大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
嵌入式系统原理与应用 课程设计 —基于ARM9的温度传感器 学号：2012180401** 班级：**************1班 姓名：李* 指导教师：邱*
课程设计任务书 班级: ************* 姓名：***** 设计周数: 1 学分: 2 指导教师: 邱选兵 设计题目: 基于ARM9的温度传感器 设计目的及要求: 目的： 1.熟悉手工焊锡的常用工具的使用及其维护与修理。 2.基本掌握手工电烙铁的焊接技术，能够独立的完成简单电子产品的安装与焊 接。熟悉电子产品的安装工艺的生产流程。 3.熟悉印制电路板设计的步骤和方法，熟悉手工制作印制电板的工艺流程，能 够根据电路原理图，元器件实物设计并制作印制电路板。 4.熟悉常用电子器件的类别、型号、规格、性能及其使用范围，能查阅有关的 电子器件图书。 5.能够正确识别和选用常用的电子器件，并且能够熟练使用普通万用表和数字 万用表。 6.掌握和运用单片机的基本内部结构、功能部件、接口技术以及应用技术。 7.各种外围器件和传感器的应用； 8.了解电子产品的焊接、调试与维修方法。 要求： 1.学生都掌握、单片机的内部结构、功能部件，接口技术等技能； 2.根据题目进行调研，确定实施方案，购买元件，并绘制原理图，焊接电路板， 调试程序； 3.焊接和写汇编程序及调试，提交课程设计系统（包括硬件和软件）；. 4.完成课程设计报告 设计内容和方法:使用温度传感器PT1000，直接感应外部的温度变化。使用恒流源电路，保证通过PT1000的电流相等，根据PT1000的工作原理与对应关系，得到温度与电阻的关系，将得到的电压放大20倍。结合ARM9与LCD，将得到的参量显示在液晶屏上。
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL 等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即
席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。
一、背景介绍： 多传感器数据融合是一种信号处理、辨识方法，可以与神经网络、小波变换、kalman 滤波技术结合进一步得到研究需要的更纯净的有用信号。 多传感器数据融合涉及到多方面的理论和技术，如信号处理、估计理论、不确定性理论、最优化理论、模式识别、神经网络和人工智能等。多传感器数据融合比较确切的定义可概括为：充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和估计，使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。 多传感器信息融合技术通过对多个传感器获得的信息进行协调、组合、互补来克服单个传感器的不确定和局限性，并提高系统的有效性能，进而得出比单一传感器测量值更为精确的结果。数据融合就是将来自多个传感器或多源的信息在一定准则下加以自动分析、综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。当系统中单个传感器不能提供足够的准确度和可靠性时就采用多传感器数据融合。数据融合技术扩展了时空覆盖范围，改善了系统的可靠性，对目标或事件的确认增加了可信度，减少了信息的模糊性，这是任何单个传感器做不到的。 实践证明：与单传感器系统相比，运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面，能够增强系统生存能力，提高整个系统的可靠性和鲁棒性，增强数据的可信度，并提高精度，扩展整个系统的时间、空间覆盖率，增加系统的实时性和信息利用率等。信号级融合方法最简单、最直观方法是加权平均法，该方法将一组传感器提供的冗余信息进行加权平均，结果作为融合值，该方法是一种直接对数据源进行操作的方法。卡尔曼滤波主要用于融合低层次实时动态多传感器冗余数据。该方法用测量模型的统计特性递推，决定统计意义下的最优融合和数据估计。 多传感器数据融合虽然未形成完整的理论体系和有效的融合算法，但在不少应用领域根据各自的具体应用背景，已经提出了许多成熟并且有效的融合方法。多传感器数据融合的常用方法基本上可概括为随机和人工智能两大类，随机类方法有加权平均法、卡尔曼滤波法、多贝叶斯估计法、产生式规则等;而人工智能类则有模糊逻辑理论、神经网络、粗集理论、专家系统等。可以预见，神经网络和人工智能等新概念、新技术在多传感器数据融合中将起到越来越重要的作用。 数据融合存在的问题 (1)尚未建立统一的融合理论和有效广义融合模型及算法； (2)对数据融合的具体方法的研究尚处于初步阶段； (3)还没有很好解决融合系统中的容错性或鲁棒性问题； (4)关联的二义性是数据融合中的主要障碍； (5)数据融合系统的设计还存在许多实际问题。 二、算法介绍： 2.1多传感器数据自适应加权融合估计算法： 设有n 个传感器对某一对象进行测量，如图1 所示，对于不同的传感器都有各自不同的加权因子，我们的思想是在总均方误差最小这一最优条件下，根据各个传感器所得到的测量值以自适应的方式寻找各个传感器所对应的最优加权因子，使融合后的X值达到最优。
