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Direct data domain approach to space-time adaptive processing 被引量:2
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作者 Wen Xiaoqin Han Chongzhao 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2006年第1期59-64,共6页
In non-homogeneous environment, traditional space-time adaptive processing doesn't effectively suppress interference and detect target, because the secondary data don' t exactly reflect the statistical characteristi... In non-homogeneous environment, traditional space-time adaptive processing doesn't effectively suppress interference and detect target, because the secondary data don' t exactly reflect the statistical characteristic of the range cell under test. A ravel methodology utilizing the direct data domain approach to space-time adaptive processing ( STAP ) in airbome radar non-homogeneous environments is presented. The deterministic least squares adaptive signal processing technique operates on a "snapshot-by-snapshot" basis to dethrone the adaptive adaptive weights for nulling interferences and estimating signal of interest (SOI). Furthermore, this approach eliminates the requirement for estimating the covariance through the data of neighboring range cell, which eliminates calculating the inverse of covariance, and can be implemented to operate in real-time. Simulation results illustrate the efficiency of interference suppression in non-homogeneous environment. 展开更多
关键词 space-time adaptive processing direct data domain interference suppression.
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Data processing in pulse transit time measurement
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作者 Jingmeng Zhang Ye Li 《生命科学仪器》 2008年第8期18-21,共4页
PuLse transit time(FIT)is used as a noninvasive and cull-less parameter to estimate blood pressure.In this paper,we develop an algorithm to obtain FTT rapidly,which is appropriate for micro-processor and could achieve... PuLse transit time(FIT)is used as a noninvasive and cull-less parameter to estimate blood pressure.In this paper,we develop an algorithm to obtain FTT rapidly,which is appropriate for micro-processor and could achieve good accuracy in PTT,even in noisy measurements.The algorithm is based on finite impulse response(FIR)filter to reduce the noise and an adaptive threshold to detect the significant points of ECG and PPG.Evaluation of this method is based on the signals from our PTr-based blood pressure devices.It is shown that the method works well for PPT calculation. 展开更多
关键词 脉冲技术 测量方法 数据处理 转换时间
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Data processing in pulse transit time measurement
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作者 张静萌 《生命科学仪器》 2008年第10期28-32,共5页
