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数字电视的技术原理与应用

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简介:
《数字电视的技术原理与应用》一书深入浅出地介绍了数字电视的基本概念、编码技术以及传输标准等,并探讨了其在现代通信中的广泛应用。 《数字电视原理技术与应用》一书深入探讨了数字电视的原理及其在实际中的应用。这本书为读者提供了关于数字电视技术全面而详尽的知识体系,涵盖了从基础理论到高级应用的所有方面。通过阅读此书,读者可以更好地理解数字电视的工作机制,并掌握其各种应用场景的技术细节。

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客服
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    《数字电视的技术原理与应用》一书深入浅出地介绍了数字电视的基本概念、编码技术以及传输标准等,并探讨了其在现代通信中的广泛应用。 《数字电视原理技术与应用》一书深入探讨了数字电视的原理及其在实际中的应用。这本书为读者提供了关于数字电视技术全面而详尽的知识体系,涵盖了从基础理论到高级应用的所有方面。通过阅读此书,读者可以更好地理解数字电视的工作机制,并掌握其各种应用场景的技术细节。
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    《大数据技术的应用与原理》一书深入浅出地解析了大数据处理的核心技术和广泛应用场景,涵盖数据采集、存储、分析及安全等关键领域。 《大数据技术原理与应用》和《大数据架构详解:从数据获取到深度学习》是深入了解大数据领域的宝贵资源。大数据技术处理海量、高增长速度、多样的信息资产,旨在发现隐藏模式、市场趋势以及用户偏好,从而帮助决策者做出更明智的业务决策。这一领域涵盖了多个层面,包括数据采集、存储、处理、分析和应用。 大数据的核心概念包括四个V:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)和Value(价值)。Volume强调数据规模,大数据往往涉及PB乃至EB级别的数据;Velocity关注数据产生的速度,要求实时或近实时处理;Variety意味着数据来源广泛,包括结构化、半结构化和非结构化数据;而Value则指从大数据中挖掘出的潜在价值。 在大数据存储方面,传统数据库系统难以应对挑战。因此出现了Hadoop分布式文件系统(HDFS)等解决方案。HDFS通过将数据分布在多台廉价服务器上实现了高容错性和高吞吐量的数据读写。同时,NoSQL数据库如MongoDB、Cassandra因其灵活性和可扩展性在大数据存储中占据重要位置。 MapReduce和Spark是大数据处理技术的主要代表。其中,MapReduce是一种分布式计算模型通过“映射”和“化简”两个阶段来处理大规模数据;而Spark作为新一代的大数据处理框架以其内存计算的优势,在处理速度上显著优于MapReduce,并支持批处理、交互式查询、流处理和图形计算等多种模式。 数据分析是大数据技术的关键环节,包括描述性分析、预测性和规范性分析。其中,机器学习和人工智能算法在预测性分析中发挥重要作用如支持向量机(SVM)、随机森林(RF)等这些算法能够从数据中发现规律并实现对未来的预测与决策优化。 大数据的应用场景广泛涵盖电商推荐系统、金融风控、医疗健康等领域。例如电商平台通过分析用户行为提供个性化推荐;在金融领域,大数据可用于信用评分和欺诈检测;而在医疗健康领域,大数据可以辅助疾病预测及治疗方案设计。 总之,掌握大数据技术原理与应用对于理解数据驱动的决策机制以及提升企业竞争力具有重要意义。深入研读《大数据技术原理与应用》和《大数据架构详解:从数据获取到深度学习》,读者可全面了解这一领域的全貌,并逐步掌握其核心知识,无论理论还是实践都能有所收获。
  • 减影血管造影
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    数字减影血管造影(DSA)是一种先进的X射线成像技术,通过特殊的图像处理方法突出显示血管结构,广泛应用于诊断和介入治疗各种血管疾病。 数字减影血管造影(DSA)又称数字血管成像(DVI),是一项结合了X射线成像与电子计算机数字图像处理技术的高科技手段。这项技术是在20世纪70年代继CT之后开发出来的。通过使用电子计算机,DSA可以将低碘浓度下的血管影像进行增强和提高到肉眼可见的程度,并且能够消除造影剂以外组织的影响,从而便于研究血管疾病或其他原因导致的异常情况。
  • WiFi
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    本文章将详细介绍WiFi技术的工作原理及其广泛应用领域,包括家庭网络、公共热点以及物联网等场景。 文章简要介绍了WiFi技术的工作原理及其广泛应用。
  • .rar