大数据分析平台的需求报告 提供统一的数据导入工具，数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。 一、项目范围的界定 没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求，需要考虑的问题主要包括下面几个方面： （1）业务边界：有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 （2）数据边界：有哪些业务数据需要接入大数据分析平台，具体的包括哪些表，表结构如何，表间关系如何（区别于传统模式）。 （3）功能边界：提供哪些功能，不提供哪些功能，必须明确界定，该部分详见需求分析； 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式，决定了大数据平台的架构和设计，因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面： 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程
2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程 三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询 四、非功能性需求 4.1 性能
4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口 六、集群需求 大数据平台的技术特点，决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境，否则在后续的项目实施过程中，必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境，因此前期需求分析阶段，必须根据数据规模和性能需求，构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器
实验一 20 40 60 80 100120 140 160 180 200 单臂电桥输出电压与负载的关系 重量/g 增砝码时的电压值/m v 拟合曲线的斜率和截距分别为p =0.2398 和3.2400 20 40 60 80 100120140 160 180 200 单臂电桥输出电压与负载的关系 重量/g 减砝码时的电压值/m v
拟合曲线的斜率和截距分别为p = 0.2497 和1.3667 输出电压与重量变化量的关系如图所示，根据拟合曲线（用o 符号标记）和实际特性曲线（实线）的关系可知，灵敏度w u s ??=/等于实际特性曲线的斜率即s=0.2398 非线性误差%100/??=FS n Y m δ，其中4.51=FS Y ，由b kx y +=，将p 值带入可得24.32398.0+=x y ，由此式可得拟合曲线各点的电压值为 将以上数据与实际测的的值进行比较可得在2.0=?m 将值带入可得%39.0%1004 .512 .0%100/=?=??=FS n Y m δ
实验二 由以上测量数据可得如下特性曲线 20 40 60 80 100 120140 160 180 200 半桥输出电压与负载的关系 重量/g 加砝码时的电压值/m v 拟合曲线的斜率和截距分别为p =0.4945 和-0.1267 20 40 60 80 100120140 160 180 200 半桥输出电压与负载的关系 重量/g 减砝码时的电压值/m v
拟合曲线的斜率和截距分别为p = 0.4988和-1.1933 输出电压与重量变化量的关系如图所示，根据拟合曲线（用o 符号标记）和实际特性曲线（实线）的关系可知，灵敏度w u s ??=/等于实际特性曲线的斜率即s=0.4944 非线性误差%100/??=FS n Y m δ，其中3.98=FS Y ，由b kx y +=，将p 值带入可得1267.04945.0-=x y ，由此式可得拟合曲线各点的电压值为 将以上数据与实际测的的值进行比较可得在3.0=?m 将值带入可得%3.0%1003 .983 .0%100/=?=??=FS n Y m δ