Pulse transit time (PTT) is used as a noninvasive and cuff-less parameter to estimate blood pressure. In this paper, we develop an algorithm to obtain PTT rapidly, which is appropriate for micro-processor and could ac... Pulse transit time (PTT) is used as a noninvasive and cuff-less parameter to estimate blood pressure. In this paper, we develop an algorithm to obtain PTT rapidly, which is appropriate for micro-processor and could achieve good accuracy in PTT, even in noisy measurements. The algorithm is based on finite impulse response (FIR) filter to reduce the noise and an adaptive threshold to detect the significant points of ECG and PPG. Evaluation of this method is based on the signals from our PTT-based blood pressure devices. It is shown that the method works well for PPT calculation. 展开更多
关键词 脉冲中转时间 数据处理 测量方法 脉冲技术
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STATISTICAL SPACE-TIME ADAPTIVE PROCESSING ALGORITHM
4
作者 Yang Jie 《Journal of Electronics(China)》 2010年第3期412-419,共8页
For the slowly changed environment-range-dependent non-homogeneity, a new statistical space-time adaptive processing algorithm is proposed, which uses the statistical methods, such as Bayes or likelihood criterion to ... For the slowly changed environment-range-dependent non-homogeneity, a new statistical space-time adaptive processing algorithm is proposed, which uses the statistical methods, such as Bayes or likelihood criterion to estimate the approximative covariance matrix in the non-homogeneous condition. According to the statistical characteristics of the space-time snapshot data, via defining the aggregate snapshot data and corresponding events, the conditional probability of the space-time snapshot data which is the effective training data is given, then the weighting coefficients are obtained for the weighting method. The theory analysis indicates that the statistical methods of the Bayes and likelihood criterion for covariance matrix estimation are more reasonable than other methods that estimate the covariance matrix with the use of training data except the detected outliers. The last simulations attest that the proposed algorithms can estimate the covariance in the non-homogeneous condition exactly and have favorable characteristics. 展开更多
关键词 Space-time Adaptive processing (STAP) Non-homogeneous condition Bayes and likelihood criterion data weighting
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Design and Research of Information Processing System Based on Mix Platform
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作者 董宁 徐立新 +1 位作者 何超 张宇河 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 1999年第3期294-299,共6页
