OB1：
CALL FB1 ,DB1
FB1：
CALL "BEIJING1" // FB1中定义的静态变量，也就是调用的FB2 CALL "BEIJING2" //FB1中定义的静态变量，也就是调用的FB2
FB2：
程序段1：
A #SBE1
FP #A
S #STOP
A T 1
R #STOP
NOP 0
程序段2：
A #STOP
L S5T#700MS
SD T 1
NOP 0
NOP 0
NOP 0
NOP 0
程序段3：
A(
O #OPEN
O #RUN
)
AN #STOP
= #RUN
引用
Zane
至圣
经验值: 10669
发帖数: 7963
精华帖: 88
主题：回复：多重背景数据块问题
2011-09-15 23:23:513楼
在FB2中是不允许使用实参的定时器的，如果FB2被多次调用，即相当于定时器T1被多次调用。Zane 注册自动化系统工程师Always save before download
引用
火麒麟
侠士
经验值: 1513
发帖数: 403
精华帖: 11
主题：回复：多重背景数据块问题
2011-09-16 08:27:494楼
用IEC定时器吧，也作为多重背景调用就可以了。
业精于勤，行成于思
引用
划痕
侠士
经验值: 1913
发帖数: 1280
精华帖: 17
主题：回复：多重背景数据块问题
2011-09-16 10:20:245楼
正如4楼所言，建议使用IEC定时器。IEC定时器有以下3种：
1、SFB3“TP”扩展脉冲定时器
2、SFB4“TON”接通延时定时器
3、SFB5“TOF”断电延时定时器
付出中收获希望^_^ Email：zhangqin6@https://www.doczj.com/doc/898439970.html,
引用
Automann
侠圣
经验值: 3972
发帖数: 1990
精华帖: 71
主题：回复：多重背景数据块问题
2011-09-16 19:13:286楼
可将FB2中定时器的编号T2改为参数类型为Timer的输入参数，在调用FB2时该参数的实参为不同的定时器编号。追求完美
引用
美丽的传说
游士
经验值: 223
发帖数: 111
精华帖: 1
主题：回复：多重背景数据块问题
2011-09-16 19:33:557楼
3楼斑竹：FB2中可以调用其他的实参吗？比如说 I0.0、计数器、数据块DB1.DBX0.0 等
引用
美丽的传说
游士
经验值: 223
发帖数: 111
精华帖: 1
主题：回复：多重背景数据块问题
2011-09-16 19:49:558楼
如果FB2中不能出现实参的话。我在FB1中直调用一次FB2，那么FB2中是否可以出现实参
引用
火麒麟
侠士
经验值: 1513
发帖数: 403
精华帖: 11
主题：回复：多重背景数据块问题
2011-09-18 13:15:349楼
不要在FB中用实参，否则失去了结构化的意义
路测过程中的问题分析 ——信号强度问题 在路测过程中，可能会出现很多问题，而其中信号强度弱、信号强度不稳定、信号干扰严重等问题是非常常见，其在路测过程中所表现的特征也是非常容易发现的，先来看看以下几种情况： 情况1：信号强度弱，话音质量差。 上图中信号强度平均在－100dBm以下，并引起话音质量差，误码率升高，最终也会导致掉话。这种情况主要是当地信号覆盖不好引起的，我们可以有这样的处理办法： A、首先要观察测试点与最近基站的距离，如果距离较远，结合话务状况可建议加建新 站或直放站。 B、其次，测试当天该站是否关闭了，如果当天刚好是作调整，则只属意外情况。 C、然后观察附近地理情况，信号是否被遮挡，这个情况在市区或山区会比较多见。
情况2：小区信号强度不稳定。 这种情况很主要是硬件有问题： A、如果一个小区内所有TCH都是如此，则可能是发射天线问题 B、关掉跳频和功率控制，逐个TCH测试，如果总是某个TCH不稳定的话，则这个载 波有问题。 情况3：信号强，干扰严重。 强信号质差，很主要原因是有干扰： A、频率干扰，查看相邻小区是否存在同频或临频。
B、查看周围地形，是否由于地形复杂导致的自身干扰，由于信号反射过多导致干扰， 例如在桥上，水面对信号的质量影响就很大。 C、是否选用了距离较远的小区信号，因为覆盖范围过大，所受的干扰也相对较大。 D、其他无线电波的干扰，这个一般都比较难找出干扰源。 情况4：小区的所有邻区都无法解出BSIC。 这种情况当前小区信号较强，质量也很好，但所有相邻小区的BSIC都不可解，可能是谐波，至于解决方法我也不太清楚（^_^）。 下面，让我们来看看几个具体例子，以及它们的分析和处理方法：
《计算机科学与技术前沿》 课程论文 大数据背景下数据挖掘技术的应用 2016年1月7日 题目 学院 学号 姓名 指导老师 日期
大数据背景下数据挖掘技术的应用 摘要 当今社会是一个信息化社会的时代，同时又是一个大数据时代。随着互联网、物联网、云计算和人工智能等信息技术和计算机产业的不断发展和进步，使得数据的处理成为一个亟待解决的问题。因此在大数据的背景下,如何高效地从大量包含有用数据的库获得有用信息已成为企业和科研工作重点关注的点，而这一工作涉及的关键技术就是数据挖掘技术。总得说，数据处理的需要既给数据挖掘技术带来了机遇，于此同时带来了一系列的挑战。 本文分别从企业、图书管理和情报学领域三个方面阐述数据挖掘技术的应用，同时对它的发展现状、存在的问题和未来的发展趋势进行了一些阐述，从而加深了对数据挖掘技术的理解，以便更好地了解数据挖掘在各个领域的应用，最后对数据挖掘技术的应用进行一个整体的总结。 【关键字】：大数据；数据挖掘；数据挖掘的应用
