活动介绍

XMPP在物联网设备中的应用与实现

立即解锁
发布时间: 2025-08-30 01:31:49 阅读量: 5 订阅数: 13 AIGC
### XMPP在物联网设备中的应用与实现 在物联网(IoT)的应用场景中,XMPP(可扩展消息与存在协议)协议发挥着重要作用,它为不同设备之间的通信和互操作性提供了有效的解决方案。本文将详细介绍如何为不同的物联网设备添加XMPP支持,以及相关的操作步骤和代码示例。 #### 1. 添加XMPP支持到执行器 为执行器添加XMPP支持与传感器项目类似,不过执行器会将自己注册为“LearningIoT - Actuator”。添加传感器服务器接口的方式与传感器项目大致相同,但字段名称、类型和瞬时值有所不同。 执行器使用的合约代码如下: ```csharp xmppInteroperabilityServer = new XmppInteroperabilityServer ( xmppClient, "XMPP.IoT.Actuator.DigitalOutputs", "XMPP.IoT.Security.Alarm", "Clayster.LearningIoT.Actuator.DO1 - 8"); ``` ##### 1.1 添加控制器服务器接口 XMPP扩展XEP - 0325规定了如何使用XMPP协议在物联网中执行控制操作。我们可以使用`XmppControlServer`类来实现这一扩展。在创建XMPP客户端和配置服务器后,我们需要创建`XmppControlServer`类的实例。构造函数需要一个控制参数列表,每个控制参数由以下参数定义: - 底层值的数据类型 - 控制参数的名称 - 当前值 - 读取参数时调用的回调方法委托 - 设置参数时调用的回调方法委托 - 标题字符串 - 工具提示字符串 - 可能的范围 创建控制服务器的代码如下: ```csharp xmppControlServer = new XmppControlServer ( xmppClient, xmppProvisioningServer, new BooleanControlParameter ("Digital Output 1", () => wsApi.GetDigitalOutput (1), (v) => wsApi.SetDigitalOutput (1, v), "Digital Output 1:", "State of digital output 1."), ..., new BooleanControlParameter ("Digital Output 8", () => wsApi.GetDigitalOutput (8), (v) => wsApi.SetDigitalOutput (8, v), "Digital Output 8:", "State of digital output 8."), new BooleanControlParameter ("State", () => wsApi.GetAlarmOutput (), (v) => wsApi.SetAlarmOutput (v), "Alarm Output:","State of the alarm output."), new Int32ControlParameter ("Digital Outputs", () => (int)wsApi.GetDigitalOutputs (), (v) => wsApi.SetDigitalOutputs ((byte)v), "Digital Outputs:", "State of all digital outputs.", 0, 255)); ``` #### 2. 添加XMPP支持到相机 为相机添加XMPP支持也相对简单,相机将注册为“LearningIoT - Camera”。此前相机仅通过UPnP在局域网中工作,由于UPnP基于HTTP,只要确保激活HTTP over XMPP支持,相机图像就能通过XMPP自动可用。 我们还需要提供一个带有事件基础设施的传感器接口,最简单的方法是将相机转换为传感器,并将相应的相机参数作为传感器数据字段进行报告。具体实现与传感器项目类似,感兴趣的读者可查看项目的可下载源代码。 #### 3. 添加XMPP支持到控制器 控制器项目与之前的项目不同,它将作为其他三个项目的客户端。控制器需要在事物注册表中注册自己(使用“LearningIoT - Controller”模型名称),并在适用的情况下使用配置服务,以便配置服务器可以通过推荐设备之间的好友关系来连接所有设备。 ##### 3.1 设置传感器客户端接口 获取传感器的JID后,我们可以使用`XmppSensorClient`类请求或订阅传感器数据: ```csharp xmppSensorClient = new XmppSensorClient (xmppClient); ``` ##### 3.2 订阅传感器数据 我们可以通过以下代码订阅传感器的光照和运动字段值,并指定光照变化1%或运动状态改变时接收信息: ```csharp private static void InitSensor (string Jid) { xmppSensorClient.SubscribeData (-1, Jid, ReadoutType.MomentaryValues, null, new FieldCondition[] { FieldCondition.IfChanged ("Light", 1), FieldCondition.IfChanged ("Motion", 1) }, null, null, new Duration (0, 0, 0, 0, 1, 0), true, string.Empty, string.Empty, string.Empty,NewSensorData, null); } ``` 订阅调用的参数如下: | 参数 | 说明 | | ---- | ---- | | 可选序列号(-1) | 用于标识订阅 | | 传感器的JID | 传感器的唯一标识符 | | 所需字段类型 | 例如瞬时值 | | 要读取的底层节点(null) | 传感器不是集中器时为null | | 带有可选条件的字段集 | 如光照和运动的变化条件 | | 订阅的历史数据的可选最大年龄(null) | 不订阅历史数据时为null | | 可选最小间隔时间(null) | 设置消息发送的最快速度限制 | | 可选最大间隔时间(1分钟) | 确保至少每隔该时间接收一次消息 | | 是否需要立即请求(true) | 订阅接受后立即发送传感器数据 | | 代表服务、设备和单元的安全令牌三元组 | 用于扩展标识或转发请求者身份,此处为空字符串 | | 接收到传感器数据时调用的回调方法 | 处理接收到的数据 | | 传递给回调方法的状态对象 | 可选参数 | 如果只需要一次数据,可以使用`RequestData`方法,它接受类似的参数。 ##### 3.3 处理传入的传感器数据 传感器数据在传递给回调方法之前会被正确解析,可通过以下代码处理: ```csharp private static void NewSensorData (object Sender,SensorDataEventArgs e) { FieldNumeric Num; FieldBoolean Bool; if (e.HasRecentFields) { foreach (Field Field in e.RecentFields) { if (Field.FieldName == "Light" && (Num = Field as FieldNumeric) != null && Num.Unit == "%" && Num.Value >= 0 && Num.Value <= 100) lightPercent = Num.Value; else if (Field.FieldName == "Motion" && (Bool = Field as FieldBoolean) != null) motion = Bool.Value; hasValues = true; CheckControlRules (); } } } ``` ##### 3.4 设置控制器客户端接口 使用`XmppControlClient`类与执行器进行通信: ```csharp xmppControlClient = new XmppControlClient (xmppClient); ``` 控制参数可以通过控制表单或单个参数设置操作来完成。在初始化执行器接口时,我们可以请求控制表单: ```csharp private static void InitActuator (string Jid) { xmppControlClient.GetForm (Jid, ControlFormResponse, Jid); } ``` 处理响应的代码如下: ```csharp private static void ControlFormResponse (object Sender, ```
corwn 最低0.47元/天 解锁专栏
赠100次下载
继续阅读 点击查看下一篇
profit 400次 会员资源下载次数
profit 300万+ 优质博客文章
profit 1000万+ 优质下载资源
profit 1000万+ 优质文库回答
复制全文

