监测数据分析功能设计
智慧机械数据监测系统设计方案
智慧机械数据监测系统设计方案智慧机械数据监测系统是一种能够对机械设备进行实时监测和数据分析的系统，通过采集机械设备的运行数据，对其进行分析和处理，以提高设备的运行效率和可靠性，减少设备故障和停机时间。
下面是一个智慧机械数据监测系统的设计方案。
1. 系统架构设计智慧机械数据监测系统主要由以下几个组件组成：数据采集模块、数据传输模块、数据存储模块、数据分析模块和用户界面模块。
2. 数据采集模块数据采集模块负责采集机械设备的各种运行数据，如温度、振动、电流等。
采集模块可以使用传感器、采集卡等设备进行实时采集，并将采集到的数据发送给数据传输模块。
3. 数据传输模块数据传输模块负责将采集到的数据传输到数据存储模块。
传输模块可以使用网络通信技术，如以太网、无线网络等，将数据传输到指定的数据存储设备。
4. 数据存储模块数据存储模块负责将接收到的数据进行存储和管理。
存储模块可以使用数据库或者分布式文件系统等技术，将数据存储在可靠的存储设备中，并提供数据的读写接口。
5. 数据分析模块数据分析模块负责对存储在数据存储模块中的数据进行分析和处理。
分析模块可以使用各种统计和机器学习算法，对数据进行挖掘和建模，以发现设备的运行异常和故障原因。
6. 用户界面模块用户界面模块负责向用户展示设备的运行状态和分析结果。
用户界面可以使用web页面、移动应用程序等形式，向用户提供实时监测数据、历史数据查询、报警和维修提示等功能。
7. 系统安全设计智慧机械数据监测系统应具备一定的安全性，以保护数据的机密性和完整性。
系统应采用身份认证、数据加密、访问控制等安全技术，确保只有授权用户可以访问数据，并保护数据不受未授权的篡改和泄露。
8. 系统扩展性设计智慧机械数据监测系统应具备一定的扩展性，可以方便地添加新的设备和功能模块。
系统应采用模块化设计和接口标准化技术，以提高系统的可维护性和可扩展性。
总结：智慧机械数据监测系统是一种利用数据采集、传输、存储和分析技术来监测和分析机械设备运行数据的系统。
环境监测数据分析作业指导书
环境监测数据分析作业指导书一、背景介绍环境监测是对环境中各种物质、能量和生物的定性和定量观测、记录和评价，旨在了解环境质量状况，为环境保护和管理提供科学依据。
环境监测数据分析是对收集到的环境监测数据进行处理和分析，以得出合理的结论和建议。
本次作业指导书将为你提供环境监测数据分析的指导方法和步骤。
二、数据处理1. 数据清洗环境监测数据的准确性和完整性对于后续的分析非常重要。
在进行数据分析之前，需要先对数据进行清洗，包括去除异常值、填补缺失值等。
异常值可能是由于设备故障或人为因素引起的，需要通过合理的方法进行判断和处理。
对于缺失值，可以通过插值法进行填补，如线性插值、多重插补等。
2. 数据转换某些数据的分布可能不满足正态分布的要求，为了满足分析的前提条件，可以对数据进行转换。
常用的数据转换方法包括对数转换、平方根转换、指数转换等。
根据数据的实际情况选择合适的转换方法，并进行相应的操作。
三、数据分析1. 描述统计分析描述统计分析是对环境监测数据进行总结和描述的方法。
通过计算均值、标准差、最小值、最大值等统计指标，可以对数据的集中趋势和离散程度进行描述。
此外，还可以通过绘制直方图、箱线图等图表来展示数据的分布情况。
2. 相关性分析相关性分析可以用来研究环境监测数据之间的相关程度。
通过计算相关系数（如Pearson相关系数、Spearman相关系数等），可以判断两个变量之间的线性关系是否显著。
此外，还可以利用散点图来直观地表示两个变量之间的关系。
3. 回归分析回归分析是用来研究自变量与因变量之间关系的方法。
通过建立数学模型，可以预测因变量的取值。
在环境监测数据分析中，可以利用回归分析来研究环境因素对某个指标的影响程度。
