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
物联网传感器数据处理平台的设计与实现
单位代码：10293 密级：公开 专业学位硕士论文 论文题目：物联网传感器数据处理平台的设计与实现
Design and Realization of the Platform for Sensor Data Processing on Internet of Things Thesis Submitted to Nanjing University of Posts and Telecommunications for the Degree of Master of Engineering By GeDan Supervisor: Prof. Chen Liu, Associate Prof.Hao Yang March 2016
南京邮电大学学位论文原创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担一切相关的法律责任。 研究生签名：_____________ 日期：____________ 南京邮电大学学位论文使用授权声明 本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档；允许论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。 涉密学位论文在解密后适用本授权书。 研究生签名：____________ 导师签名：____________ 日期：_____________
Python科学计算与数据处理—绘制精美的图表.doc
Python科学计算与数据处理—绘制精美的图表 Matplotlib是python中最著名的绘图库。matlab提供了一套类似于MATLAB的命令API，非常适合交互式绘图。 而且可以作为绘图控件方便地嵌入到图形用户界面应用程序中。 它的文档非常完整，在图库页面中有数百个缩略图。打开后，有源程序。 因此，如果你需要画一个特定类型的地图，你基本上可以通过浏览、复制和粘贴来完成。 显示页面地址:快速绘图快速绘图matlab plot库的pyplot子库提供了一个类似MATLAB的绘图API，方便用户快速绘制三维图表。 (matplotlibsimpleplotpy)pylab模块matplotlib还提供了一个名为pylab的模块，该模块包含了numpy和pyplot中常用的许多功能，以方便用户快速计算和绘制，并可用于IPython中的快速交互使用。 快速绘图库中的快速绘图函数库可以通过以下语句加载:下一步调用图形创建一个绘图对象并使其成为当前绘图对象。 figsize参数允许您指定绘图对象的宽度和高度单位。英寸dpi参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少像素。默认值为。 因此，本例中创建的图表窗口的宽度为* =像素。 IMPORTMATplotLIBPYPLOTASPTLTPLTFIGURE(Figure Size =(，))也可以在不创建绘图对象的情况下进行快速绘图。直接调
用下面的PLOT函数直接绘制一个绘图matplotlib将自动创建一个绘图对象。 如果需要同时绘制多个图表，可以通过传递一个整数参数来指定图形图标的序列号。如果具有指定序列号的图形对象已经存在，它不会创建新对象，而只会使其成为当前图形对象。 以下两行程序通过调用绘图函数在当前绘图对象中绘制:绘图绘图绘图(x，y，label = $ sin (x) $，color = red，linewidth =)绘图绘图绘图(x，z，b，label = $ cos (x) $)调用绘图函数的方法很灵活。在第一句传递x，y数组进行绘图后，使用关键参数指定各种属性:bulllabel:为绘制的曲线命名。这个名字显示在图例中。 只要在字符串前后添加# # $ # # #符号matplotlib，就将使用其嵌入式latex引擎绘制的数学公式。 Bullcolor:指定曲线的颜色bulllinewidth:指定曲线的宽度第三个参数lsquorsquob ``指定曲线的颜色和线型Pltlot (x，y，label = $ sin (x) $，color = red，lineWidth =) Pltlot (x，z，b，Label = $ cos (x) $)快速绘制下一步，绘图对象的各种属性是通过一系列函数来设置的:bull label:设置X轴和Y轴的文本bulltitle:设置图表的标题bullylim:设置Y轴的范围bulllegend:显示图表最后，调用pltshow()来显示所有创建的绘图对象。 PLT Label(time(s))PLT Label(volt)PLT title(pyplot first example)PLT lim(，)pltllegend()quick drawing importnumppyanpmportationplotlibpyplotaspltx = NPL space(，)y =
