不同数据

Compensating for hard-iron distortion is straightforward, accomplished by determining the x and y offsets and then applying these constants directly to the data. It is important to note that tilt compensation must be applied prior to determining hard-iron corrections.

Hard-iron corrections are typically determined by rotating the sensor through a minimum of 360°, then determining the distance from (0, 0) to the center of the circle by identifying the average of the maximum and minimum values for each of the axes, as shown in Equations 1 and 2, respectively,

(1)

(2)

where:

α = X axis offset

x max= M aximum x value

x min = M inimum x value

β = Y axis offset

y max= M aximum y value

y min = M inimum y value

These offsets are then subtracted from the raw x and y magnetometer data, thus largely eliminating the hard-iron distortion.

Hard-iron effects are constant regardless of orientation or position of the sensing platform. These constant offsets can be stored once calculated and subtracted from the raw magnetometer data.

Soft-Iron Distortion. Unlike hard-iron distortion where the magnetic field is additive to the earth's field, soft-iron distortion is the result of material that influences, or distorts, a magnetic field—but does not necessarily generate a magnetic field itself, and is therefore not additive. Iron and nickel, for example, will generate a soft-iron distortion. While hard-iron distortion is constant regardless of orientation, the distortion produced by soft-iron materials is dependent upon the orientation of the material relative to the sensor and the magnetic field. Thus,

soft-iron distortion cannot be compensated with a simple constant; instead, a more complicated procedure is required.

As shown in Figure 8, a soft-iron distortion is typically exhibited as a perturbation of the ideal circle into an ellipse. Plotting the magnitudes also shows the characteristic two-cycle error.

Figure 8. Soft-iron effect distorting the ideal circle into an elliptical shape (A). The corresponding magnitude (B) illustrates the characteristic two-cycle error where the peaks represent the major axis and the valleys the minor axis

Compensating for soft-iron distortion is more compute-intensive than compensating for

hard-iron distortion, and it may be more effective from a cost and efficiency perspective—particularly if designing or implementing an embedded system—to eliminate the soft-iron material(s) from the proximity of the sensor. In many cases this is not an option, and implementing a soft-iron compensation method is required.

To simplify the following discussion we assume that all tilt effects and hard-iron distortions are either not present in the application environment, or that tilt and hard-iron compensation methods have previously been applied. Furthermore, if tilt and hard-iron effects are present, compensation for these distortions must be applied prior to correcting for soft-iron distortions. As such, it is safe to assume that the origin of the ellipse is at (0, 0), as shown in Figure 9, and is exhibiting a rotation of θ degrees from the X axis.

Figure 9. An ellipse generated as a result of soft-iron distortion, centered at

(0,0) with rotation θ

Identifying θ in Figure 9 is accomplished by using Equation 3 to calculate the magnitude of the line segment r, followed by Equation 4 to determine θ:

(3)

(4)

From a computing perspective, and assuming relatively clean data, one method of identifying r is to calculate the magnitude of each data point and then identify the maximum of these computed values; the coordinates of this value will correspond with the major axis. Similarly, the minimum value will correspond to the minor axis, q. Once θ has been identified, the rotation matrix given in Equation 5 is applied to the vector of magnetometer x and y values, v, using Equation 6. (For further discussion on rotation matrices and additional material on the derivation of Equations 5 and 6 please see [4].)

(5)

(6)

After the rotation, the major axis of the ellipse will be aligned with the reference frame X axis and the minor axis will be aligned with the Y axis, as shown in Figure 10.

Figure 10. Alignment of the ellipse's major and minor axes with the

coordinate system's x and y axes, respectively, following the rotation

Following the rotation, we can now properly scale the major axis such that the ellipse is converted to an approximate circle. The scale factor, σ, is determined using Equation 7, and is the ratio of the length of the major axis to that of the minor axis. Each magnetometer x value is then divided by this scale factor to produce the desired circle.

(7)

Once scaling is completed a final rotation must be made to rotate the data back to their original position, thus compensating for the soft-iron distortion. This is achieved by applying Equations 5 and 6, but with a negative θ, to align the ellipse and coordinate system axes.

In Summation

Substantial error can be present in heading calculations unless adequate detection and

calibration methods are applied. The several methods presented here may be used to correct for the tilt, hard-iron, and soft-iron distortion present in data collected via a dual-axis magnetometer. In addition, realizing improved results in heading calculation requires these methods to be applied in proper order of application. Although the discussion and corresponding functions are specific to corrections in 2D or the x-y plane, with the integration of a triaxial magnetometer it is possible to extend these concepts to three dimensions and to correct for distortions present in all axes.

References

1. Konvalin, C.J., June 28, 2008, "Calculating Bank, Elevation and Heading." (PDF), retrieved: August 4, 2008, from https://www.wendangku.net/doc/1b9667503.html,/.

2. "Tilt-Sensing with Kionix MEMS Accelerometers," (PDF) Kionix Corp., NY. Retrieved August 4, 2008 from https://www.wendangku.net/doc/1b9667503.html,/.

3. Caruso, M.J. "Applications of Magnetic Sensors for Low Cost Compass Systems," Position Location and Navigation Symposium, IEEE 2000, 13-16 March 2000, pp. 177-18

4.

4. Jack B. Kuipers, Quaternions and Rotation Sequences, a Primer with Applications to Orbits, Aerospace, and Virtual Reality, Princeton University Press, Princeton, 2002.

ABOUT THE AUTHOR

Christopher Konvalin, MSCS, can be reached at MEMSense LLC, Rapid City, SD;

888-668-8743, ckonvalin@https://www.wendangku.net/doc/1b9667503.html,.