常用的回归方法包括线性回归、多项式回归、逐步回归等。
四、结果解释与评估在进行数据分析后，需要对结果进行解释和评估。
解释分析结果时，要注意结果的可靠性和可解释性。
要针对问题提出合理的解释，并结合实际情况给出相应的建议。
个人移动健康监测与分析系统的设计与开发
个人移动健康监测与分析系统的设计与开发随着现代生活节奏的加快，人们对于个人健康管理的需求也越来越高。
而随着移动技术的进步，个人移动健康监测与分析系统的设计与开发成为一种创新而有效的方式。
本文将探讨如何设计与开发一款个人移动健康监测与分析系统，以帮助人们更好地管理和改善自身健康。
一、系统功能需求1. 数据监测与收集：系统应能够收集用户的健康相关数据，如步数、心率、睡眠质量等，并能够自动记录和存储这些数据。
2. 数据可视化展示：系统应能够将收集到的健康数据以可视化的形式展示给用户，如图表、曲线等，以便用户直观了解自身健康状况。
3. 数据分析与报告：系统应能够对用户的健康数据进行分析，提供相应的健康评估和建议，并生成详细的健康报告，以帮助用户了解自身健康状况并做出相应的改善措施。
4. 目标设定与跟踪：系统应能够帮助用户设定健康目标，并跟踪用户的进步情况，提供相应的建议和激励，以帮助用户实现目标。
5. 健康知识与建议：系统应能够提供有关健康知识、饮食推荐和锻炼建议等相关内容，以帮助用户更好地改善自身健康状况。
二、系统设计与开发1. 开发平台选择：选择一种适合移动应用开发的平台，如Android或iOS，以便实现在移动设备上的运行和使用。
2. 数据收集与存储：设计合适的数据收集方法和存储结构，以确保收集到的健康数据能够准确地被记录和存储，同时保护用户隐私。
3. 数据可视化展示：利用图表、曲线等方式将健康数据以直观的形式展示给用户，确保用户能够清晰地了解自身健康状况。
4. 数据分析与报告：设计适合的数据分析算法，对用户的健康数据进行处理和分析，生成相应的健康评估报告，并向用户提供相应的改善建议。
5. 目标设定与跟踪：设计相应的功能，帮助用户设定健康目标，并根据用户的数据跟踪进度，提供定期的目标达成情况报告和相应建议。
6. 健康知识与建议：整合相关的健康知识和建议资源，设计相应的展示方式，以帮助用户获取合理的饮食推荐和锻炼建议等。
社交媒体监测与分析系统设计与实现
社交媒体监测与分析系统设计与实现随着互联网技术的不断发展，社交媒体平台的使用也越来越广泛，这不仅促进了信息的传播与交流，也为企业提供了一个全新的渠道，可以更好地了解消费者的需求和反馈。
然而，在海量的社交媒体数据中快速找到有价值的信息并进行分析，是一个非常具有挑战性的问题。
因此，本文将介绍社交媒体监测与分析系统的设计与实现。
一、系统需求分析社交媒体监测与分析系统通过对社交媒体平台上的数据进行采集、清洗、分析、展示等多个环节的处理，可以帮助用户快速获取和分析用户和竞争对手的数据和信息，更好地了解市场需求和竞争情况。
（1）数据采集数据采集是该系统中最关键的环节之一。
用户需要从社交媒体平台上获取有价值的信息，如用户行为、评论、话题热度、竞争对手信息等。
采集方式包括API接口、爬虫抓取和第三方工具等，需要根据不同的需求和平台做出相应的选择。
（2）数据清洗采集回来的数据中可能存在一些无关数据、重复数据、乱码等问题，需要通过数据清洗技术对其进行处理。
清洗过程主要包括数据去重、数据过滤、数据调整、数据规范化等，以确保数据的质量和准确性。
（3）数据分析数据分析是社交媒体监测与分析系统的核心部分，需要对采集回来的数据进行分类、分析和挖掘，以获取有价值的洞察和启示。
数据分析可以采用文本分析、情感分析、社交网络分析等技术，也可以使用机器学习和大数据分析算法，如聚类、分类、回归等。
（4）数据展示数据展示是将已分析的数据可视化展示出来的过程，通常包括图表、报表、地图等多种呈现方式。