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：
信息安全技术 物联网数据传输安全技术要求(标准状态：现行)
I C S35.040 L80 中华人民共和国国家标准 G B/T37025 2018 信息安全技术 物联网数据传输安全技术要求 I n f o r m a t i o n s e c u r i t y t e c h n o l o g y S e c u r i t y t e c h n i c a l r e q u i r e m e n t s o f d a t a t r a n s m i s s i o n f o r i n t e r n e t o f t h i n g s 2018-12-28发布2019-07-01实施 国家市场监督管理总局
目 次 前言Ⅰ 1 范围1 2 规范性引用文件1 3 术语和定义1 4 缩略语2 5 物联网数据传输安全概述2 5.1 物联网数据传输安全2 5.2 安全防护范围3 5.3 安全分级原则4 6 基本级安全技术要求4 6.1 数据传输完整性4 6.2 数据传输可用性4 6.3 数据传输隐私5 6.4 数据传输信任5 6.5 信息传输策略和程序5 6.6 信息传输协议5 6.7 传输协议的审定与更新5 7 增强级安全技术要求5 7.1 数据传输完整性5 7.2 数据传输可用性5 7.3 数据传输隐私6 7.4 数据传输信任6 7.5 信息传输策略和程序6 7.6 信息传输协议6 7.7 传输协议的审定与更新6 7.8 数据传输保密性6 7.9 日志与审计6 附录A (资料性附录) 物联网三层参考模型下数据传输安全问题分析7 附录B (资料性附录) 数据传输安全能力要求与自查表9 参考文献11 G B /T 37025 2018
物联网大数据分析实验室建设方案章鱼大数据
物联网大数据分析实验室建设方案 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，RFID产业规模190亿元，M2M终端数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村
已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。 在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入式系统和智能装备，第三是软件与集成服务。 再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网专项进行汇总，下图列出了目前提到最多，也是应用最成熟的八个领域。但是换个角度再看，不管是工业控制、供应链管理、精准农业，还是建筑自动化、远程抄表、ETC，其实都并不是新的技术领域，而是在物联网这个大概念下重新包装后再次引起了人们的兴趣。总的来
数据库实时同步技术解决方案
数据库实时同步技术解决方案 一、前言 随着企业的不断发展，企业信息化的不断深入，企业内部存在着各种各样的异构软、硬件平台，形成了分布式异构数据源。当企业各应用系统间需要进行数据交流时，其效率及准确性、及时性必然受到影响。为了便于信息资源的统一管理及综合利用，保障各业务部门的业务需求及协调工作，常常涉及到相关数据库数据实时同步处理。基于数据库的各类应用系统层出不穷，可能涉及到包括ACCESS、SQLSERVER、ORACLE、DB2、MYSQL等数据库。目前国内外几家大型的数据库厂商提出的异构数据库复制方案主要有：Oracle的透明网关技术，IBM的CCD表（一致变化数据表）方案，微软公司的出版者/订阅等方案。但由于上述系统致力于解决异构数据库间复杂的交互操作，过于大而全而且费用较高，并不符合一些中小企业的实际需求。 本文结合企业的实际应用实践经验，根据不同的应用类型，给出了相应的数据库实时同步应用的具体解决方案，主要包括： (1) SQLSERVER 到SQLSERVER 同步方案 (2) ORACLE 到SQLSERVER 同步方案 (3) ACCESS 到SQLSERVER/ORACLE 同步方案
二、异构数据库 异构数据库系统是相关的多个数据库系统的集合，可以实现数据的共享和透明访问，每个数据库系统在加入异构数据库系统之前本身就已经存在，拥有自己的DMBS。异构数据库的各个组成部分具有自身的自治性，实现数据共享的同时，每个数据库系统仍保有自己的应用特性、完整性控制和安全性控制。异构数据库的异构性主要体现在以下几个方面： 1、计算机体系结构的异构 各数据库可以分别运行在大型机、小型机、工作站、PC嵌入式系统中。 2、基础操作系统的异构 各个数据库系统的基础操作系统可以是Unix、Windows NT、Linux等。 3、DMBS本身的异构 可以是同为关系型数据库系统的Oracle、SQL Server等，也可以是不同数据模型的数据库，如关系、模式、层次、网络、面向对象，函数型数据库共同组成一个异构数据库系统。 三、数据库同步技术
