多传感器信息融合---深度学习
充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和估计，使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。
sensor1,2,3,4,5,6,7分别代表7个传感器。现在将这7个传感器得数据直接拼接成1个传感器的数据，实现数据层的融合。
每一个传感器独立提取特征（提取原始数据中有用的特征，把原始数据中没有用的特征或干扰特征滤掉），把这些特征再进行融合，得到一个融合特征。
每一额传感器信号是绝对独立的，只是对结果进行融合。
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