Aim To develop an information processing system with real time processing capability and artistic user interface for the optoelectronic antagonism general measuring system. Methods The A/D board and the multifun... Aim To develop an information processing system with real time processing capability and artistic user interface for the optoelectronic antagonism general measuring system. Methods The A/D board and the multifunctional board communicating with every instruments were designed, data collecting and processing were realized by selecting appropriate software platform. Results Simulating results show the information processing system can operate correctly and dependably, the measuring rules, interactive interface and data handling method were all accepted by the user. Conclusion The designing approach based on the mix platform takes advantages of the two operating systems, the desired performances are acquired both in the real time processing and with the friendly artistic user interface. 展开更多
关键词 information processing real time data collection communicating protocols
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Identification and classification of transient pulses observed in magnetometer array data by time-domain principal component analysis filtering 被引量:1
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作者 Karl N. Kappler Daniel D. Schneider +1 位作者 Laura S. MacLean Thomas E. Bleier 《Earthquake Science》 CSCD 2017年第4期193-207,共15页
A method for identification of pulsations in time series of magnetic field data which are simultaneously present in multiple channels of data at one or more sensor locations is described. Candidate pulsations of inter... A method for identification of pulsations in time series of magnetic field data which are simultaneously present in multiple channels of data at one or more sensor locations is described. Candidate pulsations of interest are first identified in geomagnetic time series by inspection. Time series of these "training events" are represented in matrix form and transpose-multiplied to generate time- domain covariance matrices. The ranked eigenvectors of this matrix are stored as a feature of the pulsation. In the second stage of the algorithm, a sliding window (approxi- mately the width of the training event) is moved across the vector-valued time-series comprising the channels on which the training event was observed. At each window position, the data covariance matrix and associated eigen- vectors are calculated. We compare the orientation of the dominant eigenvectors of the training data to those from the windowed data and flag windows where the dominant eigenvectors directions are similar. This was successful in automatically identifying pulses which share polarization and appear to be from the same source process. We apply the method to a case study of continuously sampled (50 Hz) data from six observatories, each equipped with three- component induction coil magnetometers. We examine a 90-day interval of data associated with a cluster of four observatories located within 50 km of Napa, California, together with two remote reference stations-one 100 km to the north of the cluster and the other 350 km south. When the training data contains signals present in the remote reference observatories, we are reliably able to identify and extract global geomagnetic signals such as solar-generated noise. When training data contains pulsations only observed in the cluster of local observatories, we identify several types of non-plane wave signals having similar polarization. 展开更多