物联网通信分析软件技术规格及要求【模板】
物联网通信分析软件技术规格及要求 一、主要技术要求和指标： 1物联网通信分析软件（1套） 物联网通信分析软件1套，包含：ZigBee、NB-IOT、Wifi、蓝牙等常用物联网通信技术的信号接入功能，包括串口、以太网等数据接收功能，能够将网络数据以串行通信、以太网通信等方式传输至物联网通信分析软件中。具备数据存储功能，能够将接收的网络数据以规范的格式存储至数据库。包含通信数据分析功能，能够将接收的通信数据进行可视化分析，并提供软件所有功能源码。 1.1信号接入功能 能够对ZigBee、NB-IOT、Wifi、蓝牙、LoRa等常用物联网通信技术的信号进行接入和读取，包括串口、以太网等数据接收功能。 1.2数据存储功能 具备数据存储功能，能够将接收的网络数据以规范的格式存储至数据库。 1.3通信数据分析功能 能够对物联网节点的通信数据进行分析和可视化展示，包括节点的地理位置、网络拓扑等分析和展示功能，支持查看节点实时运行状态、历史运行状态以及节点的传感数据，支持查看节点的实时通信状况和历史通信状况。 1.4通信数据统计及数据浏览 支持筛选查看系统中特定时间段的通信数据统计结果，能够统计和展示节点的网络状况历史情况，能够统计节点的网络关系图谱（不限于拓扑关系）。支持浏览特定时间段的节点传感数据以及网络数据，支持以EXCL、CSV等数据格式导出网络通信数据。 二、项目实施要求 1项目实施周期要求 中标方需在合同签订后60日内，完成设备采购、安装、调试，并且配合完成所有“物联网通信分析软件”的联合安装调试。 2项目实施工作要求 2.1供货
中标人须在不迟于合同签订后的60个工作日内完成所有招标设备到指定地点的供货。投标人应确保其技术建议以及所提供的设备的完整性、实用性，保证平台及时投入正常运行。本技术规格书所规定的技术细节是对设计方案的建议，卖方应该保证最终的效果达到规格书上的主要技术要求和指标，若出现因投标人提供的设备不满足要求、不合理，或者其所提供的技术支持和服务不全面，而导致平台无法实现或不能完全实现的状况，达不到规格书规定技术指标时，投标人负相应责任。 2.2安装调试 中标单位必须提供安装、配线以及测试和调整，施工过程由专业的调试人员进行安装、检测和排除故障。 2.3验收 设备到货后，用户单位与中标单位共同配合有关部门对所有设备进行开箱检查，出现损坏、数量不全或产品不符等问题时，由中标单位负责解决。根据标书要求对本次所有采购设备的型号、规格、数量、外型、外观、包装及资料、文件（如装箱单、保修单、随箱介质等）进行验收。设备安装完成，由中标单位制定测试方案并经用户确认后，对产品的性能和配置进行测试检查，并形成测试报告，包括负载测试。 2.4验收内容及标准 能够对ZigBee、NB-IOT、Wifi、蓝牙、LoRa等常用物联网通信技术的信号进行接入和读取，包括串口、以太网等数据接收功能。具备数据存储功能，能够将接收的网络数据以规范的格式存储至数据库。能够对物联网节点的通信数据进行分析和可视化展示，包括节点的地理位置、网络拓扑等分析和展示功能，支持查看节点实时运行状态、历史运行状态以及节点的传感数据，支持查看节点的实时通信状况和历史通信状况。 支持筛选查看系统中特定时间段的通信数据统计结果，能够统计和展示节点的网络状况历史情况，能够统计节点的网络关系图谱（不限于拓扑关系）。支持浏览特定时间段的节点传感数据以及网络数据，支持以EXCL、CSV等数据格式导出网络通信数据。 提供软件所有功能源码，便于用户（买方）进行后续的研究实验工作。 三、付款条件： 货到付款。 四、售后服务要求
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)
物联网13级毕业设计选题要求
物联网14级专业实训和毕业设计选题要求 一、总体原则 1、不能与物联网1 2、13级毕业设计题目相同 2、一人一题 3、必须符合物联网专业方向 4、必须满足选题要求的各项指标 5、题目是否合格有指导教师把关 6、在签订课程置换协议前必须确定题目，否则拒签 二、物联网系统的选题要求 1、感知层 （1）采用核心板开发（51单片机、STM32、ARM等） （2）重点设计接口电路 ①传感器接口 ②传输接口 ③接口保护电路 ④数据处理 （3）软件设计 主要是对应接口电路的软件驱动，包括流程图和关键技术 2、传输层 （1）终端节点与网关节点之间通信协议设计 ①确定设计的物联网系统使用哪些终端节点。 ②从通信角度确定终端节点与网关节点之间需实现哪些数据
