Разработка прототипа

Могу предложить следующие усовершенствования для вашей программы:

1. Добавление возможности задания интервала считывания данных с датчика. Это позволит более гибко настраивать частоту опроса датчика.

2. Расширение функциональности фильтров. Например, можно добавить несколько предварительно заданных фильтров (например, фильтр низких частот, фильтр высоких частот и т. д.), а также возможность комбинировать фильтры.

3. Добавление механизма сохранения обработанных данных в файл.

Давайте начнем с написания кода для усовершенствования №1 - добавления интервала считывания данных с датчика. Вот примерно как это можно реализовать:

```python import time

class SensorReader(threading.Thread): def __init__(self, sensor_id, buffer, interval): super().__init__() self.sensor_id = sensor_id self.buffer = buffer self.interval = interval

def run(self): while True: data = read_sensor_data(self.sensor_id) self.buffer.append(data) time.sleep(self.interval) ```

Теперь приступим к усовершенствованию №2 - расширению функциональности фильтров. Давайте создадим класс для управления фильтрами и добавим несколько предварительно заданных фильтров:

```python class FilterManager: def __init__(self): self.filters = { 'low_pass': low_pass_filter, 'high_pass': high_pass_filter }

def apply_filter(self, data, filter_name, *args, **kwargs): if filter_name in self.filters: filter_func = self.filters[filter_name] return filter_func(data, *args, **kwargs) else: raise ValueError(f"Filter '{filter_name}' not found.")

def low_pass_filter(data, threshold): # Логика фильтра низких частот return filtered_data

def high_pass_filter(data, threshold): # Логика фильтра высоких частот return filtered_data ```

И последнее усовершенствование №3 - добавление механизма сохранения обработанных данных в файл. Для этого можно создать метод сохранения данных внутри класса `FilterManager`:

```python import json

class FilterManager: def __init__(self): self.filters = { 'low_pass': low_pass_filter, 'high_pass': high_pass_filter }

def apply_filter(self, data, filter_name, *args, **kwargs): if filter_name in self.filters: filter_func = self.filters[filter_name] filtered_data = filter_func(data, *args, **kwargs) self.save_to_file(filtered_data, filter_name) return filtered_data else: raise ValueError(f"Filter '{filter_name}' not found.")

def save_to_file(self, data, filter_name): file_name = f"filtered_data_{filter_name}.json" with open(file_name, 'w') as file: json.dump(data, file) ```

Таким образом, благодаря этим усовершенствованиям ваша программа станет более гибкой и функциональной.

```python import blockchain_library import AI_library def AI_Blockchain_integration(): blockchain_data = blockchain_library.connect_to_blockchain() preprocessed_data = AI_library.preprocess_data(blockchain_data) trained_model = AI_library.train_model(preprocessed_data) new_data = blockchain_library.retrieve_new_data() if new_data: preprocessed_new_data = AI_library.preprocess_data(new_data) predictions = AI_library.predict(trained_model, preprocessed_new_data) blockchain_library.save_predictions_to_blockchain(predictions) else: print("No new data found. Skipping prediction step.") AI_Blockchain_integration() ```