华东交通大学电子测量传感器设计报告 报告题目：基于温度传感器的数字温度计 作者姓名： 专业班级： 学号： 指导老师： 时间：2013~2014学年第一学期
摘要 温度控制系统广泛应用于社会生活的各个领域,如家电、汽车、材料、电力电子等,常用的控制电路根据应用场合和所要求的性能指标有所不同, 在工业企业中,如何提高温度控制对象的运行性能一直以来都是控制人员和现场技术人员努力解决的问题。这类控制对象惯性大,滞后现象严重,存在很多不确定的因素,难以建立精确的数学模型,从而导致控制系统性能不佳,甚至出现控制不稳定、失控现象。传统的继电器调温电路简单实用,但由于继电器动作频繁,可能会因触点不良而影响正常工作。控制领域还大量采用传统的PID控制方式,但PID控制对象的模型难以建立,并且当扰动因素不明确时,参数调整不便仍是普遍存在的问题。 采用数字温度传感器DS18B20，因其内部集成了A/D转换器，使得电路结构更加简单，而且减少了温度测量转换时的精度损失，使得测量温度更加精确。数字温度传感器DS18B20只用一个引脚即可与单片机进行通信，大大减少了接线的麻烦，使得单片机更加具有扩展性。由于DS18B20芯片的小型化，更加可以通过单跳数据线就可以和主电路连接，故可以把数字温度传感器DS18B20做成探头，探入到狭小的地方，增加了实用性。更能串接多个数字温度传感器DS18B20进行范围的温度检测。 本文主要介绍了一个基于89C51单片机和DS18B20的测温系统，详细描述了利用数字温度传感器DS18B20开发测温系统的过程，重点对传感器在单片机下的硬件连接，软件编程以及各模块系统流程进行了详尽分析,该系统可以方便的实现实现温度采集和显示，并可根据需要任意设定上下限报警温度，适合于我们日常生活和工、农业生产中的温度测量。 关键词：AT89C51单片机、温度传感器DS18B20 Abstract Temperature control system is widely applied in various fields of social life, such as household appliances, automobiles, materials, power electronics, the commonly used
工程大数据分析平台 随着大数据时代来临、无人驾驶和车联网的快速发展，汽车研发部门需要处理的数据量激增、数据类型不断扩展。相关数据涵盖车内高频CAN 数据和车外ADAS 视频非结构化数据、位置地理空间数据、车辆运营数据、用户CRM 数据、WEB 数据、APP 数据、和MES 数据等。 在此背景下，整车厂研发部门关心的是：如何将企业内部的研发、实验、测试、生产数据，社会用户的用车数据，互联网第三方数据等结合起来，将异构数据和同构数据整合到一起，并在此基础上，实现业务系统、分析系统和服务系统的一体化；怎样利用深度的驾驶员行为感知、智能的车辆预防性维护、与实时的环境状态交互，通过大数据与机器学习技术，建立面向业务服务与产品持续优化的车联网智能分析；最终利用数据来为产品研发、生产、销售、售后提供精准的智能决策支撑。这些都是整车厂在大数据时代下亟待解决的问题。 针对这一需求，恒润科技探索出以EXCEEDDATA 大数据分析平台为核心的汽车工程大数据整体解决方案。借助EXCEEDDATA 大数据分析平台，企业可以集成、处理、分析、以及可视化海量级别的数据，可实现对原始数据的高效利用，并将原始数据转化成产品所需的智能，从而改进业务流程、实现智慧决策的产业升级。 产品介绍: ●先进的技术架构 EXCEEDDATA 采用分布式架构、包含集成处理（ETL）与分析挖掘两大产品功能体系，共支持超过20 多个企业常见传统数据库和大数据源系统，超过50 多个分析处理算法、以及超过丰富的可视化智能展现库。用户可以自主的、灵活的将各种来源的原始数据与分析处
理串联应用，建立科学的数据模型，得出预测结果并配以互动的可视化智能，快速高效的将大数据智能实现至业务应用中。 平台包括分布式大数据分析引擎、智能终端展示、以及API。大数据分析引擎为MPP 架构，建立在开源的Apache Hadoop 与Apache Spark 之上，可简易的scale-out 扩展。在分析引擎的基础上包含数据源库、数据转换匹配器、数据处理操作库、机器学习算法库、可视化图形库等子模块。智能终端展示为行业通用的B/S 架构，用户通过支持跨操作系统和浏览器的HTML5/JS 界面与API 来与平台互动。
