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关键词：三维激光扫描；数据；点云；模型
三维足部激光扫描系统的数据处理包括主控计算机、图像识别、畸变差更正、建模。通过计算机控制平移采集图像，采用黑白棋盘格标定靶和张正友算法，标定图像中心坐标（Cx，Cy），畸变系数（k1、k2、p1、p2）等摄像机内部参数，研制适于足部激光扫描系统标定的细丝标定靶，并在摄像机标定的基础上，采用直接线性变换方法，得到像素坐标（Xf，Yf）与世界坐标（Xw，Yw）的映射关系矩阵，进而通过高斯滤波等除去杂点，最后建模，完成三维足部激光扫描系统的数据处理。
一、主控计算机的基本配置
基于上述计算，选择单轴步进电机控制器。它是一块多轴运动控制卡，可驱动步进/伺服系统，可实现单轴运行或两轴联动插补控制，并由硬件实现机械装置的超限保护。其功能特点有：32位PCI总线（PCI2.1标准）；最高速可达1MHz（即每秒1000000个脉冲）；自动回原点功能，可读回运动中实际位置。整个系统除了计算机、平移台自身有配套的电源，还需要给运动控制器、CCD摄像机以及激光器配备直流电源。
二、图像的采集和识别处理
图像采集系统由接口、CCD摄像机和控制软件组成，通过控制软件编程实现对图像信号的采集和保存。接口有USB、Net、1394等，根据系统使用要求设置采集参数，采集时先将图像保存在缓存中，最后再将采集到的图像从缓存中以不同的命名保存到文件中以便于后续的处理和重建。
对图像进行识别时需要首先进行光带中心提取，对灰度图像进行光带提取时采用质心法，分两步来实现：首先对作二值化图像每一列的像素点的进行扫描，对灰度值为1的点（即白像素点）进行质心运算，即可得到当前列的光带中心像素坐标，然后逐列移动，即可得到所有列上的光带中心坐标，此时得到的光带中心坐标只是一个近似值；在第一步得到的像素坐标近似值的基础上，从原始灰度图像上寻找这一坐标在列方向上的一个邻域，然后利用质心法重新计算每一列的光带中心，即可得到更为精确的光带中心坐标。
摄像机标定是从二维图像获取三维空间信息的关键和必要步骤，如基于图像的物体重建，基于图像的测量等。现有的摄像机标定方法大致可以分成两类：传统的摄像机标定方法和摄像机自标定方法。传统的摄像机标定方法是在一定的摄像机模型下，基于特定的实验条件，如形状、尺寸己知的标定参照物，经过对其图像进行处理，利用一系列数学变换和计算方法，求取摄像机模型的内部参数和外部参数。但在很多情况下，由于存在经常性调整摄像机的要求，且设置己知的标定参数也不现实，这时就需要一种不依赖标定参照物的摄像机自标定方法。用二维平面靶标和张正友算法对摄像机进行标定。
其中为了获得己知的精确的世界坐标，需要设计精密标定靶。标定靶作用是为各视觉传感器提供相应的标定控制点对：即精确的世界坐标和像素坐标。它应满足：标定点的空间范围应该能够近似覆盖整个测量范围，才能保证测量精度；在标定过程中，要对多个传感器进行标定，因此标定靶的设计应该使得标定过程尽量简单，减少标定过程中的工作量。
三、标定方法选取与标定实验
如何实现摄像机和激光器组成的传感器的标定，即标定光平面与摄像机之间的位置关系；如何实现系统全局的标定，即标定各组传感器之间的位置关系。这就要考虑全局标定方法。全局标定要把各个视觉传感器的测量数据统一到一个总体世界坐标系中，也就是确定各个视觉传感器坐标系相对这一总体世界坐标系的位置与方向，即旋转矢量和平移矢量。主要有以下三种常用的全局标定方法同名坐标统一法、中介坐标统一法和世界坐标唯一法。
其中世界坐标唯一法的基本思想是直接利用世界总体坐标系下的标定点对处于测量状态的各个视觉传感器单元进行局部标定，从而将局部标定和全局标定统一到了一起。其优点在于：实现了在测量现场视觉传感器局部标定和全局标定的统一；减少了坐标转换次数，从而减少了由坐标系转换所带来的精度损失；减少了标定点的采集次数，降低了劳动强度。因此采用世界坐标唯一法对系统进行全局标定。
利用平面靶标对摄像机进行标定的关键是含有坐标信息的特征点也称控制点的检测。常用的特征点是黑白棋盘格靶标上的角点。目前的检测方法可以分为两大类：一类是基于图像边缘的特征，通过用轮廓点来拟合直线或计算边缘曲率、夹角，从而判定角点。概括来说，图像处理的整体步骤是：
1.读入拍摄的棋盘格图像，利用Canny算子进行边缘检测；
2.利用BW算子求出边缘区域的CBW响应值，并设置闽值取出前M个；
3.设置角点邻域阈值，将同一角点邻域内的点取均值，最终得出与实际角点数量相同的N个角点的图像坐标。
准确检测了一幅图像的角点像素坐标之后，就能利用张正友算法进行标定，该方法基于以下思想：标定过程中，摄像机的内部参数始终保持不变，发生变化的只是外部参数。所以要求摄像机在两个以上不同的位置对同一平面靶标进行拍摄，摄像机或靶标两者之一可以自由移动，不需要知道它们之间的相互位置关系和运动参数等。像机的标定完成之后，就能将角点的世界坐标结合摄像机内外参数矩阵，将各点投影到图像坐标系中，比较重投影点与实际检测出的角点之g的误差。为了说明角点检测的准确性，对于直线拟合和BW算子检测出的角点也按照张正友方法求解摄像机内外参数，之后投影到图像坐标系中。
四、模型构建