关键词 time series Magnetic fields Array data Signal processing Principal component analysis
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Patient Centered Real-Time Mobile Health Monitoring System
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作者 Won-Jae Yi Jafar Saniie 《E-Health Telecommunication Systems and Networks》 2016年第4期75-94,共20页
In this paper, we introduce a system architecture for a patient centered mobile health monitoring (PCMHM) system that deploys different sensors to determine patients’ activities, medical conditions, and the cause of ... In this paper, we introduce a system architecture for a patient centered mobile health monitoring (PCMHM) system that deploys different sensors to determine patients’ activities, medical conditions, and the cause of an emergency event. This system combines and analyzes sensor data to produce the patients’ detailed health information in real-time. A central computational node with data analyzing capability is used for sensor data integration and analysis. In addition to medical sensors, surrounding environmental sensors are also utilized to enhance the interpretation of the data and to improve medical diagnosis. The PCMHM system has the ability to provide on-demand health information of patients via the Internet, track real-time daily activities and patients’ health condition. This system also includes the capability for assessing patients’ posture and fall detection. 展开更多
关键词 Patient Remote Health Monitoring real-time Sensor data processing Wireless Body Sensor Network Fall Detection Heart Monitoring
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Characterizing strength and location of continental oil shale with drilling process monitoring in Southern Ordos Basin, China
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作者 Siyuan Wu Lihui Li +1 位作者 Xiao Li Zhongqi Quentin Yue 《Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering》 2025年第6期3339-3357,共19页
The increasing demand for unconventional oil and gas resources,especially oil shale,has highlighted the urgent need to develop rapid and accurate strata characterization methods.This paper is the first case and examin... The increasing demand for unconventional oil and gas resources,especially oil shale,has highlighted the urgent need to develop rapid and accurate strata characterization methods.This paper is the first case and examines the drilling process monitoring(DPM)method as a digital,accurate,cost-effective method to characterize oil shale reservoirs in the Ordos Basin,China.The digital DPM method provides real-time in situ testing of the relative variation in rock mechanical strength along the drill bit depth.Furthermore,it can give a