一种基坑水平位移自动化监测系统的设计

为了满足基坑工程对水平位移监测的需求，设计了一种基坑水平位移自动化监测系统。该系统主要由位移计和数据采集器两部分组成，位移计用于测量基坑边缘的水平位移，数据采集器用于采集、处理和上传数据。主要阐述了该系统的硬件设计和软件程序设计。位移计的硬件设计包括最小系统、传感器模块和通讯接口等部分。数据采集器的硬件设计包括最小系统、无线通讯模块以及其他外围设备模块。软件设计实现了系统的自动化采集、处理、上传等功能。系统测试结果表明，该系统能够实现对基坑水平位移的实时与自动化监测，具有良好的应用前景。     

基于STM32的风速监测系统设计

为了准确掌握气象动态,实时可靠获得风速信息,设计了基于STM32微控制器的风速监测系统。该系统采用三杯式风速传感器作为传感设备,STM32芯片作为主控制器,SP3485收发器和HAC-UM数传模块作为通信传输模块。给出了基于STM32风速测量技术、硬件设计的总体框架以及系统软件实现方法。通过STM32定时器捕获脉冲频率,实现了对风速实时准确的监测。经测试,该系统具有功耗低、性能稳定、测量精度高、功能扩展方便等特点。     

基于FreeRTOS和MQTT的海洋监测网络框架

设计基于实时操作系统的海洋监测网络框架,用于实时监测海洋信息,保护海洋环境。采用STM32单片机应用实时操作系统Free RTOS实现,通过各种传感器在海下采集数据,并使用MQTT协议(消息队列遥测传输)进行数据传输,实时监测海洋环境。通过在Free RTOS操作系统上进行任务设计,并对海流计、水深计采集的数据进行传输,最终实现海洋环境实时监测。     

基于VxWorks实时操作平台的半实物仿真试验测试系统设计

半实物仿真试验测试系统以VxWorks实时操作平台为测控核心,详述了系统架构和软硬件组成.对伺服配套单元、试验控制中心等硬件模块及系统程序架构、软件信息流、实时数据采集软件、远程控制软件及终端软件等软件模块做了重点介绍.解决了运载型号仿真状态众多,仿真试验的高速实时性要求以及模拟火箭全程飞行状态等3个关键问题.试验表明,反射内存网络实时性良好,各控制输出和信号采集实现实时传输,系统软件运行稳定可靠,达到预期设计目的.     

基于CAN总线的多功能大型粮仓远程监测系统

介绍了一种基于CAN总线的多功能大型粮仓远程监测系统,详细描述了系统的总体结构原理、硬件电路组成和软件的设计。该系统不仅能实时监测温度和湿度,而且还能监测粮食虫害的发生情况。     

基于CAN总线的电子垃圾无害处理监控系统

介绍了一种基于CAN总线的电子垃圾无害处理监控系统,详细描述了系统的总体结构原理、硬件电路组成和软件的设计。该系统不仅能实时监测温度和湿度,而且还能监测粮食虫害的发生情况。     

基于FPGA的水声信号高速采集存储系统设计

介绍了一种基于FPGA的水声信号数据采集与存储系统的设计与实现,给出了系统的总体方案,并对各部分硬件和软件的设计进行了详细描述。系统以FPGA作为数据的控制处理核心,以存储容量达2 GB的大容量NAND型Flash作为存储介质。该系统主要由数据采集模块、数据存储模块和RS-232串行通信模块组成,具有稳定可靠、体积小、功耗低、存储容量大等特点,实验证明该系统满足设计要求。     

CAN总线在火电厂煤仓安全监测系统中的应用

介绍了一种基于CAN总线的火电厂煤仓监测系统,详细描述了系统的总体结构原理、硬件电路组成和软件的设计。该系统能实时监测火电厂煤仓温度和可燃气体浓度,具有结构简单、可靠性高、安全性好、性价比高等特点。     

基于C8051F206的智能电力监测系统

介绍一种基于C8051F206单片机为核心的智能电力监测系统,该系统通过对电网的相电压、相电流进行采样,经过单片机处理可以实时监测电力系统的运行参数.文章还详细描述了系统的总体结构原理、硬件电路组成和软件的设计.该监测系统具有成本低、可靠性高、抗干扰能力强的特点.     

基于DSP28335的有源电力滤波器测控系统设计

为解决有源电力滤波器在现场工作中的准确监测与可靠控制问题,设计并实现了一种基于DSP28335的有源电力滤波器测控系统.主要对数据采集模块、通信模块、人机交互模块的硬件电路进行了详细介绍,对监测参数计算、SPI通信、故障处理的软件功能进行了阐述,给出了硬件结构和软件流程.实验结果表明系统满足设计要求,实现了对有源电力滤波器实时准确监测并可靠控制的目的.     