数据展示的形式应该根据受众的需要和分析结果来选择，同时需要简洁易懂，突出关键信息和可视化效果。
二、系统设计与实现基于以上的需求分析，我们可以设计一个基于Web平台的社交媒体监测与分析系统，主要功能包括以下几个方面。
（1）用户注册与登录功能用户可以通过注册并登录，成为系统的用户，注册信息包括用户名、密码等，登录时需要验证用户名和密码是否一致，以确保用户信息安全。
人体生理数据监测与分析系统设计与实现
人体生理数据监测与分析系统设计与实现人体生理数据监测与分析系统是一种基于现代科技和医学知识的先进工具，能够实时监测和分析人体的生理数据，并提供准确的数据报告与分析结果。
该系统的设计与实现对于实现个体化医疗、提高健康管理水平以及发现潜在疾病风险具有重要意义。
本文将探讨人体生理数据监测与分析系统的设计和实现过程。
一、系统设计1. 数据采集人体生理数据监测与分析系统的核心是数据采集部分。
该系统通过传感器、设备或APP等手段采集人体各项生理数据，如心率、血压、血氧饱和度、呼吸频率等。
设计时需要考虑数据采集的准确性、舒适性和易用性。
合适的传感器和设备能够实现对数据的精确监测，而用户友好的界面和操作方式则能提高用户的使用体验。
2. 数据传输与存储采集到的生理数据需要及时地传输到数据存储设备中以供后续的分析和查询。
传输可以通过有线或无线方式实现，例如蓝牙、Wi-Fi等。
数据存储应考虑数据的安全性和可扩展性，可选用云存储和本地存储的结合，以确保数据的安全性和长期可用性。
3. 数据分析与处理生理数据的分析与处理是人体生理数据监测与分析系统的核心功能之一。
在数据分析与处理过程中，需要运用合适的算法和模型来提取和分析数据，以获得有意义和可操作的结果。
常见的数据分析方法包括统计学分析、机器学习和人工智能等。
通过这些技术手段，系统可以帮助用户判断生理指标的偏离程度、趋势以及可能的风险，为用户提供健康管理的参考依据。
二、系统实现1. 开发平台选择人体生理数据监测与分析系统可以通过多种技术和平台来实现，如移动应用、网页应用、桌面应用等。
在选择开发平台时，应根据用户的需求和使用场景来进行评估。
如果用户多为移动端用户，则选择开发移动应用可能更合适。
对于专业医疗机构，桌面应用可能具备更好的数据展示和用户管理功能。
2. 开发技术选型在确定开发平台后，还需考虑具体的开发技术和工具。
常见的开发技术包括Java、C++、Python等。
针对不同的开发平台和具体需求，可以选择相应的开发技术。
智能健康监测系统的设计和实现
智能健康监测系统的设计和实现随着科技的发展和人们对健康意识的增强，智能健康监测系统已经成为当今健康管理的重要工具。
本文将介绍智能健康监测系统的设计和实现，包括其背景、功能以及实施要点等内容。
一、背景介绍智能健康监测系统是一种结合传感器技术、数据分析和人工智能的系统，旨在实时监测用户的健康状况，提供个性化的健康建议和预警。
该系统可以通过监测用户的生理参数，如心率、血压、体温等，来了解用户的健康状况，并根据数据进行分析和处理。
二、功能设计1.生理参数监测：智能健康监测系统通过传感器技术实时监测用户的生理参数，包括心率、血压、体温等。
传感器将采集到的数据通过无线通信方式传输到系统，并进行存储和分析。
2.数据分析和处理：通过人工智能算法和数据分析，系统对采集到的生理参数数据进行处理和分析，以识别异常情况和趋势。
系统还可以根据用户的历史数据和个人健康档案，提供个性化的健康建议和预警，帮助用户更好地管理自己的健康。
3.远程监护功能：智能健康监测系统可与医生或护士的终端设备相连接，实现远程监护功能。
医生或护士可以通过系统接收并查看用户的健康数据，及时调整用户的治疗方案或给予建议。
4.健康档案管理：系统可建立用户的健康档案，包括基本信息、病史、治疗方案等。
这些信息可以用于评估用户的健康状况、制定个性化的治疗计划，并与医生或护士共享。