小学数学人教2011课标版二年级不同方法整理数据

数据的收集整理教案 【教学内容】 【教材分析】 《数据收集整理——讲故事大赛》是第一单元《数据收集整理》中第二课时的内容，主要是在学生已经积累了一定的认数、计算以及把一些物体简单分类整理的基础上学习的，让学生经历一些简单的数据收集、整理、 描述和分析的过程，为学生进一步学习统计 与概率领域的内容打好基础。 教材中的主题图是让学生感性体会统计的价值， 分为两个层 次进行编排，例 L，是以生活中常见的 “定做校服” 的实例和活动情境，让学生初步感受统 计的价值； 例 2，是对调查结果进行记录， 会用简单的方法收集和整理数据， 初步认识单式 统计表， 能根据统计表中的数据回答简单的问题， 使学生了解统计的意义和作用， 初步了 解统计的基本思想方法，逐步形成统计观念，进而养成尊重事实、用数据说话的态度。【教学目标】 1、知识目标：在经历简单的数据收集和整理的过程中，会用自己的方式记录数据， 并体会用 “正” 字记录数据的优点。 并能利用统计表的数据提出问题并回答问题。 2、技能目标：通过对数据进行简单的分析，感受数据中蕴含着丰富的信息，体会统 计在决策、预测中的作用，感受统计的价值，初步培养数据分析观念。 3、情感目标：通过经历统计的过程，积累基本的统计经验，同时体会到严谨、科学、求实的态度以及 学会与他人合作 。

【教学重、难点】 教学重点： 学会用“正”字记录数据的方法，进一步认识统计表。 教学难点： 能根据统计表回答一些简单的问题。 突破重难点设想： 尽管学生已经有了例 1，的知识基础，但是在教学中还应尽可能的 为学生创设教学情境和操作活动，使学生积极参与调查、 数据整理、 讨论、交流等探究活 动，让学生在活动中去操作、探究、体验、经历，感悟统计，理解统计，应用统计，为认识、分析统计表积累丰富的知识。 教学过程 一，揭示主题 同学们，上节课我们已经学习了数据统计中收集数据以及简单的统计表的知识，知道在收集数据中要先收集数据，那么你能说一说数据收集的方法？这节课我们学习数据收集的方法。 二，质疑目标 看到这个课题，你想知道什么？ 三，探究统计的方法 我们班要从王明明和陈小非两人中选一人按参加故事大赛，我们班如何选择?动手操作投票 动手操作，体会统计数据的过程 该如何记录呢？ 可以用写正字，还可以画勾，打圈，画x等等 用什么方法是根据自己的喜好来决定，但是有一点要注意，每一票只能记录一次。 把票整理完整，就可以判断选谁去参赛。 课堂小结 今天你有什么收获？

实时计算,流数据处理系统简介与简单分析

实时计算，流数据处理系统简介与简单分析 发表于2014-06-12 14:19| 4350次阅读| 来源CSDN博客| 8条评论| 作者va_key 大数据实时计算流计算 摘要：实时计算一般都是针对海量数据进行的，一般要求为秒级。实时计算主要分为两块:数据的实时入库、数据的实时计算。今天这篇文章详细介绍了实时计算，流数据处理系统简介与简单分析。 编者按：互联网领域的实时计算一般都是针对海量数据进行的，除了像非实时计算的需求（如计算结果准确）以外，实时计算最重要的一个需求是能够实时响应计算结果，一般要求为秒级。实时计算的今天，业界都没有一个准确的定义，什么叫实时计算？什么不是？今天这篇文章详细介绍了实时计算，流数据处理系统简介与简单分析。 以下为作者原文： 一．实时计算的概念 实时计算一般都是针对海量数据进行的，一般要求为秒级。实时计算主要分为两块:数据的实时入库、数据的实时计算。 主要应用的场景： 1) 数据源是实时的不间断的，要求用户的响应时间也是实时的（比如对于大型网站的流式数据：网站的访问PV/UV、用户访问了什么内容、搜索了什么内容等，实时的数据计算和分析可以动态实时地刷新用户访问数据，展示网站实时流量的变化情况，分析每天各小时的流量和用户分布情况） 2) 数据量大且无法或没必要预算，但要求对用户的响应时间是实时的。比如说： 昨天来自每个省份不同性别的访问量分布，昨天来自每个省份不同性别不同年龄不同职业不同名族的访问量分布。 二．实时计算的相关技术 主要分为三个阶段（大多是日志流）: 数据的产生与收集阶段、传输与分析处理阶段、存储对对外提供服务阶段

下面具体针对上面三个阶段详细介绍下 1）数据实时采集： 需求：功能上保证可以完整的收集到所有日志数据，为实时应用提供实时数据；响应时间上要保证实时性、低延迟在1秒左右；配置简单，部署容易；系统稳定可靠等。 目前的产品：Facebook的Scribe、LinkedIn的Kafka、Cloudera的Flume，淘宝开源的TimeTunnel、Hadoop的Chukwa等，均可以满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。他们都是开源项目。 2）数据实时计算 在流数据不断变化的运动过程中实时地进行分析，捕捉到可能对用户有用的信息，并把结果发送出去。 实时计算目前的主流产品：

大数据在日常生活中的应用及其影响学习资料

大数据在日常生活中的应用及其影响 2013508094 庞阳阳 摘要：数据的概念虽已经有被炒作过度的嫌疑，但是毋庸置疑的一点是，国内国外的数据量正以一个惊人速度增长，世界正在高速数字化。而且继云计算、物联网之后，大数据在人们毫无察觉的情况下已经悄悄住进了人们的生活，大数据的应用给人们的生活带来了便利，改善了人们的生活质量，与此同时，大数据也存在着海量管理、信息安全等方面的问题。下面介绍一些已经改变我们日常生活中大数据应用。 关键词：大数据；日常生活；应用；影响 大约从2009年开始,“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇，甚至连普通的网页上都可见到大数据云计算等高大上的字样，但是大数据到底是什么呢？作为一个普通人，并不是展业的IT人才，怎样了解大数据？大数据和云计算是不是一样的，它们两个有区别吗？这样那样的疑问很多，可是又听说大数据在生活中的应用很多，随处可见，就连我们的吃喝住行都有它的影子。那么大数据在我们日常生活中又有哪些应用呢？大数据给我们的生活带来了哪些影响？下面我们就来浅谈一下“大数据”在我们日常生活中的应用和影响。 1.大数据的概念及解释 大数据（big data），指无法在一定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，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 首先大数据要大，大体现在数据的“海量”上，这个“海量”不仅仅指的是数据的多，还有数据的多种多样，复杂程度等。并不是像我们平常所说的大量数据这么简单。大数据的特点可归纳为4个“V”——Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Veracity(精确)。第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多,数据来源于各种各样的渠道。第三,价值密度低,商业价值高。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。一般要在秒级时间范围内给出分析结果,时间太长就失去价值了。这个速度要求是大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别。 2大数据和云计算的关系和区别 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。哪里有大数据那里必然有云计算的出现。这是因为大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。大数据的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，云计算的特色是分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术，这刚刚好是云计算可以满足的。

微震监测数据处理系统详细设计说明书

微量元素肥料的营销策略分析市场营销 页脚内容 25 软件详细设计说明书 学生姓名 王建旭 学号 0808140505 学生姓名 王智杰 学号 0808140512 学生姓名 汤玉杰 学号 0808140119 学生姓名 毕国兴 学号 0808140727 专 业 电子信息科学与技术 年级 08级 指导教师 劳彩莲 职称 副教授 学 院 信息与电气工程学院 中国农业大学教务处制 2011年 7月

