关键词： 数据处理   煤矿开采沉陷   基准网   自动化监测  

摘要： 本文围绕煤矿开采沉陷自动化监测技术展开分析,依托GNSS(全球导航卫星系统)、数据处理技术和移动PDA(掌上电脑),结合系统设计、功能界定以及工程建设,开发煤矿开采沉陷自动化监测系统。通过监测网实现数据收集、传输与处理,基于VRS(信号信噪比降低技术),构建关键算法,以此缩短数据解算的初始化时间。经验证,开采沉陷自动化监测系统能够取得预期效果,解决生产问题。

关键词： 业财融合   财务共享   平台搭建   数据处理  

摘要： 近年来,企业规模不断扩大,财务管理的难度持续上升,为业财融合发展提供了可能。文章将结合财务共享背景,对企业业务财务深度融合进行深入探究。同时,论述了财务共享对企业业财融合的促进作用,并从理论角度出发,探究业财融合的内涵,提出优化解决措施,促进企业财务管理工作的发展。

关键词： 拟MQ函数   插值   数值微分  

摘要： 拟MQ函数是一种保形、稳定、快速的插值方法,可改善地球物理数据处理效果。笔者首先介绍了MQ函数的基本原理,给出拟MQ函数及其导数的表达式,并将该函数应用于物探数据处理案例中以检验应用效果。发现在拟合地表高程数据时,利用该函数能够很好地逼近地表形态,最大程度保留原始数据特征;在对高密度电法数据处理中,利用该函数能很好地压制噪声,从而更有利于数据的分析与解释;在对电测深数据处理中,利用该函数进行一维插值和数值微分,能够较好地提取地下弱异常信息,从而展示出拟MQ函数在物探数据处理中的实用性及潜力。

关键词： 远海测量   多波束测深   数据处理   自动滤波   CUBE算法  

摘要： 为提升远海多波束测深数据标准化处理能力,验证CUBE自动滤波在远海海域的实际应用效果,选取远海海域3个典型深度测区,使用优选的CUBE自动处理参数组,对多波束测深数据进行自动滤波处理,并从处理用时、逐点标记以及交叉点水深差值3个方面,将处理结果与多名作业人员的手工处理结果进行对比分析。实验结果表明,使用CUBE自动处理与人工处理结果基本相同,且少量处理不同之处产生的水深成果差值均在测量误差允许范围之内,且CUBE自动处理在处理效率、成果标准一致性方面均优于人工处理。本文成果对于提升远海多波束测深数据标准化处理能力具有较强的实践指导意义。

关键词： 云计算   大数据分析   智能电网   数据处理   运行优化  

摘要： 探究了云计算的大数据分析技术在智能电网中的应用。通过分析智能电网所产生的数据量,介绍了云计算在数据存储、处理方面的优势。结合智能电网的需求,讨论了云计算大数据分析技术在智能电网运行优化、故障预测与管理、能源调度等方面的应用。最后,展望了云计算大数据分析技术在智能电网未来发展中的潜力。

关键词： 多维信号处理   新体制雷达   雷达目标检测   频率分集   认知雷达   数据处理技术   目标跟踪   信号处理能力  

摘要： 随着多输入多输出(MIMO)雷达、频率分集阵(Frequency Diverse Array,FDA)雷达、网络化雷达、认知雷达、泛探雷达等新体制雷达系统的提出和发展,雷达数据获取方式逐步由单波段、单极化、单角度等发展到多频率、多极化、多角度和多时相等获取方式,逐步形成了雷达的多维信号处理体系,以满足雷达目标检测、参数估计、目标跟踪和目标识别等任务的需求。提高新体制雷达的信号处理能力是新体制雷达从理论走向工程和装备的核心问题。因此,新体制雷达下的信号处理与数据处理相关技术的研究,具有极为重要的理论价值与实际意义。

关键词： 故障检测   故障诊断   数据处理   特征提取  

摘要： 阐述电力系统故障特点和现有技术的局限性,提出基于智能化技术的故障检测与诊断方法,包括数据采集与预处理、特征提取与选择、故障分类与诊断。

关键词： 信息技术   数据通信   数据处理   数据传输   安全控制   专业刊物   技术交流   前沿技术  

摘要： 创刊于1980年的《数据通信》(刊号:ISSN1002-5057CN11-2841/TP)是数据通信科学技术研究所主办的较早介绍数据通信及信息技术的专业刊物。主要内容包括:信息技术发展综述;数据通信网络建设、管理及协议的实施;新技术的理论及应用;数据处理及安全控制;数据传输、交换和终端的研制、测试及运行维护技术交流等。分设前沿技术专题、新技术、技术交流、论坛、技术方案等栏目。

关键词： 数据预处理与校核   自动化监测   短期预测   老旧房屋   Python  

摘要： 房屋安全问题愈发受到重视,对于老旧房屋的自动化健康监测十分必要。在此背景下,优化自动化监测数据的预处理流程,使用Python丰富的“库”资源构建预处理程序。程序使用灰色关联法对数据进行可信度评估筛选数据,利用箱形图筛选异常数据,并对异常数据和缺失数据进行插补替换,最后使用卡尔曼滤波平滑数据以降低数据离散度;自动化监测设备因自身特点易受到周围环境的影响,为此提出了一种利用人工监测数据校核自动化监测数据的数据比对方法,以保证自动化监测数据的准确性和可靠度;最后使用拟合曲线实现变形监测数据的短期预测,预测精度达到0.1%,有效预测时间约10 d,最终的结果满足程序设计需求。

关键词： 数据处理   多中心   医疗卫生   数据质量  

摘要： 目的聚焦医疗卫生数据处理过程中的关键问题,研究科学的数据处理方法与设计理念,保证数据处理全过程的数据质量。方法通过文献查阅,提出数据处理各阶段应采用的方法要点,并以上海市医疗机构实验室检测数据为例,探索数据处理全过程的各个要点。结果本研究提出的数据处理要点在数据汇聚、清洗、转换、再整理阶段有效保证了数据的准确性、完整性和一致性。结论在数据处理过程中,应合理区分数据处理的各个阶段,保留各阶段数据集,并进行科学、严谨的数据质量控制,及时发现数据问题,为后续医疗卫生的研究应用及政策决策奠定基础。