发射设备可靠性数据采集与分析研究

利用发射设备寿命周期各阶段的可靠性工作中所产生的能够反映可靠性水平与状态的各种数据,综合评估系统的可靠性水平,可以为发射设备可靠性鉴定提供依据。为了进行发射设备可靠性评估,首先,介绍了发射设备可靠性数据来源、特点、采集和分析;然后,制定了某型号发射设备可靠性评估流程,在此基础上进行发射设备可靠性评估,并根据评估结果提出了设备的改进措施;最后,提出了加强发射设备使用阶段可靠性数据采集、采用新技术进行可靠性数据采集、加强试验数据采集管理等方面的建议。

农业物联网在油菜生产中的数据采集与分析应用研究

随着农业领域的现代化和数字化发展,农业物联网技术的应用逐渐成为提高农作物产量和质量的有效手段。探讨了农业物联网在油菜生产中的数据采集与分析应用,聚焦于油菜生产,介绍了利用传感器和数据采集设备监测油菜生长环境的关键参数,如土壤湿度、温度、光照等。通过数据采集与分析,农民可以及时获得有关油菜生产的关键信息,以便调整农业实践和决策,最大化提高产量和减少资源浪费;通过两个相关表格,分析了常用的农业物联网传感器应用领域及不同数据采集方法的性能比较以及对油菜产量的影响。

智能数据采集与分析系统

智能数据采集与分析系统是基于C#环境下运行的软、硬件结合的计算机控制系统。运用多线程加锁的程序设计方法,采用外部系统信号控制相关量的采集与A/D转换,实现了数据自动记录与保存,并对数据进行相关的分析与处理。经过测试,该系统采样数据精度较高,传输速率较快,性能稳定,数据存储量大,易于数据的分析与处理,同时介绍了系统在钢轨焊机中的应用。

机车车辆动力学性能试验数据采集与分析软件的研制

围绕我国机车车辆牵引动力国家重点实验室的滚动振动试验台测试系统数据采集与分析软件的研制展开研究。软件采用C语言编程 ,其特点是适合本测试系统大容量、多进层、实时存储与处理的要求。该软件主要由数据采集模块、多进程处理模块、实时数学运算工具模块、数据格式转换与网络通讯模块、常规动力学参数处理模块等组成。利用该软件及专门配置设计的测试系统硬件 ,先后完成了国家自然基金项目 2项 ,国家“八五”攻关项目 6项 ,部级项目 4项 ,国际合作项目 1项等重大实验任务的测试与分析。

面向无人驾驶的数据采集与分析系统研究综述

车辆在行驶时会产生大量复杂的数据,对这些数据的采集和分析会促进无人驾驶技术的发展。通过研究,将无人驾驶所需数据分为交通场景数据和驾驶行为数据两类,综述了两类数据的采集和分析技术的发展历程及研究现状,并综合考虑企业、高校和相关研发机构的需求,提出了交通场景和驾驶行为数据采集系统需要向着建立本土化大规模的采集系统和建立基于智能手机的分布式采集系统的方向发展的趋势,以及交通场景和驾驶行为数据分析系统需要着力攻关场景理解技术并统一驾驶风格算法评价标准的发展趋势。

基于数据采集与分析的线上教学效果评价实践研究——以钉钉网课平台为例

随着网络技术在教育领域的快速发展和广泛应用,国内学者在线上教学方面做了大量的创新性研究工作,但大多数研究成果专注于课程模式改革的框架研究、路径研究及线上教学的综述类研究。而对于线上教学效果的评价更多是依靠问卷调查、访谈问答等来实现,忽略数据分析在教学评价方面的重要作用。文章提出基于数据采集与分析的线上教学效果评价研究与实践,拟构建基于数据采集与分析的线上教学效果评价模型,对教学效果进行量化评价,精准分析教学效果,为线上教学效果的持续改善提供理论支撑。

用MATLAB控制NI采集卡实现高精度数据采集与分析功能

本文结合测试分析光学-机械桁架悬臂结构的振动特性,为用MATLAB控制NI采集卡实现高精度数据采集与分析功能提供了实例参考,也为MATLAB控制其它高性能采集卡提供了有益的操作思路。

数据采集与分析系统在自动称重分级设备中的应用

针对食品自动称重分级设备中存在的一些问题,提出了利用PCI1710数据采集卡搭建数据采集平台,通过传感器获得精确的重量信息;并采用VC++语言开发了称重系统的分析软件,利用计数器实现对同一时刻、多级位置的跟踪,从而构建和设计了自动称重分级设备的数据采集与分析系统,对食品称重分级实现了自动化、一体化的操作。

电子病历、手持移动终端、大数据采集与分析、数据安全在医疗质控中的应用

介绍了电子病历、手持移动终端、大数据采集与分析、数据安全在医疗质控中的应用。

基于大数据技术的SPOC课堂教学诊断数据采集与分析

智能时代,伴随着大数据技术的发展,改革教育领域传统教学诊断方式成为必然。基于SPOC的线上线下混合式教学模式的兴起,给大数据技术提供了应用舞台,课堂教学活动和教学行为等海量数据的自动、精准、高效采集与分析均可通过大数据技术实现。探索统一的课堂教学诊断数据采集标准,则是实现教师课堂自我诊断及提高教学质量前提。

网络数据采集与分析模型的研究与实现

通过有机地集成多种技术,如SPAN、嗅探器、数据库、ASP.NET,提出一种网络数据采集与分析的一体化模型,这种模型将从数据采集到数据展示这一过程全自动化。并应用该模型,建立了文献检索数据采集分析系统,应用到了学校的科研评估当中。