目录 1 目的 (3) 2 代码框架描述 (3) 2.1 源文件说明 (3) 2.2 系统配置文件说明 (3) 3 系统结构关系图 (4) 4 单文档多视的创建与通讯子模块详细设计说明 (4) 4.1 数据结构 (5) 4.2 处理流程详细说明 (5) 4.3 编码设计 (7) 5 OpenGL子模块详细设计说明 (8) 5.1 数据结构 (9) 5.2 处理流程详细说明 (11) 5.3 部分重要编码设计 (11) 5.3.1函数 SetGoal(float x,float y,float z,float color) (12) 5.3.2函数RenderScene() (13) 6 微震列表子模块详细设计说明 (13) 6.1 数据结构 (14) 6.2 处理流程详细说明 (14) 6.3 编码设计 (19) 7 SQL Server数据库详细设计说明 (20) 7.1 数据结构 (22) 7.1.1 数据库信息模型： (22) 7.1.2数据库逻辑模型 (22) 7.1.3数据库结构的详细设计 (22) 7.2 数据库系统的建立 (23) 7.2.1 数据库建立 (23) 7.2.2表的建立和管理 (23) 8 详细微震情报表子模块详细设计说明 (23) 8.1 数据结构 (24) 8.2 处理流程详细说明 (24) 8.3 编码设计 (25)

第三章生活中的数据

第三章生活中的数据 ●课时安排 6课时 第一课时 ●课题 §3.1 百万分之一有多小 ●教学目标 (一)教学知识点 1.借助自己熟悉的事情，从不同角度对百万分之一进行感受. 2.能用科学记数法表示百万分之一等较小的数据. 3.能借助科学计算器进行有关科学记数法的计算 (二)能力训练要求 1.通过自己熟悉的事物体会百万分之一，发展数感，培养从较小数据中获取信息的能力. 2.提高运用现代工具处理数学问题的能力. (三)情感与价值观要求 1.培养学生合作交流的意识，在合作交流的过程中体验学习数学的兴趣. 2.鼓励学生积极参与各种教学环节，并从中获得成就感，获得数学活动的经验. ●教学重点 1.用熟悉的事物理解较小的数； 2.用科学记数法表示较小的数. ●教学难点 通过测量、计算，能对含有较小数字的信息作出适当的估计. ●教学方法 探索—交流法 教师引导学生试着用身边熟悉的事物去认识百万分之一，并通过小组活动，合作交流大家对较小的数的感受，从而学会用计算器和科学记数法表示比较小的数. ●教具准备 (一)演示文稿： 幻灯片一：猜一猜 幻灯片二：议一议 幻灯片三：做一做 幻灯片四：读一读 (二)同桌的两位同学要有一台科学计算器 ●教学过程 Ⅰ.提出问题,引入新课 ［师］我们在上学期曾感受过比较大的数100万有多大.但在我们生活中还存在有比较小的数.例如： (1)存在于生物体内的某种细胞的直径约为百万分之一米，即1微米. (2)某原子的直径约为一百亿分之二米. (3)计算机的存储器完成一次存储的时间一般以百万分之一秒或十亿分之一秒的单位. (5)为迎“五一”，一商场特设特等奖为100万的抽奖活动.凡在本商场购满100元都有抽奖机会，中特等奖的概率为百万分之一，即0.000001!! (5)人的头发丝的直径大约为0.00007米，这个数已经很小了，但还有更小的如纳米，1纳米=10亿分之一米. 所以，在我们的生活中有很多这样的数，我们如何借助于我们身边的熟悉的事物感受、认识这些比较小的数呢？ Ⅱ.联系身边熟悉事物，感受较小的数 1.猜一猜(演示文稿：幻灯片一) ·已知在现存的动物中最大的是生活在海洋中的蓝鲸，又叫长须鲸或剃刀鲸.这种动物

《不同方法整理数据》教学设计 马艳

《讲故事大赛》——数据的收集整理例2教学设计责任学校：浦贝乡中心小学责任教师：马艳 【教学内容】 人教版小学数学二年级下册第3页例2及相应练习的内容。 【教材分析】 《数据收集整理——讲故事大赛》是第一单元《数据收集整理》中第二课时的内容，主要是在学生已经积累了一定的认数、计算以及把一些物体简单分类整理的基础上学习的，让学生经历一些简单的数据收集、整理、描述和分析的过程，为学生进一步学习统计与概率领域的内容打好基础。教材中的主题图是让学生感性体会统计的价值，分为两个层次进行编排，例l是以生活中常见的“定做校服”的实例和活动情境，让学生初步感受统计的价值；例2是对调查结果进行记录，会用简单的方法收集和整理数据，初步认识单式统计表，能根据统计表中的数据回答简单的问题，使学生了解统计的意义和作用，初步了解统计的基本思想方法，逐步形成统计观念，进而养成尊重事实、用数据说话的态度。 【教学目标】 1、知识目标：在经历简单的数据收集和整理的过程中，会用自己的方式记录数据，并体会用“正”字记录数据的优点。并能利用统计表的数据提出问题并回答问题。 2、技能目标：通过对数据进行简单的分析，感受数据中蕴含着丰富的信息，体会统计在决策、预测中的作用，感受统计的价值，初步培养数据分析观念。 3、情感目标：通过经历统计的过程，积累基本的统计经验，同时体会到严谨、科学、求实的态度以及学会与他人合作。 【教学重、难点】 教学重点：学会用“正”字记录数据的方法，进一步认识统计表。 教学难点：能根据统计表回答一些简单的问题。 突破重难点设想：尽管学生已经有了例1的知识基础，但是在教学中还应尽可能的为学生创设教学情境和操作活动，使学生积极参与调查、数据整理、讨论、交流等探究活动，让学生在活动中去操作、探究、体验、经历，感悟统计，理解统计，应用统计，为认识、分析统计表积累丰富的知识。 【教学准备】 多媒体课件、纸条 【教学过程】