三、实施要点1.选择合适的传感器设备：根据监测的具体需求选择合适的传感器设备，包括心率传感器、血压计、体温计等。
传感器设备的准确性和稳定性是系统设计的关键因素。
2.建立数据传输和存储系统：要确保采集到的数据能够及时、安全地传输到系统，并能够进行有效的存储。
可采用无线通信技术，如蓝牙、Wi-Fi等，将传感器与系统相连接。
3.开发数据处理和分析算法：通过人工智能算法对采集到的数据进行处理和分析，以评估用户的健康状况，并给出相应的建议和预警。
算法的准确性和实时性对系统性能至关重要。
4.保障用户隐私和数据安全：在设计系统时，要考虑用户的隐私保护和数据安全。
车联网数据分析与实时监控系统设计
车联网数据分析与实时监控系统设计随着科技的不断发展，车联网已经成为现代汽车行业的重要组成部分。
车联网通过将车辆与互联网连接起来，实现了车辆之间、车辆与交通设施之间的互联互通。
这样的交互连接使得车辆的数据产生了大量并且多样化，这就需要一个高效的数据分析与实时监控系统来处理和管理这些数据。
一、车联网数据分析1.数据收集与存储车联网系统会收集到各种各样的数据，例如车辆的速度、GPS位置、油耗、里程数、引擎温度等等。
为了进行数据分析，首先需要建立一个可靠的数据收集与存储系统。
这个系统应该能够实时收集车辆产生的数据，并将其存储在数据库中，以备后续的分析使用。
2.数据清洗与整合车辆产生的数据通常会存在一些噪声和错误，需要进行数据清洗和整合。
我们可以使用一些数据清洗的算法和技术来对数据进行处理，例如去除重复数据、填补缺失数据、纠正错误数据等等。
同时，还需要对不同来源的数据进行整合，以便进行更全面的分析和监控。
3.数据分析与建模经过数据清洗和整合后，我们可以对车辆数据进行进一步的分析和建模。
通过数据分析，我们可以发现车辆的行驶模式、驾驶习惯、油耗情况等等信息。
同时，还可以利用机器学习和数据挖掘的技术构建预测模型，对车辆的故障、保养情况进行预测。
4.数据可视化与报告数据分析的结果通常通过可视化和报告的方式展现给用户。
我们可以利用数据可视化的工具和技术，将分析结果以直观的方式呈现出来，例如绘制统计图表、制作仪表盘等等。
同时，还可以生成自动化的报告，帮助用户更好地理解和利用数据分析的结果。
二、实时监控系统设计1.数据实时采集与传输实时监控系统需要能够实时地采集车辆产生的数据，并将其传输给监控中心。
为了实现数据的实时采集和传输，我们可以利用物联网技术，为每辆车安装传感器和通信设备。
这些设备可以实时地采集车辆的各种参数和状态，并通过无线网络将数据传输给监控中心。
2.状态监测与告警实时监控系统会对车辆的状态进行监测，并在出现异常情况时及时发出告警。
大坝变形监测数据分析与预警系统设计
大坝变形监测数据分析与预警系统设计随着工业和人口的快速增长，对水资源的需求不断增加，大坝的建设已成为解决水资源问题的重要手段。
然而，在大坝建设和运营的过程中，安全问题是一个一直以来备受关注的话题。
大坝因为受到地质灾害、水压力、沉降和变形等因素的影响，可能出现破坏性变形，对周边环境和居民造成极大的威胁。
因此，建立一个可靠的大坝变形监测数据分析与预警系统是至关重要的。
一、大坝变形监测数据分析1. 数据采集：为了实时监测大坝的变形情况，首先需要利用多种传感器对大坝进行布置。
这些传感器可以包括位移传感器、压力传感器、倾斜传感器等，以获取大坝各个部位的实时数据。
此外，可以利用卫星雷达遥感和无人机等先进技术获取更全面和完整的大坝变形数据。
2. 数据传输和存储：采集到的大量监测数据需要通过高效稳定的数据传输网络传输到数据中心，并利用云计算平台对数据进行处理和分析。
大坝监测数据的存储可采用分布式数据库技术，确保数据的安全性和可靠性，并提供快速的获取和检索功能。
3. 数据处理和分析：对采集到的大坝监测数据进行实时处理和分析是保证系统高效性的关键。