Application of data mining technology in the context of data Abstract Today is the age of information society,but it is also an age of big data．With development and progress of information technology and the computer industry which include the Internet, the Internet of things, cloud computing and artificial intelligence, data processing has become an urgent problem．Therefore,in the context of big data,how to get useful information from a large library of useful data have become focuses of enterprises and scientific and research work．The work involved is the key technology of data mining．In General spedking, data processing needs for data mining technology, and at the same time poses a series of challenges． The paper aims to account the development present situation,existing problems,and developmenttrend in the future based on companies,library management and the field of information science development,so as to enhance understanding of the data mining technology ,to better understand data mining applications in various fields,and to draw an overall summary of the application of data mining technology． 【Key words】：Large amounts of data；Data mining；Application of data mining
先建立一个FB10。完成内容X*Y=Z 定义形式参数 IN：X，Y OUT：Z 保存 然后在建立FB20，形式参数STAT里定义 NAME：MUL Data Type：FB10 程序中写以反复的写call MUL。保存 OB1中写CALL FB20,DB10 DB10为多重背景数据块 注意一点，多重背景调用等同于FC的调用，call MUL下的参数填写一定不能空着，必须有实际地址，否则用DB10的数据程序会混乱。 以下详细讲解西门子多重背景数据块的使用。 1、在SIMATIC Manager 中，打开你希望生成多重背景的FB。在静态变量定义部分，输入多重背景的名字，数据类型为FB 或SFB。 图1 2、在程序中调用多重背景，可以在多重背景中的目录中选择托拽它到NETWORK 中，也可以用CALL 指令调用它。
图2 在STEP 7 V5.4 SP2 中请注意： 如果在LAD/FBD编辑器的目录视图中多重背景未被列出，推荐在静态变量声明中先插入一个功能块，然后再删除它。这样多重背景就再次可以被选择。 3、现在设置程序块的输入和输出并保存。就可以在程序(例如OB1)中使用多重背景来调用FB。创建一个背景数据块以供监控。 注意： 当生成多重背景时，如其在FB 中作为一个多重背景被调用，注意要首先生成它，然后再指定一个多重背景调用。如果不遵从这个顺序，程序中将会出现不一致的情况，这种不一致的情况也有可能在修改多重背景后出现。 4、一旦修改过了多重背景，并打开调用它的功能块。当功能块被打开时，会出现一个消息显示在FB 接口声明中有一个UDT 或本地标签的被修改，并显示在功能块调用中至少有一个时间标签冲突。确认此信息，修改过的背景调用在LAD/STL/FBD 编辑器中将会以亮红色显示。 为了更新功能块调用，右击功能块，然后在弹出菜单中选择“Update Block Call...”。 图3 5、在后续的对话框中，点击OK 来执行接口更新。 图4 在STEP 7 V5.3中的注意事项： 当尝试通过“File > Check and Update Accesses”来更新程序块调用时，STEP7 V5.3 不能发现变量间的唯一分配，调用还是保持红颜色，也无法通过“Edit > Call > Update”改正调用错误。更新调用的唯一办法是删除调用，在声明中更新接口，然后再以多重背景方式调用功能块。如果已经删除了FB 接口中的变量，应该通过“Edit > Call > Update”来改正所有的多重背景调用，而不需使用前面的“Check and Update Accesses”功能。一旦已经更新了这些多重背景，就又可以与平时一样使用“Check and Update Accesses”功能了。 6、推荐在更新功能块调用后进行一致性检查。在SIMATIC Manager 中，右击S7 program 文件夹，选择“Check block consistency...”功能，系统会显示S7程序的结构。 通过工具栏中的第二个按钮或者“Program > Compile All”功能编译程序。在编译后，STEP 7程序一致性将统一。