第29卷第1期2009年1月 海 洋 测 绘 H YD RO GRA PH IC SU RV EY I N G AND CHA R T IG V ol 129,N o 11 Jan .,2009 收稿日期:2008208228;修回日期:2008210228作者简介:汪 洋(19832),男,新疆阿克苏人,硕士研究生,主要从事海洋调查资料处理及分析研究。 单温度传感器CTD 资料处理研究 汪 洋 1,2 ,李占桥2,李 洋3,袁延茂 2 (11解放军理工大学气象学院,江苏南京 211101;21海军海洋测绘研究所,天津 300061; 3161741部队,北京 100081) 摘要:简要介绍了温盐深测量仪(CT D )原始数据预处理的步骤,分析了处理过程中盐度计算误差产生的原因,并重点讨论了以MARKIIIB 型为代表的单温度传感器CT D 的传感器滞后订正问题,针对传统方法存在的缺陷,引入了新的订正方法,在实际处理中取得了较为理想的效果。 关键词:温盐深测量仪;预处理;传感器滞后订正;高通滤波 中图分类号:P714+11 文献标识码:B 文章编号:167123044(2009)0120062204 1 引 言 温盐观测是海洋调查的重要内容,获取高质量、 高密度的温盐资料一直是海洋学家努力追求的目标。海上投放使用的温盐观测仪器,经过长期的发展,原来的颠倒采水器已经完全被各种类型的温盐 深测量仪(CT D )等电子设备所取代[1] ,观测精度及采样率也在不断提高。目前在国内服务于海洋调查的温盐测量仪器包括MARKIII CT D 、S BE CT D 、XCT D (BT )等。 由于受到仪器本身观测原理以及操作使用等原因的影响,温盐观测资料往往存在不同原因产生的误差,必须经过预处理才能进一步得到应用,面对日益高精尖的观测仪器,如果缺乏必要的正确的处理 过程,高精度的设备同样得不到高质量的资料[2] 。温盐资料处理是海洋工作者长期研究的课题。近来,作者在采用传统方法处理一批中国浅海的MARKIIIB 型单温度传感器CT D 资料时发现,在消除传感器滞后问题上总是得不到理想的效果。针对这种情况,结合温度与电导率剖面结构的特点,作者作了一些探索性分析,引入了新的订正方法,取得了较为理想的订正效果。 2 温盐资料处理步骤及误差产生的原因211 温盐资料处理步骤 CT D 主要装配有三个传感器:电导率、温度和 压力传感器,传感器在升降过程中不断将观测到的海水物理量以电信号形式记录得到数据文件。资料处理工作主要包括以下步骤。 (1)数据转换:将传感器电信号数据转换为真 实的电导率、温度、压力等海水物理量。 (2)压力零点订正:由于受条件环境的限制,压 力数据往往存在系统误差,可通过一定的方法[3,4] 计算并进行订正。 (3)剔除异常数据:对超出气候变化以及不合理的突变数据进行判别并剔除。 (4)传感器滞后订正:由于温度、电导率传感器感应时间不同,在计算盐度、密度等要素时会造成数据误差,需要进行传感器感应时间匹配订正。 (5)衍生要素计算:由CT D 可直接得到的是电导率、温度和压力,在实际应用中需要使用这三个参 量,根据实验室经验公式[5] 计算得到盐度、密度、声速等海洋要素。212 盐度计算误差产生的原因 CT D 资料的误差包括压力系统误差、异常数据误差、盐度(密度)计算误差等。这些误差前人都作过一些研究,也提出了一些实际处理的方法,其中压力误差及异常数据误差的处理已经得到了较好的解决。由于在实际数据应用中的盐度是使用电导率、温度和压力计算得到的,密度和声速又是使用盐度、温度和压力计算得到的,所以盐度的计算在CT D 资料处理中显得尤为重要。造成盐度计算误差的主要原因是传感器感应时间(滞后)不同,传感器的滞后订正是笔者在实际资料处理中遇到的主要问题。 (1)传感器的感应时间:传感器的感应数据随着环境的变化而变化,而传感器的感应不可能无限快,总是需要一定的时间。传感器对环境中阶跃变化的响应通常称为时间常数,它一般定量为对于给
温度传感器课程设计报告 专业：电气化 年级： 13-2 学院：机电院 姓名：崔海艳 学号：8021209235 -- 目录 1引言 (3) 2 设计要求 (3)
3 工作原理 (3) 4 方案设计 (4) 5 单元电路的设计和元器件的选择 (6) 5.1微控制器模块 (6) 5.2温度采集模块 (7) 5.3报警模块 (9) 5.4温度显示模块 (9) 5.5其它外围电路 (10) 6 电源模块 (12) 7 程序设计 (13) 7.1流程图 (13) 7.2程序分析 (16) 8. 实例测试 (18) 总结 (18) 参考文献 (19) 1 引言 传感器是一种有趣的且值得研究的装置，它能通过测量外界的物理量，化学量或生物量来捕捉知识和信息，并能将被测量的非电学量转换成电学量。在