建筑物沉降监测数据处理系统的设计与实现

建筑物沉降监测数据处理系统的设计与实现 建筑物沉降监测是施工过程中一个必不可少的环节。沉降监测具有周期性的特点，经常需要重复观测，科学、合理、有效地利用监测数据是测绘工作人员追求的目标，也符合现代化建设的需要。本文对建筑物沉降监测数据处理系统进行分析和设计，采用VB + Access作为系统程序的开发工具，实现系统程序的开发，以达到提高建筑物沉降观测数据处理速度和效率的目的。 标签：沉降观测数据处理VB access 1研究的背景及目的 沉降监测是建筑物变形监测的一种有效形式，它通过对周期观测获得的沉降数据进行处理与分析，及时掌握建筑物的沉降规律，判定建筑物的健康状况并为建筑物安全决策者提供决策依据。沉降监测是一项具有周期性、重复性的测量工作，积累了大量数据需要综合处理，传统的手工数据处理方法和处理平台已不适应大量数据处理的能力和要求，所以需要开发一种能够结合现代计算机技术的数据处理程序来实现大量数据的处理[1]。本文结合实际工作，在笔者对沉降监测亲身了解的基础上，针对建筑物沉降监测数据处理的需求进行程序设计，逐步实现程序的各项功能。 2 系统需求 建筑物沉降监测数据处理系统的主要用户是建筑物沉降监测测量员，主要需求功能应包括周期数据文件的存储，外业数据的读取与处理，数据图表的查询输出等。系统具体功能性需求如下： 2.1周期数据文件的存储需求 沉降监测数据库的新建，数据库数据表结构的设计。 2.2外业数据的读取与处理需求 主要包括DINI03电子水准仪数据的读取，数据的平差处理，转成Excel形式的原始观测记录表。 2.3数据图表的查询输出 主要包括各周期沉降监测数据的查询、沉降监测记录表的形成与输出、沉降量曲线图的形成与输出。 3系统设计

《数据采集与预处理》教学教案—11用OpenRefine进行数据预处理

数据采集与预处理教案

通过API获取外部数据，增强电子表格中的内容。 二、任务实施； （1）在OpenRefine目录中使用“./refine”命令启动OpenRefine服务，如图4-8所示。 图4-8 启动OpenRefine服务 （2）进入其Web操作界面，单击“浏览…”按钮，选择bus_info.csv 文件，单击“打开”按钮，再单击“下一步”按钮，导入数据。 （3）进入一个新界面，在该界面中可以发现上传的CSV文件，如果文件出现乱码，则可以设置字符编码，应选择支持中文的编码，这里选择“GBK”编码，单击界面右上角的“新建项目”按钮。 （4）进入北京公交线路信息显示界面，在其“运行时间”列中有一些多余的信息，可将这些多余信息删除，以使数据更加简洁和直观，如图4-9所示。 图4-9 删除多余信息 （5）在“运行时间”下拉列表中选择“编辑单元格”中的“转换...”选项，启动转换功能。 （6）弹出“自定义文本转换于列运行时间”对话框，在“表达式”文本框中编写表达式，去除列中“运行时间:”多余信息，编写结束后，根据“预览”选项卡中的结果判断表达式编写是否正确。清洗结果满意后单击“确定”按钮，完成自定义文本转换操作。 （7）界面上方弹出一个黄色通知框，通知相关操作导致改变的单元格数，再次进行确认操作。在界面左边的“撤销/重做”选项卡中会显示刚刚的操作记录，如果不想进行相关操作，则可以单击界面左侧对应操作的上一步操作链接，以恢复操作。 同理，可以对其余几列执行类似操作。 （8）操作记录及结果如图4-45所示。 （9）下面将“公司”列中的“服务热线”信息抽取出来并使其独立成列。在“公司”下拉列表中选择“编辑列”中的“由此列派生新列...”选项。 （10）弹出“基于当前列添加列公司”对话框，设置“新列名称”和数据抽取的表达式。 （11）操作结束后，需要将预处理后的数据导出为文件。在界面右上

语音播报实时数据处理系统的设计与实现分析

毕业设计（论文） 题 目： 语音播报实时数据处理系统的设计与实现 学生姓名： 学 号： 所在学院： 专业班级： 届 别： 指导教师：

本科毕业设计（论文）创作诚信承诺书 1.本人郑重承诺：所提交的毕业设计（论文），题目《基于单片机的实验室环境检测》是本人在指导教师指导下独立完成的，没有弄虚作假，没有抄袭、剽窃别人的内容； 2.毕业设计（论文）所使用的相关资料、数据、观点等均真实可靠，文中所有引用的他人观点、材料、数据、图表均已标注说明来源； 3. 毕业设计（论文）中无抄袭、剽窃或不正当引用他人学术观点、思想和学术成果，伪造、篡改数据的情况； 4.本人已被告知并清楚：学校对毕业设计（论文）中的抄袭、业设计（论文）成绩不合格，无法正常毕业、取消学士学位资格或注销并追回已发放的毕业证书、学士学位证书等严重后果； 5.若在省教育厅、学校组织的毕业设计（论文）检查、评比中，被发现有抄袭、剽窃、弄虚作假等违反学术规范的行为，本人愿意接受学校按有关规定给予的处理，并承担相应责任。 学生（签名）： 日期：年月日 目录

1绪论 (2) 2系统设计 (3) 2.1设计需求 (3) 2.2系统原理 (3) 3系统硬件设计 (4) 3.1电源模块 (4) 3.2微控制器模块 (5) 3.3非特定人声语音模块 (5) 3.4 DHT11数字温\湿度传感器 (7) 3.5 ENC28J60以太网模块 (9) 4系统软件设计 (10) 4.1整体流程 (10) 4.2以太网模块软件方案 (12) 4.3语音模块软件方案 (13) 5 系统调试 (14) 5.1硬件电路故障及解决方法 (15) 5.2硬件调试方法 (15) 6结束语 (15) 参考文献: (17)

生活中的数据

生活中的数据 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 本章的主要内容是关于对进行感受、收集、整理、分析以及对数据进行有效的展示。教材从生活实际的需要出发，首先安排了有关对小数的感受和对小数进行表示的内容，为了从中获取更多有用的信息，以便对决策和预测作出帮助，教材又安排统计图的认识和不同统计表的选择等内容。这些内容，对解决实际问题是非常有帮助的。 知识与技能目标 1、能从不同的角度去感受小数，用身边熟悉的事物去描述小数和估测小数。 2、会用科学记数法表示小数。 3、能用计算器处理较为复杂的数据。 过程与方法目标 1、通过对生活中较小数字信息作出合理的解释和推断，以及将小数与身边熟悉的事物进行比较，学会从多种角度去感受小数，发展数感。 2、通过运用科学记数法表示小数在计算器上连续对小数进行乘方运算的活动，学会运用小数解决实