西门子 PLC中OB、FC、FB、SFC、SFB中功能块使用概述 (2013-12-05 16:13:52) S7-300/400PLC程序采用结构化程序，把程序分成多个模块，各模块完成相应的功能。结合起来就能实现一个复杂的控制系统。就像高级语言一样，用子程序实现特定的功能，再通过主程序调用各子程序，从而能实现复杂的程序。 在S7-300/400PLC中写在OB1模块里和程序就是主程序，子程序写在功能(FC)，功能块(FB)。 FC运行是产生临时变量执行结束后数据就丢失-----不具有储存功能 FB运行时需要调用各种参数，于是就产生了背景数据块DB。例如用FB 41来作PID控制，则它的PID控制参数就要存在DB里面。FB具有储存功能系统功能块（SFB）和系统功能（SFC）也是相当于子程序，只不过SFB 和SFC是集成在S7 CPU中的功能块，用户能直接调用不需自已写程序。 SFC与FC不具有储存功能,FB和SFB具有储存功能。 OB模块相当于子程序，负责调用其他模块。如果程序简单只需要OB就可以实现。 用西门子PLC编程时，可以用到功能块FB和功能FC（FB、FC都是组织块）资料上说FB与FC都可以作为用户编写的子程序，但是我不明白这两个组织块之间到底有什么区别阿？在应用上到底有什么不同之处吗？ FB--功能块，带背景数据块 FC--功能，相当于函数 他们之间的主要区别是：FC使用的是共享数据块，FB使用的是背景数据块 举个例子，如果您要对3个参数相同的电机进行控制，那么只需要使用FB编程外加3个背景数据块就可以了，但是，如果您使用FC，那么您需要不断的修改共享数据块，否则会导致数据丢失。FB确保了3个电机的参数互不干扰。 FB,FC本质都是一样的，都相当于子程序，可以被其他程序调用（也可以调用其他子程序）。他们的最大区别是，FB与DB配合使用，DB中保存着F B使用的数据，即使FB退出后也会一直保留。FC就没有一个永久的数据块来存放数据，只在运行期间会被分配一个临时的数据区。 在实际编程中，是使用FB还是FC，要看实际的需要决定。 FB与FC没有太大的差别，FB带有背景数据块，而FC没有。所以FB 带上不同的数据块，就可以带上不同的参数值。这样就可以用同一FB和不同的背景数据块，被多个对象调用。 FC和FB像C中的函数，只不过FB可以生成静态变量，在下次函数调用
EMI辐射信号强度计算 嘉兆科技 需要距离辐射源多远才能使辐射信号不干扰系统呢？要想知道这个问题的答案，需要思考下面两个问题：1）辐射源的辐射能量大小；2）系统的EMI 保护电路性能如何。本文中，我们将首先讨论第一个问题。呈辐射状的电磁干扰(EMI) 信号会从辐射源传播至某个接收单元。根本而言，这些信号的功率或者电压强度在“触及”敏感的电路时，取决于发送器的功率/天线增益以及辐射源和接收器之间的距离（请参见图1）。 图1 辐射源和接收器之间的EMI 电场和功率密度关系 在进行EMI 评估时，可能会利用电场强度或者辐射功率密度参数。电场强度量化了辐射源干扰电压的大小。这种窄带或者宽带EMI 信号测量单位为伏每米(V/m)。您可以根据喜好，对这种电场强度单位进行修改，将它们转换成dBμV/m，其中dBμV = 20 log (V) + 120μV。 窄带EMI 信号一般为重复信号或者脉冲序列。利用图1 所示简单公式，可以在距离EMI 辐射源的某个地方，迅速计算出辐射电压的极端估计情况Er。宽带EMI 信号一般为单个脉冲，例如：闪电、一次ESD 事件或者火花隙。这些脉冲类型事件都包含多个频率。宽带信号难以测量，因为它们不重复且速度快。
辐射功率密度单位也可用于描述窄带事件。EMI 窄带的测量单位（辐射功率密度）可以为瓦特每平方米，即W/m2。通信工程师使用功率密度表示EMI 信号，用于解决其窄带EMI 问题。可以将辐射功率密度单位转换成dBm/m2，其中dBm (dB milliwatts) = 10 log (W)。 在实验室中，可以在时域和频域中对EMI信号进行预分析。使用一台示波器对信号进行时域观察，然后再使用一台频谱分析仪对信号进行频域评估。但是，通过联邦通信委员会(FCC) 和欧洲国际特别委员会(CISPR) 无线电干扰认证的一些公司，必须在产品上市以前就进行所有辐射EMI 测量。这种要求可以确保测试结果完全符合FCC 和/或CISPR 规定。测试方法包括使用环境测试，并使用经过校准的EMI 测试设备和天线。FCC 和CISPR 要求设备发射的辐射信号必须在规定值以下。FCC 和CISPR 相关文件包括EN 55011、EN 55013、EN 55014、EN 55015、EN 55022和EN 50081-1.2（通用辐射标准）。 图2 FCC 和CISPR 辐射限制—30MHz到1GHz，测量距离10m 图2 中，A 类限制针对商业、工业或者企业环境下使用的电子设备。B 类限制针对家用电子设备。A 类限制也可能适用于家用电子设备。B 类限制更加严格，因为这类设备可能会靠近TV和无线电接收设备放置。
180 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 数据库技术 ? Data Base Technique 【关键词】大数据 键值存储 Bigtable 云数据库 1 引言 在大数据时代背景下，大数据一个定性的描述：是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义，它更代表着信息技术的发展进入了一个新的时代，代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战，代表着大数据处理的新技术和方法，也代表着大数据分析和应用所带来的新的发展机遇。本文从大数据的背景出发，研究数据库的存储模型，数据模型，编程模型等问题以及讨论数据库技术的未来研究方向。 2 大数据概念 2.1 大数据的特性 学术界通常用4个V(即V olume 、Variety 、Value 、Velocity)[1]来概括大数据的特征。 （1）V olume 指数据体量巨大。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB ，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB 。