生活中它为我们提供了很多方便，在传感器产品中，温度传感器是最主要的需求产品，它被应用在多个方面。总而言之，传感器的出现改变了我们的生活，生活因使用传感器也变得多姿多彩。 温度控制系统广泛应用于社会生活的各个领域，如家电、汽车、材料、电力电子等，常用的控制电路根据应用场合和所要求的性能指标有所不同，在工业企业中，如何提高温度控制对象的运行性能一直以来都是控制人员和现场技术人员努力解决的问题。这类控制对象惯性大，滞后现象严重，存在很多不确定的因素，难以建立精确的数学模型，从而导致控制系统性能不佳，甚至出现控制不稳定、失控现象。传统的继电器调温电路简单实用，但由于继电器动作频繁，可能会因触点不良而影响正常工作。控制领域还大量采用传统的PID控制方式，但PID控制对象的模型难以建立，并且当扰动因素不明确时，参数调整不便仍是普遍存在的问题。而采用数字温度传感器DS18B20，因其内部集成了A/D转换器，使得电路结构更加简单，而且减少了温度测量转换时的精度损失，使得测量温度更加精确。数字温度传感器DS18B20只用一个引脚即可与单片机进行通信，大大减少了接线的麻烦，使得单片机更加具有扩展性。由于DS18B20芯片的小型化，更加可以通过单跳数据线就可以和主电路连接，故可以把数字温度传感器DS18B20做成探头，探入到狭小的地方，增加了实用性。更能串接多个数字温度传感器DS18B20进行范围的温度检测 2 设计要求 本设计主要是介绍了单片机控制下的温度检测系统，详细介绍了其硬件和软件设计，并对其各功能模块做了详细介绍，其主要功能和指标如下： ●利用温度传感器（DS18B20）测量某一点环境温度 ●测量范围为-55℃～＋99℃，精度为±0.5℃ ●用液晶进行实际温度值显示 ●能够根据需要方便设定上下限报警温度 3 工作原理 温度传感器 DS18B20 从设备环境的不同位置采集温度，单片机 AT89S51 获取采集的温度值，经处理后得到当前环境中一个比较稳定的温度值，再根据当前设定的温度上下限值，通过加热和降温对当前温度进行调整。当采集的温度经处
红外温度传感器在工业中的应用 随着工业生产的发展，温度测量与控制十分重要，温度参数的准确测量对输出品质、生产效率和安全可靠的运行至关重要。目前，在热处理及热加工中已逐渐开始采用先进的红外温度计等非传统测温传感器，来代替传统的热电偶、热电阻类的热电式温度传感器，从而实现生产过程或者重要设备的温度监视和控制。 基本原理 温度传感器基本原理，最常用的非接触式温度传感器基于黑体辐射的基本定律，称为辐射测温仪表。辐射测温法包括亮度法（见光学高温计）、辐射法（见辐射高温计）和比色法（见比色温度计）。各类辐射测温方法只能测出对应的光度温度、辐射温度或比色温度。只有对黑体（吸收全部辐射并不反射光的物体）所测温度才是真实温度。如欲测定物体的真实温度，则必须进行材料表面发射率的修正。而材料表面发射率不仅取决于温度和波长，而且还与表面状态、涂膜和微观组织等有关，因此很难精确测量。在自动化生产中往往需要利用辐射测温法来测量或控制某些物体的表面温度，如冶金中的钢带轧制温度、轧辊温度、锻件温度和各种熔融金属在冶炼炉或坩埚中的温度。在这些具体情况下，物体表面发射率的测量是相当困难的。对于固体表面温度自动测量和控制，可以采用附加的反射镜使与被测表面一起组成黑体空腔。附加辐射的影响能提高被测表面的有效辐射和有效发射系数。利用有效发射系数通过仪表对实测温度进行相应的修正，最终可得到被测表面的真实温度。最为典型的附加反射镜是半球反射镜。球中心附近被测表面的漫射辐射能受半球镜反射回到表面而形成附加辐射，从而提高有效发射系数式中ε为材料表面发射率，ρ为反射镜的反射率。至于气体和液体介质真实温度的辐射测量，则可以用插入耐热材料管至一定深度以形成黑体空腔的方法。通过计算求出与介质达到热平衡后的圆筒空腔的有效发射系数。在自动测量和控制中就可以用此值对所测腔底温度（即介质温度）进行修正而得到介质的真实温度。 在水泥制造生产中的应用 红外温度传感器在水泥制造生产中有着广泛的应用。据调查目前我国每年因红窑事故造成的直接经济损失达2000万元，间接损失达3亿元。用常规的方法很难对非匀速旋转的水泥胴体进行测温，国际上先进的办法是在窑尾预热平台上安装一套红外扫描测温仪，系统的软件部分主要由数据采集滤波、同步扫描控制、数据通讯处理等，红外辐射测温仪按预定的扫描方式，实现对窑胴体轴向每一个测量段成的温度的测量，在一个扫描周期内，红外温度传感器将在扫描装置的驱动下，将每一个测量元表面的红外辐射转换成温度相关的电信号，送进数据采集装置作为数据采集，同步装置保证数据采集与回转窑的旋转保持严格同步，要让测量的温度值与测量元下确对应，测温仪由扫描起点扫描到终点后，即对窑胴体表面各测量元完成了一次逐元温度检测后，立即快速返回扫描起点，开始下一扫描周期的检测，数据经微机处理后，给出反映窑内状况的图像，文字信息，必要时可以发射声光报警。