refined rock quality designation based on the DPM zoning result(RQD(V_(DPM)))and a strength-grade characterization at the site.Oil shale has high heterogeneity and low strata strength.The digital results are further compared and verified with manual logging,cored samples,and digital panoramic borehole cameras.The findings highlight the innovative potential of the DPM method in identifying the zones of oil shale reservoir along the drill bit depth.The digital results provide a better understanding of the oil shale in Tongchuan and the potential for future oil shale exploration in other regions. 展开更多
关键词 Continental oil shale Drilling process monitoring(DPM) Digital factual drilling data Constant penetration rate FRACTURE time series algorithm
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基于改进Informer模型的无人机姿态估计方法
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作者 肖蘅 包乃源 +1 位作者 周文 杨亚婷 《现代电子技术》 北大核心 2026年第4期57-63,共7页
传统无人机姿态估计方法由于传感器精度不高和设备成本限制,难以满足复杂环境中的精确需求。为此,提出一种基于改进Informer模型的无人机姿态估计方法,引入多尺度时间注意力机制和动态时间规整(DTW)损失函数,提升模型在长序列数据处理... 传统无人机姿态估计方法由于传感器精度不高和设备成本限制,难以满足复杂环境中的精确需求。为此,提出一种基于改进Informer模型的无人机姿态估计方法,引入多尺度时间注意力机制和动态时间规整(DTW)损失函数,提升模型在长序列数据处理和动态飞行数据适应方面的能力。此外,采用遗传算法对模型超参数进行优化,显著提高了复杂飞行数据处理的准确性和鲁棒性。基于苏黎世大学机器人实验室发布的UZH-FPV竞赛数据集,将改进后的Informer模型与LSTM、GRU和DNN模型进行了实验对比。结果表明,改进Informer模型在无人机的俯仰角、滚转角和偏航角估计方面均显著优于其他对比模型。 展开更多
关键词 无人机姿态估计 Informer模型 多尺度时间注意力机制 动态时间规整损失函数 遗传算法优化 长序列数据处理
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基于等角映射的高维不平衡数据增量式降维算法
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作者 任宁宁 陈曦 孙力帆 《现代电子技术》 北大核心 2026年第5期138-141,146,共5页
高维不平衡数据增量变化时,因多类别样本数目不一、特征分布不均,降维时难免过度关注多数类样本,忽视少数类样本,导致降维后少数类数据失真。为此,文中提出基于等角映射的高维不平衡数据增量式降维算法。利用模糊C-means算法将高维不平... 高维不平衡数据增量变化时,因多类别样本数目不一、特征分布不均,降维时难免过度关注多数类样本,忽视少数类样本,导致降维后少数类数据失真。为此,文中提出基于等角映射的高维不平衡数据增量式降维算法。利用模糊C-means算法将高维不平衡数据划分为不同类型数据后,使用基于时间窗口的增量数据抽取方法,抽取不同类型高维不平衡数据的增量数据。由基于等角映射的增量流形学习降维算法运算增量数据与原始数据点距离。结合距离设定权重因子,将此增量数据映射于低维空间,实现高维不平衡数据增量式降维。实验结果表明:所提算法在不同类别高维不平衡数据增量式降维中,无论是1 GB还是10 GB的新增数据量,降维后数据维度较低,数据结构和信息的保真度较高,没有出现明显失真情况。该方法是一种有效的数据降维算法,可应用于处理大规模高维不平衡数据增量式降维问题中。 展开更多
关键词 模糊C-means算法 等角映射 高维不平衡数据 增量式降维 时间窗口 增量数据抽取 流形学习 加权处理
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脉冲星PSR J0454+5543的计时分析研究
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作者 李喜艳 陶骏戈 +2 位作者 丘昆阳 杨可 李琳 《湖南文理学院学报(自然科学版)》 2026年第1期7-13,43,共8页
本研究使用中国科学院新疆天文台南山26 m射电望远镜2000.01—2014.02和2018.01—2023.02的计时观测数据,应用频率论方法对脉冲星PSR J0454+5543(B0450+55)进行了计时分析研究。获得脉冲星PSR J0454+5543更新的重要基本参数分别是赤经04... 本研究使用中国科学院新疆天文台南山26 m射电望远镜2000.01—2014.02和2018.01—2023.02的计时观测数据,应用频率论方法对脉冲星PSR J0454+5543(B0450+55)进行了计时分析研究。获得脉冲星PSR J0454+5543更新的重要基本参数分别是赤经04:54:07.808(6)(h:m:s),赤纬+55:43:41.36(8)(°:′:″),自转频率2.9348698107(12)Hz,自转频率一阶导数-2.0542(7)×10^(-14)s^(-2),赤经每年自行49(7)毫角秒和赤纬每年自行-9(12)毫角秒。同时,本工作还研究了脉冲星PSR J0454+5543的自转随时间的演化情况,其自转频率随时间的演化比较均匀,与自转减慢模型符合较好;其自转频率的一阶导数在-2.05×10^(-14)s^(-2)数值附近有微小起伏,这种微小的起伏可能是由于自转频率一阶导数本身的随机变化,也可能是由于观测数据本身的信噪比导致。通过对该脉冲星自转稳定性参数σ_(Z)的测量,可以看出脉冲星PSR J0454+5543表现出了较好的守时性。 展开更多