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB 量级，而一些大企业的数据量已经接近EB 量级。 （2）Variety 指数据类型繁多。类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日 大数据背景下的数据库技术研究 文/张宇航 志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这 些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 （3）Value 指价值密度低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。 （4）Velocity 指处理速度快。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC 的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB 。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。2.2 大数据的影响 大数据决策成为一种新的决策方式。依 据大数据进行决策，从数据中获取价值，让数据主导决策，是一种前所未有的决策方式，并正在推动着人类信息管理准则的重新定位。随着大数据分析和预测性分析对管理决策影响力的逐渐加大，依靠直觉做决定的状况将会被彻 底改变。 大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。借助这些创新型的大数据应用，数据的能量将会层层被放大。2.3 大数据典型应用案例2.3.1 梅西百货的实时定价机制 根据需求和库存的情况，该公司基于SAS 的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 2.3.2 沃尔玛的搜索 这家零售业巨头为其网站https://www.doczj.com/doc/898439970.html, 自行设计了最新的搜索引擎Polaris ，根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney 说。2.3.3 PredPol Inc. PredPol 公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到 500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。 3 键值存储 传统的关系型数据库中的利用二维表数据模型存储格式化的数据结构，每个元组的字段组成相同，数据库会为每个元组分配所有的字段，这样便于表与表之间的操作，但是，它 也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。它难以满足如下的高要求： （1）对数据库高并发读写的需求；（2）对海量数据的高效率存储和访问的需求； （3）对数据库的高可扩展性和高可用性的需求 为了解决这类问题，非关系型数据库（NoSQL 存储）应运而生，它以键值对存储，结构不固定，每一个元组可以有不同的字段，并且可以根据需要增加一些独有的键值对，它不局限于固定的结构，这样可以减少一些时间和空间的开销。键值对存储，简称KV 存储，是NoSQL 存储的一种方式。它的数据按照键值对的形式进行组织，索引和存储。KV 存储非常适合不涉及过多数据关系业务关系的业务数据，同时能有效减少读写磁盘的次数，比SQL 数据库存储拥有更好的读写性能。 G o o g l e 的B i g Ta b l e 、A m a z o n 的Dynamo 等都是是非常成功的NoSQL 实现。Membase ，MongoDB ，Cassandra ，BeansDB ，Redis 等开源的NoSQL 体系也得到了广泛认同。 键值存储机制采用键值对形式存储，值可以是任意不定长数据。如图1所示。 kv 存储采用0、1目录的方式管理历史数据和更新数据，假设当前的更新数据目录和历史数据目录都为0目录，在合并时，最新历史数据写到1目录，同时更新数据开始写在1目录。注意的是，需要对更新数据目录和历史数据目录的当前0、1目录进行维护。 通常情况下，更新数据使用Memtable 存储，历史数据使用SSTable 结构存储。这样快 <<下转181页 图1：kv 存储的合并 图2：BigTable 数据模型实例
多重背景数据块的项目举例 下面以发动机控制系统的用户程序为例，介绍生成和调用FB多重背景数据块的方法。 用STEP7的新项目创建一个名为“多重背景实例”的项目，项目中创建组织块OB1是主程序，FB1电机4，FB2电机3，FB3电机2，UDT1电机1控制。如图： 首先：明白功能块的调用关系，此实例关系图如下： 1、在项目右侧单击右键新建数据块DB1，在生成时如下图，选择instance DB 对应是FB1，下图红笔处。
2、FB2、FB3和UDT1没有自己的背景数据块，创建好FB2和FB3和UDT1后分别定义FB2和FB3的输入输出管脚。如创建FB3后，打FB3。 如上图红圈处，定义了三个输入管脚，分别是 DIANJI1shoudong电机1手动启动，DIANJI1zidong电机1自动，DIANJI1sudu电机1速度。同理定义FB2的2个输出管脚和FB3的输入输出管脚及其UDT1的输入输出管脚。 3、此时FB1，FB2，FB3，UDT1都已经定义好，但是只是建立了DB1
作为FB1的背景数据块，这时我们要把FB2，FB3嵌套到FB1里面。使FB2和FB3定义的管脚建立在DB1里面。具体如下： ①打开FB1数据块，在FB1管脚STAT定义区,添加name:q_control,数据类型：选FB