际问题，发展应用意识。 3、在经历数据的分析过程当中，经理独立思考与独立学习，学会与人合作、与人交流。 情感与态度目标 1、通过对本章的学习，体会到数学与现实世界紧密联系，体会到现实世界中存在着大量的数据。 2、通过学生对数据进行分析、感受等实践活动，体验到数学活动充满了乐趣和创造性，体验到学习的成功，从而提高学习兴趣，增强自信心。 §1 认识百万分之一 1、教学内容的主要特点： 因为在我们的生活中存在着大量的数据，为了帮助人们了解情况、发现规律、作出决策而引入这部分内容的，是为了让学生们通过对数据的学习，掌握必要的统计知识，以适应社会发展的需要。这节内容应突出一个特点——注重学生的活动。在认识百万分之一和学习科学记数法的内容中，经历观察、实际操作、交流等活动，用身边熟悉的事物，多角度对小数进行描述与估计发展数感。 从内容来看，本节给学生提供了较多的学习活动，通过实践活动是为了发展学生的数感，所以本节的教

生活中的数据教学设计

生活中的数据教学设计 数学活动“生活中的数据”教学设计赵慧琼 一、教材分析 (一)教材的地位和作用 本次活动是在学生学完有理数这一章知识之后而进行的一次综合实践活动。这次活动是为了让学生在学好数学的同时,更好地做数学。教材安排本次活动用意有三:一是为学生今后学习方程、概率及统计等有关知识作铺垫;二是加深对知识的理解,寻找数学与生活的结合点,使学生体验数学与生活紧密相连;三是经历数据的整理与分析过程,培养学生用数学的意识,提高学生的决策水平。 (二)教学重点难点及成因分析 1.重点:数据的整理 2.难点:数据的分析 考虑到四个活动都与数据有关,而数据的整理是这四个活动顺利进行的关键之所在。只有合理的数据整理才能为数据的分析奠定良好的基础,为学生科学决策提供可靠依据。因此,我认为数据的整理应为本次活动的重点。依据七年级学生的认知水平和年龄特点,考虑到学生处理数据的经历不多,不能很熟练地将整理后的数据进行科学的分析,因此数据的分析是本次活动的难点。

(三)教学目标 1.知识与技能目标 会利用有理数的有关知识解决实际问题,培养学生处理数据的能力、社会交往能力和协作能力。 2.过程与方法目标 让学生在活动中体验数据的处理过程,学会对数据的一些处理方法,形成自我反思与综合评价意识。 3.情感、态度与价值观目标 渗透辩证唯物主义思想,提高学生学习数学的兴趣,培 养学生的合作创新精神,形成尊重科学,勇于探索的学习 态度,实现自我价值。 二、教法与学法分析 (一)教法 自主探究法 这是一节数学活动课,学生是活动的主体,教师仅作为 活动的组织者、引导者和促进者,所有活动都是学生由自主操作、自主探究来完成的,在活动中不仅要关注学生活动的结果,更要关注学生的活动过程。因此,我认为这节 课采用自主探究法较为适宜,在学生探索的同时,我将注 意展示学生思维的闪光点,努力激发学生思维的创造点, 与学生共同分享数学的乐趣,使数学活动成为再发现的载体。因此我把本节课的基调定为:“自主探究、民主开放、

二年级下册数学教案《数据收集与整理—不同方法整理数据》人教新课标

《数据收集整理——不同方法整理数据》教学设计 教学内容： 《义务教育教科书?数学》——二年级下册第2页例2及相关练习。 学情分析： 一年级时学生已经学习了比较、分类，能正确地进行计数，所以填写统计表时不会感到太困难，其关键在于引导学生学会收集信息，用不同方法整理、记录数据，根据统计表解决问题。学生在生活中积累了较多的生活经验，能利用统计图表中的数据作出简单的分析，能和同伴交流自己的想法，体会统计的作用。本单元教材选择了与学生生活密切联系的生活场景，激发了学生的学习兴趣。如，学生的校服、讲故事比赛、春游的人数情况统计等，同时渗透一些生活基本常识，使学生明确统计的知识是为生活服务的。教学内容更加注重对统计数据的初步分析。在教学时，要注意让学生经历统计活动的全过程，要鼓励学生参与到活动之中，在活动中不断培养动手实践能力和独立思考能力，并加强与同伴的合作与交流。 教学目标： 1.在经历简单的数据收集和整理的过程中，会用自己的方式记录数据，并体会用“正”字记录数据的优点；继续用统计表整理、呈现所收集的数据。 2. 通过对数据进行简单的分析，感受数据中蕴含着丰富的信息，体会统计在决策、预测中的作用，感受统计的价值，初步培养数据分析观念。 3.通过经历统计的过程，积累基本的统计经验，同时体会到严谨、科学、求实的态度。 教学重点： 让学生选择多种记录方法做记录，并用“正”字记录数据。 教学难点： 感受数据中蕴含的信息，根据统计表提出问题并初步进行简单的预测，产生统计的需求。 教具：多媒体课件，水果卡片，选票，投票箱。 教学过程： 一、复习旧知。 师：同学们，上节课我们经历了数据收集整理的过程，围绕“应该选什么颜色当校服更合适”这个问题，展开了调查，调查的过程中我们经历了哪些步骤呢？ （预设：我们在调查过程中经历了分类后，使用了举手、数一数这样的调查方式进行了数据的收集，接着整理数据填写表格，最终借助统计表中的数据来解决问题，说明问题）。（板书：分类、收集、整理、分析）。

数据挖掘在日常生活中的应用

数据挖掘在日常生活中的应用 作者：赵敏 来源：《数码设计》2020年第07期 摘要：数据挖掘是KDD中特定情况下的一个步骤。大部分人是通过啤酒+尿布的案例认识到数据挖掘，不少人也通過这个有趣的故事开始接触数据挖掘。大数据能够让企业测量出之前被认为无法计算的信息。使用这些信息，分析师能发现新的工业模式并能更好的了解客户的动机，兴趣爱好和讨厌的东西。更多得了解什么能让客户做出选择，能够为通向新的商业机会创造出更多的可能，也能够让企业发布出令客户感兴趣的内容和产品。比如现在的“瀑布流”，就是企业根据网民平常浏览互联网信息的类型，基于用户搜索习惯、兴趣爱好、归属地、年龄、区域、商圈等等大数据信息，挖掘并分析出来跟本人相匹配的广告信息推送给你。 关键词：数据挖掘;应用方向;数据分析;算法 中图分类号：TP311.13文献标识码：A文章编号：1672-9129（2020）07-0115-01 Abstract：Data mining is a step in a specific situation in KDD. Most people got to know about data mining through the beer and diapers case， and a lot of people got to know about data mining through this interesting story. Big data allows companies to measure information that was previously considered uncomputable. Using this information， analysts can discover new industry patterns and better understand customers' motivations， interests and annoyances. Learning more about what enables customers to make choices creates more possibilities for new business opportunities and enables companies to deliver content and products that will be of interest to customers. For example，the current "waterfall flow" is that enterprises mine and analyze the advertising information matching themselves to you based on the user's search habits， interests， place of residence， age， region，business circle and other big data based on the type of Internet information that netizens usually browse. Key words：data mining;Application direction;Data analysis;algorithm 1项目分析 随着科技的快速发展，我们出现了多种多样的新兴产物，因此，所需要学习的知识就更多了。在我们的日常生活中，对数据分析的要求也越来越高了。本次研究，就是想要探寻在我们日常生活中，数据挖掘带给了我们那些便利，以及其中我们需要具备和掌握那些知识。 2数据挖掘技术

