实现背景和意义
在物联网应用中，数据的产生大多数都是由传感器采集的，农业物联网更是如此。并且农业物联网中，传感器采集环境更加极端，十分容易发生传感器数据采集异常事件，这些异常的输入随传输协议进入数据库，必然会对本系统的数据库产生污染，影响应用可靠性。所以对异常数据应该采取过滤的方式达到不对应用可靠性产生负面影响的效果。
在我自己的智能水培项目中中，物联网的环境数据由温度、湿度、PH值、EC值、CO2浓度、光照强度组成，所以按时间划分，每一条数据就是这些属性的合集，所以我们可以将环境数据集看成多维
