关键词： Python   信息采集   数据处理   网络爬虫   图形用户界面  

摘要： 文章介绍了如何基于Python编程语言开发脚本工具进行产品信息采集与数据处理。这些工具可以从不同类型的商品网站自动读取关键参数或下载相关文件,通过图形用户界面直观地展示产品信息,最终生成对比图表并将数据导出至新文档,进而帮助工程师提高工作效率。

关键词： 无损探伤   超声波   滤波器   IP核   LabVIEW FPGA   FPGA   IP集成节点  

摘要： FPGA在通信、控制、数据采集、信号处理、图像视频处理方面都有着广泛应用;LabVIEW FPGA是一种开发效率高、代码可读性好、库函数丰富的嵌入式图形化开发环境,主要支持National instrument公司的FPGA板卡。为满足多通道、高宽带和大吞吐率的应用要求,同时达到使用LabVIEW开发自主设计的FPGA板卡来降本增效的目的,文章设计了一种超声波探伤数据处理系统,其采用FPGA搭建系统硬件架构,采用LabVIEW搭建底层软件架构。文章全面阐述了基于FPGA搭建DDR3内存、Flash存储器、双千兆以太网、编码器、超声激励、超声数据采集、UART收发器及接口互连(I2C)等硬件电路的构建原理,系统地介绍了基于LabVIEW设计DDR3读写、以太网通信、超声数据信号处理等并行线程的顶层构建方法,详细描述了Socket CLIP、IP Node技术实现LabVIEW与底层硬件之间的互联互通。最后以实际应用案例论证了用LabVIEW开发自研的FPGA板卡的可行性,一方面,采用该系统可节约60%的硬件成本,缩小30%~50%的PCB面积;另一方面,成功实现了LabVIEW下创建自研FPGA目标机的应用模式,它不仅可以发挥LabVIEW图形化编程的高效性能,而且还可以发挥自研FPGA板卡带来的超高性价比,提升60%的开发效率。

关键词： 信息中心网络   多模态   数据面编程   数据处理  

摘要： 针对多模态网络面临的兼容多种路由标识、网络协议和网络应用数据处理的问题,提出了一种兼容多模态的可编程数据处理方法。通过模态识别与分流模块识别不同网络模态的数据包,利用数据类型、偏移和长度表示多种类型的数据,并利用可选择匹配算法和处理动作的匹配动作数据表组成模态数据处理管道,处理不同类型网络的数据。利用所提方法,实现并验证了一个多模态网络数据处理原型系统。实验结果表明,模态数据处理管道可以隔离不同模态的网络并保证性能独立,匹配算法的类型、处理数据的长度会影响系统转发性能,而与数据类型无关。

关键词： HKSA9201处理器   处理器子卡   嵌入式  

摘要： 随着计算机技术和通信技术的快速发展,航空电子系统日益复杂,对嵌入式系统中如处理器等关键硬件技术提出了越来越高的要求。对于使用国产处理器进行数据处理的硬件设计要求也日益提高。首先介绍了一种基于国产处理器HKSA9201的数据处理子卡的设计和实现,并对其中部分功能单元接口电路等做了详细介绍。模块具有通用性强、多功能、低功耗等特点,可应用于多种嵌入式系统环境,能够在接口功能、处理性能等方面覆盖多种同级别处理器指标,对于实现处理器的完全替代或功能替代等方面具有较高的现实价值。

关键词： 三维激光扫描技术   建筑测绘   数据处理  

摘要： 现阶段,随着建筑行业的快速发展,建筑工程的施工规模以及施工数量也在相应增加。在建筑工程施工当中,测绘工作是非常重要的组成部分,对于建筑工程施工质量以及安全管理工作有着很重要的影响。文章主要对三维激光扫描技术在建筑测绘中的应用进行分析和探讨,首先分析三维激光扫描技术的应用原理和工作优势,在此基础上结合实际案例,对于建筑测绘工作中三维激光扫描技术的具体应用进行探讨,最后分析其发展趋势,以期为相关人员提供参考。