微震监测数据处理系统详细设计说明书

微震监测数据处理系统 软件详细设计说明书 学生姓名王建旭学号 0808140505 学生姓名王智杰学号 0808140512 学生姓名汤玉杰学号 0808140119 学生姓名毕国兴学号 0808140727 专业电子信息科学与技术年级 08级 指导教师劳彩莲职称副教授 学院信息与电气工程学院 中国农业大学教务处制 2011年 7月

目录 1 目的 (3) 2 代码框架描述 (3) 2.1 源文件说明 (3) 2.2 系统配置文件说明 (3) 3 系统结构关系图 (4) 4 单文档多视的创建与通讯子模块详细设计说明 (4) 4.1 数据结构 (5) 4.2 处理流程详细说明 (5) 4.3 编码设计 (6) 5 OpenGL子模块详细设计说明 (7) 5.1 数据结构 (8) 5.2 处理流程详细说明 (10) 5.3 部分重要编码设计 (10) 5.3.1函数SetGoal(float x,float y,float z,float color) (11) 5.3.2函数RenderScene() (12) 6 微震列表子模块详细设计说明 (12) 6.1 数据结构 (13) 6.2 处理流程详细说明 (13) 6.3 编码设计 (18) 7 SQL Server数据库详细设计说明 (19) 7.1 数据结构 (21) 7.1.1 数据库信息模型： (21) 7.1.2数据库逻辑模型 (21) 7.1.3数据库结构的详细设计 (21) 7.2 数据库系统的建立 (22) 7.2.1 数据库建立 (22) 7.2.2表的建立和管理 (22) 8 详细微震情报表子模块详细设计说明 (22) 8.1 数据结构 (23) 8.2 处理流程详细说明 (23) 8.3 编码设计 (24)

生活中的数据处理

主题1 生活中的数据处理 主备人：范少君课题：生活中的数据处理 【课时】1课时 【教学重点】 1、了解数据处理的意义 2、体验数据处理的一般过程 【教学难点】 1、根据调查目的，确定收集数据的方法 2、合理设计调查问卷 【课型】新授课 【教学方法】启发教学、个别指导、师生互动、任务驱动 【教学目标】 【知识目标】 1、通过对调查数据的处理，了解数据处理的一般过程 2、在活动中，认识数据处理在社会和科学领域中的应用，学会客观、公正、实事求是地分析问题，体会数据说理分析的重要作用。 【能力目标】培养学生能做简单的调查问卷。 【情感目标】学生通过参与与自身有关的课堂实例（测自己体重指数）、师生互动活动，融入情境学习，体会数据处理的过程及方法。 【教学难点】 1、根据调查目的，确定收集数据的方法 2、合理设计调查问卷 【课前准备】教材、素材（调查问卷模板）、教案 【教学过程】 1、出示课题，揭示目标 同学们，我们每天会遇到大量的信息，信息中所包含的数据可以帮助我们客观、科学、公正地认识事物。数据存在于我们生活的各个方面，数据处理可以帮助我们解决很多问题，例如：篮球比赛中解说员给出的运动员技术

数据是衡量运动员技术水平的主要依据撰写论文时提供数据可以增加文章的说服力，做到有理有据；公司及个人财务收支数据可以准确及时地了解财务状况成绩分析可以帮助我们掌握学习状况等。在数据处理时我们都需要做哪些准备工作？怎样获得数据？获得数据后有如何利用它们？现在就让我们一起来了解数据处理的一般过程。 2、自学指导 师：请同学们观察p3图1－1－1中四幅图，说说它们反映了数据处理的什么过程?先独立思考后大家可以互相讨论。仔细阅读p4-p5并完成教材上活动内容。将有疑问的地方作上标记。 出示思考题：（广播） （1）试说说数据的含义？ （2）说出数据处理的一般过程？ （3）简单说说怎样制作调查问卷？ 3、学生自学 学生自学时，教师巡视仔细观察学生看书和探究的过程，记录学生疑问和错误并进行归纳、总结。 4、检测 （1）指名学生回答思考题。 如错，请别的同学回答，直至正确。 （2）学生对没讨论出来的问题提出来大家讨论。 5、教师解疑 （1）说明数据和数字的区别和联系。 （2）师提供数据素材（教学光盘）让学生体会修正和完善自己对概念的理解误。（3）师提供问卷实例（教学光盘）让学生体会制作问卷的方法。 6、课堂作业 （1）说说数据处理的过程。 （2）说说收集及整理数据的方法。 （3）回答设计问卷应该注意的问题。

(完整版)环保在线监测系统解决方案

. 环保在线监测系统解决方案上海领萃环保科技公司

一、方案概况 污染物在线监测系统是环保监测与环境预警的信息平台。系统采用先进的无线网络，涵盖水质监测、环境空气质量监测、固定污染源监测（CEMS）、以及视频监测等多种环境在线监测应用。系统以污染物在线监测为基础，充分贯彻总量管理、总量控制的原则，包含了环境管理信息系统的许多重要功能，充分满足各级环保部门环境信息网络的建设要求，支持各级环保部门环境监理与环境监测工作，适应不同层级用户的管理需求。 二、方案架构 污染物在线监测系统设计构成： 1、连续、及时、准确地监测排污口（环境空气）各监测参数及其变化状况； 2、中心站可随时取得各子站的实时监测数据，统计、处理监测数据，编制报告 与图表，并可输入中心数据库或上网查询； 3、收集并可长期储存指定的监测数据及各种运行资料、环境资料备案检索； 4、系统具有监测项目超标及子站状态信号显示、报警功能； 5、具有自动运行、停电保护、来电自动恢复功能； 6、运维状态测试，例行维修和应急故障处理； 三、污染物在线监测系统解决方案 1、环境空气质量在线监测解决方案 空气质量监测系统可实现区域空气质量的在线自动监测，能全天候、连续、自动地监测环境空气中的二氧化硫、二氧化氮、臭氧和可吸入颗粒物的实时变化情况，迅速、准确的收集、处理监测数据，能及时、准确地反映区域环境空气质量状况及变化规律，为环保部门的环境决策、环境管理、污染防治提供详实的数据资料和科学依据。 1.1系统构成 环境空气质量在线监测系统包括监测子站、中心站、质量保证实验室和系统支持实验室。子站的主要任务是对环境空气质量和气象状况进行连续自动监测，由采样装置、监测分析仪、校准设备、气象仪器、数据传输设备、子站计算机或数据采集仪以及站房环境条件保证设施等组成，如下图所示： 环境空气质量监测的参数主要包括SO2、NOX、O3、CO、PM10(2.5)、气象参数。 1.2系统特点 1.2.1系统集成优势