建模需要依次进行以下步骤，进行以下步骤：首先进行机械调整。调整玻璃平台与导轨面平行，即与扫描方向平行；调整两个扫描臂平面与导轨平行，且等高、等间距；然后进行传感器调试。保证脚底面与玻璃平面相交的位置不会超出CCD相机的视场并留有一定余量，保证数据的完整性。可以通过调整CCD安装座的俯仰角度实现。因为图像亮度、对比度的设置如果太低，会使光带的亮度降低，不易于黑暗的背景区分；如果设置太高，会使得噪声点亮度增加，产生误差和多余点云。随后进行运动控制调试。保证CCD在电机匀速运动阶段采集图像。在平台运动过程中，若人为碰触近端的零位开关和远端的限位开关，电机将立即停止运动，这就保证了系统的安全。其次进行激光平面调试。通过调整激光器安装座的俯仰、平移，将三个激光平面调整到完全重合且与扫描方向垂直的状态。最后通过点云真实地还原脚模的外形轮廓变化，多个角度视图清晰。用高斯滤波滤除杂点，进而得到更为完善的模型。
摘要：对两种商业LGO和TTC进行了简要介绍，以GPS工程控制网为基础，采用两种软件处理了基线数据，基线处理后均采用后处理软件CosaGPS进行平差，对两种解算方式的结果进行对比分析，对类似的工程控制网解算有一定借鉴意义。
关键词：GPS基线；数据处理；工程控制网
1引言
GPS测量数据的处理是研究GPS定位技术的一个重要内容，选用好的数据处理方法和软件对结果影响很大。在GPS静态定位领域里，几十千米以下的定位应用已经较为成熟，接收机厂商提供的随机软件可满足大部分的应用需要[1]。
目前测绘单位大都采用进口的随机软件解算基线、国产平产软件进行网平差的方式来进行GPS网数据处理[2]。TTC和LGO作为目前工程应用中两种进口的随机商业软件，均能够进行GPS和常规地形测量数据处理、数据质量保证和质量控制[3]。本文结合该工程实例，采用两种软件进行GPS工程控制网的基线处理，基线处理后，采用国产平差软件CosaGPS进行网平差，并围绕两种处理结果展开讨论。
2软件介绍
LGO，全称LeicaGeoOffice，是瑞士徕卡测量有限公司开发的用来进行数据传输、数据编辑、浏览及质量控制等的办公软件。一般与该公司的全站仪、GPS等相互配合使用。该软件以统一的方式管理TPS、GPS和水准数据，功能强大，而且对于GNSS的基线解算，在同类软件中处于上等水平[4]。
TTC，全称Trimbletotalcontrol，是Trimble公司为高端客户定制的集空间信息采集、存储、分析、显示和数据检索于一体的产品，与Trimble公司退出的TGO出具处理软件类似，但不同之处在于TTC软件可以进行上百公里至几千公里长距基线的高精度解算，TTC操作过程简单，近乎傻瓜化，可满足中低档客户掌握高精度GPS数据处理的需求[5]。
3实例分析
某工程控制网共7个控制点，按《全球定位系统（GPS）测量规范》要求进行D级GPS布网和观测，基线长度0.9～6.0km，数据采集采用leicaGX1230，采样间隔30秒，卫星高度截止角15°[6]。控制网图形如下图1所示。分别以TTC和LGO对观测结果进行基线数据处理，下表1为两种软件基线平差结果。
LGO由于软件本身采用的基线精度评定标准与其他软件不同，因此不能直接与其他软件的RMS进行比较[7]。从上表可以看出，两种软件处理的15条基线，二者基线长度差值最小为0mm，最大为17mm。若按基线精度要求及复测基线长度较差进行比对，结果均满足规范要求，说明两种软件解算的基线结果是相吻合的。
CosaGPS软件是武汉大学编写的一套测量控制网通用数据处理软件包。完成任意测量控制网的平差解算和精度评定等工作。该系统最大特点是自动化程度高，通用性强，处理速度快，解算容量大，成果报表自动化输出[8]。本例中利用CosaGPS自动读取TTC/LGO软件输出的基线向量文件，进行三维无约束平差，三维向量无约束平差基线分量改正数结果见表2。
从三维向量无约束平差结果来看，基线分量改正数绝对值均满足规范要求。两种解算方式得到的最弱边相对中误差分别为：TTC/CosaGPS（1/307000））、LGO/CosaGPS（1/664000），这说明基线向量没有明显系统误差和粗差，该控制网内符合精度较高，数据处理质量可靠。从两种解算方式得到的结果对比来看，LGO输出的基线分量改正数整体性优于TTC，说明LGO软件处理的基线结果优于TTC软件处理的结果。
接下来，在三维向量网无约束平差的基础上，为获取控制点在工程控制网下的平面坐标，进行二维约束平差。二维约束平差后，两种解算方式得到的控制点间最弱边相对中误差分别为：TTC/CosaGPS（1/204000）、LGO/CosaGPS（1/322000），满足平面控制网最弱边相对中误差要求。二维平差平面坐标结果见表3。
从上表二维约束平差的点位误差方面可以看出，两种解算方式的坐标分量X方向最大差值为9mm，Y方向最大差值为13mm，点位最大差值为15mm。从两种解算方式处理的精度对比来看，LGO/CosaGPS相较TTC/CosaGPS处理的结果，点位误差较小，精度较高，从《工程测量规范》[9]施工控制点±20mm限差要求来看，两者结果均能够满足需要。
4结语
