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無線振動傳感器

橫向效應：當測量某個方向的振動時，信號輸出應該全為振動感知方向，但實際上在與該方向垂直的方向也有信號輸出，智能無線振動傳感器，這種效應稱為橫向效應。隨機振動分析從統計學角度出發，確定結構響應的統計學特性，通常能得到一個標準偏差（1σ）下的位移變形、應力等。橫向效應靈敏度越低，性能越好，但是相對而言，傳感器都存在一定的橫向效應，通常標稱橫向效應<5%。

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Wi-Fi傳感器

隨著物聯網的不斷擴展以及對物聯網生態系統帶寬需求的不斷增長，Wi-Fi傳感器的設計者和制造商將需要優先考慮電源問題。物聯網分析是從一系列物聯網傳感器中提取數據，并且這些傳感器被配置為可以提供多種數據類型。所謂多傳感器數據融合（Multi-sensor Data Fusion），就是利用計算機技術將來自多傳感器或多源的信息和數據，在一定的準則下加以自動分析和綜合，以完成所需要的決策而進行的信息處理過程。

傳感器

借助物聯網中的數據融合，智慧城市管理人員可以整合來自多個來源的數據以提升城市管理能力。根據世界衛生組織的數據，暴露于室外空氣污染每年導致420萬人die。麥肯錫認為，使城市變得智能的前提是“技術基礎”。他們將技術基礎定義為通過高速通信網絡連接的大量類似智能手機的設備及傳感器。物聯網技術使智能手機和傳感器之間的這種連接可以收集數據。智慧城市管理當局使用這些數據來了解不同的流程，然后采取適當的措施來優化或重新設計這些流程。

煙霧傳感器

煙霧傳感器收集有關環境中煙霧和氣體的數據，并在煙霧水平升高時觸發警報。物聯網傳感器可以提供前所沒有的高質量數據——使公司能夠顯著提高其預測未來的能力。但是，如果建筑物周圍環境的煙霧水平很高，導致建筑物內的傳感器檢測到煙霧，它們也會觸發警報。在這種情況下，需要融合來自多個相關來源的數據，例如來自附近建筑物的傳感器或檢測天氣和溫度的傳感器，以增強數據的可靠性。同樣，物聯網設備中的數據融合還有許多其他好處。

另外，傳感器可能會發生故障。因此，數據融合可以幫助提升數據的質量。在同樣情景下，融合來自多個傳感器的數據將有助于檢測建筑物中煙霧和氣體的準確水平。