实验三信号强度实验（RSSI） 一实验目的 通过改变两个802.15.4/Zigbee通讯模块之间的距离，观察信号强度随距离变化的情况，了解RSSI 二实验设备 ●PC机一台 ●802.15.4/Zigbee模块两个 ●仿真器一个 ●串口延长线一根 ●IDC10仿真排线一根 三实验说明 RSSI(receive signal strength indicator)：即为信号强度指示，是真实的接收信号强度与最优接收功率等级间的差值。 LQI [2-4](link quality indicator)：是链路质量指示，表征接收数据帧的能量与质量。其大小基于信号强度以及检测到的信噪比(SNR)，由MAC(media access control)层计算得到并提供给上一层，一般与正确接收到数据帧的概率有关口[3]。 RSSI值和LQI值在802.15.4/ZigBee收发模块每接收一个数据帧时都可以得到，及时反映信号强度的变化和受到的干扰的变化。LQI的动态范围比RSSI大，有更高的分辨率。 四实验步骤 1．连接实验设备 首先把仿真器和2430 学习板连接好，再用USB 线把仿真器和电脑连接起来 2．下载程序 按照实验二中的方法，将“实验三信号强度实验（RSSI）\spptest\App_Ex\cc2430\IAR_files \appEx_cc2430.ewp添加到IAR工程中，然后分别将RX和TX下载到两个模块中 3. 模块加电测试 给两个802.15.4/Zigbee模块加电，如果两个模块组网成功，则模块上的两个LED灯交替闪烁 4. 打开协议分析软件Packet sniffer for CC2430 IEEE 802.1 5.4，然后改变两个 802.15.4/Zigbee模块之间的距离，观察RSSI/LQI值的变化情况，如图15：
大数据背景下的课堂教学改革 随着信息技术的不断发展，大数据时代已经到来并且对社会生活的各个方面产生了深刻的影响。在经济迅速发展、信息化的当今社会，出现了能够形象、生动表现课程的“微课程”，这种课程容易变通、灵活性高且较为精简，这种新的课程教学是数字化不断发展的结晶，所以将这种“微课程”充分应用于信息技术教学中，有利于促进信息技术教学效果的优化。文章首先阐述了微课程的概念、特征、应用原则等基本理论知识，接着通过分析微课在高校信息技术教学中的应用，提出相应的策略。 一、用大数据技术营造良好的教学环境 （一）大数据 迈耶一舍恩伯格教授曾经指出，所谓的“大数据”是通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。这种巨大价值和深刻洞见是不同领域数据集之间数据的深度交叉关联，跨域关联是数据量的增加从量变到质变的飞跃，是发挥大数据价值的基础。“大数据”从字面说是数据量大.但是数量上的庞大无法看出“大数据”与以往“海量数据”、“超大规模数据”之间的区别。 对于如何对大数据进行具体的定义，目前来看还没有定论，目前的定义方式多种多样，但是基本都是从大数据特征，通过对其阐述和归纳给出其定义。在众多的定义中，广为采用的是著名的3V定义，也就是大数据的3个特点：多样性（variety）、规模性（volume）和高速性（velocity）。另外比较流行的4V定义则是在3V的基础上增加一个新的特性。目前，4V并没有一个统一的说法，一些著名的国际数据公司通过其自身研究提出大数据应该还具有第4个V特性，即Value特性。而IBM公司则认为真实性（veracity）也是大数据的一个重要特征。在维基百科上，人们通常可以查到的对于大数据的定义是：“大数据是指利用常用软件工具收集、管理和处理数据消耗的时间超过可容忍时间的数据集”。目前在大数据定义上很难达共识，不必固定于定义之中，即把握3V定义的基础上适当地考虑4V特性。笔者更倾向于的4V： 规模性（volume）、多样性（variety）、高速性（velocity）、价值性（value）。 （二）大数据的特点 通常所说的大数据，我们可以用前面定义中的4个V来表示，4个V分别是V olume，Variety，Value，Velocity，这四个方面可以用来概括大数据的特征。 首先，大数据的数据量是极其巨大的（V olume）。目前，人类产生的印刷材料的数据量是200PB （1PB=1000TB），而所有人类说过的话的数据量约为SEB （lEB=1000PB）。目前大多数数据存储容量为TB量级，而数据量较大的企业已
关于手机信号强度单位db和dBm【转帖】 (2010-05-21 13:51:51) 转载▼ 标签： it 关于手机信号强度单位db和dBm 最近做android开发，在wifi模块遇到手机信号的问题，设计到强度的计算，于是就有了db和dbm两个单位。 dB，dBm 都是功率增益的单位，不同之处如下： dB 是一个表征相对值的值，纯粹的比值，只表示两个量的相对大小关系，没有单位，当考虑甲的功率相比于乙功率大或小多少个dB时，按下面的计算公式：10log （甲功率/乙功率），如果采用两者的电压比计算，要用20log（甲电压/乙电压）。[例] 甲功率比乙功率大一倍，那么10lg（甲功率/乙功率）=10lg2=3dB。也就是说，甲的功率比乙的功率大3 dB。反之，如果甲的功率是乙的功率的一半，则甲的功率比乙的功率小3 dB。 dBm dBm是一个表示功率绝对值的值（也可以认为是以1mW功率为基准的一个比值），计算公式为：10log（功率值/1mw）。 [例] 如果功率P为1mw，折算为dBm后为0dBm。 [例] 对于40W的功率，按dBm单位进行折算后的值应为： 10log（40W/1mw)=10log （40000）=10log4+10log10000=46dBm。 总之，dB是两个量之间的比值，表示两个量间的相对大小，而dBm则是表示功率绝对大小的值。在dB，dBm计算中，要注意基本概念，用一个dBm减另外一个dBm时，得到的结果是dB，如：30dBm - 0dBm = 30dB。 手机上显示的数字的单位是dBm(可以用ALT+NMLL就可以让手机显示出当前的接收信号值了).这个值是负的，也就是说手机会显示比如 -67(dBm),那就说明信号很强了.这里还说一个小知识:中国移动的规范规定,手机接收电平>=(城市取 -90dBm;乡村取-94dBm) 时,则满足覆盖要求,也就是说此处无线信号强度满足覆盖要求.-67dBm要比-90dBm信号要强20多个dB,那么它在打电话接通成功率和通话过程中的话音质量都会好的多(当然也包括EDGE/GPRS上网的速度那些 ). 所以,那个值越大信号就越好,因为那是个负值,而且在你手里的时候它永远是负值 ,如果你感兴趣且附近有无线基站的天线的话,你也可以把你的手机尽量接近天线面板,那么值就越来越大,如果手机跟天线面板挨到一起,那么它可能十分接近于 0了(0是达不到的,这里的0的意思也不是说手机没信号了)