本文以某GPS工程控制网为例，通过LGO与TTC两种软件进行基线处理，后处理均采用CosaGPS网平差，对其解算结果进行比较分析。结果表明：LGO软件较TTC软件在数据处理方面占优，但二者处理数据结果相一致，均满足规范要求。在工程应用中，二者均具有操作方便、快捷、处理速度快、结果直观清晰等优点，两种软件均可以用于类似GPS工程控制网的数据处理。
摘要：本文主要分析了误差理论在高中物理实验数据中的重要性，阐述了误差理论的具体应用，最后总结了误差理论对物理实验的作用，旨在加强误差理论在物理实验数据中的应用，促进学生对物理的真正认识和理解。
关键词：高中物理实验；数据处理；误差理论；应用
一、误差理论应用的重要性
首先，高中物理实验中的实验是真实存在于现实生活中的，但是仍然必须经过一些严谨的操作步骤才能够完成验证。为了确保实验的正确性，通常会采用大量的数据来证明，数据的可靠性必须达到一定的标准。然而在实验过程中，由于一些不确定因素的影响，常常会让实验数据产生误差，这种误差通常是不可避免的，但是对于实验又有一定的影响。为了让实验准确性更高，必须在实验原理没问题的情况下，科学地使用误差理论的原理来解决这个问题。在物理实验中，误差的存在有其必然性，而实验者对误差的分析也是实验的一个重要环节。
最后，误差理论实际包含了许多物理实验数据的处理方法，不仅是对误差的分析，也有严密的法则方便对数据进行处理，主要被广泛应用于工业生产中。而在考虑和处理问题的方法中，误差理论也常常被用到，尤其是处理高级数据，可见误差理论与物理实验数据处理有着不可分割的关系，合理、科学地运用误差理论，能够在高中物理实验数据处理中发挥重要的作用。
二、高中物理实验数据处理中误差理论的具体应用
1.力的平行四边形定则验证实验
力的平行四边形定则验证实验是高中阶段一项重要的基本实验，在实验过程中，需要获得的是：两个共点分力相同作用效果和实际的测量数据的合力，是否和这两个共点力构建的理论合力符合，两个共点力应用的原理是平行四边形定则。这个实验涉及实验的测量数据和理值之间的误差，在合理的误差范围内，两者的合力相同，那么印证了平行四边形的定则。这个实验需要的材料有木板、橡皮、白纸等，原理是如果两个作用力F1和F2的作用效果和一个力F的作用效果一样，那么力F就是F1和F2的合力。实验过程中，由于误差的存在，F1和F2与合力F很难完全相同，数值甚至可能相差甚远，此时教师需要及时引导学生，观察实验过程中的小细节，争取将误差降到最低，确保实验的准确性，完成实验的验证过程。
2.探究匀变速直线运动的实验
实验中，匀变速直线运动涉及测量加速度的方法，加速度是一个极为抽象的概念，如果教师简单地通过理论教学，学生不能够将其概念理解得很透彻。因此教师可以通过直观的方式进行实验教学，如通过打点计时器和纸带，将加速度转化为较直观和可以进行测量的具体数值。在实验过程中，教师应该引导学生在加速度实验设计中分析误差，选择合适的实验参数，从而降低误差。误差理论的应用在一定程度上能够培养学生对待实验严谨和细心的态度。教师在这个过程中，通过误差理论教学，提高学生分析问题和误差的能力。在匀变速直线运动实验中，小车带着纸带在轨道上做加速运动，穿过打点计时器会留下一连串的数据点。通过逐差法计算出小车运动的加速度
摘要：调整地面气象观测资料报文传输方式后，值班人员应将逐时观测的气象要素数据信息在正点后借助地面测报业务软件“正点地面观测数据维护”来检查观测数据，一旦有异常或错误出现，应及时分析和处理疑误数据，做好自动气象站观测数据质量控制。
关键词：地面观测；数据维护；异常数据；处理对策
科学技术水平快速提升推动了我国气象事业发展和进步，对观测资料完整性、实用性和时效性提出了更高要求。在实际观测工作中，采集的各个气象要素数据质量受外界因素影响较大，降低了自动台站观测资料使用价值。一旦发现观测数据异常，可凭借日常工作经验及时分析处理疑误信息，以增强自动气象站观测数据可用性，提升地面气象观测业务质量。
1基本操作要领
2正点地面观测数据维护中异常数据处理
2.1数据输入异常
2.1.1降水量输入
通过人工方法录入降水量数据信息，若“正点地面观测数据维护”窗口上有“降水天气现象无编报降水量”信息提示，此时无法录入降水量数据信息，删除对应天气现象编码信息后根据正确顺序录入即可。
2.1.2云的输入
可以正确输入云量数据信息，但不能输入云状态时，应检查输入模式是否为英文；如果有“云高不能为空！”提示信息，应在现有云高栏中输入正确云高数据后删除编报栏中云量信息，结合本站实际决定是否删除云高信息。因输入方式错误引起的软件异常也可关闭软件不保存数据信息，再重启业务软件，按正确方法输入气象要素数据信息，有效避免异常。
2.2记录超出历史极值
2.2.1观测数据超过极值
在正点地面观测数据维护中，一旦发现气温、气压、相对湿度、降水量数据超过极限值，要通过人工方法J真审核气象要素数据信息，将正点观测气象要素数据和逐时分钟内观测数据信息进行比较，借助操作软件判断气象要素合理性，若发现气象要素值变化与客观规律相符的正常数据信息，在发送数据信息后并做好保存。
2.2.2地温等其它要素超过极值
若地温等要素值超过极值，应查看逐分地面观测数据文件，分析分钟内数据文件是否合理，如果分钟数据跳变异常而不能使用或超过气候学界限值时，可按缺测处理。要科学合理设置软件中地面审核规则库数据，预审人员可结合预审报表中超过历史极值可疑信息，在审核规则库中设置合适极值。