基于DSP的数据采集与分析系统

本文介绍了一种基于TMS320C6713处理器的高性能数据采集与分析系统,给出了该系统的硬件组成、采集模块中DSP对ADS1271的通信与控制、DSP的主要程序模块设计以及与上位机的通信,它具有高速、高精度、高实时分析能力的特点,是一种高性能的数据采集与分析系统,具有广阔的市场前景。

风浪流水槽分布式数据采集与分析系统设计

设计了一种应用在风浪流水槽的分布式数据采集与分析系统。对于传感器输出模拟信号首先采用巴特沃斯方法和抗混叠方法进行滤波,弱信号滤波后还要进行信号放大,然后按照奈奎斯特采样定理要求,前端采集器将模拟信号转换成数字信号,通过以太网传输给后端数据分析与监控软件完成数据存储、分析和显示。实际应用表明对于4～20mA的弱电流信号,能够以20kHz的频率实时连续采集,对于-5～+5V的标准电压信号,能够以15kHz的频率连续采集,解决了由于水槽面积大,传感器数量多、布局分散所引起的信号传输质量差和采集准确性低的问题。

建筑外窗气密性现场检测用的数据采集与分析系统开发

建筑外窗气密性是门窗性能指标中最重要的一项。本文根据建筑节能检测标准的要求,设计了外窗气密性现场检测系统的结构,利用LabVIEW软件平台开发出窗户气密性检测用的数据采集与分析系统。

液压系统地面模拟试验数据采集与分析系统的设计与实现

该文根据某型民用飞机液压系统地面模拟试验需求,设计了一套用于采集和分析液压系统相关测试参数的试验设备,文中对该数据采集与分析系统的技术要求进行了说明,介绍了其硬件组成、软件架构功能及若干关键技术。使用结果表明,该系统能够有效满足液压系统地面模拟试验的测试要求。

基于人工智能的就业平台数据采集与分析

21世纪以来,经济全球化和科技产业的飞速发展,如何在海量的职位数据中得到自己喜欢的职位信息,由此,基于人工智能的就业平台的数据采集与分析应运而生。该系统采利用Python爬虫、B/S模式和3层架构进行设计和开发,通过对于数据的提取采集,利用Web网页来进行展示数据。开发工具为PyCharm,Nacicat,Eclipse。基于人工智能的就业平台性能稳定,信息交互及时有效,具有很高的实用性。

基于雨课堂数据采集与分析的过程性评价方法的研究与应用——以“数字电子技术”课程为例

混合式教学模式已成为当下教学改革的热点,混合式教学将学习形态融合成数字化形态,数字化学习产生了数量繁多、形式多样的教学数据。雨课堂是由学堂在线与清华大学共同开发的基于移动互联网的智慧教学模式,具有强大的数据采集与分析功能,从而分析和处理数字化学习产生的非结构化、半结构化的教育数据。雨课堂方便教师采集与分析课前、课上、课后由学生参与和学习产生的数据,从而完成全景化的数据监控、采集与分析,为过程评价的科学性提供数据支撑。以"数字电子技术"课程为例,借助雨课堂探讨了课程的过程性评价方法,并加以实施与应用。

基于物联网的智慧农业数据采集与分析系统的设计与实现

智慧农业就是以物联网技术为支撑,应用现代信息技术成果,集成应用计算机与网络技术、音视频技术、3S技术、无线通信技术及专家智慧与知识,依托部署在农业生产现场的各种感知节点和无线传感网络,完成农业信息的全面感知、可靠传输和智能处理,实现农业可视化远程诊断、远程控制、灾变预警等智能管理~([1])。文章主要是研究以物联网和大数据为基础的智慧农业关键技术,以提高适应性和易用性为目标设计智慧农业数据采集与分析系统,通过数据的智能采集、智能分析、智能监控、智能预警,最终形成一整套可推广的适用于智慧农业从数据采集到多源数据融合分析处理和智慧决策支持的方法技术体系,对农业生产者、消费者和管理者等多种角色提供端到端的技术支持。

基于数据采集与分析的课堂互动教学模式研究——以《探索三角形全等条件》一课为例

有效的课堂互动是促进学生深入学习、掌握知识的重要一环。笔者针对课堂教学的现状,对学生的课堂互动和参与过程数据展开研究。本研究根据“以教师为主导,以学生为主体”的教学结构模式,从“教”与“学”两个维度,立足于教师和学生双重视角,形成了“课前—课中—课后”纵向维度和“教学活动—学习活动”横向维度的双维度模型设计,并以此设计了实验方案和实验课程,选取实验班开展研究,通过对课堂中师生学习行为数据的采集与统计对课堂教学活动进行分析,以期为教师更好地掌握学生学习情况、改进教学活动设计、提高教学效率提供数据支撑。

基于边缘计算的环境在线监测系统数据采集与分析

环境在线监测数据量爆发式增长,给网络带来了传输拥堵和计算复杂度加强等问题,数据在传输及计算中时延增大,给环境在线监测带来新的挑战。采用边缘计算在靠近数据源头的边缘侧对环境在线监测数据进行边缘处理,将监测数据的数据处理任务下沉至数据获取端,更加高效、实时。利用边缘计算的优势,减少响应时间、提升数据处理能力、减少网络带宽且能保证数据安全,具有高可靠、低延迟、高实时等优势,可以在高效处理的前提下优化数据整体质量,提高利用效益,具有较高的应用价值。