数据处理算法可以运用统计学方法、时间序列分析方法和机器学习等，以识别大坝的变形趋势和规律。
例如，可以利用主成分分析、聚类分析和监督学习算法等方法，从大量数据中提取出关键的特征和指标。
4. 可视化展示：大坝监测数据的可视化展示有助于工程师和决策者对大坝的变形情况进行直观的了解和判断。
可以利用图表、曲线和地理信息系统等工具，将大坝监测数据以直观形式展示出来，并实现数据的实时更新和动态显示。
二、预警系统设计1. 预警指标的确定：根据大坝的结构特点和监测数据的分析结果，确定一些关键的指标作为预警的依据。
这些指标可以包括大坝位移、沉降速率、压力变化等，通过对这些指标的监测和分析，可以判断大坝是否存在变形风险，并进行及时的预警。
2. 预警模型的建立：基于历史监测数据和变形规律，可以通过建立预警模型来预测大坝的变形趋势。
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网格监测系统数据分析功能模块设计辛长安2012.11目录一、业务分析模型 (3)二、监测功能模型结构 (6)三、业务分析模块 (8)1.频率资源占用分析 (10)1.1频率资源定制 (11)1.2首界面 (13)1.3业务占用统计 (14)1.4统计报表 (15)1.5频段占用度趋势 (18)1.6信道占用度及状态 (19)1.7信道占用度和场强时域分析 (20)1.8场强分布及测向定位 (21)2.干扰源查找模块 (23)3.频率指配模块 (26)四、监测数据模型 (29)五、数据流图 (32)六、开发计划 (34)1．监测数据处理（历史数据、统计数据、成果数据） (34)2. 频率资源占用分析 (35)一、业务分析模型一个业务分析系统或模块涉及到以下业务数据、模型和算法。
包括频率、台站、监测、地理信息、业务规范、传播模型。
一个业务分析模块就是按着用户的应用需求，处理和利用以上数据、模型和算法，并进行合理的组织和编排，完成分析过程得出分析结果。
例如重大事件保障系统的业务分析模型：铁路GSM-R保障业务分析模型：还有一些有待开发的业务分析模块或系统，如干扰排查、考试保障、民航保障、频率指配等，都需要将以上各个业务数据和功能特别是监测数据和监测控制封装成可以重用的服务或组件，发布对外接口。
在此基础之上，搭建监测数据分析及其它相关业务分析系统。
监测功能需要对外展现的内容通过下面模型体现。
二、 监测功能模型结构实时监测模型结构：监测历史数据模型：监测统计数据模型：三、业务分析模块可以从2个角度设计业务分析模块，一是从监测数据角度出发，二是从业务需求角度出发。
从监测数据角度出发，就是考虑从监测数据中能够提炼出哪些有价值的电磁环境信息，并结合频率台站对这些信息做统计分析。
从业务需求角度出发，就是从用户实际工作需要的角度，按工作分类开发与监测数据相关的综合的业务分析系统。
从监测数据角度又可分为2类，实时监测分析和离线统计分析。
其中实时监测分析依据业务需要触发监测测量任务，同时需要结合历史监测数据和统计数据辅助分析。
离线统计分析以监测统计数据为主，辅助以历史数据，不触发监测测量任务。
主要业务模块对比图如下：实时监测分析离线统计分析监测数据角度工作分类角度上下对应的颜色相同代表功能相关或部分重叠。
如果单从监测数据角度出发，只要将其相关功能设计为可运行的功能模块即可，如果从工作分类角度出发着眼于综合的业务分析系统，监测类的功能模块需要封装从而体现为服务或组件。
由于将要开发的综合性的工作分类系统或模块预期会不断增加，这些子系统涉及到监测功能部分存在很多重复工作，所以将监测类的功能模块封装为服务或组件只是时间问题。
以下是1个以监测数据为出发点的功能模块设计。
1.频率资源占用分析以频率资源为出发点，以监测统计数据为核心，按业务频段分类统计频率资源占用情况，并反映其在某区域范围内的电磁环境特征。