交互。 ③给出设计所需各类协议帧的具体格式，并对协议帧中各字节的语义加以解释。 （2）网关节点与服务器之间通信协议设计 ①从通信角度确定网关节点与服务器之间需实现哪些数据交互。 ②给出设计所需各类协议帧的具体格式，并对协议帧中各字节的语义加以解释。 （3）协议帧的具体实现 给出每条协议帧实现的具体函数、实现流程、关键代码及触发调用的时机。 3、应用层 （1）搭建数据库服务器MySQL （2）传输层通过预设协议，解析传感器数据，上传数据至MySQL （3）Web接口服务：须实现登录验证，实时数据获取，历史数据获取等基本接口请求 （4）移动App端： ①登录功能，实时数据显示，历史数据显示（列表，图表），设置等 ②反向控制（可利用app与直连的方式进行控制，若有能力的话，可利用服务器推送机制实现反向控制） 4、命题格式
基于物联网的*********的系统设计 注：其它符合专业方向的命题方式也可以，题目中不要出现“智能”字样。 5、选题单 确定题目之后，按照选题单的要求认真撰写，由指导教师把关签字，否则不允许签3+1请假手续。
Python科学计算与数据处理—符号运算库.doc
Python科学计算与数据处理—符号运算库 符号运算库目录从示例开始欧拉恒等式球体体积数学表达式符号数值运算符和函数符号运算表达式转换和简化方程目录微分方程积分其他函数符号运算库。 它的目标是成为一个功能齐全的计算机代数系统，同时保持代码简单、易于理解和可扩展。 SymPy完全用Python编写，不需要任何外部库。 符号可用于数学表达式的符号推导和计算。 您可以使用isympy来运行程序isympy来添加基于IPython 的数学表达式的可视化显示功能。 在启动时，以下程序将自动运行:该程序首先将Python的除法运算符从整数除法改为普通除法。 然后，从SymPy库中加载所有符号，并定义四个通用数学符号x、y、z、t，三个符号k、m、n表示整数，三个符号f、g、h 表示数学函数。 fromFutureimPortdivisionfromSymport * x，y，z，t =符号(# x，y，z，t #) k，m，n =符号(# k，m，n #，integer = true) f，g，h =符号(# f，g，h #，cls =函数)# initprinting()从这个例子开始，这个公式被称为欧拉恒等式，其中e是自然常数，I是虚单位，pi是pi。 这个公式被认为是数学中最奇妙的公式。它通过加法、乘法和幂运算连接两个基本的数学常数。 在从符号库中载入的符号中，E代表自然常数，I代表虚数，
单位pi代表周长比，所以上述公式可以直接计算如下:E * * (I * PI)从例子开始，符号不仅可以直接计算公式的值，而且有助于推导和证明数学公式。 欧拉等式可以被替换成下面的欧拉公式:在SymPy中，您可以使用expand()来扩展表达式并进行尝试:没有成功，您只是更改了书写风格。 当expand()的复数参数为真时，表达式将分为两部分:实数和虚数:expand (e * * (I * x)) expand (I * x)从示例开始，表达式这次被扩展，但结果相当复杂。 显然，expand()使用x作为复数。 为了将x指定为实数，需要重新定义x:最后，获得所需的公式。 泰勒多项式可用于展开表达式:展开(exp (I * x)，复数=真)I * exp(im(x))* sin(re(x))exp(im(x))* cos(re(x))x =符号(x，实数=真)展开(exp (I * x)，复数=真)isin (x) cos (x)从示例开始，级数()对表达式执行泰勒级数展开。 你可以看到虚项和实项在展开后交替出现。 根据欧拉公式，虚项之和应等于正弦(x)的泰勒展开式，实项之和应等于余弦(x)的泰勒展开式。 Tmp =级数(exp (I * x)，x，，，prinTmpi * xx * * I * x * * x * * I * x * * x * * I * x * * x * * I * x * x * x * x * x * x * * o(x * *)tmp从下面的例子中得到tmp的实部:下面的cos(x)的泰勒展开式表明这些项
物联网对传感器的要求标准是什么
物联网对传感器的要求标准是什么 从19世纪60年代诞生至今，传感器的历史已经有150余年了，在移动互联网时代，手机的普及促进了传感器的极大发展，但也决定了很多类型的传感器是专为手机而设计的。物联网时代的“物”在对传感和连接的需求上与手机有很大的差别，所以也对传感技术提出了更多、更高的要求。总结来说，传感器在朝着高精度、小型化、低功耗、智能化等方向进化。 1、高精度、高质量 如果传感器收集的数据信息出错，那么相当于从源头上出错，后面一切数据的传输、分析、应用也就没了意义，所以传感器的精度和质量是保障物联网愿景的一道重要基线。想象一下，如果一辆智能网联汽车传感器的精度和质量不达标，这就意味着在意外情况发生的那几毫秒内系统无法做出正确决策，从而严重威胁驾驶员的安全。 