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    本资料详细介绍了大数据技术的核心应用领域及其工作原理,包括数据采集、存储、处理和分析等方面的知识,适合初学者和技术爱好者。 《大数据技术原理与应用》是林子雨教授编写的一份配套教材讲义,涵盖了大数据技术的基础理论、核心技术和实际应用。这份PPT资料详细解析了2015年6月时大数据领域的最新进展和重要概念,对于学习和理解大数据有极大的帮助。 以下是基于这个主题的详细知识点讲解: 1. **大数据定义**:大数据是指由于数据规模巨大、类型多样、增长速度快,传统数据处理工具无法有效处理的数据集合。它强调的是数据的价值挖掘,而非简单的数据存储。 2. **大数据的4V特征**:即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)和Value(价值)。其中Volume指的是海量数据规模;Velocity表示快速的数据生成速度;Variety意味着多种类型的数据形式;而Value则强调在大数据中发现有价值的信息。 3. **大数据处理框架**:Hadoop是大数据处理的基础,它是一个开源的分布式计算平台,包括HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce。其中,HDFS用于存储海量数据集,而MapReduce提供并行化处理能力。 4. **Hadoop生态组件**:除了基本的框架外,生态系统还包括如HBase、Hive、Pig及Spark等工具和技术,它们共同构成了大数据处理解决方案。 5. **NoSQL数据库**:随着大数据的发展需求增加,在传统关系型数据库之外出现了支持大规模分布式存储和高并发读写操作的NoSQL(Not Only SQL)数据库系统,例如MongoDB、Cassandra等。 6. **流处理技术**:Kafka是一种用于实时数据流处理的高效消息传递系统;而Storm与Flink则是专门设计用来进行持续性实时数据分析计算框架。 7. **大数据分析**:包括统计分析、机器学习和数据挖掘等领域,这些方法和技术能够帮助我们发现隐藏在大量复杂信息中的模式、关联以及趋势。常见的工具库有Apache Mahout及TensorFlow等。 8. **大数据应用领域**:从电商推荐系统到金融风控再到医疗健康与智慧城市管理等多个行业都可以看到大数据的应用身影,通过高效的数据分析可以显著提高业务决策效率和用户体验质量。 9. **大数据安全与隐私保护**:鉴于涉及大量敏感信息(如个人及企业数据),确保这些数据的安全性和用户隐私成为重要议题。加密技术、匿名化处理以及访问控制等策略被广泛应用于保障信息安全。 10. **未来趋势**:随着云计算、物联网和人工智能的快速发展,大数据技术也将持续进步与创新,例如边缘计算、实时分析能力增强及智能预测功能将是未来发展的重要方向。 这份林子雨教授的讲义深入浅出地介绍了大数据技术的基本概念、核心技术以及实际应用场景,是理解和掌握大数据技术不可或缺的学习资源。通过学习该教材内容,读者可以对大数据有更全面的认识,并能够将其应用到具体的工作实践中去。
  • 水印
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    数字水印技术是一种嵌入式信息安全手段,通过在数字化媒体中加入隐蔽标识来实现版权保护、数据完整性验证等功能。本课程深入探讨了各种数字水印算法及其应用原理。 《数字水印原理与技术》一书从技术层面全面介绍了数字水印的基本情况、理论基础、主流算法、性能评估及检测技术和应用案例,并深入探讨了研究中遇到的主要问题,辅以丰富实例,在附录部分还提供了主要算法的源代码。此外,书中详细阐述了数字水印技术的产品和实际应用场景。 该书适合高等院校信息与通信工程以及计算机科学与技术专业的高年级本科生、研究生作为教材或参考书籍使用;同时也适用于从事信息安全及数字版权管理的相关人员阅读。 全书共分六章: 第一章为绪论部分。首先介绍数字水印的基本概念,接着回顾其发展历程和现状,并详细阐述基本原理框架、特性分类以及常见的攻击方法等关键内容。最后总结了该技术的应用领域并提供参考文献供进一步研究使用。 第二章探讨基于边信息的水印系统模型,包括传统通信理论下的基础模式、含有辅助数据嵌入与编码机制的设计思路,以及结合人眼视觉感知特性的创新方案,并通过小结部分概括主要结论和未来发展方向。章节末尾同样附有相关参考文献以供读者深入学习。 第三章专注于数字水印的嵌入算法研究,从时间/空间域入手展开讨论,随后介绍基于扩频与量化技术的方法及其优化策略,在不同变换域内的鲁棒性比较分析则为选择最合适的方案提供了依据。章节结尾处总结了关键技术要点并推荐阅读材料以拓展知识面。 第四章聚焦于数字水印系统的性能评价体系,具体涵盖容量、保真度以及面对简单攻击和几何失真的抵抗能力等方面,并通过小结部分提炼核心观点与未来研究方向。参考文献为读者进一步探索提供了宝贵的资源库。 第五章则转向信息隐藏检测领域,首先定义了概念框架并分类介绍了现有技术手段,随后分别针对LSB(最低有效位)、二值图像和JPEG格式下的具体应用案例进行深入剖析,并通过小结部分总结关键发现与未来发展趋势。参考文献为读者提供了进一步研究的起点。 第六章展示了数字水印的实际应用场景,包括金融信息认证系统、保密通信方案、移动版权管理平台以及电子印章等前沿领域中的创新实践,并在章节结尾处简要回顾了主要成果并展望未来发展路径。参考文献部分则为进一步探索相关主题提供支持和指导。 以上内容构成了一本全面且深入的数字水印技术指南,旨在为学术界与工业界的读者们提供坚实的知识基础和实用的技术工具。
