描述

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朋友們好，LM 35傳感器設備在超過某個溫度值時向我發送代碼的最終項目我開發了一個代碼來控制傳感器，并在傳感器值超過297或29.03攝氏度時向我發出SMS更新。每當傳感器超過值時，獲取SMS警報。與API一起使用python代碼

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房間燈光監控項目。

在之前的課程中，我們了解了 z 分數分析是什么。在本課中，我們將學習如何編寫一個 Python 代碼，該代碼可以使用 z-score 分析來找出是否有人打開或關閉了您房間的燈，并在發生這種情況時向您發送短信。

第 1 步：在第 1 單元“構建您的第一個 IoT 傳感器項目”主題下，我們學習了如何將 LDR 連接到 Bolt 并通過云對其進行監控。根據該主題進行相同的電路連接。

第 2 步：完成后，登錄到您的 digitalOcean droplet 并創建一個新文件夾來保存此主題的文件。

注意：如果您使用的是 VirtualBox 或 VMWare 或 Linux 系統，請相應地登錄系統。

第3步：您可以創建一個新文件夾并使用以下命令輸入它。

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mkdir Anomaly_Detection cd Anomaly_Detection

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第 4 步：使用以下命令為此項目創建配置文件。

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nano conf.py

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編輯器打開后，輸入以下配置參數

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SSID = 'You can find SSID in your Twilio Dashboard' AUTH_TOKEN = 'You can find on your Twilio Dashboard' FROM_NUMBER = 'This is the no. generated by Twilio. You can find this on your Twilio Dashboard' TO_NUMBER = 'This is your number. Make sure you are adding +91 in beginning' API_KEY = 'This is your Bolt Cloud account API key' DEVICE_ID = 'This is the ID of your Bolt device' FRAME_SIZE = 10 MUL_FACTOR = 6

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注意：您必須用您的憑據替換上述所有值。您可以在 Twilio 儀表板中找到前四個值，在 Bolt Cloud 儀表板中找到后兩個值。

您現在可以將FRAME_SIZE設置為 10，將MUL_FACTOR設置為 3。完成后，您可以按“CTRL+x”保存配置文件

第 5 步：現在使用以下命令再創建一個名為 anomaly_detction.py 的文件

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sudo nano anomaly_detection.py

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該文件將包含主要代碼。代碼的算法可以分解為以下步驟：

1) 從 Bolt 設備中獲取最新的傳感器值。

2) 將傳感器值存儲在列表中，用于計算 z-score。

3) 計算正常和異常讀數的 z 分數和閾值上限和下限。

4) 檢查傳感器讀數是否在正常讀數范圍內。

5) 如果不在范圍內，發送短信。

6) 等待 10 秒。

7) 從步驟 1 開始重復。

s。和螺栓云創建 ML 圖來預測值