为保证测量的精度，定要考虑物体的发射率，周围环境影响。红外测温仪要垂直对准窑胴体的表面，因因水汽，尘埃，烟雾的影响，要采取加装水冷，风吹扫装置。意义：1.生产过程中对产品的质量监控与监视，只要温度控制在设定值内，产品质量会有保证，过低过高都浪费能源；2.在线安全的检测可以起到保护人以及设备安全；3.降低能耗，节约能源。 在热处理行业中的应用 红外温度传感器可以广泛的应用于钢铁生产过程中，对生产过程的温度进行监控，对于提高生产率和产品质量至重要。红外温度传感器可精确地监视每个阶段，使钢材在整个加工过程中保持正确的冶金性能。红外温度传感器可以帮助钢铁生产过程中提高产品质量和生产率、降低能耗、增强人员安全、减少停机时间等。 红外温度传感器在钢铁加工和制造过程中主要应用在连铸、热风炉、热轧、冷轧、棒材和线材轧制等过程中。 红外温度传感器传感头有数字和模拟输出两种，发射率可调。—这对于发射率变化金属材料尤其重要。要生产出优质的产品和提高生产率，在炼钢的全过程中，精确测温是关键。连铸将钢水变为扁坯、板坯或方坯时，有可能出现减产或停机，需精确的实时温度监测，配以水嘴和流量的调节，以提供合适的冷却，从而确保钢坯所要求的冶
大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： 采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE） 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
电子设计基础II温度传感器设计报告 组员：肖勃 2011112158 郭鹏 2011148116 贾永天 2011109101 完成日期： 2013-4-20
一、设计要求 图一温度传感器基本结构 温度传感器是一种依靠被测物与热元件和温度之间的关系，来达到测量目的的，因此光电传感器的热源扮演着很重要的角色，温度传感器的电源要是一个恒温电源，电源稳定性的设计至关重要，电源的稳定性直接影响到测量的准确性。 二、工作原理 温度传感器DS18B20从设备环境的不同位置采集温度，单片机AT89S51 获取采集的温度值，经处理后得到当前环境中一个比较稳定的温度值，再根据当前设定的温度上下限值，通过加热和降温对当前温度进行调整。当采集的温度经处理后超过设定温度的上限时，单片机通过三极管驱动继电器开启降温设备 (压缩制冷器)，当采集的温度经处理后低于设定温度的下时,单片机通过三极管驱动继电器开启升温设备(加热器)。 当由于环境温度变化太剧烈或由于加热或降温设备出现故障，或者温度传感头出现故障导致在一段时间内不能将环境温度调整到规定的温度限内的时候，单片机通过三极管驱动扬声器发出警笛声。 系统中将通过串口通讯连接PC 机存储温度变化时的历史数据，以便观察整个温度的控制过程及监控温度的变化全过程。 三、方案设计 采用热电偶温差电路测温，温度检测部分可以使用低温热偶，热电偶由两个焊接在一起的异金属导线所组成（热电偶的构成如图3.1），热电偶产生的热电势由两种金属的接触电势和单一导体的温差电势组成。通过将参考结点保持在已知温度并测量该电压，便可推断出检测结点的温度。数据采集部分则使用带有A/D 通道的单片机，在将随被测温度变化的电压或电流采集过来，进行A/D 转换后，就可以用单片机进行数据的处理，在显示电路上，就可以将被测温度显示出来。热电偶的优点是工作温度范围非常宽，且体积小，但是它们也存在着输出电压小、容易遭受来自导线环路的噪声影响以及漂移较高的缺点，并且这种设计需要用到A/D 转换电路，感温电路比较麻烦。 图二热电偶电路图 系统主要包括对A/D0809 的数据采集，自动手动工作方式检测，温度的显示等，这几项功能的信号通过输入输出电路经单片机处理。此外还有复位电路，晶振电路，启动电路等。故现场输入硬件有手动复位键、A/D 转换芯片，处理芯片为51 芯片，执行机构有4 位数码管、报警器等。系统框图如图4-2所示： 测量头 热学 系统 电子测 量电路 热元件 被测量 热信号 电参量 信号 可用信 号 热源