具体统计功能包括：频段和信道占用度统计、信道占用状态统计；占用度及场强的时域变化统计；统计报表，以上统计结果的报表及国家建议的日报和月报报表；测向数据统计，分析信号空间方位，及对不明信号追查。
功能流程如下：1.1频率资源定制从现有频率资源库中选择部分业务或业务下的部分频段导入，也可以手工输出一个频段，并定义该频段的相关信息。
设定后的频率资源表做为监测数据分类处理、监测数据统计分析的依据和基础。
1.2首界面首界面分为5个区域：监测区域选择监测区域可以是各级行政区，省、市、县等，可以是网格监测区，也可以是临时定义的业务区域。
一个区域名称+下属多个监测站就定义了一个监测区域。
这些区域结构做为外部接口，由调用者传入。
业务频率选择在业务列表中选择若干经过定制的频率资源做为数据分析的目标频率范围。
业务占用度统计对选定的频率资源，统计其业务占用度及下属频段占用度。
以频段为基本分析单位，组合频段，选择焦点频段。
监测站列表列出当前监测区域内的所有监测站及其对已选频段的监测数据量，组合这些监测站，设定统计的监测数据范围。
频段占用趋势图对已选择的多个频段统计长期的占用度趋势，显示其监测数据在时间轴上的分布，并可以查看某个频段在某个时间结点上的详细占用度和频点场强情况。
1.3业务占用统计对从频率资源中选取的目标业务，显示其下属频段，同时统计近期监测数据计算这些业务及其频段的占用度。
通过比例条显示占用度值。
对所有频段可以选择和取消。
后续操作如报表统计和趋势曲线等都针对当前选取的频段。
设定焦点频段。
双击焦点频段即显示其下属信道详细占用度和占用状态情况。
焦点频段在占用度趋势图里表现为焦点曲线。
1.4统计报表包括监测月报、监测日报、电磁环境月报。
在统计频段和监测站设定的基础上，这些报表的统计还需要时间段条件，在报表统计界面中分别管理。
监测月报：监测日报：监测日报是建议性的报表，针对单一监测站的一次测量任务做统计，所以在选择一段时间和多个监测站的情况下，一次统计可能生成多张报表。
设定时间范围后，再依据前面选择的监测站和频段条件，自动搜索历史数据中频段扫描监测任务，显示在列表中。
可以在列表中复选监测任务。
执行生成报表，即生成复选任务的日报报表，并以分页形式显示报表窗口。
只要监测任务的频段范围与前面选择的业务频段范围存在重叠，即列出该任务备选。
电磁环境月报：按月统计选择频段的整个地区的电磁环境状况，合并所选监测站数据。
包括占用度，背景噪声，场强、不明信号数量和强度等及这些指标的变化率。
1.5频段占用度趋势对上面选择的多个频段做长期数据的频段占用趋势统计，可以选择单位月统计、单位旬统计、单位周统计、单位天统计。
统计曲线包括多个频段合并曲线和各频段的独立曲线。
通过上图的焦点频段确定焦点曲线，焦点曲线突出显示。
统计曲线分左右2部分，左部是历史趋势统计，右部是详细统计。
拖动左侧的一个时间结点，在右侧显示其详细统计图。
右侧的详细统计又包括2部分，即固定部分显示细粒度时间的占用度曲线，浮动部分半透明显示详细信道在些时域范围的占用度和场强情况。
趋势统计图没有时间范围限制，拖动底部时间轴增加统计的时间范围。
在趋势图中，如果连续时间结点的数据不连续，有数据的时间位置会显示为离散的结点，拖动这些结点同样查看详细信息。
这样趋势图同时起到数据的时间分布图作用。
1.6信道占用度及状态双击一个焦点频段，即显示其信道占用统计图，对每个已占用信道显示其占用度和占用状态。
占用状态包括合法占用、不明占用、已指配未使用，以及场强统计信息。
选择一个信道后可以进行后续操作，如显示各监测站占用度数值或分布云图、统计占用度和场强变化曲线、针对此频点统计测向数据等，对于不明占用信号可以依据历史统计数据及调用实时监测分析该信号的性质和来源。
初始界面不显示空闲信道，当鼠标移动到2个占用信道之间空隙时，弹出提示显示空闲信道的详细信息。
