斯蒂爾曼物聯網智能照明管理系統常用解決方案「斯蒂爾曼」

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在物聯網中，物聯網終端是連接感知網絡層和傳輸網絡層，實現數據采集和數據傳輸的設備。系統承擔了數據采集、初始處理、加密、傳輸等多項功能。

智能終端的原理與功能

原則：物聯網終端基本由外圍感知接口(傳感)、中央處理接口和外部通信接口三個部分組成，通過外部感知接口與 RFID讀卡器、紅外線感應器、以太網接口、 WIFI等傳感設備按照網絡協議，通過外部通訊接口如： GPRS模塊、以太網接口、 WIFI等方式發送到中心處理平臺。

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功能：物聯網終端是傳感網絡層和傳輸網絡層的中間設備，是物聯網的關鍵設備，通過它的轉換和采集，將各種外部感知數據進行收集和處理，并通過各種網絡接口把數據傳輸到互聯網上。若沒有他的存在，感測數據就不能發送到的位置，物品的網絡也就不存在了。

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在將物聯網融入工業應用場景之后，制造業可以從這些方面提高生產效率：

能源消耗的自動檢測，利用相關設備完成電能、氣能、熱能消耗數據的自動采集，并通過網絡提供的信息功能實現對這些數據的管理。對生產過程中的電能、氣能、熱能等數據按時段自動統計，并按當地計費標準，計算不同時段的能耗倍數支出，提供能耗和生產效率之間的對應關系，供生產管理者使用。

物品識別定位，利用 RFID等識別、定位技術，識別生產過程中所使用的原材料、半成品和成品，利用物聯網技術將該系統連接到計算機網絡，實現對物品數量、地點、責任人信息等的數字化管理。可根據企業管理要求，快速識別和定位不同物品在倉庫、車間、成品庫等之間的流轉。倉儲管理，實現原材料采購、庫存量、生產消耗、半成品/成品數量的自動對賬，提高周轉效率。

生產現場信息的遠程反饋；生產現場的各種信息通過設備互聯、物品識別、定位等實時傳輸到相關設備，再通過 GSM等公共網絡實時傳送到各級企業管理者的手持設備上，使信息能夠及時、方便地獲取信息。

大數據和云計算和物聯網的關系

云、大數據、物聯網代表著 IT領域技術發展的新趨勢，三者之間既有區別又有聯系。云一開始主要有兩種含義：一種是大規模分布式并行計算技術，代表著谷歌的 GFS和 MapReduce；另一種是“按需租賃”的商業模式，它代表著亞馬遜的虛擬機和對象存儲。然而，隨著大數據概念的提出，大數據中的分布式計算技術開始被越來越多地納入到大數據技術中，而人們提到云計算時，更多是指整合底層 IT資源和以服務方式提供 IT資源的商業模式(例如 IaaS、 PaaS、 SaaS)。自云計算和大數據概念誕生至今，它們之間的關系十分微妙，既密不可分，又千差萬別。所以，我們不能將云計算與大數據割裂開來作為兩種截然不同的技術。另外，物聯網是與云計算、大數據相結合的技術。

首先，大數據，云計算和物聯網的區別。云計算本質上是為了整合和優化 IT資源，通過網絡以服務的方式廉價地向用戶提供服務，從海量數據中發現價值，從而為生產和生活服務提供服務；云計算本質上旨在整合和優化各類 IT資源，并以服務的方式廉價提供給用戶；物聯網的發展目標是實現物物連接，應用創新是物聯網發展的核心。

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單一的采集節點通常支持多路并行采樣。所以，前端輸入通道支持多路并行輸入。每個輸入信號經過阻抗匹配電路后，進行低通濾波處理。許多接入的傳感器信號頻率不太高，所以需要用低通濾波器過濾高頻信號(采樣預處理)，再接入多通道同步 ADC進行量化處理。

模數轉換由采樣控制器控制，采樣控制器在 FPGA內部實現。模數轉換后的結果直接存入 FIFO，當 FIFO中的數據量超過設定的閾值后，就向 ARM處理器提交中斷請求。ARM處理器在收到中斷請求后，開始從 FIFO讀取數據，然后生成網絡包，通過以太網發送到主機服務器。在這種電路結構中， FIFO起到了數據緩沖的作用， FIFO的容量與采樣頻率相關。

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若采樣頻率較高，則需開拓更大的 FIFO空間，否則將出現數據丟失的情況。取樣頻率的上限值取決于網絡的傳輸速率，如果網絡端口的吞吐量有問題，則采樣率不能太高，否則同樣會出現數據丟失的情況。取樣頻率、 FIFO容量、網絡吞吐量等因素密切相關，分析三者之間的關系可采用流水線模型。