3降低地面正点观测数据异常的对策
3.1做好观测仪器设备维护
3.2做好恶劣天气下地面测报工作
新型自动气象站观测仪器设备运行过程中受恶劣天气影响较大，可借助于先进观测仪器设备加强对特殊天气掌握程度，了解恶劣天气条件对观测仪器设备的危害，采取有针对性防御对策。
3.3升级测报软件
3.4数据备份
应高度重视数据备份工作，做好新型自动站正点地面观测数据维护，防止观测气象要素数据信息异常。做好人工监测工作，真实、全面记录气象要素数据信息。将20h作为1周期，由测报人员将备份工作做好，一旦发现观测数据异常，可录入备份数据信息。
摘要：我国电力市场发展度较快，电力系统也正逐步向自动化迈进，并且在运行过程中产生了大量数据，我们将其称之为"大数据时代"。本文主要阐述了电力自动系统在运行过程中产生的具体数据情况，并分析了基于大数据时代背景下如何做好电力数据处理工作。
关键词：大数据时代；电力自动化系统；数据处理
电力自动化数据的处理工作中，要针对不同的数据类型以及系统不同部分对数据的不同要求建立起对应的系统数据资源处理体系。通过建立并整合综合数据库、完成电力系统安全防护规范、形成完善的调度数据体现功能等实现对电力自动化系统中数据的有效处理。
一、电力自动化系统的类型分类
二、电力系统化系统中数据的获取
电力系统化系统中数据的获取就是整个数据的采集过程。在电力自动化系统中，主要包括了数据采集、数据处理以及数据转发三个环节。在电力系统中，实现数据传输是进行数据获取与采集的重要目的。在进行数据传输过程中，可以采用有限传输与无线传输两种方式进行。在采用有限传输的过程中，主要通过使用电缆或者光纤进行传输。而在无线传输过程中，则可以使用微波或者无线扩频的方式进行传送。由于有限传输信号稳定可靠，因此，在电力自动化系统当中主要是使用有线传输方式。但是，由于无线传输方式能够减少线路的铺设工作量，而且在较为偏远的地区能够方便的采集数据，而使得其在部分地区得到广泛应用。
三、电力自动化系统中的数据处理
3.1数据共享
数据共享的主要方式主要包括以下几种：（1）内存数据库。利用内存数据库有着安全性高、访问速度快和结构灵活的特点，但是也存在着一些问题，那就是其开放性较低。（2）利用网络进行通讯。网络通讯的方式有UDP、TCP、IP等，在对数据进行打包发送的过程中，网络通讯的方式相应速度较快，而且数据在处理的过程中，使用的是二进制的方式，这种方式在编程的时候较为复杂。（3）直接内存访问。利用直接内存访问的方式进行共享，有着传输速度较高、进入的速度较快的特点，但是在数据处理的过程中，对于整个系统的安全性会造成一定的影响。电力自动化系统使用的是DCOM技术来进行内存数据库的访问的，例如，远程主机在进行数据共享的过程中，可以使用网络映射的方式将远程主机进行映射，使其映射到本地的磁盘中，这样是便于数据的下载与更新的。
3.2数据流
数据流也是电力自动化系统运行中十分重要的组成部分，在数据处理中扮演着关键性得角色。随着计算机技术和网络技术的快速发展，数据流呈现出了连续性、顺序性和实时性，整个过程的起点是在数据进入到了系统中开始，而数据在流动的过程中，那么信息的流动策略就会与整个系统的功能有着紧密的联系。随着电力自动化技术的不断提高，电力系统在运行的过程中，数据量在逐渐的增加，整个系统结构也变得越来越复杂，必须要对相应的数据量进行科学的分析，这样才能够合理的部署，提高数据传输的效率，使数据流在运行的过程中，能够充分的保证其可靠性、安全性和实时性。数据流技术在处理的过程中，一定要将接口的统一性进行相应的处理，在这样的情况下，就要充分的解决各个子系统之间的在接口统一性上的问题。
3.3电力自动化系统中的数据整合
电力自动化系统的建立及发展是基于“建立调度综合数据应用与交换平台，规范和整合调度系统数据”的基本要求，通过数据让你过河、功能完善等方式使得不同的专业技术以及信息安全技术在系统中得到应用和体现。同时，电力自动化系统的整合工作必须基于国家电网调度系统的数据整合原则及基本工作框架进行。当前，系统建设的主要目标在于建立一个综合数据库、形成一个与电力二次系统安全防护要求相一致的信息交换体系，实现通用调度数据的体现。在具体的实施过程中，可以采取如下步骤进行：（1）基于既有系统开发多种分散数据的采集与整合工具，形成统一数据规格的管理规范，建立一个基于对象的数据处理数学模型，进而实现系统信息的相互关联，实现信息区域的管理中心。（2）利用通用调度数据展现技术给电力自动化系统用户提供便捷的数据分析、加工及理途径。同时，开发并实现基于用户自定义规则的调度数据综合处理信息系统，实现对数据的重复利用。（3）开发横向调度数据接口技术，通过完善并统一对外调度接口的方式，避免出现数据多重交叉的以及重复输出问题。（4）形成上、下级纵向调度数据的标准接口，构建起广域范围中的金字塔式形式的立体数据体系。
四、智能电网
1.智能电网中的网络拓扑结构
智能电网中的网络拓扑结构具有坚强、灵活的特点，能够有效的解决电力系统中能源和生产力分布不均匀的问题，满足电力企业大规模生产运输过程中产生大规模数据的处理功能，实现资源的优化配置，减少电能损耗。同时，智能电网中的网络拓扑结构能够有效的应对一些自然灾害，如雨、雪等。
2.开放、标准、集成的通信系统
结语
