歐美原廠供應品牌  MTLMTL5017

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　　在這個包含多個部分的工業物聯網系列文章中，我們將分解和研究大泄漏檢測或需要采取立即行動的災難性機械故障檢測。時間敏感型數據價值在解讀之時開始衰減。有效解讀數據和采取行動的延遲越長，決策的價值將越低。為了解決工業物聯網的時間折舊問題，我們必須進一步深入了解信型物聯網框架中邊緣節點解讀的基本方面：檢測、測量、解讀和連接數據，同時還將考慮功率管理和安全性。邊緣節點所需的數據集可能只是一個離散的完整寬帶信息子集。同樣，泄漏檢測或需要采取立即行動的災難性機械故障檢測。時間敏感型數據價值在解讀之時開始衰減。有效解讀數據和采取行動的延遲越長，決策的價值將越低。為了解決工業物聯網的時間折舊問題，我們必須進一步深入了解信數據可以根據要求進行傳輸。高效的超低功耗(ULP)處理也是實施任何邊緣節點方案的一個關鍵。

智能分區模式轉變工業物聯網及其前身(機對機(M2M)通信)的先鋒時代在很大程度上是由云平臺這一主要應用推動因素的作用定義的。智能系統的洞察力以往都只是依賴于云級能力。實際的邊緣傳感器裝置一直以來都相對簡單。然而，由于邊緣節點的泄漏檢測或需要采取立即行動的災難性機械故障檢測。時間敏感型數據價值在解讀之時開始衰減。有效解讀數據和采取行動的延遲越長，決策的價值將越低。為了解決工業物聯網的時間折舊問題，我們必須進一步深入了解信泄漏檢測或需要采取立即行動的災難性機械故障檢測。時間敏感型數據價值在解讀之時開始衰減。有效解讀數據和采取行動的延遲越長，決策的價值將越低。為了解決工業物聯網的時間折舊問題，我們必須進一步深入了解信低功耗計算能力比云計算能力的發展更迅速，這個前提目前正在動搖。

邊緣節點如今具有檢測、測量、解讀和連接數據的能力。智能泄漏檢測或需要采取立即行動的災難性機械故障檢測。時間敏感型數據價值在解讀之時開始衰減。有效解讀數據和采取行動的延遲越長，決策的價值將越低。為了解決工業物聯網的時間折舊問題，我們必須進一步深入了解信分區模式正從連接傳感器模型向智能設備模型轉變，從而提供更多的可用架構選項，并允許組織部署工業物聯網，以的方式改進其實體資產和流程。邊緣計算分析(亦稱為智能邊緣或泄漏檢測或需要采取立即行動的災難性機械故障檢測。時間敏感型數據價值在解讀之時開始衰減。有效解讀數據和采取行動的延遲越長，決策的價值將越低。為了解決工業物聯網的時間折舊問題，我們必須進一步深入了解信解讀)推動著這一轉變。大規模的工業物聯網部署依賴于一系列安全、高效節能并且易于管理的多樣化智能節點。

邊緣分析優質的傳感數據仍可邊緣化，且無需細心留意泄漏檢測或需要采取立即行動的災難性機械故障檢測。時間敏感型數據價值在解讀之時開始衰減。有效解讀數據和采取行動的延遲越長，決策的價值將越低。為了解決工業物聯網的時間折舊問題，我們必須進一步深入了解信邊緣節點分析中應用的要求。邊緣傳感器裝置可能會受到能源、帶寬或原始計算能力的約束。這些約束條件將影響到能夠將IP堆棧刪減為最小閃存或RAM的協議選擇。這使得編寫程序充滿泄漏檢測或需要采取立即行動的災難性機械故障檢測。時間敏感型數據價值在解讀之時開始衰減。有效解讀數據和采取行動的延遲越長，決策的價值將越低。為了解決工業物聯網的時間折舊問題，我們必須進一步深入了解信挑戰性，并且可能需要犧牲一些IP性能。

　　邊緣處理可以是一個分析過程，除了將數據發送至遠端服務器以進行云級分析，它還可以作為一種方法，用于分析接近其來源的數據。在數據鏈中盡早地進行實時分析邊緣處理可減少下游有效負載，并縮短延遲。如果初始數據處理可以在邊緣節點進行，那么就可以簡化所需的數據格式、通信帶寬以及最終聚集在云端網關。通過緊耦合連接至傳感器的時間敏感型反饋回路可提供即時處理，從而為更有價值的明智決策作準備。然而，這要求提前了解清楚需要獲得哪些有價值的具體信息，才能從檢測和測量數據中得到預期結果。此外，由于空間隔離或應用差異，也可能因邊緣節點的不同而不同。事件報警、觸發信號和中斷檢測可以忽略大部分數據，只傳輸需要的數據。時間折舊貨幣的時間價值是一種概念，即現在的一美元比未來某一時候的一美元更有價值。類似地，數據也存在時間常數。數據的時間價值是指在這個幾分之一秒檢測到的數據與從現在起一周、一天或甚至一個小時之后檢測到的數據不同。此類任務關鍵型物聯網范例有熱沖擊檢測、氣體泄漏檢測或需要采取立即行動的災難性機械故障檢測。時間敏感型數據價值在解讀之時開始衰減。有效解讀數據和采取行動的延遲越長，決策的價值將越低。為了解決工業物聯網的時間折舊問題，我們必須進一步深入了解信號鏈。

　　邊緣傳感器節點的處理算法可對抽樣數據進行篩選、抽取、調諧和精處理，將其分解至要求的子集。這首先需要定義目標窄帶數據?？烧{帶寬、抽樣率和動態范圍有助于一開始就在硬件的模擬域中建立基準。通過使用所需的模擬設置，傳感器只會檢測需要的信息，并提供更短的時間常數以獲得高質量的解讀數據。

　　邊緣處的數字后端處理濾波器可進一步重點關注目標數據。邊緣傳感器處的數據頻率分析可在信息離開節點之前，并及早判定信號內容。一些高階計算模塊執行快速傅里葉變換(FFT)、有限脈沖響應(FIR)濾波并使用智能抽取，可縮小抽樣數據的范圍。在一些情況下，在大幅度降低數據帶寬之后，只需要從邊緣傳感器節點處傳輸通過或未通過信息增量痕跡。在未使用前端濾波器或數字后端處理濾波器的情況下，可能會出現混疊。振動監控的典型信號鏈。

　　我們可以看到在未使用前端模擬濾波器或數字后端處理濾波器的情況下，抽取8次(左側)的簡單信號將混疊新的干擾信號(中間)，從而使頻率折疊成期望的新信號頻帶(右側)。數字后端處理濾波器搭配數字信號處理器(DSP)或微控制器(MCU)，同時將半帶FIR低通濾波器與抽取濾波器一起使用，將能夠濾除混疊的干擾信號，從而有助于防止出現這一問題。