2、小型化 随着以智能手机为中心的移动设备向多功能、高性能化发展，要求电路板内的部件数量更多、体积更小。因此，传感器正在逐渐采用集成化技术，以实现高性能化和小型化。集成温度传感器、集成压力传感器等早已被广泛使用，今后将有更多集成传感器被开发出来。 3、低功耗 手机上的微博、微信、视频、游戏，都是电量消耗的大户，我们也早已习惯了每天充电、出远门充电宝不离身的日子，但你能想象假如烟雾报警器、智能摄像头等互联设备也需要天天调换电池会是怎样一种蹩脚的情景吗?和手机不同，很多物联网设备地处人们不常接触的区域，所以对功耗有极致的要求，从而决定了传感器的功耗也要很低，否则运营成本太高。目前来说很多传感器都是向低功耗靠近，云里物里的S1温湿度传感器就是典型代表，1秒采样1次，这种情况下还能使用3-5年，具备稳定性、低延滞性、以及抗化学污染性。 4、智能化 随着互联设备的激增，数据呈现爆炸式增长，中心化的云端已经“不堪重负”，更重要的是，对于智能制造或智慧交通等应用场景，云端分析的延迟会使数据价值呈现“断崖式”下跌，于是，边缘智能开始兴起。 传感器是很好的边缘节点，用嵌入式技术将传感器与微处理器集成为一体，使其成为具有环境感知、数据处理、智能控制与数据通信功能的智能数据终端设备，这就是所谓的智能传感器。这种传感器具有自学习、自诊断和自补偿能力、复合感知能力以及灵活的通信能力。这样，传感器在感知物理世界的时候反馈给物联网系统的数据就会更准确，更全面，达到精确感知的目的。
大数据如何影响物联网解决方案
到2025年，联网设备的数量预计将增加两倍。相对的，物联网也加入了重要的大数据源行列，这使得数据从业者可能将注意力转向物联网大数据中。 物联网大数据不同于其他大数据类型。为了形成一个清晰的画面，想象一个不断生成数据的传感器网络。例如在制造中，它可以是某一特定机械零件的温度值，以及振动、润滑、湿度、压力等。因此，物联网大数据是机器生成的，而不是人类创造的。它主要表示数字流，而不是文本块。 现在，假设每个传感器每秒产生5次测量，总体已经安装了1000个传感器。而且这种高容量的数据是不断流动的(顺便说一下，这种数据有一个特殊的名称——流数据)。当然，纯数据收集并不是最终目标，需要的是有价值的见解，其中一些见解尽可能接近实时。如果压力突然下降到临界水平，肯定是想在第一时间或者即使性得知，如果时间有所延长，到那时，维护团队可能已经在尝试修复损坏的机器单元。 物联网大数据的存储，预处理和分析 当然，最终业务目标总是为解决方案的体系结构奠定基础。然而，物联网大数据的性质在数据存储、预处理和分析方面留下了印记，所以，让我们需要仔细看看每个进程的特定特性。 物联网大数据存储 由于必须处理大量以不同格式快速到达的结构化和非结构化数据，传统的数据仓库已经无法满足需求，需要一个数据湖和一个大数据仓
库。数据会分成几个区域，比如着陆区(其原始格式的原始数据)，暂存区(基本清洁和过滤后的数据应用和原始数据从其他数据源)，以及分析沙箱(数据科学探索活动)。需要一个大数据仓库来从数据湖中提取数据，进行转换，并以更有组织的方式存储。 物联网大数据预处理 决定是存储原始数据还是已经预处理的数据非常重要。事实上，正确回答这个问题是物联网大数据面临的挑战之一。让我们回到我们的例子中，用一个传感器每秒传输5个温度值。一种选择是存储所有5个读数，而另一种选择是只存储一个值，例如它们的平均值、中值、模式，每个聚合周期为1秒。为了清楚地可视化这种方法对所需存储容量的影响，将传感器的总数量乘以它们的预期运行时间，然后乘以它们的读取频率。 如果计划中有一部分是实时洞察，那么仍然可以在不将所有读数发送到数据存储的情况下获得实时警报。例如，系统能够摄取整个数据流，并且已经设置了触发即时警报的临界阈值或偏差。不过，只有一些经过过滤或压缩的数据被发送到数据存储。 避免数据丢失的方法 此外，也有必要提前考虑一下，如果由于某种原因，比如由于传感器暂时故障或与网关的连接中断，读数流将会停止。 这里有两种方法： 使用可靠的鲁棒算法来处理数据遗漏。 例如，使用多个冗余传感器来测量相同的参数。一方面，这增加了可
IOT物联网方案分析范文
IoT需求&方案分析 1、需求分析 Iot平台系统设计关键要点： ?设备接入网络方案 ?设备间通信 ?物联网数据的用途 ?如何搭建起一个物联网系统框架？它的技术架构又是怎么样？ ?物联网终端软件系统架构？ ?物联网云平台系统架构？ 2、方案分析 系统架构： 1）设备接入方式： 只有设备接入到网络里面，才能算是物联网设备。这里涉及接入方式以及网络通信方式。 设备接入方式目前有2种： 直接接入：物联网终端设备本身具备联网能力直接接入网络，比如在设备端加入NB-IOT通信模组，2G 通信模组。 网关接入：物联网终端设备本身不具备入网能力，需要在本地组网后，需要统一通过网关再接入到网络。比如终端设备通过zigbee无线组网，然后各设备数据通过Zigbee网关统一接入到网络里面。常用到本地无线组网技术有Zigbee，Lora,BLE MESH, sub-1GHZ等。 在物联网设备里面，物联网网关是一个非常重要的角色。一个处在本地局域网与外部接入网络之间的智能设备。主要的功能是网络隔离，协议转化/适配以及数据网内外传输。
