Čtečka a analyzátor

Výhody aplikace Reader
1.Citlivost čtečky: čtečka dosahuje citlivosti -92 dbm při chybovosti 1/1000 bitů, což z ní činí pravděpodobně nejcitlivější čtečku na trhu, před jejími konkurenty v oboru.

2. Podpora pro více scénářů čtečky: jako je režim husté čtečky nebo scénáře s vysokým rušením, čtečku lze přizpůsobit prostředí režimu rušení.

3.Může pracovat v drsných prostředích: čtečka má pevné pouzdro z hliníkové slitiny odolné proti nárazu.

4. Jednoduché a flexibilní: Rychlost rozpoznávání je rychlá, velikost systému je malá, snižte náklady.

Výhody analyzátoru
1. Přesné měření: Analyzátor může měřit napětí, proud, výkon, elektrickou energii a další elektrické parametry, vysoká přesnost, která je nezbytná pro přesné sledování a analýzu spotřeby energie.
2. Energetická účinnost: měřením spotřeby zařízení nebo systémů mohou analyzátory pomoci identifikovat oblasti, kde lze dosáhnout úspor energie a účinnosti.
Odstraňování problémů: analyzátory mohou pomoci identifikovat problémy v systému nebo zařízení, jako je abnormální spotřeba energie nebo harmonické zkreslení, a lze je použít k odstraňování a opravě problémů.
3. Soulad: Mnoho zemí/regionů má předpisy a normy pro energetickou účinnost zařízení a systémů a analyzátory mohou pomoci zajistit shodu měřením a hlášením spotřeby energie zařízení nebo systémů.
4. Úspora nákladů: Identifikací a nápravou problémů, které vedou k nadměrné spotřebě, mohou analyzátory energie pomoci snížit náklady na energii a časem ušetřit peníze.

Čtečka, známá také jako čtečka-zapisovačka, je důležitou součástí systému UHF RFID. Přestože se nazývá čtečka, její funkcí není jen tak jednoduché čtení informací na štítku, čtečka obsahuje mnoho pomocných funkcí, jako je komunikace s hostitelem, ovládání IO a tak dále. Čtečka napájí štítek prostřednictvím elektromagnetických vln vyzařovaných anténou, odesílá příkazy synchronních hodin a vzdušného rozhraní GEN2 a přijímá zpětná data štítku. Komunikace mezi čtečkou a tagem je poloduplexní, to znamená, že čtečka nemůže přijímat data vrácená tagem při odesílání dat na tag. Přestože je čtečka při komunikaci s tagem vždy v hostitelském režimu a tag je v režimu slave, čtečka s tagem vždy pracuje. Při upgradu funkce štítků musí mít čtečka funkci provozního příkazu pro implementaci nových aplikací. Když se zvýší citlivost štítku, je třeba zdvojnásobit citlivost přijímače čtečky, aby se dosáhlo stabilní komunikace. Například, když je citlivost tagu zvýšena o 3 db, zpětný rozptyl (koeficient odrazu) tagu je konstantní, čtečka potřebuje odpovídající zvýšení citlivosti o 6 DB, aby byly rozpočty dopředného a zpětného spoje stejné. Existuje samozřejmě mnoho problémů se čtečkou, které je třeba vyřešit, jako je potřeba, aby čtečka v mnoha aplikacích spočítala tisíce karet, v současné době systém vyžaduje citlivost čtečky, anti-interference, algoritmus s více značkami. a tak dále. Čtečka se také zlepšuje a zlepšuje pro různé scénáře aplikací.

Analyzátor: Analyzátor se skládá ze tří věcí: 1. filtry znaků, 2. filtry a 3. tokenizér. Analyzátor je v podstatě balíček těchto stavebních bloků, přičemž každý z nich mění vstupní proud. Při indexování tedy dokument prochází následujícím postupem:

Nejprve lze přidat jeden nebo více znakových filtrů, znakový filtr obdrží původní text textového pole a poté může transformovat hodnotu přidáním odstranění nebo změnou znaků. Příkladem může být odstranění jakéhokoli HTML označení.

Afterwords tokenizer rozdělí text na jednotlivé tokeny, kterými budou obvykle slova. Takže pokud máme větu s 10 slovy, dostaneme pole 10 tokenů. Analyzátor může mít ve výchozím nastavení pouze jeden tokenizér, používá se standard názvů tokenizérů, který používá algoritmus segmentace textu Unicode, který v podstatě rozděluje mezery a také odstraňuje většinu symbolů, jako jsou čárky, tečky, středníky atd. Je to proto, že většina symbolů je nejsou užitečné, pokud jde o vyhledávání, protože jsou určeny ke čtení lidmi. Kromě rozdělení textu na tokeny je tokenizer také zodpovědný za záznam polohy tokenů včetně počátečních a koncových znaků pro slova, která tokeny reprezentují. To umožňuje mapovat tokeny k původním slovům něco, co se používá k zvýraznění shodných slov na pozicích tokenů, se používá při vyhledávání frází Fosi a vyhledávání blízkosti.

Po rozdělení textu na tokeny prochází jedním nebo více filtry tokenů. filtr tokenů může přidat, odebrat nebo změnit tokeny.