温度传感器的使用 摘要本设计采用了TI 公司生产的MSP430F1611 微功耗单片机作为系统的核心控制器。装置使用了DS18B20型号的温度传感器，能直接测出温度值。温度传感器的种类众多，在应用与高精度、高可靠性的场合时DALLAS（达拉斯）公司生产的DS18B20温度传感器当仁不让。超小的体积，超低的硬件开消，抗干扰能力强，精度高，附加功能强，使得DS18B20更受欢迎。对于我们普通的电子爱好者来说，DS18B20的优势更是我们学习单片机技术和开发温度相关的小产品的不二选择。了解其工作原理和应用可以拓宽您对单片机开发的思路。 关键词MSP43 单片机，DS18B20温度传感器，共阴极四位七段数码管 一．方案设计与论证 根据题目的要求，主要学会使用温度传感器，则系统可以分为3部分，分别为测温 模块，控制模块，显示模块。 系统总体框图如图1 图1 系统总体框图 1.控制模块的选择 使用MSP430单片机同时完成检测、控制、显示等功能，此方案简单易行，设计自由度大而且成本较低。 2.温度传感器的选择 DS18B20的温度检测与数字数据输出全集成于一个芯片之上，从而抗干扰力更强。其一个工作周期可分为两个部分，即温度检测和数据处理。18B20共有三种形态的存储器资源，它们分别是：ROM 只读存储器，用于存放DS18B20ID编码，其前8位是单线系列编码（DS18B20的编码是19H），后面48位是芯片唯一的序列号，最后8位是以上56的位的CRC 码（冗余校验）。数据在出产时设置不由用户更改。DS18B20共64位ROM。RAM 数据暂存器，用于内部计算和数据存取，数据在掉电后丢失，DS18B20共9个字节RAM，每个字节为8位。第1、2个字节是温度转换后的数据值信息，第3、4个字节是用户EEPROM（常用于温度报警值储存）的镜像。在上电复位时其值将被刷新。第5个字节则是用户第3个EEPROM的镜像。第6、7、8个字节为计数寄存器，是为了让用户得到更高的温度分辨率而设计的，同样也是内部温度转换、计算的暂存单元。第9个字节为前8个字节的CRC码。EEPROM 非易失性记忆体，用于存放长期需要保存的数据，上下限温度报警值和校验数据，DS18B20共3位EEPROM，并在RAM都存在镜像。在每一次读温度之前都必须进行复杂的且精准时序的处理，因为DS18B20的硬件简单结果就会导致软件的巨大开消，也是尽力减
一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤： 1、Linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。比如，可以选择给HDFS的namenode做RAID2以提高其稳定性，将数据存储与操作系统分别放置在不同硬盘上，以确保操作系统的正常运行。 2、分布式计算平台/组件安装 当前分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS，一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。 使用开源组件的优点：1）使用者众多，很多bug可以在网上找的答案（这往往是开发中最耗时的地方）；2）开源组件一般免费，学习和维护相对方便；3）开源组件一般会持续更新；4）因为代码开源，如果出现bug可自由对源码作修改维护。
常用的分布式数据数据仓库有Hive、Hbase。Hive可以用SQL查询，Hbase 可以快速读取行。外部数据库导入导出需要用到Sqoop。Sqoop将数据从Oracle、MySQL等传统数据库导入Hive或Hbase。Zookeeper是提供数据同步服务，Impala是对hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询 3、数据导入 前面提到，数据导入的工具是Sqoop。它可以将数据从文件或者传统数据库导入到分布式平台。
4、数据分析 数据分析一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。 数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。这个过程可能会用到Hive SQL，Spark QL和Impala。 数据建模分析是针对预处理提取的特征/数据建模，得到想要的结果。如前面所提到的，这一块最好用的是Spark。常用的机器学习算法，如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、TFIDF、协同过滤等，都已经在ML lib里面，调用比较方便。
无线传感网络技术 课程实训 温度传感器数据采集及界面开发 院（系）名称电子与信息工程学院 专业班级物联网121班 学号120402007 学生姓名薛红见 指导教师贾旭副教授 起止时间：2015.6.29—2015.7.17
