关于传感器数据融合与异常识别算法，建议从以下方面展开：
1. 算法选择
滤波算法推荐卡尔曼滤波（处理动态数据）或移动平均滤波（简单场景），需结合煤气罐运输的振动、倾斜等实际工况选择。平滑系数需通过实验确定，建议在论文中补充测试数据对比不同系数的效果。
2. 数据融合层级
参考多传感器融合的三种模型：数据级（原始信号直接融合）、特征级（提取峰值/均值等特征后融合）、决策级（各传感器独立判断后综合）。煤气罐运输建议采用特征级融合，例如将振动、气体浓度等特征加权计算风险值。
3. 异常识别实现
可设置动态阈值：正常状态下取均值±3σ为基准，超出范围即触发异常。若需更高精度，可引入Edge Impulse平台训练简单ML模型（如K-Means聚类），部署到ESP32实时检测。
4. 工程细节
注意传感器数据的时间同步（ESP32的RTC校准）和电气隔离（防止电磁干扰影响ADC采样）。示例代码可从STM32的ADC滤波程序（如中值滤波+滑动平均）迁移适配。
需要具体实现时可再讨论传感器选型或代码调试问题~ 😊
1. 算法选择
滤波算法推荐卡尔曼滤波（处理动态数据）或移动平均滤波（简单场景），需结合煤气罐运输的振动、倾斜等实际工况选择。平滑系数需通过实验确定，建议在论文中补充测试数据对比不同系数的效果。
2. 数据融合层级
参考多传感器融合的三种模型：数据级（原始信号直接融合）、特征级（提取峰值/均值等特征后融合）、决策级（各传感器独立判断后综合）。煤气罐运输建议采用特征级融合，例如将振动、气体浓度等特征加权计算风险值。
3. 异常识别实现
可设置动态阈值：正常状态下取均值±3σ为基准，超出范围即触发异常。若需更高精度，可引入Edge Impulse平台训练简单ML模型（如K-Means聚类），部署到ESP32实时检测。
4. 工程细节
注意传感器数据的时间同步（ESP32的RTC校准）和电气隔离（防止电磁干扰影响ADC采样）。示例代码可从STM32的ADC滤波程序（如中值滤波+滑动平均）迁移适配。
需要具体实现时可再讨论传感器选型或代码调试问题~ 😊
