产品详细介绍无线系列无线力传感器、无线光电门传感器、无线显示模块

产品详细介绍   TST3829无线动静态应变仪采用Wi-Fi无线技术，可以与计算机无线网卡直接通讯，最高采样频率达500Hz；综合了静态应变仪和动态应变仪的特点，适用于测量缓慢变化的物理量。内置高速ARM处理器，实时数字滤波，构成了模拟滤波和数字滤波的高性能抗混滤波器，测量精度更高，实时性更好。每通道独立A/D转换器，各通道信号同步采样、同步传输、实时显示、实时存盘。技术指标1.单台采集箱测点数：82.单台计算机可控制最大测点数：1283.仪器接口：10M/100M自适应网口、Wi-Fi无线接口4.同步方式：GPS/同步时钟发生器5.扩展方式：网络、无线6.模块间通讯距离：在不使用中继时最多可达100m,并可实现无线级联7.无线传输距离：视距情况下200m8.最高采样频率：500Hz9.A/D分辨率：24位10.采样频率：1、2、5、10、20、50、100、200、500（Hz）分档切换11.满度值：±3000με、±30000με分档切换12.系统准确度: 0.5级（不大于0.5％±3με）13.时间漂移: 小于3μV/小时（输入端短路，预热1小时，恒温，在最大增益时，折算至输入端）14.温度漂移: 小于1μV/℃（在允许的工作温度范围内，输入端短路，在最大增益时，折算至输入端）15.应变计灵敏度系数：1.0～3.0自动修正16.自动平衡范围:±10000με(R=120Ω,K=2.0时应变计阻值的±1%)17.供桥电压：DC 2V±0.1％18.电源：AC 220V±（10％） 50Hz（±2％）、 DC 12V(9-18V) 19.功率：约25W20.电磁兼容试验符合A类指标21.使用环境：适用于GB6587.1-86-Ⅱ组条件22.外形尺寸：300mm（长）×218mm（宽）×100mm（高）（8测点）341mm（长）×300mm（宽）×100mm（高）（16测点）23.仪器自重：8测点约3kg，16测点约4.5kg产品应用：适用于缓慢变化的物理量，如应变、压力、温度位移等；同时需要远距离数据传输和精确捕捉数据峰值的工程测量。

实训无线全录播系统解决方案是一套系统性的针对职教多种教学场景进行信息化建设的方案，帮助院校快速搭建数字化的无线全录播实训室，让专业理论知识与实际操作深度融合，使教学聚焦于技能和综合素质的培养。

拍摄范围  A4 主摄像头像素 500万像素、分辨率 2592×1944 扫描图片格式 JPG、TIF、PDF、BMP、TGA、PCX、PNG、RAS 录像格式     AVI、WMV 工作模式    USB连接模式与WIFI工作模式连接指示灯，USB连接模式为绿色，WIFI连接模式为红色 产品尺寸 折叠: L120xW103xH381mm     展开: L120*W265*H381mm 对焦方式 定焦 接口类型 USB2.0 感光元件 高清CMOS 供电形式 1、WIFI模式下，采用电池(电池容量1500 mAh)、外接5V/2.0A适配器二种供电方式;2、联机模式下USB供电 其他 防盗锁;内置电池;标配软质文稿台 操作系统   Windows XP、Vista、windows7、Windows8

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。