课程设计（论文）任务及评语 院（系）：电子与信息工程学院教研室：物联网工程
目录 第1章绪论 (1) 1.1 温度传感器技术应用概况 (1) 1.2本文研究内容 (2) 第2章温度传感器数据采集总体设计方案 (3) 2.1 传感器信息采集设计方案 (3) 2.2总体设计方案框图及分析 (4) 第3章基于MATLAB温度传感器的设计 (5) 3.1温度传感器的设计理念 (5) 3.1.1 温度传感器的定义 (5) 3.1.2传感器的原理 (5) 3.2 传感器GUI布局 (6) 第4章温度传感器程序软件及调试 (9) 4.1 编写回调函数 (9) 4. 2附各按键的程序源代码 (11) 第5章串口调制及界面运行 (12) 5.1界面串口选择 (12) 5.2打开串口查看结果 (12) 参考文献 (15)
第1章绪论 1.1 温度传感器技术应用概况 随着现代人们生活水平的提高以及我国网络技术应用的普及，我国的网络技术的开发水平已经达到了一定的层次。人们日常生活中对网络的需求也是日益增多，故此，我们在生活的各个方面对传感器网络技术传感器网络技术的开发及应用也被人们所普遍接受，并得到广泛的应用。 传感器网络是信息感知和采集的一场革命，也被认为是21世纪最重要的技术之一。它将会对人类未来的生活方式长生深远的影响，通过对传感器信息的采集程序的设计思路，传感器将外界的温度等模拟量转变为数字信号，再将收集到的信号通过计算机进一步给予显示、处理、传输与记录，对收集到的自然数据的传达给人类。 本次的温度传感器系统设计对温度信息的收集是由温度传感器网络系统来完成的。温度传感器网络是在监测区域内合理的布置大量的传感器节点，并且节点之间通过自组织方式构成网络。传感器节点监测的数据沿着其他传感器节点逐跳地进行传输，在传输过程中监测数据可能被多个节点处理，经过多跳后路由到汇聚节点，最后通过互联网或卫星到达管理节点，再将所得信息数据传递给控制计算机。 如图1.1为传感器网络的体系结构图。此图详细的画出了传感器节点之间传递信息的过程。 图1.1 传感器网络体系结构 在我们现代日常生活当中，传感器技术应用的十分广阔。从传感器的诞生至今为止，传感器的体积在不断的减小，种类也从单一到现在生产的多种多样，种类及用途在不断
大数据分析平台系统开发 1、搭建大数据平台离不开BI。在大数据之前,BI就已经存在很久了,简单把大数据等同于BI,明显就是不恰当的。但两者又就是紧密关联的,相辅相成的。BI就是达成业务管理的应用工具,没有BI,大数据就没有了价值转化的工具,就无法把数据的价值呈现给用户,也就无法有效地支撑企业经营管理决策;大数据则就是基础,没有大数据,BI就失去了存在的基础,没有办法快速、实时、高效地处理数据,支撑应用。所以,数据的价值发挥,大数据平台的建设,必然就是囊括了大数据处理与BI应用分析建设的。 2、大数据拥有价值。来瞧瞧数据使用金字塔模型,从数据的使用角度来瞧,数据基本有以下使用方式: 自上而下,可以瞧到,对数据的要求就是不一样的: ?数据量越来越大,维度越来越多。 ?交互难度越来越大。 ?技术难度越来越大。 ?以人为主,逐步向机器为主。 ?用户专业程度逐步提升,门槛越来越高。
企业对数据、效率要求的逐步提高,也给大数据提供了展现能力的平台。企业构建大数据平台,归根到底就是构建企业的数据资产运营中心,发挥数据的价值,支撑企业的发展。 整体方案思路如下: 建设企业的基础数据中心,构建企业统一的数据存储体系,统一进行数据建模,为数据的价值呈现奠定基础。同时数据处理能力下沉,建设集中的数据处理中心,提供强大的数据处理能力;通过统一的数据管理监控体系,保障系统的稳定运行。有了数据基础,构建统一的BI应用中心,满足业务需求,体现数据价值。 提到大数据就会提到hadoop。大数据并不等同于hadoop,但hadoop的确就是最热门的大数据技术。下面以最常用的混搭架构,来瞧一下大数据平台可以怎么 通过Kafka作为统一采集平台的消息管理层,灵活的对接、适配各种数据源采集(如集成flume),提供灵活、可配置的数据采集能力。 利用spark与hadoop技术,构建大数据平台最为核心的基础数据的存储、处理能力中心,提供强大的数据处理能力,满足数据的交互需求。同时通过sparkstreaming,可以有效满足企业实时数据的要求,构建企业发展的实时指标体系。 同时为了更好的满足的数据获取需求,通过RDBMS,提供企业高度汇总的统计数据,满足企业常规的统计报表需求,降低使用门槛。对大数据明细查询需求,则通过构建HBase集群,提供大数据快速查询能力,满足对大数据的查询获取需求。 一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤: