导读:本文包含了数字化数据处理论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:数据采集,Apache,Kafka,大数据,智能制造
数字化数据处理论文文献综述
黄璞[1]（2019）在《基于Kafka的数字化制造车间大数据处理平台设计与实现》一文中研究指出随着工业大数据、智能制造等概念兴起,设备数据作为能够直接反映制造过程的“第一手信息”越来越被重视。数字化制造车间作为现代制造业的基本单元,如何高效利用海量异构制造数据,是制造业现代化进程中必须解决的问题。传统制造业数据获取与处理系统往往是单一问题导向的,且仅关注某几个点,导致系统开放性、灵活性不高;而现代制造业对数据利用提出了更高的要求,需要整合度好、开放性强、灵活度高的数据平台。针对这样的现实需求,本文首先设计并构建了适用于数字化车间的四层网络拓扑结构,开发了设备统一数据采集系统。同时,基于Lambda架构,设计了能够并行对海量异构制造过程数据进行批量与流式计算的数据处理平台,并基于平台开发了B/S架构的实时可视化系统。最后,设计并搭建了硬件实验平台,用以验证系统。本文主要完成工作概括如下:(1)异构设备组网设计与设备统一数据采集系统开发。针对数字化制造车间设计了四层网络架构并对硬件选型给出了相应指导经验;研究开发了设备统一数据采集系统,克服了传统数据采集软件大多仅能采集单一种类设备数据的弊端,并在华中8型数控系统与ABB工业机械臂设备上进行了实验验证。(2)制造数据传输系统设计与实现。基于高性能分布式消息中间件Kafka开发了制造数据传输系统各模块与组件,优化设计了Kafka Topic划分策略与数据交换格式,并针对现有硬件条件,通过一系列性能调优实验,提升了数据传输系统性能。该系统能够突破传统数据传输系统应对海量异构制造数据时存在的性能瓶颈,为后续实现制造大数据平台提供基础。(3)制造车间大数据处理平台与实时可视化系统开发。对流式与批量计算进行了数学建模与算法实现,拓展应用于制造过程数据处理;基于Lambda架构,开发了能够对制造数据批量与流式计算并行的处理系统,并依托该系统开发了将数据处理结果对用户展示的B/S架构制造大数据实时可视化系统。(4)系统自动化部署实现与性能和稳定性评估。基于Docker容器化技术对系统实现了软件自动化部署,解决了复杂软件部署困难的问题;设计并搭建了硬件实验平台,对数据采集系统性能、传输系统吞吐量与延迟、可视化系统自适应性、整体系统稳定性进行了测试,证明了本文所设计与开发系统的有效性。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-04-01）
杨晓蕾[2]（2019）在《LXI数字化仪软件设计及数据处理》一文中研究指出数字化仪是组成现代测试系统非常重要的模块之一,它可以广泛的应用于各种电子装备,数字电路以及电子元器件的功能和参数测量。随着现代测试高精度,高可靠性的性能需求,方便灵活,易于集成,分辨率高的数字化仪已经成为各种数字设备测试中必不可少的测试模块。本课题研究的数字化仪是一种基于LXI总线的高分辨率数字化仪,具有使用灵活,精度高等优点,其具有的LXI仪器特有的网络控制模式摆脱了距离的限制,使远距离测试成为可能。本课题首先从LXI数字化仪的软件需求进行分析,对网络交互程序和仪器驱动程序两个方面进行全面的分析设计,同时根据数字化仪的数据特点设计出合理的数据处理方法,提高数字化仪的等效分辨率。整个论文的研究内容主要包括:(1)网络交互程序设计。数字化仪网络交互软件是用户通过Web应用程序控制数字化仪硬件的方式,应用程序界面通过WebSocket与仪器控制程序通信,控制程序解析命令实现对硬件的配置和数据采集。仪器交互软件使用了跨平台的HTML5结合WebSocket技术,实现了Linux系统下的B/S通信模式。(2)仪器驱动程序设计。仪器驱动程序提供给了用户通用的IVI函数链接库,实现了符合IVI4.15规范的数字化仪驱动函数接口,并通过ONC-RPC通信将用户指令传递给仪器端进行数据读写。仪器驱动程序使用C++语言开发,在Windows平台下利用VS2013实现了函数的编写和动态链接库的封装。(3)硬件驱动程序设计。硬件驱动程序是连接软硬件的最后一层接口,是软件控制硬件功能实现的最底层操作。本课题硬件驱动程序实现了基于GPMC总线的FPGA数据读写,通过交叉编译在Linux平台上实现了软件与硬件的信息传递。(4)数据分析与处理。针对传统数据处理方法的不足,本课题研究了基于密度估计的均值滤波方法。文章阐述了算法原理并分析其可行性,最终将算法应用于软件程序的编写,在硬件设计确定的情况下,从软件方面提升数字化仪的等效分辨率。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-04-01）
吴忻怡[3]（2019）在《基于双目视觉的叁维数字化扫描及点云数据处理技术研究》一文中研究指出叁维数字化成像是综合光学、微电子、计算机科学等技术的基础上所形成的一个新兴交叉型高新技术领域。基于双目立体视觉的叁维成像技术利用处于不同位置的两台相机或一台相机经过平移或旋转拍摄同一场景,通过计算物理点在两幅图像中的视差,得出该点的叁维坐标值,从而获得该场景的图像。该技术由于其价格低廉、适用性广等优点已经成为叁维成像领域中的重要方法。本文主要研究内容是基于双目立体视觉技术中的摄像机标定技术、立体视觉标定技术、叁维点云显示技术和点云数据处理技术等进行分析探讨。以下就是本文的具体研究内容:(1)研究双目立体视觉的基本原理,摄像机成像原理,在这些理论原理上分析了双目立体视觉系统模型。本文采用了平面标定靶对摄像机进行了标定,使用该标定方法分别获取了双目视觉平台的内参和外参,以及空间物体表面叁维点与摄像机采集图像平面二维点的对应关系。(2)探讨了基于叁维数字化成像技术的相位解调算法和相位展开算法,实现了被测物体表面特征的相位重建过程,介绍并选取了适合本实验的相位解调和相位展开算法,作为课题研究的重点,详细介绍了时间维相位重建算法。(3)对被测物体投影条纹结构光后,用摄像机从不同的角度采集携带物体高度信息的变形条纹图,解码变形条纹图可以获得与深度图像对应的绝对相位分布,将对应点进行匹配,并结合先前标定结果,最终得到了叁维点云数据的结果。(4)探讨了几种点云数据处理技术。通过使用四步相移解调算法和时间相位展开算法得到的视差数据并结合之前的双目立体视觉系统标定结果得到了最终的点云数据,通过手动拼接的方法,对不同方向上得到的点云数据进行拼接形成完整的被测物体表面特征信息的点云数据显示结果。(5)完成了几种叁维点云数据处理技术:滤波、精简、采样、封装,并分析了不同点云处理过程中的不同算法效果和结果对比,选择了最优的点云数据处理方法,得到了较好的点云数据,较好的还原被测物体的表面信息。(本文来源于《宁夏大学》期刊2019-04-01）
骆阳[4]（2018）在《土工试验数据采集与数字化处理技术简析》一文中研究指出如今,土工试验方面的数据采集以及数字化这种处理技术能够对土工试验期间的数据实施自动采集,而且拥有绘图以及数据处理众多功能,其在土工试验当中起到辅助测试这项功能。同时,辅助测试这个系统能够在不同项目间进行数据传送,以此来让数据共享得以实现。此外,该系统还具备数据管理这项功能,可以对土工试验当前技术管理进行强化,不断提升土工试验最终成果质量和检测效率。本文则对土工试验方面的数据采集以及数字化这种处理技术进行简单分析,以此来对该项技术进行了解。(本文来源于《城市建设理论研究(电子版)》期刊2018年11期）
王锦龙,李浩[5]（2017）在《土工试验数据采集与数字化处理技术简析》一文中研究指出土工试验数据采集与数字化处理技术解决了土工试验过程中的数据自动采集,同时具有数据处理和绘图功能,是土工试验的辅助测试系统,通过这个系统可以实现不同试验项目之间的数据传送,实现试验数据的共享,并且具有丰富的数据管理功能,能够强化土工试验技术管理,提高土工试验成果的质量以及检测工作效率,降低检测人员的劳动强度。(本文来源于《山东水利》期刊2017年10期）
黄浦江[6]（2017）在《大比例尺地形图数字化的数据处理方法研究》一文中研究指出随着现在科学技术水平的不断发展与进步,各个领域应用技术的能力也在逐渐提高。而且,全球正在向着数字化、科学化以及专业化的方向不断迈进,不管是什么样的技术应用都应该慢慢靠近这些目标。本文就重点以大比例尺地形图的绘制为切入点,简单介绍该地形图特点之后,详细探讨了这一工作中数字化数据的应用与处理,并且给出了比较专业、系统的方法。(本文来源于《智能城市》期刊2017年05期）
刘川琴,金艳,裴红云,李军辉[7]（2017）在《安徽省数字化地电阻率观测数据的干扰分析与处理方法》一文中研究指出近年来安徽地区地电阻率观测多次出现异常数据,同期间省内发生了多次M_S3.0以上地震,我们对安徽省观测较好的几个台站数据进行年变化特征、干扰因素的分析,发现水位、降雨是影响地电阻率数据变化的主要因素,通过以月为窗长的回归拟合分析进行水位的干扰消除,计算的残差值能有效地消除地电阻率年变化干扰,运用消除干扰后的曲线对近期发生的地震进行分析,发现霍山M_S4.3和阜阳M_S4.3等地震前未出现明显趋势性前兆异常,临近台站出现的异常变化可能与该区域的地下水位干扰性变化有关。(本文来源于《地震》期刊2017年02期）
王政[8]（2016）在《城市数字化建模点云数据处理技术研究》一文中研究指出城市数字化点云数据的后处理工作是整个城市数字化建模工程的核心部分,而对于点云数据的后处理需要获取高精度的点云数据和实用有效的处理算法作为依托,鉴于此本文确定了城市数字化点云数据后处理技术的研究内容。获取的点云数据的精度关乎着点云数据后处理过程的成败,因此本文首先针对地面激光雷达这一新兴测量技术,系统详细地介绍了其扫描测量工作原理、扫描测量特点以及数据融合技术。其次,运用误差理论对点云数据获取过程中的误差来源和误差对数据精度的影响作了深入分析,并给出了消除减弱误差的方案。然后在此基础上本文的重点是对地面激光雷达点云数据的后处理技术进行研究,因此通过总结分析一些现有的后处理算法并针对其不足进行了优化,先后提出了Statistical Outlier Removal去噪算法、改进型的ICP拼接算法、改进型的基于区域增长的分割算法以及在点云数据分割完成后形成的点云面片的基础上又提出了一种优化型的最近邻分类算法,并利用对比仿真实验对提出的改进算法的有效性进行了验证。为了检验改进算法的实用性以及查找其不足之处,本文将优化后的点云数据处理算法作为理论基础,以开源PCL点云处理库为编程工具,利用VC++的MFC模块建立起一个叁维激光点云数据处理和模型显示的软件系统处理平台,对实际获取的长春市内某荒芜小区的点云数据进行处理和分析。经实验验证提出的改进型处理算法对于简单城市场景的点云数据处理效果良好。(本文来源于《长春理工大学》期刊2016-12-01）
董海龙,许玉红,雷功明,张俏丽[9]（2016）在《地磁数字化资料干扰分析及数据处理》一文中研究指出利用"十五"数字地磁台的数据资料,分别统计在地磁台观测中出现的自然因素、观测环境因素和仪器设备故障等各类干扰情况,对这些干扰进行详细的分类,分析人为干扰、地铁轻轨干扰、交直流转换干扰和地电阻率干扰等对地磁场观测数据的影响特征,并提出了干扰的数据处理办法。(本文来源于《甘肃科技》期刊2016年02期）
张俊培[10]（2015）在《煤层瓦斯含量实验数据数字化处理技术的应用》一文中研究指出瓦斯含量实验数据数字化处理技术是一项科学的、先进的,具有独创性和实用性的技术手段,对系统特性、技术手段、系统功能、应用情况进行了介绍,特别对系统功能设计及数据处理方法做了具体的论述,重点分析了数据录入、计算及可视化分析的处理技术。(本文来源于《科技展望》期刊2015年30期）
数字化数据处理论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
数字化仪是组成现代测试系统非常重要的模块之一,它可以广泛的应用于各种电子装备,数字电路以及电子元器件的功能和参数测量。随着现代测试高精度,高可靠性的性能需求,方便灵活,易于集成,分辨率高的数字化仪已经成为各种数字设备测试中必不可少的测试模块。本课题研究的数字化仪是一种基于LXI总线的高分辨率数字化仪,具有使用灵活,精度高等优点,其具有的LXI仪器特有的网络控制模式摆脱了距离的限制,使远距离测试成为可能。本课题首先从LXI数字化仪的软件需求进行分析,对网络交互程序和仪器驱动程序两个方面进行全面的分析设计,同时根据数字化仪的数据特点设计出合理的数据处理方法,提高数字化仪的等效分辨率。整个论文的研究内容主要包括:(1)网络交互程序设计。数字化仪网络交互软件是用户通过Web应用程序控制数字化仪硬件的方式,应用程序界面通过WebSocket与仪器控制程序通信,控制程序解析命令实现对硬件的配置和数据采集。仪器交互软件使用了跨平台的HTML5结合WebSocket技术,实现了Linux系统下的B/S通信模式。(2)仪器驱动程序设计。仪器驱动程序提供给了用户通用的IVI函数链接库,实现了符合IVI4.15规范的数字化仪驱动函数接口,并通过ONC-RPC通信将用户指令传递给仪器端进行数据读写。仪器驱动程序使用C++语言开发,在Windows平台下利用VS2013实现了函数的编写和动态链接库的封装。(3)硬件驱动程序设计。硬件驱动程序是连接软硬件的最后一层接口,是软件控制硬件功能实现的最底层操作。本课题硬件驱动程序实现了基于GPMC总线的FPGA数据读写,通过交叉编译在Linux平台上实现了软件与硬件的信息传递。(4)数据分析与处理。针对传统数据处理方法的不足,本课题研究了基于密度估计的均值滤波方法。文章阐述了算法原理并分析其可行性,最终将算法应用于软件程序的编写,在硬件设计确定的情况下,从软件方面提升数字化仪的等效分辨率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
数字化数据处理论文参考文献
[1].黄璞.基于Kafka的数字化制造车间大数据处理平台设计与实现[D].电子科技大学.2019
[2].杨晓蕾.LXI数字化仪软件设计及数据处理[D].电子科技大学.2019
[3].吴忻怡.基于双目视觉的叁维数字化扫描及点云数据处理技术研究[D].宁夏大学.2019
[4].骆阳.土工试验数据采集与数字化处理技术简析[J].城市建设理论研究(电子版).2018
[5].王锦龙,李浩.土工试验数据采集与数字化处理技术简析[J].山东水利.2017
[6].黄浦江.大比例尺地形图数字化的数据处理方法研究[J].智能城市.2017
[7].刘川琴,金艳,裴红云,李军辉.安徽省数字化地电阻率观测数据的干扰分析与处理方法[J].地震.2017
[8].王政.城市数字化建模点云数据处理技术研究[D].长春理工大学.2016
[9].董海龙,许玉红,雷功明,张俏丽.地磁数字化资料干扰分析及数据处理[J].甘肃科技.2016
[10].张俊培.煤层瓦斯含量实验数据数字化处理技术的应用[J].科技展望.2015