source는 30 초 동안 재 샘플링에 적합합니다. 이와 같이 30은 타임 스팬 아래에 놓을 수 있습니다. GatewayIds 목록 아래에있는 모든 Lora Gateway IDS를 입력하십시오. 게이트웨이에 각 LORA 노드를 등록한 후 YAML 파일의 Loraids 필드 아래에 나열하십시오. 존재하는 나머지 필드는 LORA 데이터 교정 목적입니다. YAML 파일은 존재하는 모든 섹션에서 공유되므로 펌웨어 폴더 아래에 넣습니다. 필요한 경우 고유 한 YAML 파일은 각 섹션에 사용할 수 있습니다. YAML 파일의 예는 다음과 같습니다.
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 파일이 업데이트되면 MATLAB에서 'l0001_Raw2mat.m'파일을 실행할 수 있습니다 (MATLAB 스크립트의 적절한 YAML 파일을 가리 키십시오) . 이로 인해 해당 노드에 속하는 모든 LORA 데이터를 연결하는 각 노드에 대해 고유 한 .mat 파일을 생성해야합니다. 상기 파일은 아래에 설명 된 폴더 구조 내에서 찾을 수 있습니다.
─ 신 Mintsdata RawMats lora Loramints_470A55800048003E.mat Loramints_472B544E0018003D.MAT Loramints_472B544E001B003C.MAT │ │ ├ ├ 담사 ... ...
'loramints _-- loraid-. mat'파일에는 Folling Data 속성이 포함되어 있습니다.
각 LORA 노드에는 별도의 센서가 있습니다. 특정 센서를 확인하려면 각 센서의 그래프를 플로팅하기 위해 세프레이 코드가 수행됩니다. 예는 다음과 같습니다.
L0001_raw2Mat.m 실행하면 L0002_rawPlots.m 실행하십시오. 각 개별 센서에 대해 두 가지 그림을 만듭니다. 첫 번째는 지난 몇 주 동안의 데이터 (토큰 최신)에 대한 것이고 다른 하나는 센서가 실행되는 시간 내내 (토큰 아래)입니다. 그림은 다음 폴더 구조 아래에 나타납니다.
─ 신 Mintsdata 시각적 분석 lora spoal Loramints_470A55800048003E_Spanned.png Loramints_471A55800038004e_spanned.png │ │ │ ├ 담사 ............................................... | │ │ 착용. 최신 Loramints_470A55800048003E_LATEST.png Loramints_471A55800038004E_LATEST.png │ │ │ ├ 담사 ...............................................