摘要：大数据环境下，传统的数据处理方式不再适用，以云计算技术为支撑的大数据处理平台应运而生。比较了开源Hadoop和Spark平台各自的优缺点，发现各自的适用范围：Hadoop适用于数据密集型任务，并广泛应用于离线分析；Spark因其基于内存计算，在迭代计算和实时分析领域占据优势。二者在功能上有较强的互补性，协同使用可以发挥更大效益。
关键词：大数据平台；Hadoop；Spark；比较研究
1大数据处理平台
1.1大数据特点
目前，大数据还没有一个标准定义，但是把握大数据的特征，有助于加深对大数据内涵的理解。数据具有的3V特征，即规模大（Volume）、种类多（Variety）、速度快（Velocity）。规模大，意味着数据量不断扩张，数据量级从现在的GB、TB增长到PB、EB甚至ZB级；种类多，指数据类型有结构化、半结构化和非结构化，其中文字、图片、音频、视频等非结构化数据占很大比例；速度快，表示大数据有强时效性，数据快速产生，需要及时处理及分析才能实现大数据的经济价值。大数据的处理过程为数据抽取与集成、数据分析以及数据解释[1]。巨量的数据往往也意味着噪声较多，这给数据清洗工作造成困难。传统的关系型数据库处理对象单位通常为MB，适合处理存储结构化数据，而面向大数据的数据库技术能够解决海量的非结构数据存储问题。传统的数据分析方法以算法的准确率作为重要的衡量指标，而大数据的高速性要求算法必须牺牲一部分准确性以更高效地处理数据。
1.2大数据处理平台
为从规模巨大、种类繁多、生成快速的数据集中挖掘价值[2]，针对大数据的技术和方法应运而生。GFS、NoSQL、ITHbase、MapReduce等云计算技术发展，使大数据有效存储、管理和分析成为可能。但从众多复杂的大数据技术中进行选择，并搭建完备的大数据处理框架难度很高，不利于挖掘大数据中的经济价值。大数据平台能在用户不了解架构底层细节的情况下，开发大数据应用程序。全球领先的科技巨头纷纷提出了建设与应用大数据处理平台：IBM公司推出了云端版InfoSphereBigInsights[3]；HP推出了HPVertica6.1分析平台[4]；Google提出的GFS、MapReduce等云计算技术催生了大数据处理平台的事实标准Hadoop。目前，Google使用的是自己开发的Caffeine[2]；Facebook结合自身需求实现了Corona、Prism。完备、高效的大数据处理平台为大数据应用提供一站式基础服务，支持应用系统从清洗、集成、分析到结果可视化展现全过程建设，降低了用户技术门槛[5]。
2大数据处理平台比较
Hadoop的支撑技术（MapReduce等）成熟，实现了海量数据分布式存储和批量处理，应用广泛，成为大数据处理平台的事实标准。Spark以其近乎实时的性能和相对灵活易用而受到欢迎，它同Hadoop一样都是Apache旗下的开源集群系统，是目前发展最快的大数据处理平台之一。
2.1Hadoop与Spark比较
2.1.3Hadoop与Spark特点比较分析Hadoop具有高扩展性、高容错性、成本低、高效性、不适合迭代运算、实时性差、易用性差等特点，与之相比，Spark最突出的特点是高速性和灵活性，基于这些特点分析总结如下：Hadoop更注重存储性能，而Spark更专注于计算，可以形象地将二者的处理方式比作“大砍刀”和“剔骨刀”，前者可以胜任更加繁重的任务，但难免粗糙，后者则胜在快速、灵巧上。
2.2Hadoop与Spark应用场景比较
2.2.1Hadoop应用场景Hadoop的高扩展性、高容错性、基础性等优点，决定了其适用于庞大数据集控制、数据密集型计算和离线分析等场景。针对Hadoop的局限性，为提高Hadoop性能，各种工具应运而生，已经发展成为包括Hive、Pig、HBase、Cassandra、YARN等在内的完整生态系统。HBase新型NoSQL数据库便于数据管理，Hive提供类似SQL的操作方式进行数据分析，Pig是用来处理大规模数据的高级脚本语言……这些功能模块在一定程度上弥补了Hadoop的不足，降低了用户使用难度，扩展了应用场景。
2.2.2Spark应用场景与Hadoop不同，Spark高速、灵活的特点，决定了它适用于迭代计算、交互式查询、实时分析等场景，比如，淘宝使用Spark来实现基于用户的图计算应用[11]。但是，其RDD特点使其不适合异步细粒度更新状态的应用[1]，比如，增量的Web抓取和索引。RDD的特点之一是“不可变”，即只读不可写，如果要对RDD中的数据进行更新，就要遍历整个RDD并生成一个新RDD，频繁更新代价很大。
2.2.3Hadoop与Spark的互补竞争关系Hadoop与Spark同榇笫据处理平台，必然在市场中存在一定的竞争替代关系，二者在功能上有较强的互补性。Hadoop解决了如何将大数据储存起来的问题，Spark在此基础上考虑的是更快速、易用地实现大数据分析，这点从Spark仍采用HDFS作为文件系统就可看出。它们适用于不同的应用场景，有时协同工作会达到更理想的效果，在Spark和Hadoop的许多发行版（如CDH、MapR、InfoSphereBigInsights）中，它们都已经互相支持实现。
3结语