多重数据块是数据块的一种特殊形式，如在OB1中调用FB10，在FB10中又调用FB1和FB2，则只要FB10的背景数据块选择为多重背景数据块就可以了，FB1和FB2不需要建立背景数据块，其接口参数都保存在FB10的多重背景数据块中。建立多重背景数据块的方法是：在建立数据块只要在数据类型选项中选择“实例的DB”就可以了，见下例。 下面通过一例简单介绍一下多重背景数据块使用的一些注意事项和方法。 例如，PLC控制两台电机，且控制两台电机的接口参数均相同。一般的作法，我们可以编写功能块FB1控制两台电机，当控制不同的电机时，分别使用不同的背景数据块就可以控制不同的电机了（如第一台电机的控制参数保存在DB1中，第二台电机的控制参数保存在DB2中，我们可以在控制第一台电机调用FB1时以DB1为背景数据就可以了，第二台同样以DB2为背景数据块）。这样就需要使用两个背景数据，如果控制的电机台数更多，则会使用更多的数据块。使用多重背景数据块就是为了减少数据块的数量。 像这种情况，我们就可以利用多重背景数据块来减少数据块的使用量。拿本例来说，我们就可以在OB1中调用FB10，再在FB10中分别调用（每台电机各调用一次）FB1来控制两台电机的运转。对于每次调用，FB1都将它的数据存储在FB1的背景数据块DB1中。这样就无需再为FB1分配数据块，所有的功能块都指向FB10的数据块DB10。原理图如下： 首先，我们需要先后插入一个功能块FB10和数据块DB10，DB10就为FB10的多重背景多重数据块。如下图：
其次，需要在FB10中指定其所包含的背景数据块。方法如下：在FB10局部变量定义窗口中，在“STAT”变量区中（必须在此变量区中）为每台电机的控制取好名称后，数据类型选择FB ，确认后，再把改为1，即功能块FB1。如果你在变量表中已经定义了FB1的符号，则会自动出现其符号名。地址一般由CPU根据FB1的接口参数数量自动计算得到，采用默认值就可以了。 因为控制两台电机，所以需要在STAT中定义两个这样的变量。结果如下：
dBm 百科名片 dBm意即分贝毫X，可以表示分贝毫伏，或者分贝毫瓦。电压或电场E(mV) 与 U'(dBm) 的换算公式为：U'dBm=20lgE；功率与P（瓦特）换算公式：P'dBm=30+10lgP (P:瓦;P':单位为dbm)。 纯计数单位 首先， DB 是一个纯计数单位：对于功率，dB = 10*lg(A/B)。对于电压或电流，dB = 20*lg(A/B).dB的意义其实再简单不过了，就是把一个很大（后面跟一长串0的）或者很小（前面有一长串0的）的数比较简短地表示出来。如： X=1000000000000000 (多少个了?) 10lgX=150dB X=0.000000000000001 10lgX=-150 dB dBm 定义的是 miliwatt。 0 dBm=10lg1mw； dBw 定义 watt。 0 dBw = 10lg1 W = 10lg1000 mw = 30 dBm。 DB在缺省情况下总是定义功率单位，以 10lg 为计。当然某些情况下可以用信号强度（Amplitude）来描述功和功率，这时候就用 20lg 为计。不管是控制领域还是信号处理领域都是这样。比如有时候大家可以看到 dBmV 的表达。 动态缓冲管理 还有一种意思是：
动态缓冲管理Dynamic Buffer Management（DBM），在库存管理中又叫动态缓冲库存管理 Dynamic Buffer--Inventory Managemen。 在配送系统和补给系统变动频繁的情况之下，动态缓冲管理是一种好的库存管理方法。 具体操作是首先把库存分成三个区：绿区（高库存）、黄区（适当库存）、红区（低库存），分区的大小依希望达到的管理水平而定，如果条件允许，最好把三个区划成相同的大小。 如果经常只剩下红区的物料了，就意谓着要提高红区库存指标；如果大部分时候物料都堆放在绿区，就要调整库存的最高限数据；如果物料只剩下红区的了，就要发出一个警示，并下达采购订单。 计算方法 注意基本概念 在dB，dBm计算中，要注意基本概念。比如前面说的 0dBw = 10lg1W = 10lg1000mw = 30dBm；又比如，用一个dBm 减另外一个dBm时，得到的结果是dB。如：30dBm - 0dBm = 30dB。 dB和dB之间只有加减 一般来讲，在工程中，dB和dB之间只有加减，没有乘除。而用得最多的是减法：dBm 减 dBm 实际上是两个功率相除，信号功率和噪声功率相除就是信噪比（SNR）。dBm 加 dBm 实际上是两个功率相乘，这个已经不多见（我只知道在功率谱卷积计算中有这样的应用）。dBm 乘 dBm 是什么，1mW 的 1mW 次方？除了同学们老给我写这样几乎可以和歌德巴赫猜想并驾齐驱的表达式外，我活了这么多年也没见过哪个工程领域玩这个。