关键词 脉冲星 脉冲星计时 数据处理 自转演化 PSR J0454+5543
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基于BiLSTM-AM的迫弹外弹道轨迹及落点预测
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作者 梁桐嘉 孙康 +3 位作者 范继 郑欣磊 廖睿 唐杰 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2026年第1期109-120,共12页
为提高迫弹外弹道轨迹及落点预测的精度和实时性以满足现代战场对快速准确预测的需求,提出了一种结合注意力机制的双向长短时记忆网络预测框架(BiLSTM-AM)。该模型利用BiLSTM强大的时序数据处理能力对预处理的轨迹序列进行时空特征提取... 为提高迫弹外弹道轨迹及落点预测的精度和实时性以满足现代战场对快速准确预测的需求,提出了一种结合注意力机制的双向长短时记忆网络预测框架(BiLSTM-AM)。该模型利用BiLSTM强大的时序数据处理能力对预处理的轨迹序列进行时空特征提取;然后利用多头注意力机制的聚焦特性,使最后一步隐藏层状态从各时间步中自动学习注意力权重;最后通过设计的解耦头一次性输出后续轨迹坐标。模型在仿真弹道数据实验中表现出优越的性能,与弹道方程外推法、BP神经网络和LSTM神经网络相比,BiLSTM-AM在单步误差、全轨迹误差和落点误差方面均优于上述模型,在实时性方面有所提升。使用预训练的模型在其他噪声分布下仍具备准确的预测性能。 展开更多
关键词 轨迹预测 弹丸落点预测 双向长短时记忆网络 多头注意力机制 时序数据处理
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基于散索鞍转动位移的悬索桥主缆力长期监测
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作者 董皓 单德山 +1 位作者 于伟栋 罗凌峰 《工程科学与技术》 北大核心 2026年第1期233-244,共12页
为解决已有测试设备和方法无法准确、有效测量主缆力的问题,对悬索桥主缆张力长期可靠监测方法展开研究。将悬索桥各结构部件简化为弹簧,组成一个串并联系统等效模型,将缆索刚度视为弹性拉伸刚度和线形变化刚度的串联组合,分别获得抛物... 为解决已有测试设备和方法无法准确、有效测量主缆力的问题,对悬索桥主缆张力长期可靠监测方法展开研究。将悬索桥各结构部件简化为弹簧,组成一个串并联系统等效模型,将缆索刚度视为弹性拉伸刚度和线形变化刚度的串联组合,分别获得抛物线索和悬链线索的纵向刚度,利用能量法并考虑2阶效应的影响,推导桥塔对主缆的约束刚度。在此基础上,根据散索鞍处的平衡原理,结合悬索桥刚度等效简化模型,提出一种利用散索鞍位移确定主缆张力的方法。以某主跨660 m的悬索桥为例,通过有限元建模验证所提方法的准确性和有效性,并进一步用模型对该桥181 d的监测数据进行处理分析。研究表明:散索鞍位移和温度具有明显的线性相关性,温度归一化后的散索鞍位移数据服从正态分布;监测周期内主缆力波动2847 kN,仅为主缆力均值的2.5%;主缆结构健康状况良好,具有足够的承载力,建立的ARIMA(autoregressive integrated moving average)模型能够准确预测主缆力的大小和变化趋势,可为结构的异常和性能退化提供可靠的判断依据。 展开更多
关键词 桥梁工程 大跨悬索桥 主缆张力监测 数据处理分析 时间序列模型
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基于均值滤波-小波分解时频联合方法的高桩码头监测大数据降噪方法研究
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作者 张舸帆 苏静波 +2 位作者 吴锋 高刚刚 沈龙清 《水运工程》 2026年第1期78-87,共10页
在智慧水运高速发展的背景下,高桩码头全寿命周期的安全状态监控已成为保障港口基础设施可靠性的核心课题,然而复杂环境导致的异常监测数据制约了高桩码头状态的精准评估和预测。针对高桩码头监测数据中、高频噪声与瞬态畸变频发,以及... 在智慧水运高速发展的背景下,高桩码头全寿命周期的安全状态监控已成为保障港口基础设施可靠性的核心课题,然而复杂环境导致的异常监测数据制约了高桩码头状态的精准评估和预测。针对高桩码头监测数据中、高频噪声与瞬态畸变频发,以及传统降噪方法难以适配非平稳信号特性的问题,提出了一种基于均值滤波-小波分解的时频联合降噪方法,建立了以相关系数、信噪比为核心的多指标评估模型,通过对比分析和特征参数优化筛选最优参数组合,并且从数据质量改善与预测精度提升两个维度展开验证。研究表明,基于均值滤波-小波分解的时频联合降噪方法,在抑制随机噪声、提高信噪比的同时,有效平衡了信号细节保留与趋势平滑需求,其降噪后数据与原始信号相关性显著优于单一滤波方法。研究成果为高桩码头监测数据的处理和预测提供了兼顾效率与精度的解决方案。 展开更多
关键词 高桩码头 监测大数据处理 时频联合降噪 小波分解 LSTM神经网络
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数字孪生驱动的某柔性生产线多学科实时监控方法
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作者 郭世雄 陈岁繁 +1 位作者 李其朋 裴丰业 《机电工程》 北大核心 2026年第1期128-137,共10页
针对当前某柔性生产线设备实时运行状态监测效率低、可视化不足等问题,提出了一种数字孪生驱动的某柔性生产线多学科实时监控方法。首先,构建了物理层、虚拟层、数据融合层和应用层的四层数字孪生架构,融合了机械、计算机、自动化等多... 针对当前某柔性生产线设备实时运行状态监测效率低、可视化不足等问题,提出了一种数字孪生驱动的某柔性生产线多学科实时监控方法。首先,构建了物理层、虚拟层、数据融合层和应用层的四层数字孪生架构,融合了机械、计算机、自动化等多学科模型,实现了几何-物理-行为-规则四维信息协同建模;然后,开发了基于过程控制的对象链接和嵌入架构(OPC UA)协议的动态参数注入技术,提升了车间数据传输效率,实现了车间设备的实时状态映射与动态参数更新;最后,提出了一种动态切削算法,可以对机床加工过程进行实时仿真,实现了逼近实际切削加工的体验;以构建柔性某生产线数字孪生系统作为验证案例,将实际生产过程映射到虚拟空间,并在虚拟空间中把重要数据生成可视化界面。研究结果表明:由Unity3D实现的虚实同步延迟稳定在52 ms,动态切削仿真误差低于0.1 mm,新设备接入时间缩短至2 h,对比传统车间监控方式,数据完整性提升85%,证明了该方案在设备实时运行状态监测方面的可行性与有效性。该方案形成了一种从多源数据融合、虚实同步到精细化仿真的完整技术体系,为柔性生产线的数字孪生构建与实时监控提供了系统性的解决方案与实践参考。 展开更多