一个典型的物联网网关架构如下： 常用的通信网络主要存在2种方式： 移动网络(主要户外设备用) ：移动网络2G/3G/4G/5G/NB-IOT等 宽带(主要户内设备用) ：WIFI，Ethernet等 2）设备接入云端的协议： 物联网设备终端接入网络后，只是物联网应用的开始。设备接入网络后，设备与设备之间需要互相通信，设备与云端需要互相通信。只有互通，物联网的价值才展现出来。既然要互通，则需要一套物联网通信协议。只有遵循该套协议的设备相互间能够通信，能够交换数据。 常用的物联网通信协议主要有如下协议：CCP、MQTT、COAP、HTTP等，他们有个共同点都是基于消息模型来实现的。设备与设备之间，设备与云端之间通过交换消息来实现通信，消息里面携带了通信数据。 基于CCP接入（MQTT协议的精简版） 协议本身具备安全算法，不依赖TLS算法；协议大小更精简，包头，payload占用字节更少。例如header 只有1个字节；协议支持多种通信模式，相对于MQTT，不仅支持Pub/Sub，还支持RPC/RRPC 基于MQTT接入 被广泛用在嵌入式设备的消息传输上 COAP CoAP是一种软件协议旨在用于非常简单的电子设备,让他们通过互联网交互通信。 HTTP协议 用RESTAPI的方式连接IoT。设备可以通过POST方式实现Pub消息到某个Topic。 3）平台功能： ?设备接入：安全接入，确保设备在云端的安全及合法性；快速接入。 ?设备授权 ?数据收集
物联网软件需求分析说明书
1引言 (2) 1.1编写目的 (2) 1.2背景 (2) 1.3定义 (2) 1.4参考资料 (2) 2任务概述 (4) 2.1目标 (4) 2.2用户的特点 (4) 2.3假定和约束 (4) 3需求规定 (6) 3.1对功能的规定 (6) 3.2对性能的规定 (7) 3.2.1精度 (7) 3.2.2时间特性要求 (7) 3.2.3灵活性 (7) 3.3输人输出要求 (7) 3.4数据管理能力要求 (7) 3.5故障处理要求 (8) 3.6其他专门要求 (8) 4运行环境规定 (8) 4.1设备 (8) 4.2支持软件 (9) 4.3接口 (9) 4.4控制 (9)
软件需求说明书的编写提示 1引言 1.1编写目的 需求说明书有时候也被称为规格说明书，本规格说明描述了酒店管理系统项目的要求，并且作为各方面沟通的依据，也为下一步工作提供基准。 软件开发小组的每一位成员应该阅读本需求说明，以明确项目最后要求完成的软件产品的特点。经使用方认可的需求说明将作为软件产品特征评价、仲裁的重要参考。 1.2背景 说明： a、软件系统的名称：基于物联网技术的教学资源信息交换平台 b、任务提出者：武科大中南分校信息工程学院教务管理科 开发者：武科大中南分校信息工程学院学院软件实验室 本项目将实现：校园内教学资源信息交换（此交换对于教师与学校教学信息的交互）c、数据共享通过SQL Server数据库表的公共访问来实现。 本系统将使用SQLSever2008作为数据库存储系统，SQLSever2008企业版将由开发小组自行购买。 1.3定义 暂无。 1.4参考资料 相关的文件包括： a．本项目的经核准的计划任务书或合同、上级机关的批文； b．属于本项目的其他已发表的文件；
流式大数据实时处理技术、平台及应用研究
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/aa8368413.html, 流式大数据实时处理技术、平台及应用研究作者：余谦 来源：《现代信息科技》2019年第01期 摘; 要：流式大数据实时处理技术的应用能够实现对客户的实时反馈，所以相比于批量大数据受到了更多的关注与研究。基于此，本文设计了一种基于流式大数据实时处理技术的平台系统，对流式大数据实时处理技术进行了解析，对该平台系统的设计、优势以及性能测试进行了说明，分析了基于流式大数据实时处理技术平台系统的应用。 关键词：流式大数据;实时处理;平台设计 中图分类号：TP311.13; ; ; 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）01-0086-03 Streaming Big Data Real-time Processing Technology，Platform and Application Research YU Qian （Wuhan Polytechnic University，School of Mathematics and Computer Science，Wuhan; 430023，China） Abstract：The application of streaming big