本文分析了大数据的3V特点，论述了大数据处理与传统数据处理的不同，指出了传统处理方式在大数据环境下的局限性。通过分析常用的大数据处理平台，并分析Hadoop和Spark的核心技术，对其优缺点进行了归纳。Hadoop实现了海量异构数据的存储和处理，虽然在处理速度和易用性方面存在缺陷，但由于它的基础性还是得到广泛应用，企业可根据自身应用特点进行改进。虽然Spark不适合异步细粒度更新状态的应用，但在处理性能和易用程度上较Hadoop优势显著，发展也十分迅速。通过比较两者的优缺点，可以发现它们在功能上有较强的互补性，协同使用可以带来效益优化。目前Spark和很多Hadoop发行版都已经互相支持。期望本文对大数据处理平台的选择、利用和研发有所启发。
[关键词]公路工程；数据；试验检测；分析和处理
在施工中要保证建筑材料不使用劣质产品，施工工艺和技术是否符合工程建设标准，工程的实用性是否满足投入使用后的需求，都需要专业的试验检测来验证和把关。在我国大多数公路工程中，试验检测在其中都发挥重要的监督和鞭策作用。对于试验检测的数据要进行科学客观的处理和分析，得到最公正的检测试验报告，工作人员要认真履行试验检测职责，为公路工程的质量负起责任。
1.公路工程试验检测数据分析
1.1图示法
概括来讲，图示法就是应用图形具体表现检测数据，能够使人们清晰的看出函数的变化趋势和规律。但图示法仍有它的缺点，在图形中不能很清晰的表现函数关系，使得无法进行精确的科学分析。如果用图示法对数据进行处理，首先要准确把分度值、名称和有效数字的位数等重要数据标注在坐标轴上，在书写过程中，要尽量将文字的书写方向和坐标轴保持平行。第二点值得注意的是，要让测量数据的精度和记录分度相对应，作图时一定要采用平滑曲线的连接方法，坚决杜绝绘制成一条没有任何意义的工程折线，而是要使其成为一条平滑曲线。
1.2表格法
1.3经验公式法
我们在绘制完成曲线后，可以很直观的发现它与一些特定函数有相似之处，我们把这种与曲线对应的函数称之为经验公式。实际上，要想简明扼要的表达所有数据之间的关系，最简单的方法就是用一个公式来表达，这样可以直接得到自变量和应变量的关系。
2.公路工程试验检测的误差处理
2.2误差的表示
误差有两种最基本的表达方式，即绝对误差和相对误差。绝对误差指的就是实际测量值和真实值之差。在具体工作中，我们通常把用精度较高的仪器设备测量得到的数据称为实际值。实际值比较接近真实值，所以用它来替代真实值。绝对误差要有单位，要与被测值的单位保持一致，然后是用绝对误差表示实际偏差，但是却不能够得到误差的精确程度。所以，相对误差不单能够表示绝对误差，还能表示精度，同时还可以表示误差的方向。
2.3误差的处理与分析
尽管误差很可能出现或者已经存在于检测结果中，也是有办法可以进行补救的，最常用的办法就是多次进行重复的试验检测，将每次的检测结果进行对比和整理，依靠数学中的统计学原理进行取值，以此方法得到的数据就会更加可靠和准确。在一般情况下误差是普遍存在的，而很有可能是人为过失的因素酿成的，而不是检测设备或者仪器本身存在的误差率造成的，因此，要进行重复试验，找出错误所在，排除第一次错误的数据，然后进行多次试验验证，直到满足检测需求的准确结果。在检测工作中应该全力避免人为失误或犯错导致的数据误差，这就要求检测人员不断提高自身素质和检测水平，检测机构也要加大对硬件设备和先进仪器的维护保养，创造更加专业和适合检测工作的环境氛围。
3.结语
【关键词】大数据处理技术智能电网具体应用
一、智能电网和大数据处理技术简介
1.1智能电网
所为智能电网指的是以基本的物理电网为基础，通过应用目前的现代信息技术、通信技术以及计算机处理技术等技术，同时和传感测量技术一控制技术进行结合，进而形成的一种高度集成的新型电网。智能电网在电网运输的安全性和可靠性上都于很大的保障，同时从功能上观察，也具备电网实时信息的处理、分析、集成、安全以及显示等诸多功能[1]。
1.2大数据处理技术
所谓大数据处理技术就是对数量庞大的数据进行分析和处理的技术。目前主要使用的大数据处理技术都是基于互联网的云处理技术的，在社会中的各行各业中均有得到了广泛的应用。
二、智能电网的大数据特点
2.1规模大
就智能电网所产生的大数据而言，其首先存在的一个特点即规模大。在电网的不断发展过程中，其负荷节点和电机节电会不断增加，再加之电网和负荷之间的双向交互因素的影响，就会大大增加电网数据的量，M而所产生和需要储备的数据也就随之大量增加[2]。
2.2速度快
因为在电网的运作过程中，负荷的波动具有极大的随机性，因此在电网的随时监测工作上所产生的随机性就很大。而电网一旦出现故障，导致的进一步事故发展的速度很快，并且造成的事故损失也会很大，因此智能电网的大数据也具有速度快的特点。
2.3多样性
多样性也是电网所具备的一个特点之一。因为智能电网在运作过程中，所涉及到的面很多，因此其所产生的数据，包括内部数据、外部数据等多个方面的数据，其种类十分繁多。
三、大数据处理技术在智能电网领域中的具体应用
3.1支持基建决策
首先大数据处理技术在智能电网的基建决策中起着十分重要的作用。例如可以通过大数据处理技术对电网基建地的天气系统数据进行细致的剖析，并且和电网企业的发电机数据进行综合分析。进而根据企业所累积的数据以及天气系统所提供的风速、风向以及气温、气压湿度等数据作为基础数据，并采用数据建模技术，对这些因素可能导致的对电力的影响，进行模式运算，最后得出电网基建的最佳位置[3]。