关键词 柔性作业车间 数字孪生系统 虚实交互 实时监控 数据处理 切削算法 人机交互
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基于边缘计算的桥梁健康监测数据实时处理技术研究
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作者 张娇 《计算机应用文摘》 2026年第4期237-239,242,共4页
针对桥梁健康监测中数据处理延迟大、带宽受限等问题,文章提出一种基于边缘计算的实时数据处理技术。通过分析现有监测技术的局限性,设计了在边缘节点进行数据预处理与实时分析的解决方案。首先构建包含传感器数据采集、边缘计算节点数... 针对桥梁健康监测中数据处理延迟大、带宽受限等问题,文章提出一种基于边缘计算的实时数据处理技术。通过分析现有监测技术的局限性,设计了在边缘节点进行数据预处理与实时分析的解决方案。首先构建包含传感器数据采集、边缘计算节点数据处理和云平台协同的桥梁健康监测系统架构;其次结合实际监测数据,采用傅里叶变换、小波变换及卡尔曼滤波等方法进行信号预处理,并基于机器学习算法实现结构健康状态智能评估。实验结果表明,该方案显著降低了数据传输延迟,提高了系统实时性与健康评估精度,有效突破了传统监测系统在数据处理方面的瓶颈,为桥梁健康监测的实时反馈和决策支持提供了可行的技术途径,具备良好的工程应用价值与推广前景。 展开更多
关键词 边缘计算 桥梁健康监测 实时数据处理 数据预处理
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基于STM32的便携式心电图仪设计
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作者 曹梓堃 《计算机应用文摘》 2026年第4期171-172,175,共3页
随着医学诊断技术的不断发展,便携式心电图仪已成为一类重要的医疗设备,尤其是在家庭监护和基层医疗中,具有广阔的应用前景。文章设计了一款基于STM32微控制器的便携式心电图仪,该仪器通过集成高效的数据采集、实时信号处理和无线传输技... 随着医学诊断技术的不断发展,便携式心电图仪已成为一类重要的医疗设备,尤其是在家庭监护和基层医疗中,具有广阔的应用前景。文章设计了一款基于STM32微控制器的便携式心电图仪,该仪器通过集成高效的数据采集、实时信号处理和无线传输技术,实现了心电图信号的便捷、高效监测。 展开更多
关键词 STM32 心电图仪 便携式设备 数据采集 实时处理 无线传输
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基于边缘计算的物联网数据处理优化研究
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作者 李晓辉 季科 王慧君 《计算机应用文摘》 2026年第2期248-250,共3页
随着物联网(IoT)设备数量的快速增长,海量数据的实时处理和传输面临严峻挑战。边缘计算通过将计算资源靠近数据源部署,可显著降低数据传输延迟与网络负载。文章针对物联网数据处理过程中的延迟高、带宽占用大等问题,提出一种基于边缘计... 随着物联网(IoT)设备数量的快速增长,海量数据的实时处理和传输面临严峻挑战。边缘计算通过将计算资源靠近数据源部署,可显著降低数据传输延迟与网络负载。文章针对物联网数据处理过程中的延迟高、带宽占用大等问题,提出一种基于边缘计算的优化方法。通过在边缘节点部署数据预处理、智能过滤和局部分析算法,实现数据处理的分层优化。实验结果表明,该方法能够有效提升物联网系统的响应速度和资源利用率,为物联网应用提供可靠的数据处理解决方案。 展开更多
关键词 物联网 边缘计算 数据处理优化 实时分析 网络负载
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基于物联网的生态环境实时监控系统研究
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作者 王磊 张珊 《皮革制作与环保科技》 2026年第1期59-61,共3页
全球生态环境危机的加剧,极端天气频发、生物多样性锐减等问题倒逼环境治理手段升级。传统监控模式因数据孤立、响应迟缓难以满足动态监管需求。物联网技术凭借全域感知、智能互联优势,为生态环境监控注入新动能。本文系统研究基于物联... 全球生态环境危机的加剧,极端天气频发、生物多样性锐减等问题倒逼环境治理手段升级。传统监控模式因数据孤立、响应迟缓难以满足动态监管需求。物联网技术凭借全域感知、智能互联优势,为生态环境监控注入新动能。本文系统研究基于物联网的实时监控系统,剖析架构设计、技术实现与多元应用场景,探讨成本控制、技术瓶颈等挑战及应对策略,旨在推动生态环境监控向智能化、精准化转型。研究表明,通过多技术融合与跨领域协作,可有效提升生态环境监控效能,助力实现可持续发展目标。 展开更多
关键词 物联网 生态环境 实时监控系统 传感器技术 数据处理
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基于短时傅里叶变换的船舶电力系统多通道实时数据采集处理装置的研究
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作者 罗潇 张文峰 《船电技术》 2026年第1期14-18,共5页
本文基于短时傅里叶变换方法设计了一套多通道实时数据采集处理装置,并构建了一个用于测试装置性能的物理平台。该平台的实际运行结果表明,本文完成了多通道实时数据采集处理装置的设计、功能理论分析,并构建了一个物理测试平台。通过... 本文基于短时傅里叶变换方法设计了一套多通道实时数据采集处理装置,并构建了一个用于测试装置性能的物理平台。该平台的实际运行结果表明,本文完成了多通道实时数据采集处理装置的设计、功能理论分析,并构建了一个物理测试平台。通过该物理测试平台测试和验证了所述采集系统的数据采集功能、数据处理功能和频谱分析功能。经过多次测试,该数据采集处理装置具有较好的稳定性和可靠性。该数据采集处理装置可以更好地满足新型船舶电力系统大数据采集和实时分析监测的应用要求。 展开更多
关键词 船舶电力系统 多通道实时数据采集处理装置 短时傅里叶变换
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