信息技术背景下的大数据分析 全球知名咨询公司麦肯锡负责人称：“ 透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。 人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在虽已有时日，但却因近年来互联网和信息技术的发展才引起人们关注。 教育也因此受到了巨大的影响，如何在信息技术时代使大数据成为教育教学的工具成了重要的课题。 2015 年8月31 日，国务院《关于印发促进大数据发展 行动纲要的通知》明确提出：“信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源。”“带动社会公众开展大数据增值性、公益性开发和创新应用，充分释放数据红利，激发大众创业、万众创新活力。” 在信息技术时代的背景下，大数据也必将推动教育公平和教育健康发展。 在大数据背景下，我们做了很多的尝试，希望能够运用 信息技术并通过数据得到有价值的结论来指导实际的教育教学，希望能够通过数据来诊断某一个时间段内的教育教学质量，希望能够用数据来说明我们需要改进或者可以改进的
某些方面。但是在实际过程中，对于数据的分析和应用缺乏 分析的技术和应用的能力，以下笔者是结合工作实际，将通 过《区域教育质量健康体检》项目和学习诊断系统的数据运 用和分析，结合微课的有效性探索所作出的尝试与努力，来 阐述大数据的一些分析方法和技术。 、数据关联性分析 一）问题的提出 标准化的测试，且测试工具在若干年之内保持一定的稳定性， 数据间就有一定的可比性。同时它又是大样本的测试，数据 具有全面性、客观性。为了实现在信息技术的背景下更好地 分析教学、改进教学、推动微课发展，首先要明确数据的价 值。 我们认真分析了《 2012 年项目报告》所提供的数据。从 2012 年项目数据来看， 学生的学业成绩标准达成指数、 次能力指数以及师生关系指数远低于本区（市直）水平，但 教师教学方式、作业指数以及学校压力等常规教育指数均达 到了本区（市直）水平。那么出现的问题应该怎么解决呢？ 二）问题的分析 通过初步分析发现，出现问题的几个方面都和教学有关， 是不是只需要改进课堂教学就可以了？那么与师生关系是 因果关系还是关联性关系呢？是不良的师生关系导致了学 业水平低下吗？ 2014年 6月，在郑州市义务教育质量健康指 数发布会上，北京师范大学中国基础教育监测协同创新中心 刘坚教授给出了一组关联性数据。从中可以看出，师生关系 与学业水平存在正相关，并且相关度非常高。说明师生关系 只能证明其存在着关联关系，这种正相关的背后可能存在着 两种情况：师生关系不好导致学业成绩下降，或者学业成绩 降带来的师生关系不好。也就是说，要解决这个问题需要 两个先来探讨数据的关联性问题。 健康体检项目”是基于 高层
wifi 信号强度单位dBm 总结一下： 简单的说dBm值肯定是负数的，越接近0信号就越好，但是不可能为0的ASU的值则相反，是正数，也是值越大越好 按规定，只要城市里大于-90，农村里大于-94就是正常的，记住负数是-号后面的值越小就越大 具体情况就是：-81dBm的信号比-90dBm的强，-67dBm的信号比-71dBm 的强低于-113那就是没信号了 关于dBm和ASU换算的关系是dBm=-113+2乘以ASU 比如我们看到信号为-67dBm 23ASU的时候， 他们的关系就是-113+2*23ASU=-67dBm 反之就是{-113-（-67dBm）}/2 =23ASU 有错误大家及时更正啊 第一篇： 关于手机信号强度单位db和dBm 最近做android开发，在wifi模块遇到手机信号的问题，设计到强度的计算，于是就有了db和dbm两个单位。 dB，dBm 都是功率增益的单位，不同之处如下： dB 是一个表征相对值的值，纯粹的比值，只表示两个量的相对大小关系，没有单位，当考虑甲的功率相比于乙功率大或小多少个dB时，按下面的计算公式：10log （甲功率/乙功率），如果采用两者的电压比计算，要用20log（甲电压/乙电压）。[例] 甲功率比乙功率大一倍，那么10lg（甲功率/乙功率）=10lg2=3dB。也就是说，甲的功率比乙的功率大3 dB。反之，如果甲的功率是乙的功率的一半，则甲的功率比乙的功率小3 dB。 dBm dBm是一个表示功率绝对值的值（也可以认为是以1mW功率为基准的一个比值），计算公式为：10log（功率值/1mw）。 [例] 如果功率P为1mw，折算为dBm后为0dBm。 [例] 对于40W的功率，按dBm单位进行折算后的值应为：10log （40W/1mw)=10log（40000）=10log4+10log10000=46dBm。 总之，dB是两个量之间的比值，表示两个量间的相对大小，而dBm则是表示功率绝对大小的值。在dB，dBm计算中，要注意基本概念，用一个dBm减另外一个dBm时，得到的结果是dB，如：30dBm - 0dBm = 30dB。 手机上显示的数字的单位是dBm(可以用ALT+NMLL就可以让手机显示出当前的接收信号值了).这个值是负的，也就是说手机会显示比如-67(dBm),那就说明
大数据背景下的数据安全 本文简述在大数据背景下，网络安全所存在的问题，并对问题进行分析，提出相关的解决措施，尽可能地提高计算机网络信息安全。 大数据发展到现在，已经不是简单的数据数量庞大和形式多样了，它的范围越来越广泛，也正逐渐被各行各业所运用。大数据主要以海量数据、多样化的形式、高速度的运算等为主要特征，各行各业也是看到大数据的这些特征，将企业的发展现状与大数据结合起来，从而推动企业和行业的发展。 在大数据背景下，无论是移动设备，还是传感系统，又或者是互联网社会，都在不断的进行着数据库的建立和创新。随着数据的不断发展，其多样性也在不断的进行着扩大。非结构化也成为数据发展的一大显著特征，并逐渐占领主导地位。不仅如此，大数据背景下的数据利用分布式的运行体系，在云计算的基础上，通过集群方式对搜集到的信息和数据进行分析和处理，从而不断提高数据传输的效率。同时，还会利用引擎等技术的发展，给数据和信息的分析和处理提供更加高效的加速器。大数据的发展速度如此之快，却仍然有着非常庞大的发展空间，能否将数据的价值最大化利用成为了各行各业的竞争手段。 1.大数据背景下的网络安全问题 1.1 信息内容安全分析
