Timely processing has been increasingly required on smart IoT devices, which leads to directly implementing information processing tasks on an IoT device for bandwidth savings and privacy assurance. Particularly, monitoring and tracking the observed signals in continuous form are common tasks for a variety of near real-time processing IoT devices, such as in smart homes, body-area and environmental sensing applications. However, these systems are likely low-cost resource-constrained embedded systems, equipped with compact memory space, whereby the ability to store the full information state of continuous signals is limited. Hence, in this paper, we develop solutions of efficient timely processing embedded systems for online classification and tracking of continuous signals with compact memory space. Particularly, we focus on the application of smart plugs that are capable of timely classification of appliance types and tracking of appliance behavior in a standalone manner. We implemented a smart plug prototype using low-cost Arduino platform with small amount of memory space to demonstrate the following timely processing operations: (1) learning and classifying the patterns associated with the continuous power consumption signals, and (2) tracking the occurrences of signal patterns using small local memory space. Furthermore, our system designs are also sufficiently generic for timely monitoring and tracking applications in other resource-constrained IoT devices.

中文翻译：

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对资源受限的物联网设备进行高效的在线分类和跟踪

智能物联网设备对及时处理的要求越来越高，这导致直接在物联网设备上执行信息处理任务，以节省带宽和保证隐私。特别是，以连续形式监测和跟踪观察到的信号是各种近实时处理物联网设备的常见任务，例如在智能家居、身体区域和环境传感应用中。然而，这些系统可能是低成本、资源受限的嵌入式系统，配备了紧凑的内存空间，因此存储连续信号的完整信息状态的能力是有限的。因此，在本文中，我们开发了高效及时处理嵌入式系统的解决方案，用于在线分类和跟踪具有紧凑存储空间的连续信号。特别，我们专注于智能插头的应用，能够及时对电器类型进行分类并以独立的方式跟踪电器行为。我们使用具有少量存储空间的低成本 Arduino 平台实现了智能插头原型，以演示以下及时处理操作：（1）学习和分类与连续功耗信号相关的模式，以及（2）跟踪发生使用小的本地内存空间的信号模式。此外，我们的系统设计也足够通用，可以及时监控和跟踪其他资源受限的物联网设备中的应用程序。我们使用具有少量存储空间的低成本 Arduino 平台实现了智能插头原型，以演示以下及时处理操作：（1）学习和分类与连续功耗信号相关的模式，以及（2）跟踪发生使用小的本地内存空间的信号模式。此外，我们的系统设计也足够通用，可以及时监控和跟踪其他资源受限的物联网设备中的应用程序。我们使用具有少量存储空间的低成本 Arduino 平台实现了智能插头原型，以演示以下及时处理操作：（1）学习和分类与连续功耗信号相关的模式，以及（2）跟踪发生使用小的本地内存空间的信号模式。此外，我们的系统设计也足够通用，可以及时监控和跟踪其他资源受限的物联网设备中的应用程序。