ENVI对SAR数据的预处理过程(详细版)资料

E N V I对S A R数据的预处理过程(详细版)

一、数据的导入： (1) 在 Toolbox 中，选择 SARscape ->Basic->Import Data->Standard Formats- >ALOS PALSAR。 (2) 在打开的面板中，数据类型（Data Type）：JAXA-FBD Level 1.1。 注：这些信息可以从数据文件名中推导而来。 (3) 单击 Leader/Param file，选择 d1300816-005-ALPSRP246750820-H1.1__A\LED-ALPSRP246750820-H1.1__A文件。 (4) 点击 Data list，选择 d1300816-005-ALPSRP246750820-H1.1__A\IMG-HH-ALPSRP246750820- H1.1__A文件 (4) 单击 Output file，选择输出路径。 注：软件会在输入文件名的基础上增加几个标识字母，如这里增加“_SLC”(5) 单击 Start 执行，最后输出结果是 ENVI 的slc文件，sml格式的元数据文件，hdr格式的头文件等。 (6) 可在 ENVI 中打开导入生成的以slc为后缀的 SAR 图像文件。

二、多视 单视复数（SLC）SAR 图像产品包含很多的斑点噪声，为了得到最高空间分辨率的 SAR图像，SAR 信号处理器使用完整的合成孔径和所有的信号数据。多视处理是在图像的距离向和方位向上的分辨率做了平均，目的是为了抑制 SAR 图像的斑点噪声。多视的图像提高了辐射分辨率，降低了空间分辨率。 (1) 在 Toolbox 中，选择 SARscape->Basic ->Multilooking。 (2) 单击 Input file 按钮，选择一景 SLC 数据（前面导入生成的 ALOS PALSAR 数据）。 注意：文件选择框的文件类型默认是*_slc，就是文件名以_slc 结尾的文件，如不是，可选择*.*。 (3) 设置：方位向视数（Azimuth Looks）：5，距离向视数（Range Looks）：1 注：详细的计算方法如下所述。另外，单击 Look 按钮可以估算视数。

物联网课程设计—基于温湿度传感器物联网应用实时数据处理系统开发46

网络工程（物联网技术） 课程设计报告 题目：基于温湿度传感器物联网应用实时数据处理系统开发 院（系）别：数学与信息工程学院 专业：网络工程（物联网技术）班级 1 班 学号：2006099914 姓名：小明 指导教师：职称博士 填表日期：2012 年 5 月11 日

前言 一、选题的依据及意义 1.依据 物联网是一种新概念和新技术，它使新一代IT技术更加充分地应用于各行各业之中。它的问世打破了过去将基础设施与IT设施分开的传统观念，将建筑物、公路、铁路和网站、网络、数据中心合为一体，是信息化和工业化融合的重要切入点。温湿度与人们的生活关系密切，所以物联网在温湿度实时数据处理系统的开发将有很大的前景。 2.意义 在我们的日常生活中无处不在，控制好温湿度可以使我们生活、生产的更好。温湿度传感器物联网应用实时数据处理系统开发可以帮我们实现对温湿度以实时数据让我们明了的知道。从而更好的控制温湿度、达到我们所需的标准。 二、本课程设计内容简介 1. 通过ubuntu连接传感器实验箱收集由传感器测得的实时数据存入sqlite3数据库。 2. 然后通过ubuntu发送到linux、接收并用动态网页显示代表数据变化的曲线。 三、要达到的目标 1.可以在ubuntu上实现自动接收由传感器取得、传来的实时数据。 2. 并ubuntu上能边接收边连续往linux发送从传感器取得的实时数据。 3．还要确保发送过的数据不会再次发送。 4. Linux能接收到ubuntu发过来的实时数据并通过动态网页曲线图实时显示接收过来的数据。实现方案 一、开发环境 1.硬件（详细介绍所涉及硬件的详细内容） Pc机、温湿度传感器、传感器实验箱、连接所需的各种线。 2.软件（详细介绍所涉及软件的详细内容） MDK414（arm平台编译烧录代码软件）、KeilC51v750a_Full（C51平台编译软件）、STC手动下载（C51烧录代码软件）、R340（串口线连接USB驱动）、ubuntu操作系统、linux操作系统。

人教2011版小学数学二年级数据收集整理-《不同方法整理数据》教学设计 (2)

数据收集整理-《不同方法整理数据》教学设计 教学目标： 1、能根据统计结果回答问题、发现问题，进行简单的预测和较为合理的判断。 2、让学生进行一些社会调查，体验实践性和现实性，激发学生的学习兴趣，培养学生的应用意识，并接受其中的思想教育。 教学重点、难点： 重点：让学生选择记录方法作记录，并体会哪种记录方法既清楚又方便。 难点：根据统计表提出问题并初步进行简单的预测。 教学准备：多媒体课件，表格 教学课时： 1课时 教学过程： 一、情境引入 教师谈话：同学们，新的学期已经开始了几天，我们的学习生活正逐渐步入正轨，今天，老师要请你们帮忙，为老师评选一名数学科代表。 教师出示评选条件： 1、数学成绩优秀。 2、数学成绩一般，但非常希望能提高数学成绩。 3、愿意为大家服务，乐意为数学老师服务。 师：你想推荐谁当数学科代表？（学生自由发言并说出理由。） 教师根据学生的回答，筛选出两位学生的名字写在黑板上，如张三、李四。 二、互动新授 1、学习用记录的方法收集、整理数据。 （1）收集数据。 教师引导：刚才我们通过筛选选出了两位合适的同学，那么，这两位同学哪个更合适呢？我们要从这两位同学中选一位，你有没有合适的方法？ 学生讨论，说说选择的方法。 教师提问：用我们上节课学习的举手统计的方法可行吗？为什么？ 小结：举手投票，存在很多人情因素，有时会出现其他同学不公平、不服气的情况，影响同学之间的和睦相处，那有没有更公平、公正的方法呢？（学生自由发言。） 出示小精灵的话：可以用投票的方式来决定谁能担任科代表。 教师讲解投票的方法，拿出准备好的小纸张，从黑板上选一个你心目中的科代表的名字。学生动笔写，将写好的纸张折好，由小组长收上来。 （2）学习记录方法。 教师将收好的纸张放在讲台桌上。 师：现在老师要从这些纸张里拿出一张，报出名字，同学们要想办法把它记在纸张上，老