3.2进行客户分析
其次在智能电网中，大数据处理技术还被广泛的应用于对客户的分析工作中在电网的运作过程中会产生大量的用户数据，而通过对这些数据的分析和归类可以对电网用户群体有一个清晰的认识，进而就可以展开针对性营销，对于提升电网企业的市场竞争力具有重要的意义。
3.3实现协同化管理
结束语：综上所述，智能电网指的是以基本的物理电网为基础，通过应用目前的现代信息技术、通信技术以及计算机处理技术等技术，同时和传感测量技术一控制技术进行结合，进而形成的一种高度集成的新型电网。其在自身的大数据上具有规模大、速度快以及种类多样的特点。而大数据处理技术在智能电网领域支持基建决策、进行客户分析、提升智能控制以及实现协同化管理等多个方面都有十分广泛的应用，是保障智能电网运作稳定性和安全性的一个基本技术。
[摘要]动态称重是指通过称重设备获得商品的重量。静态称重是固定在称重设备除了商品本身没有其他干扰，所以更容易得到准确的称重值，而动态称重设备更适合快节奏的称重需求。本文首先简要介绍了动态称重的原理，对称重设备的信号采集与数据处理进行了分析研究。
[关键词]称重机；信号；数据处理；研究
使用重型机器设备有：预输送机，称重输送机，剔除下输送机的三部分。称重输送机称重，称重输送机由支撑称重输送机的传感器输送和称重。称重系统收到传感器的称重信号后，得到商品的重量值，然后根据袋装商品的允许误差，对位于剔除输送机上的商品进行剔除或者不剔除处理。
1动态称重系统工作原理
商品放置在称重平台上时，称重传感器由于压力而变形，传感器内部的电桥平衡被破坏，输出的mv信号和承载的压力与接收到的信号结束时成正比，称重传感器收到收尾信号时说明商品称重完毕，称重设备将信号传输给电子称重仪器并放大传感器信号，通过A/D芯片将转换为数字模拟量，称量仪器后数字滤波器得到商品的实际值，然后通过串口到IPC机主机程序。
1.1动态系统硬件组成
1.2PLC控制仪
电子称重仪器是动态称重系统的核心部件，相当于动态称重系统的“大脑”。主要负责接收传感器数据和其他部件的信息以及控制。基本工作流程为：电子称重仪器接收称重传感器信号、称重传感器信号放大、A/D转换为中央处理器进行刻度转换等；传输给PLC控制器；若合格气缸停止；若不合格传动链停止气缸动作。
2动态称重设备信号采集
该系统采用EPC系列PC/104嵌入式工业主板，具有接口完整、功耗低、可靠性高、资源丰富等优点，采用8/16位PC/104扩展总线，可稳定运行宽温度范围广泛的工业应用。用于信号采集的模块采用PCM-8208BE，它是基于PC/104总线的高精度模拟输入数字输入和输出。主要功能是：8条模拟输入通道；内置6个可调PGA；输入范围为±10V至+0.25V可选；高达4KHZ采样率；内置1024深度FIFO；具有AD转换中断；可以直接读取单个采集数据组，并具有8个隔离数字输入和8个隔离隔离数字输出的形式。
PCM-8208BE广泛应用于工业现场传感器多通道信号高精度采集。该系统采用PCM-8208BE可以捕获现场的模拟信号功能，实时检测称重传感器信号，通过简单的过滤器对电子称重仪进行进一步的信号分析。
3称重信号数据处理方法
3.1加权平均值算法
对于传感器信号的n次连续采样，分别由大到小的加权系数的系列，然后加上有效采样值，这种方法称为加权平均法。每个加权因子要求小于1，所有加权系数的累积值为256，加权运算结果除以256可以很容易地计算出来。假设从数据依次开始，将总共8个采样存储在存储器单元中，所有加权因子都存储在ROM表中，滤波结果保留在累加器A中。
加权平均算法简单，应用范围广泛，但不适用于动态称重传感器信号的处理。当待处理信号被振动扰乱时，结果不能表示商品重量信号的真实值。而加权因子选择不能固定，每次计算都必须根据实际情况选择适当的加权因子，无人值守动态称重系统显然不适用。
3.2平均值算法
3.3傅立叶变换滤波法
传统信号分析的基础是傅立叶变换，这种方法被广泛应用，尤其是信号处理方面和量子物理。假设是的周期函数且满足化里赫利条件：
（1）在任意区间内连续或只有有限个第一类间断点；
（2）在一个周期内，只有有限个极大值或者极小值点；
（3）在单个周期内绝对可积。
傅立叶变换将概念从一个空间域建立到另一个空间域，从时域或频域的角度对信号进行分析，但也是由于时域和频域信息不能有机地结合的特征，这不是适用于动态称重信号的非平稳信号分析。我们使用短时傅里叶变换来分析频域信息，而不会丢失时域平面中的信号信息。短时傅里叶变换计算简单，可以有效分析非平稳信号。
3.4小波变换法
本文介绍了信号处理模块的硬件结构，信号采集和处理。然后，通过描述几种常用的信号处理算法来提出称重传感器的非平稳信号数据处理方法，为寻求更高精度，更具成本效益，更可靠的动态称重设备提供借鉴。
[摘要]在本文中，笔者以MAPGIS技术的应用特点与可实现功能为论述切入点，详细分析了该技术在地质填图与化探数据处理工作中的实际应用情况，旨在为后续的地质工作提供科学参考依据。
[关键词]MAPGIS技术；地质填图；化探数据处理；应用
前言
1.MAPGIS技术的应用特点与可实现功能
2.MAPGIS技术在地质填图中的运用