data real-time processing technology can realize real-time feedback to customers，so it has received more attention and research compared with large batch data. Based on this，this paper designs a platform system based on streaming big data real-time processing technology，analyzes the real-time processing technology of streaming big data，explains the design，advantages and performance testing of the platform system，the application of real-time processing technology platform system based on streaming large data is analyzed. Keywords：streaming big data;real-time processing;platform design 0; 引; 言 现阶段，随着互联网技术的发展和普及性使用，社会产生的数据量显著提升，这使得人们对于大数据技术的关注与引入程度显著提升。对于大数据技术来说，通过引入大数据技术，就能够实现多个行业的技术进步、促进经济效益的显著增长。依照数据处理的时效性，能够将基于大数据技术的数据处理系统分成流式大数据（实时大数据）处理以及批量大数据（历史大数据）处理两种。其中，流式大数据实时处理技术的应用能够实现对客户的实时反馈，所以受到了更多的关注与研究。本文对流式大数实时处理技术及其平台进行分析，对该平台的应用进行研究，为相关工作人员提供参考。
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。
信息安全技术物联网数据传输安全技术要求全国信息安全标准化技术
《信息安全技术物联网数据传输安全技术要求》 国家标准编制说明 一、工作简况 1.1任务来源 物联网被认为是下一代IT潮流，设备将能够通过网络传输客户和产品数据。汽车、冰箱和其他设备连接物联网后，都可以产生并传输数据，指导公司的产品销售和创新。同时，消费者也可以使用连接物联网的设备收集自己的信息，比如现在的智能手环可以收集每天走多少步，心跳次数和睡眠质量等数据。 目前，物联网领域标准不一，让物联网市场碎片化。例如智能家居系统使用一套标准，医疗健康系统优势一套标准，甚至同样的领域，厂商的软件也指支持自己的设备。没有厂商愿意生产支持所有设备的通用程序，因此，集成数据和创建无缝的客户体验就成了难题。特别地，物联网安全标准的缺乏也让用户担心不同的设备如何保护客户数据的隐私和安全。隐私和安全是市场的敏感区域，如果物联网不能够保护好数据，很可能陷入危险的境地。” 有鉴于此，为了推进物联网产业在中国快速、健康的发展，2014年12月，全国信息安全标准化技术委员会将“信息安全技术物联网数据传输安全技术要求”课题下达给北京工业大学。 本标准工作组由北京工业大学、中国电子技术标准化研究院、中央财经大学、公安部第三研究所、中国科学院软件研究所、北京邮电大学、西安电子科技大学、无锡物联网产业研究院等组成。 本项目最终成果为：《信息安全技术物联网数据传输安全技术要求》国家标准。 1.2主要工作过程 主要工作过程如下： 1)2015年3-4月，课题组结合各参与单位的意见和实际系统的安全测评，进行任务研究分工，研究国内外相关标准内容，结合实际情况和各成员返回意见对标准草案编制方案进行了初步规划。 2)2015年5月，明确标准研制思路，项目组编制标准草案。 3)2015年6月，组织了标准草案研讨会，讨论已制定内容，根据研讨会各
基于物联网大数据处理的关键技术
Data Base Technique ? 数据库技术 Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程? 151 【关键词】物联网 大数据处理 关键技术研究 在当前社会物联网发展中，许多人们利用互联网等通信技术方法，通过新的手段紧密连接传感器，控制器，机器，人和物。形成人与物，物与物互联，实现信息快速，实现远程管理控制和智能化网络。本文现在分析了物联网中大数据的发展，并总结了它使用的关键技术。 1 物联网中大数据处理的水平和状态 1.1 物联网大数据应用设计本身存在一定缺陷，缺乏与实际情况的整合 影响物联网大数据在生活中应用的关键原因之一是计算机本身的关键技术设计不完善。有些缺陷与大数据信息的实际情况无法结合。这对大数据的保存和传播产生了不利影响。这一点原因也是极其关键的。