相关推荐

物联网_赵伟杰

物联网专家
12年毕业于人民大学计算机专业,有超过7年工作经验的物联网及硬件开发专家,曾就职于多家知名科技公司,并在其中担任重要技术职位。有丰富的物联网及硬件开发经验,擅长于嵌入式系统设计、传感器技术、无线通信以及智能硬件开发等领域。
最低0.47元/天 解锁专栏
赠100次下载
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
千万级 优质文库回答免费看
立即解锁

专栏目录

最新推荐

OpenVX:跨平台高效编程的秘诀

### OpenVX:跨平台高效编程的秘诀 #### 1. OpenCL 互操作性扩展 OpenCL 互操作性扩展为 OpenVX 内的应用程序和用户算法提供了高效实现的支持,具备以下六个关键特性: - 共享一个通用的 `cl_context` 对象,供 OpenVX 和 OpenCL 应用程序使用。 - 共享一组有序的 `cl_command_queue` 对象,用于 OpenVX 和 OpenCL 应用程序/用户内核之间的协调。 - 允许 OpenCL 应用程序将 `cl_mem` 缓冲区导出到 OpenVX。 - 允许 OpenCL 应用程序从 OpenVX 收回导出的 `cl_mem

语音情感识别:预加重滤波器与清音影响分析

### 语音情感识别:预加重滤波器与清音影响分析 在语音情感识别领域,多种因素会影响识别的准确性和性能。本文将深入探讨预加重滤波器、清音去除等因素对语音情感分类的影响,并通过一系列实验来揭示不同特征向量大小、帧大小等参数在不同数据库中的表现。 #### 1. 清音去除 在语音情感识别中,通常会使用浊音和清音进行情感识别。然而,清音往往与语音信号记录中的噪声或静音区域具有相似的时间和频谱特征。为了探索去除清音后分类阶段的性能,我们使用自相关函数来去除每一帧中的清音。 具体步骤如下: 1. **自相关函数定义**:对于信号 $x(n)$ 从样本 $n$ 开始的一帧,其短时自相关函数定义为 $

言语节奏与大脑定时模式:探索神经机制与应用

# 言语节奏与大脑定时模式:探索神经机制与应用 ## 1. 大脑的预测性与时间维度 人类大脑是一个具有建设性的器官,它能够生成预测以调节自身功能,并持续适应动态环境。在这个过程中,运动和非运动行为的时间维度正逐渐被视为预测性偏差的关键组成部分。然而,编码、解码和评估时间信息以产生时间感和控制感觉运动定时的神经机制之间的复杂相互作用,仍然大部分是未知的。 ### 1.1 事件的时间与类型维度 个体和环境中的所有状态变化都会产生由类型(“是什么”)和时间(“何时”)定义的事件。为了成功地与不断变化的环境进行交互,人们需要不断适应这些事件的“是什么”和“何时”维度。人类不仅会对事件做出反应,还会