可以设定相反的表现形式，为频率指配提供接口，即初始界面显示空闲信道，鼠标提示显示占用信道。
合法占用和不明占用状态分别用不同颜色表示。
1.7信道占用度和场强时域分析对某个选择的信道频点，统计其占用度和场强变化规律的曲线，以便了解信号的性质并发现对其查找的时间窗口。
可以选择按天统计和按周统计方式统计时域变化规律。
统计数据范围是当前选择的所有监测站近6个月的监测数据，时间变化刻度是15分钟。
1.8场强分布及测向定位对选择的一个占用信道，统计已选监测站的测向数据，在GIS上绘出这些历史测向结果的中心方位角，还可以叠加场强云图、TDOA 定位结果等。
并在地图上标绘出信号源可能存在的区域。
信号区域可能有多个。
此功能可用于排查不明信号或核准合法信号。
以下是2个以工作分类方式定义的功能模块。
2.干扰源查找模块接到干扰投诉后，针对受干扰的频点和发生区域，在此区域范围内监测可能产生干扰的频点的电磁环境情况，找出不明信号，对比当前实时数据和监测历史数据筛选发生变化的可疑频点。
对可疑信号做分析和定位，并判定是否为杂散干扰、阻塞干扰、及结合互调干扰计算方法查找干扰源，进一步确定干扰源。
处理流程如下：电磁环境对比图如下：当无法明确定位时可以辅助电磁环境云图确定信号区域或方位。
3.频率指配模块首先对省市无委机构能够指配的超短波频率资源的当前利用情况进行统计分析，从中选择可用信道，即频率预指配。
信道状态包括空闲、合法使用、不明使用、占用比例统计、各信道占用度和最大场强值统计、监测信号与台站工作频点对比统计、监测站或地区间利用情况对比统计等。
然后对预选的频率做干扰分析。
确定预选频点后，控制监测站监测设备做电磁环境测试。
监测分析EMC计算监测分析频率资源占用统计图如下。
四、监测数据模型监测数据包括实时数据、实时分析结果数据、监测统计数据、统计分析结果4大类。
辅助数据包括监测站及设备数据、监测参数（监测任务）数据、其它辅助数据。
实时数据是对来自监测设备的数据进行规格化处理之后生成的格式统一的标准数据，比如能量单位统一为场强存储，其它字典类型统一等。
这部分数据可分为频段测量数据和频点测量数据2类。
其中频段测量数据内容单一，主要包括各频点场强数据，如果具备宽带多信道测向的能力，还包括对各频点测向的方位数据。
单频测量中的IQ 和音频数据以文件方式存储。
实时分析结果数据即对单频或频段中出现的信号进行特征分析。
特征分析的目的是进一步计算除ITU测量参数之外的其它属性，如调制方式、发射时段、定位，并能够对同一频点中的多个信号源做细分。
借鉴R&S AMMOUS的信号分析模型，可以在取得信号特征的基础上计算（或人为参与）出与信号相关的会话层、链路层。
从无线电管理业务角度出发，会话层和链路层只是进一步辅助明确信号源，所以信号的实时分析重点在于对信号特征的提取。
监测统计数据是对实时数据和实时分析结果的统计，对一段时域内的实时数据做规律统计、抽样概括、特征抽取等。
因为实时数据的海量性致使其存储时段有限、处理速度有限，时域统计的目的就是要克服这些缺点，提高监测数据的可用性。
统计分4个层次，15分钟、24小时、1个月、N月。
因为无论单频测量还是频段测量最终数据可以通过监测站+频点表示，N月统计即按频点统计，统计结果包括此频点近几个月（如6个月）的长期特征或普遍规律以及通过最近一次测量反映的当前特征。
统计分析结果数据是针对无线电管理的业务需要，将监测统计数据与频率资源数据、台站数据、无线电业务规则、GIS数据结合，生成反映频率占用的统计数据、反映台站工作情况的核查数据、反映电磁环境情况如电磁环境态势的电磁环境统计数据等。
数据的概念模型图如下:五、数据流图数据流图描述监测数据在软件中流动、处理和存储的逻辑过程，也体现了各业务模块与监测数据的关系。
红色框图表示各个功能模块，这些功能模块需要访问不同的监测数据层次，也会触发监测控制生成监测数据流。