  • (实验)
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    本课程通过理论讲解和实践操作相结合的方式,深入浅出地介绍大数据技术的基本原理及其广泛应用场景。参与者将掌握大数据处理的核心技术和方法,并有机会亲手进行相关实验。 作业实验:学习一些Linux命令以及Hadoop操作。
  • 传感器.doc
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    本文档深入探讨了光电传感器的工作原理及其在现代工业中的广泛应用。通过详细分析其技术特性,为读者提供了全面的理解和实用的应用指导。 光电传感器在现代工业自动化检测与控制系统中扮演着关键角色。其主要特点包括非接触式检测、快速响应及高精度测量能力。本段落将深入探讨光电传感器的技术原理、分类以及广泛应用领域。 光电传感器由发送器、接收器和检测电路三部分组成。其中,发送器通常使用LED或激光二极管发射光束;当这些光线遇到物体时会发生变化,并被接收器捕捉到,经过内置的光电元件转换为电信号。此信号经放大处理后用于控制或监测各种物理量。 其工作原理是将光强度的变化转化为对应的电信号变化,涉及多种物理量如光照度、辐射测温及气体成分分析等。此外,它还能检测引起光线改变的各种非电量参数,例如物体尺寸、表面质量、应变位移和振动速度等,并用于识别形状与状态。 光电传感器主要分为模拟式和脉冲(开关)式两种类型。前者将光信号转换为连续变化的电信号;而后者在目标物通过检测区域时产生脉冲信号,通常用于计数或定位任务。 这些设备的优势包括较长的检测距离、广泛的物体适用性、快速响应时间及高分辨率等特性,在复杂环境条件下仍能可靠工作。因此它们被广泛应用于生产线、交通运输和环境监测等领域。 光电传感器的应用场景多样:例如烟尘浊度监控仪使用该技术实时测量空气中的颗粒物浓度;光电池则用于各种光电检测与自动控制任务中。随着计算机技术的进步,这类设备在自动化控制系统中的应用也愈加普及。 新的光电器件如CCD图像传感器的出现为光电传感开辟了新领域,特别是在图像捕获和处理方面具有广泛的应用前景。 维护过程中可能会遇到的问题包括接收端指示灯异常、电源问题或发射与接收距离不当等。这些问题可通过检查相关部件及参数来解决。 综上所述,凭借其先进的技术原理、多样的功能以及广泛的适用范围,在自动化智能化控制领域中光电传感器占据着重要地位,并随着光电技术的发展而不断扩展应用前景。
  • 动车上超级
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    本文探讨了应用于电动车上的超级电容技术的基本工作原理及其在实际中的应用情况,旨在为读者提供有关这一技术的全面理解。 超级电容器是一种新型的储能设备,也被称为超电容或双电层电容器,具有高容量、高功率密度以及长寿命等特点。其工作原理基于电双层的概念,在活性炭多孔电极与电解质溶液之间的界面形成双电层结构。当在两块极板之间施加电压时,多孔电极两侧会分别积聚正负电子;同时,电解液中的离子会被吸引到相应的界面上,从而形成两个集电器层。由于活性炭具有超高比表面积及极小的界面距离,超级电容器的容量可以显著提高,在理论上可达物理电容器的一百倍以上。 根据公式C=ε?A3.6πd?10^-6(μF),其中C代表电容值、ε为介质介电常数、A表示极板面积而d则指代介质厚度,超级电容器通过优化结构来满足高性能需求。能量储存量由公式E=12C(ΔV)^2计算得出,这表明其储能依赖于电容值和电压降。 在产品分类中,超级电容器可分为启动型与牵引型两大类:前者适用于短时间提供强大电流;后者则适合连续供应较大电流,并可替代传统蓄电池以满足各种设备如电动汽车、机械设备及太阳能系统的需求。超级电容器的技术特点包括: - 快速充电能力,在数十秒至几分钟内即可充达额定容量的95%以上。 - 循环使用次数极多,可达数万次乃至几十万次。 - 高能量转换效率,大电流循环效率可超90%。 - 功率密度高,范围在300W/kg到5,000W/kg之间,为传统电池的五至十倍之多。 - 环保无污染,在生产过程中不产生有害物质且无需维护保养。 - 超低温性能优越,可在零下三十度环境中正常工作。 - 容量测量方便,可直接读取剩余电量。 超级电容器的应用领域广泛: - 电动汽车:作为主电源或辅助动力源提升短途行驶能力,并与燃料电池组成混合动力系统以减少燃油消耗和排放; - 电动工具:提供所需能量; - 太阳能及风力发电系统:用作储能装置,增强能源稳定性并改善供应情况; - 各类电子电器产品:作为备用或主电池确保电力稳定供给; - 发电站直流操作电源与高压环网功率补偿电源:提高电网的稳定性和响应速度。 超级电容器作为一种新型储能技术,在电动车及其他领域拥有广阔的应用前景。其核心优势在于快速充电、高功率密度以及出色的循环寿命,特别适用于需要瞬间大电流输出和频繁充放电场景。随着技术的进步和应用范围的扩大,超级电容器为未来能源存储技术和新能源汽车的发展提供了新的可能性。