3.MAPGIS技术在化探数据处理中的应用
4.结语
MAPGIS技术是未来地质工作发展主流方向，该技术集成了前沿的地理信息处理系统软件平台，含括GPS、GIS、数字制图以及数据库管理等一系列功能，在地质勘查、地质测绘、地质找矿、城市规划以及建筑测量等诸多领域均具有优良应用价值。此外，在地质工作中应用MAPGIS技术不仅能够有效提升地质工作效率与工作水平，更能够为地质工程项目提供勘察误差低、准确性高的优质地质信息。
【摘要】提出一种面向航天领域的实时数据处理框架，采用插件式框架设计方法，实现行业数据的高效实时处理。
【关键词】实时；数据处理；框架
信息与通信技术的飞速发展，已深刻影响到航空、航天、能源、钢铁、电力等工业领域的生产模式与流程，促使行业生产模式由传统的粗放式的以人工为主向精确化、自动化、智能化方向转变。通过信息系统对工业生产过程中产生的大量数据进行实时处理分析，实时监控，为生产决策提供自动化智能化的数据支撑。
航天领域的实时数据处理一般以实时传感与实时采集的数据为数据源，包括各类传感器采集的数据、现场各类控制终端的数据等，数据量大，数据采集的频率高。特别是随着物联网概念的出现与技术的应用，航天领域实时产生的数据量在成倍增加。随着云计算与大数据等IT技术的出现与发展，互联网领域中产生了诸多数据处理框架，如Hadoop、Spark等，此类框架采用批处理方式的MapReduce技术，实现海量数据的实时处理，数据处理的延时一般为秒级，能够满足互联网领域大部分数据实时处理需求。但在工业领域，由于监测与控制的精度更高，一般要求在毫秒级完成数据的实时处理，现有批处理方式的MapReduce大规模数据处理技术难以满足此类计算需求。本文提出一种面向行业应用的实时数据处理框架，实现满足多种数据源、多种数据类型的实时数据处理。
2数据处理方法
3实时处理框架设计
3.1软件框架的概念
软件框架是整个系统或系统的一部分的可重用性设计，由一组抽象出来的类及其实例间的相互作用方式组成。框架把一个系统有机地分解成一组相对独立的构件，并定义了各个构件间的接口和作用关系，符合软件工程中设计的模块化、独立化和信息隐藏等特征。框架提供了一个大粒度的重用技术，即不仅支持源代码级的重用，而且支持分析和设计以及体系结构的重用，因而被认为是一种最有前途的面向对象技术。
框架必须是健壮的、可扩展的、灵活的，它要求基于开放或共享标准。框架的设计要力求做到完备性、灵活性、可扩展性、可理解性，同时抽象能用于不同的场合；用户能轻松地添加和修改功能，定制框架；用户和框架的交互清晰，文档齐全。框架设计的一个核心问题就是发现可重用的设计和“热点”，以保证框架具备充分的灵活性，使用户能在已有构件的基础上生成应用程序，实现“零代码编写”的理想目标。
3.2实时处理框架设计原则
实时处理框架设计采用框架与插件相结合的设计方式，把数据处理各功能从框架中剥离出来，降低框架的复杂度，让框架更容易实现。数据处理功能与框架以一种很松的方式耦合，两者在保持接口不变的情况下，可以独立变化和。采用该设计原则，具有以下好处：
①无需更改或编译程序就可以扩展程序的功能；
②可以在不需要源代码的环境下扩展程序的功能；
③在一个程序的业务逻辑在不断发生变化仍能灵活适应。
4实时处理框架实现
4.1框架接口
框架对各插件进行统一管理，软件启动时，自动识别并加载指定目录下的所有插件。框架共抽象出数据提取器、帧提取器、数据处理器、输出器共4类插件接口，各类插件需要实现相应类型的插件接口，才能被框架正确的调用。框架与插件之间的关系如下图所示。
4.2框架实现
程序框架包括主程序模块、数据源模块、缓冲区管理模块、数据处理模块、状态管理模块、配置管理模块、插件管理模块与日志管理模块共8个模块。主程序模块负责管理各模块中的对象，并完成各对象的创建与初始化工作。通过调用数据源与数据处理模块的启动与停止接口实现对两个模块的控制。数据源模块通过调用缓冲区管理模块的写入数据接口向缓冲区中写入数据，数据处理模块调用缓冲区管理模块的读取数据接口从缓冲区中读取数据进行数据处理。各模块均可调用日志记录模块的记录日志接口写操作日志或错误信息。
主框架模块类关系如下图所示，main函数是整个软件的入口函数，调用日志录模块中的相应接口完成日志初始化工作，并将命令行参数传递给CMainApp类，调用CMainApp类的Execute接口启动软件。
CMainApp类通过ProgramOption对象解析命令行参数，获得命令行中设置的各个选项，创建插件管理模块中的CPluginManager对象，完成所有插件的加载工作，并将CPluginManager对象传递给CMultiAddrDataSource类，调用CProgressTimer类的对象实现程序计时工作。
4.3插件实现
数据处理软件总体框架采用插件式架构，抽象出数据提取器、帧提取器、数据处理器、输出共4类插件接口，插件采用统一接口设计，每一个插件均是实现了标准接口的动态链接库（Windows平台为.dll文件、Linux平台位.so文件），由插件管理器进行统一管理，实现自动识别与加载。实时处理框架根据系统配置创建若干个数据处理线程，根据配置中插件的类别，数据处理线程对象向插件管理器请求创建插件服务，生成所需的各插件，各插件相互协作，完成数据处理与输出的功能。