关键词： 准噶尔盆地   GNSS网   加密   数据处理  

摘要： 随着我国科学技术的不断发展,数字化、智能化油田建设已经成为一个必定的趋势,数字化、智能化油田的建设可以有效提高油田企业石油勘探、开采和生产的效率,提高油田生产管理的水平。与此同时,基础数据的准确性又是油田建设的重中之重。本文详细介绍了2016年新建准噶尔盆地GNSS网加密布设与实施的方式方法,WGS84系到北京54系、CGCS2000系到北京54系三参数和七参数的转换计算,2016年准噶尔盆地GNSS网的建成对新疆油田及其它行业的快速发展会起到非常好的作用,经过十几年勘探主体的应用,获得大家一致好评。

关键词： 数据处理   OpenMP   多线程   设备资源利用率  

摘要： 针对遥感卫星地面基带处理速率低、效率不高、稳定性差等问题,提出一种基于OpenMP多核并行机制的基带数据处理方法。通过在系统平台上建立多个线程,将数据处理分解到多线程中进行并行处理。以真实的卫星数据作为测试源,在压缩比为4∶1和无损模式下,从时间、解码速度、CPU占用、内存、设备资源利用率等指标对基带处理方法性能进行评估。评估结果表明,基于OpenMP并行化处理方法的解压缩软件,在充分利用硬件平台性能的基础上,实现了4倍解压缩速率的提升,显著提升了实时性。

关键词： 新能源   网源协同   综合调频   数据处理  

摘要： 大力发展新能源和大规模外电入鲁是山东实现新旧动能转换、推动经济快速平稳发展的关键之举,截至2017年,新能源发电量和外电入鲁电量已占全省发电量的40.98%,到2018年风电和光电装机容量已达到千万千瓦级别。但是,新能源受天气因素制约,一直处于随机波动状态,实时干扰电网频率,直接影响人民生活和工业生产,甚至会产生弃风弃光事件;而特高压直流输电线路一旦出现故障,就会产生巨大供电缺口,导致电网频率突降,极有可能引发大面积停电事故,造成重大经济损失和不良社会影响。因此,火电机组必须具备良好的一次调频和AGC等涉网性能,才能弥补新能源发电量波动和外电入鲁故障造成的频率波动,才能破解新能源消纳难题,为准确应对外电故障提供数据支撑。

关键词： 机器学习   预测性维护   人数统计   异常检测   模式识别   低分辨率   数据处理   数字化转型  

摘要： 各行各业的数字化转型和日常生活中的新场景已经对边缘上的人工智能(AI)和机器学习、先进数据处理、音频、视觉等产生了需求。边缘机器学习(ML)计算支持广泛的、智能化的工业和家庭应用,包括用于异常检测的传感器数据处理、预测性维护、用于改进玻璃破碎检测的音频模式识别、简单命令词识别以及视觉应用,如使用低分辨率摄像头进行在场检测或人数统计。现在的产品设计人员已看到了人工智能和机器学习的巨大潜力,可以为家庭安全系统、可穿戴医疗监测器、商业设施和工业设备监控传感器等边缘应用带来更多的智能化。所以Silicon Labs认为边缘AI和机器学习将被广泛应用于工业和家庭。

关键词： 数据处理   卷积神经网络   互补集合模态分解   门控循环单元   负荷预测   电力系统  

摘要： 负荷数据的高度随机性和不确定性,导致短期负荷预测的精度很难提升。为了提高短期负荷预测的准确度,提出了一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)与卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)组合模型的短期负荷预测方法。首先,利用CEEMDAN模型将复杂的原始负荷序列分解为几个相对简单的子序列;其次,利用卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)建立各分量预测模型,将归一化后的分量输入训练模型,得到预测子序列;最后,将所有分量的结果汇总,得到最终预测结果。结果表明,与LSTM模型、GRU模型、CNN-GRU及CEEMDAN-GRU组合模型相比,CEEMDAN-CNN-GRU组合模型所测精度有了明显提升,平均提升了25.08%,23.59%,20.41%和13.53%。CEEMDAN-CNN-GRU组合模型能够提取历史负荷数据中的非线性特征,有效提升短期负荷预测精度,可为电力系统建设提供有力支撑。