通常影响数据安全的原因有2种：因为各种原因将信息内容泄露，进而导致信息没有机密性。信息破坏，这种情况一般都是其他人或者软件进入信息内部将源文件信息销毁或篡改。信息泄露通常情况下是未经本人授权，他人非法盗取并将其利用，给本人造成一定的损失。虽然目前大多数网络信息内容都拥有识别保护系统，但是大数据保护机制并不完善，再加上许多用户对于隐私数据保密不严谨，没有对相关信息内容进行加密处理，使得信息很容易产生泄露，给用户带来较大的影响。 1.2 信息数据采集范围大，信息安全保护覆盖不足 大数据背景下信息技术的广泛应用为经济、社会的发展提供了巨大的支持，经济生产、建设、社会管理方面的信息化程度也逐渐升高，信息数据的收集和传输规模也越加庞大。其中不但包含了一些人们身份信息和金融交易、网络社交数据、地理定位信息等，还包括了众多的商业机密以及重要的军事信息。这些信息内容非常的繁杂和巨大。通过对数据的实时搜集和交换处理甚至可以构成完整的生活状态和事件的发生过程。如此巨大的信息数据传输和汇集，必然会被一些不良分子加以利用进行一些违法活动，而面对着网络大量的数据交换和传输路径，信息的安全覆盖范围必然无法做到全面的保护，随之也就发生了网络安全隐患。 2.提高数据库安全保障的有效措施 2.1 内部防护，确保数据安全 首先，要对数据库的系统进行全面的防护。定期的进行扫描和检测，检测系统是否存在漏洞，并及时采取措施对漏洞进行处理，避免漏洞的出现给非法人员
多重背景数据块的使用 当功能块FB1在组织块中被调用时，使用了与FB1相关联的背景数据块。这样FB1有几次调用，就必须配套相应数量的背景数据块。当FB1的调用次数较多时，就会占用更多的数据块。使用多重背景数据块可以有效地减少数据块的数量，其编程思路是创建一个比FB1级别更高的功能块，如FB10，对于FB1的每一次调用，都将数据存储在FB10的背景数据块中。这样就不需要为FB1分配任何背景数据块。 下面以发动机组控制系统为例，介绍如何编辑和使用多重背景数据块。 例发动机组控制系统设计——使用多重背景 设某发动机组由1台汽油发动机和1台柴油发动机组成，现要求用PLC控制发动机组，使各台发动机的转速稳定在设定的速度上，并控制散热风扇的启动和延时关闭。每台发动机均设置一个启动按钮和一个停止按钮。 项目的编程步骤如下： （1）创建S7项目。使用菜单“文件” “新建工程”向导创建发动机组控制系统的S7项目，并命名为“多重背景”。CPU选择CPU 315-2DP，项目包含组织 块OB1。 （2）硬件配置。在“多重背景”项目打开“SIMATIC 300（1）”文件夹，打开硬件配置窗口，并按图1完成硬件配置。 图1 硬件配置 （3）编辑如图2所示的符号表。
图2 符号表 （4）规划程序结构。程序结构规划如图3所示。FB10为上层功能块，它把FB1作为其“局部实例”，通过二次调用本地实例，分别实现对汽油机和柴油机的控 制。这种调用不占用数据块DB1和DB2，它将每次调用（对于每个调用实例） 的数据存储到体系的上层功能块FB10的背景数据块DB10中。 图3 程序结构 （5）编辑功能（FC）。FC1用来实现发动机（汽油机或柴油机）的风扇控制，按照控制要求，当发动机启动时，风扇应立即启动；当发动机停止后，风扇应延
大数据背景下高校 摘要：在大数据时代背景下，我国高校党建工作也必须顺应历史和社会的发展趋势，创新高校党建路径。笔者结合多年党建工作经验，深入分析大数据背景下高校党建信息化建设的路径，希望给相关专业人员提供借鉴与参考。 关键词：大数据；高校党建；信息化；创新建设 前言 随着科学技术的快速发展，现代社会进入了大数据时代。大数据以其海量的信息和快速地分 析定位，得到了社会的广泛认可，它对人们的影响是全方位、全覆盖的。大数据在为社会政治、经济、文化等带来重大变革的同时，也给高校党建工作带来了机遇与挑战。为进一步贯 彻落实党的十九大精神，加强高校基层党建工作，发挥基层党组织战斗堡垒作用，高校应与 时俱进、开拓创新，以创新促发展，运用大数据技术拓展高校党建新途径。 1大数据背景下推进党建信息化的核心要素 1.1个性化 大数据技术具有量化、准确等优点。将其融合进“以人为本”的党建工作理念，有利于对于基 层党组织以及党员个人的管理工作。尤其是各高校党组织的管理工作。其作为高校党建工作 的重要组成，具有层级多、党员结构复杂、党员数量多等特点，因此在过去的工作中往往缺 乏足够完善的管理体系和个性化的服务制度。如果能够在现实工作流程中，合理对大数据技 术进行运用，便可以大大提升综合查询分析等方面的工作效率与准确度。 1.2精准化 大数据技术具有的显著优势在于其能够在短时间内处理分析大量复杂的数据，进而针对具体 需求，对不同对象提供个性化服务。除此之外，大数据的精准分析提取数据的能力，使其能 够对党建工作中的管理决策、教育培训、支持服务等过程产生积极作用，进而方便各项工作 的顺利进行。举例而言，通过大数据技术可以了解个人情况，以个体为单位准确把握其入党 动机，实时了解党员队伍的组成，保证党员队伍的崇高性。 1.3动态化 大数据技术中具体的各项数据均来自于个体或组织的日常行动，其动态化和实时性的优点突出。在党建工作中使用动态的管理方法，实时对党建相关各项数据进行动态跟踪与分析，便 能够及时了解党建工作的具体情况和发展进程。此举能够完善党建工作的监察和管理过程， 有助于强化组织和个人居安思危的意识，从而对于目前可能存在的党建虚化、弱化情况进行 改善和解决。举例而言，大数据技术的合理应用便可以实时掌握党员个体的思想状况和动态，从而便于党建工作的针对性进行。 2 高校党建工作的现状和面临的问题 2.1基础保障能力不足 就目前而言，大部分高校中，党建信息化复合人才数量较少。高校中普遍缺乏同时了解党建 工作和大数据技术的全方位人才，使得部分高校内部的大数据技术与党建工作的融合进程缺 乏动力。另一方面，部分高校在该方面的投入有限，导致该项工作的发展与建设后劲不足， 部分项目名不副实。 2.2对新技术认识不深刻