一种数据仓库的多维数据模型

数据模型是数据仓库研究的核心问题之一.很多研究表明,传统数据模型(如实体联系模型和关系模型)不能有效地表示数据仓库的数据结构和语义,也难以有效地支持联机分析处理(on-line analysis processing,简称OLAP).最近,人们提出了几种多维数据模型.但是,这些多维数据模型在表示数据仓库的复杂数据结构和语义以及OLAP操作方面仍显不足.该文以偏序和映射为基础,提出了一种新的多维数据模型.该数据模型能够充分表达数据仓库的复杂数据结构和语义,并提供一个以OLAP操作为核心的操作代数,支持层次结构间的复杂聚集操作序列,能够有效地支持OLAP应用.该数据模型支持聚集函数约束的概念,提供了表示层次结构间聚集函数约束的机制.     

A Data Model for Data Integration

Data integration systems provide a uniform query interface (UQI) to multiple, autonomous data sources [Alon Y. Halevy. Answering queries using views: A survey. The VLDB Journal, 10(4):270–294, 2001]. This paper presents the universal data model (UDM) that captures the semantically salient aspects of relational, entity-relationship, and XML data models. As a consequence, UDM — including its accompanying query language — provides a simple and elegant UQI for integrating data represented in some of the most widely adopted data models.     

Data Architecture: Principles for Data

Data architecture principles guide the decision-making process about data and its related technologies through all levels in an organization, because they state an organization's values as well as guide product selection and implementation. For data, architecture principles are key in aligning the portfolio of enterprise data with business needs, form the basis for decisions regarding data, and define the processes for managing data through its life cycle within an enterprise. For data technologies, they are key in selecting products and define how these products are deployed and operate.     

面向数据集成的数据自动导入系统

针对不同的数据库产品之间的数据集成,通过对PowerBuilder动态数据管道技术的研究,设计了一种可配置的数据自动导入系统。     

数据仓库的数据提取方法

数据提取是数据仓库系统中的重要任务，本文探讨了使用增量表正确进行数据提取的三个实用的方法：表锁定法，时间戳法和增量表轮转法。其中，着重对增量表轮转法进行论述，并给出用视图实现的具体方法。     

数据仓库系统中源数据的提取与集成

人们对数据分析的要求的不断提高导致了数据仓库的发展，而在建设数据仓库的过程中非常关键的一步就是从事务数据库或其它的数据源中抽取和集成原始数据。本文在对数据集成方法和数据获取中可能碰到的问题进行全面分析的基础上，较为详细地介绍了我们自行开发的数据仓库系统SEUwarehouse中源数据提取与集成工具的设计与实现．     

一种基于XML的半结构数据模型

半结构数据的模型是对半结构数据进行了有效管理的基础，也是基于XML半结构数据管理系统的基础，首先探讨了半结构数据的表示形式，然后对XML数据模型进行了研究，最后，在以上研究的基础实现了一种基于XML的半结构数据模型。     

On Data Labeling for Clustering Categorical Data

Sampling has been recognized as an important technique to improve the efficiency of clustering. However, with sampling applied, those points which are not sampled will not have their labels after the normal process. Although there is a straightforward approach in the numerical domain, the problem of how to allocate those unlabeled data points into proper clusters remains as a challenging issue in the categorical domain. In this paper, a mechanism named MAximal Resemblance Data Labeling (abbreviated as MARDL) is proposed to allocate each unlabeled data point into the corresponding appropriate cluster based on the novel categorical clustering representative, namely, N-Nodeset Importance Representative(abbreviated as NNIR), which represents clusters by the importance of the combinations of attribute values. MARDL has two advantages: (1) MARDL exhibits high execution efficiency; (2) MARDL can achieve high intra-cluster similarity and low inter-cluster similarity, which are regarded as the most important properties of clusters, thus benefiting the analysis of cluster behaviors. MARDL is empirically validated on real and synthetic data sets, and is shown to be not only more efficient than prior methods but also attaining results of better quality.     

关于大数据的数据处理探讨

随着信息技术和计算机科技的进一步发展,互联网应用普及,以往人们忽视的数据资源价值更加凸显,由此发展的大数据技术更是将这些海量的数据信息资源充分挖掘出来,实现数据资源转化为经济来源,为学校优化管理方式和优化课程设置、为企业制定生产和发展决策、为政府制定相关管理政策等都提供了有效的参考。大数据在数据处理中,用到的相关技术较多,掌握这些技术应用,对于进一步推动大数据发展具有重要意义。本文分析了大数据的数据特点,分析目前大数据数据处理中的关键技术,并针对大数据数据处理技术的进一步优化和应用,提出几点建议。