具有多重时滞和不确定参数的CRDNNs的无源性与同步性研究

# 具有多重时滞和不确定参数的 CRDNNs 的无源性与同步性研究 ## 1. 引言 在神经网络的研究领域中,具有多重时滞和不确定参数的连续反应扩散神经网络(CRDNNs)的无源性和同步性是重要的研究课题。无源性能够保证系统的稳定性和能量特性,而同步性则在信息处理、通信等领域有着广泛的应用。本文将深入探讨 CRDNNs 的无源性和同步性相关问题,包括理论分析和数值验证。 ## 2. 无源性判据 ### 2.1 输出严格无源性条件 当满足以下矩阵不等式时,网络(9.17)具有输出严格无源性: \[ \begin{bmatrix} W_6 & \Xi_2 \\ \Xi_2^T & W_7 \e

自适应复杂网络结构中的同步现象解析

# 自适应复杂网络结构中的同步现象解析 ## 1. 引言 在复杂的动力学网络中,同步现象一直是研究的重点。我们将主稳定性方法拓展到由 $N$ 个扩散且自适应耦合的振荡器组成的复杂网络中。通过对自适应耦合相位振荡器这一典型模型的研究,我们发现了由于稳定性岛屿的存在而导致的多簇现象的出现。接下来,我们将深入探讨相关内容。 ## 2. 自适应耦合振荡器网络模型 考虑一个由 $N$ 个扩散且自适应耦合的振荡器组成的网络,其形式如下: \(\dot{x}_i = f (x_i(t)) - \sigma \sum_{j = 1}^{N} a_{ij} \kappa_{ij} G(x_i - x_j)\

SSH连接与操作全解析

# SSH 连接与操作全解析 ## 1. SSH 主机密钥概述 当 SSH 客户端首次连接到远程主机时,双方会交换临时公钥,以此对后续通信进行加密,防止信息泄露。客户端在披露更多信息之前,需要确认远程服务器的身份。这是合理的,因为若连接到的是黑客软件,我们肯定不希望泄露用户名和密码。 ### 1.1 公钥基础设施的问题 构建公钥基础设施是解决互联网机器身份验证的一种方法。首先要确定证书颁发机构,将其公钥列表安装到所有浏览器和 SSL 客户端中,然后付费让这些机构验证身份并签署 SSL 证书,最后将证书安装到 Web 服务器上。但从 SSH 的角度看,这种方法存在诸多问题。虽然可以创建内部公

计算机视觉中的概率图模型:不完整数据下的贝叶斯网络学习

# 计算机视觉中的概率图模型:不完整数据下的贝叶斯网络学习 在计算机视觉领域,概率图模型是一种强大的工具,可用于处理复杂的概率关系。当数据不完整时,贝叶斯网络(BN)的参数学习和结构学习变得更具挑战性。本文将介绍不完整数据下BN参数学习和结构学习的方法。 ## 1. 不完整数据下的BN参数学习 在不完整数据中,变量 $Z_m$ 可能随机缺失或始终缺失。与完整数据情况类似,不完整数据下的BN参数学习也可通过最大似然法或贝叶斯法实现。 ### 1.1 最大似然估计 最大似然估计(ML)需要通过最大化边际似然来找到BN参数 $\theta = \{\theta_n\}_{n=1}^N$: $$

HNPU-V1:自适应DNN训练处理器的技术解析与性能评估

### HNPU-V1:自适应DNN训练处理器的技术解析与性能评估 在深度学习领域,DNN(深度神经网络)训练处理器的性能对于提高训练效率和降低能耗至关重要。今天我们要介绍的HNPU - V1就是一款具有创新性的自适应DNN训练处理器,它采用了多种先进技术来提升性能。 #### 1. 稀疏性利用技术 在DNN训练过程中,会出现输入或输出稀疏性的情况。传统的输出零预测方法虽然可以同时利用输入和输出稀疏性,但会带来面积和能量开销。而HNPU - V1采用了独特的稀疏性利用技术。 ##### 1.1 切片级输入跳过(Slice - Level Input Skipping) - **原理**:

网络数据上的无监督机器学习

### 网络数据上的无监督机器学习 在处理图数据时,机器学习(ML)并非必需,但它能带来很大的帮助。不过,ML的定义较为模糊,例如社区检测算法虽能自动识别网络中的社区,可被视为无监督ML,但NetworkX提供的一些方法虽类似却未得到数据科学界同等关注,因为它们未被明确称为图ML。 #### 1. 网络科学方法 在处理图数据时,有很多已掌握的方法可避免使用所谓的图ML: - **社区识别**:可以使用Louvain算法或直接查看连通分量。 - **枢纽节点识别**:使用PageRank算法,无需嵌入。 - **孤立节点识别**:使用`k_corona(0)`,无需ML。 - **训练数据创

利用大数据进行高效机器学习

### 利用大数据进行高效机器学习 #### 1. 集群管理与并行计算基础 在处理大数据时,集群的使用至关重要。当集群任务完成后,终止其派生的进程能释放每个节点占用的资源,使用如下命令: ```R stopCluster(cl1) ``` 对于大规模的大数据问题,还可以进行更复杂的`snow`配置,例如配置Beowulf集群(由多个消费级机器组成的网络)。在学术和行业研究中,若有专用计算集群,`snow`可借助`Rmpi`包访问高性能消息传递接口(MPI)服务器,但这需要网络配置和计算硬件方面的知识。 #### 2. 使用`foreach`和`doParallel`实现并行计算 `fore