同时，由于我国信息量众多，人流众多，大众对于不同信息的观众程度和好奇度提升，因此，计算机关键技术应结合应用的实际情况。 1.2 大数据处理过程的管理不与信息管理相结 合 计算机伴随着现代化科学技术的发展慢慢的在人们的日常生活中普及化，为人们的生活和工作提供了极大的便利。但是，由于中国物联网大数据产业发展缓慢，它仍然属于传统的基础产业。各种技术通常是传统的，这导致对该行业中相关管理者缺乏了解。分配给这部分的资金投入较少，使得工作仍主要依赖人工。此现象在我国的社会基层普遍性存在。同时在这个过程中也耗费了很大的人力和物力以及财力。同时领导层对该工作的重视程度不够，也就导致资金来源缺乏，很多设备供应不上，缺少高技术人才。基于物联网大数据处理的关键技术 文/陈云云 1.3 物联网大数据在应用前缺乏安全的数据处 理 由于物联网大数据的投入使用是一个很严谨的工作，所以计算机关键技术在投入到正式应用之前，要求相关技术人员对关键计算机技术应用的各个方面进行反复检查，并将做好数据处理工作，与此同时还要对获取到的数据参数进行多维分析，进行综合考虑各个方面的具体情况，最终得出结论是否能够投入使用当 中。尽管如此，在目前我国大部分地区都只关注相关的产业进步及经济利益，完全将一些基本的安全保障忽视掉了。 1.4 相关人员的专业水平相对较低，缺乏监督 作为一个基础产业，物联网大数据产业在中国当前仍旧处于一个低水平的状态，而且在这方面工作的相关人员在社会地位的分配方面也比较低，如此使得员工在自身的工作热情度大大减退，并且从源头上制约了行业的发展。大家对自己的职业本质尚不清楚。此外，许多工人的知识和技能熟练程度低也很常见。相对 而言工作效率比较低，并且绝大多数员工也不是很了解自己的工作，针对一些先进的技术也并不具备很高的掌握度。综合素质普遍低下。 2 基于物联网大数据处理的关键技术研究 针对以上的一些有关物联网大数据在现实生活中的实际应用，再结合物联网大数据在当今时代的发展，笔者通过分析提出了几点改进措施。 2.1 大数据关键技术 2.1.1 大数据采集技术 数据的采集通常可以划分为设备数据的收集以及web 数据的爬取两大类。而且针对不同的区域其所对应的数据采集方法亦不相同，我们比较常用的数据收集软件包括Splunk 、Scoop 、Flume 、Logstash 、Ketl 等各种各样的网络爬虫以及网站公开APL 等方式。从中获取到的大数据依据其结构的不同，又可以划分为结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据等等。 2.1.2 大数据存储技术 针对不同的大数据要求其需要具备具有差异性的存储介质以及组织管理形式。另外数据存储介质包括内存和磁盘以及磁带等；而主要的数据组织管理形式又包括了依行组织，依列组织，依健值组织，依关系组织等。如果在当大数据的处理只是为了响应用户的简单查询和处理请求的时候，同时数据量又在其轻型的存储范围能力以内，那么可以把大数据存储到轻型的数据库内。其中轻型数据库包括关系型数据库(SQL)，非关系型数据库(NOSQL)，和新型数据库等(NEWSQL)等等。2.1.3 大数据分析处理技术 第一步就是要对大数据进行预处理，即就是通过数据的清理和集成以及数据规约或者数据转换来有效提升数据质量，进而为数据的处理和数据的分析以及数据的可视化做好准备工作。因此，预处理技术又可以划分为四种类型:即数据清理技术和数据集成技术以及数据规约技术与数据转换技术。以目前的发展境况分析看来，对于流式数据的预处理技术可以主要划分为基于数据的技术以及基于任务的技术。2.1.4 大数据可视化技术 使降低大数据的使用难度，进而有效地在大数据和用户之间进行信息的传递，这些都使得大数据的可视化成为必要性工作内容。数据的可视化具体运用计算机图形学以及图像处理技术，有效的将数据成功转换为图形或者图像在计算机屏幕上显示出来，再做交换处理。此外对于大数据的可视化处理和传统的数据可视化他们的不同点就在于关于大数据可视化技术其主要考虑到的即大数据的4V 特征，如此便能够支持交互且进行实时更新。2.2 物联网关键技术应用对策2.2.1 改进设计方案，结合事实 物联网大数据的实际实践表明，合理的系统与方法对于大数据的应用起决定性作用。所以计算机关键技术可以在这两个方面进行改进，来提高和实际情况的融合程度。对计算机关键技术的要求是：有必要快速转换信息，输入各种类型的信息，并控制不良信息。增加这方面的投入，需要大量引进先进技术和人才。2.2.2 进行信息化管理方式 在计算机关键技术在物联网大数据中得到广泛应用后，其管理亦可以与计算机的关键技术进行有机结合，即就是需要采取某种计算机程序展开具体的管理工作，再者就需要一定数量的计算机设备的工作支持。第一步就是公司需要对其系统的日常维护任务进行进一步设 ●课题:基于大数据的物联网技术研究。山西省“1331工程”重点学科建设计划经费资助（英文缩写为“1331KSC”）和山西警察学院创新团队经费资助。 <<下转152页