物联网大数据处理中实时流计算系统的实践

170 ?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 实时计算 物联网 实践 物联网是在互联网应用的基础上进行了进一步拓展。其主要具有移动、智能、多节点的特点。而Spark 为大数据实时计算工作提供了一个优良的数据储存计算引擎，其在实际数据应用过程中，可利用自身优良的计算性能及多平台兼容特性，实现大数据混合计算处理。因此为了保证物联网数据处理效率，对大数据混合计算模式在物联网中的实践应用进行适当分析具有非常重要的意义。 1 基于Spark的大数据混合计算模型 基于Spark 的大数据混合计算模式在实际设计过程中，首先需要进行数据源的确定，经过逐步处理后将其进行计算储存，并通过实时查询数据库进行提前数据Web 接口的设置。在这个基础上，将不同数据源数据通过分布式处理模式进行移动、收集、分发。然后利用Spark 数据批处理工作，综合采用直接走流处理、程序批处理的方式，将实施应用数据调到已核算完毕的计算结果中间。最后基于物联网应用特点，将数据源数据内部数据移动、收集及分发批处理模块进行有机整合，并结合大数据域内数据处理需求，逐渐利用SparklShark 架构代替MapreducelHIve 结构。在这个基础上进行Spark 混合计算规则融入，最终形成完善的Spark 混合计算模型架构。 2 大数据实时计算在物联网中的实践 2.1 以流处理为基础的用量实时计算系统 以流处理为基础的用量实时计算系统在物联网中的实践应用，主要是利用开源分布式 物联网大数据处理中实时流计算系统的实践 文/吴海建1 吕军2 软件结构的架设，结合Flume 数据收集模块的 设置。同时将物联网中不同数据源进行接入差异化分析。在这个基础上利用消息缓存系统保障模块，将用量实时计算系统内部相关模块间进行解耦设置。同时结合流式计算框架的运行，保障系统并行计算性能拓展问题的有效处理。在具体基于流处理的用量实时计算系统设置过程中，主要包括数据收集、数据处理、数据存储、数据处理等几个模块。首先在数据收集模块设置环节，主要采用Flume 集群，结合海量日志采集、传输、集成等功能的处理，可从exec 、text 等多数据源进行数据收集。Flume 集群的处理核心为代理，即在完整数据收集中心的基础上，通过核心事件集合，分别采用话 单文件代理、计费消息代理等模式，对文件、消息进行收集处理。需要注意的是，在消息接收之后，需要将不同代理数据进行统一数据格式的处理，从而保证整体消息系统的核心统一。其次在实际应用过程中，以流处理为基础的大数据实时计算模型在数据接入环节，主要采用Kafka 集群，其在实际运行中具有较为优良的吞吐量。而且分布式订阅消息发布的新模式，也可以在较为活跃的流式数据处理中发挥优良的效用。在以流处理为基础的用量实时计算系统运行过程中，Kafka 集群主要针对O （1）磁盘数据，其主要通过对TB 级别的消息进行储存处理，并维持相应数据在对应磁盘数据结构中的平稳运行。同时在实际运行中，Kafka 集群还可以依据消息储存日期进行消息类别划分，如通过对消息生产者、消息消费者等相应类别的划分，可为元数据信息处理效率的提升提供依据。 数据处理框架主要采用Storm 集群，其主要具有容错率高、开源免费、分布式等优良特点。在基于Storm 集群的数据处理框架计算过程中，可通过实时计算图状结构的设计，进行拓扑集群提交。同时通过集群中主控节点分发代码设置，实现数据实时过滤处理。在实际运行过程中，基于Storm 集群的数据处理框架，具有Spout 、Bolt 两种形式。前者为数据信息发送，而后者为数据流转换。通过模块间数据传输，Storm 集群也可以进行流量区域分析、自动化阈值检查、流量区域分析等模块的集中处理。数据储存模块主要采用Redis 集群，其在实际处理过程中，主要采用开源式的内部储存结构，通过高速缓存消息队列的设置，可为多种数据类型处理提供依据，如有效集合、列表、字符串、散列表等。2.2 算例分析 在实际应用过程中，基于流处理的大数据实时计算模型需要对多种维度因素进行综合分析，如运营商区域组成维度、时间段储存方案、APN 、资费组处理等。以某个SIM 卡数据处理为例，若其ID 为12345678，则在实际处理中主要包括APN1、APN2两个APN 。若其为联通域内的SIM 卡，则其运营商代码为86。这种情况下就可以对其进行高峰时段及非高峰时段进行合理处理，分为为0、1。而资费组就需要进行All 默认程度的处理，若当前流量话费总体使用量为1.6KB ，则APN1、APN2分别使用流量为1.1/0.4KB 。而在高峰时段、非高峰时段流量损耗为1.1/0.5KB 。这种情况下，就需要对整体区域维度及储存变动情况进行合理评估。在这一环节储存变动主要为Storm 集群，即为消息系统-流量区域分析-流量区域累积-自动化规则阈值检测/区域组合统计-缓存系统。 3 结束语 综上所述，从长期而言，基于Spark 的大数据混合计算模式具有良好的应用优势，其可以通过批处理、流计算、机器学习、图分析等模式的综合应用，满足物联网管理中的多个场景需要。而相较于以往物联网平台而已，基于流处理的大数据实时处理系统具有更为优良的数据压力处理性能。通过多种集群的整合，基于流处理的大数据实时处理系统在我国物联网平台将具有更加广阔的应用前景。 参考文献 [1]欧阳晨.海关应用大数据的实践与思考 [J].海关与经贸研究,2016,37(03):33-43. [2]余焯伟.物联网与大数据的新思考[J]. 通讯世界,2017(01):1-2. [3]孙学义.物联网与大数据的新思考[J]. 科研,2017(03):00200-00200. 作者简介 吴海建（1980-），男，浙江省衢州市人。硕士研究生，中级工程师。研究方向为人工智能。 作者单位 1.中电海康集团有限公司 浙江省杭州市 310012 2.中国电子科技集团第五十二研究所 浙江省杭州市 310012