Læser og analysator

Fordele ved Reader
1. Læserfølsomhed: læseren opnår en følsomhed på -92 dbm ved 1/1000 bit fejlrate, hvilket gør den uden tvivl den mest følsomme læser på markedet foran sine konkurrenter i branchen.

2. Understøttelse af flere læsescenarier: såsom tæt læsetilstand eller scenarier med høj interferens, læseren kan justeres til miljøet i interferenstilstanden.

3.Kan arbejde i barske miljøer: læseren har et stærkt, slagfast støbt aluminiumshus.

4.Simpelt og fleksibelt:Genkendelseshastigheden er hurtig, systemstørrelsen er lille, reducere omkostningerne.

Fordele ved Analyzer
1.Nøjagtig måling: Analysatoren kan måle spænding, strøm, effekt, elektrisk energi og andre elektriske parametre, høj nøjagtighed, hvilket er afgørende for nøjagtig overvågning og analyse af strømforbrug.
2.Energieffektivitet:ved at måle forbruget af udstyr eller systemer kan analysatorer hjælpe med at identificere områder, hvor energibesparelser og effektivitet kan opnås.
Fejlfinding: Analysatorer kan hjælpe med at identificere problemer i systemet eller udstyret, såsom unormalt strømforbrug eller harmonisk forvrængning, og kan bruges til at fejlfinde og rette problemer.
3. Overholdelse: Mange lande/regioner har regler og standarder for energieffektivitet for udstyr og systemer, og analysatorer kan hjælpe med at sikre overholdelse ved at måle og rapportere strømforbrug for udstyr eller systemer.
4. Omkostningsbesparelser: Ved at identificere og rette problemer, der fører til for stort forbrug, kan strømanalysatorer hjælpe med at reducere energiomkostningerne og spare penge over tid.

Læser, også kendt som reader-writer, er en vigtig del af UHF RFID-systemet. Selvom den kaldes en læser, er dens funktion ikke blot at læse etiketinformationen så simpel, læseren indeholder mange hjælpefunktioner, såsom værtskommunikation, IO-kontrol og så videre. Læseren forsyner mærket med strøm gennem elektromagnetiske bølger udstrålet af antennen, sender synkront ur og GEN2-luftgrænsefladekommandoer og modtager returdata fra mærket. Kommunikationen mellem læseren og tagget er halv-dupleks, det vil sige, at læseren ikke kan modtage de data, som tagget returnerer, når der sendes data til tagget. Selvom læseren altid er i værtstilstand, og tagget er i slavetilstand, mens den kommunikerer med tagget, arbejder læseren altid med tagget. Når etiketfunktionen opgraderes, skal læseren have funktionen som operationskommando for at implementere nye applikationer. Når mærkets følsomhed øges, skal læserens modtagerfølsomhed fordobles for at opnå stabil kommunikation. For eksempel, når mærkets følsomhed øges med 3 db, er backscatter (refleksionskoefficient) for tagget konstant, læseren har brug for en tilsvarende forøgelse af følsomheden på 6DB for at holde budgetterne for forlæns og omvendt link ens. Der er selvfølgelig mange læserproblemer, der skal løses, såsom behovet for, at en læser tæller tusindvis af faner i mange applikationer, på nuværende tidspunkt kræver systemet læserens følsomhed, anti-interferens, multi-tag-algoritme og så videre. Læseren forbedrer og forbedrer også for forskellige anvendelsesscenarier.

Analyzer: En analysator består af tre ting 1. karakterfiltre 2. filtre og 3. tokenizer. En analysator er dybest set en pakke af disse byggeklodser, hvor hver enkelt af dem ændrer inputstrømmen. Så når du indekserer et dokument, går det gennem følgende flow:

Først kan et eller flere tegnfiltre tilføjes, et tegnfilter modtager et tekstfelts originale tekst og kan derefter transformere værdien ved at tilføje, fjerne eller ændre tegn. Et eksempel på dette kunne være at fjerne enhver HTML-markering.

Efterord-tokenizer opdeler teksten i individuelle tokens, som normalt vil være ord. Så hvis vi har en sætning med 10 ord, ville vi få en række af 10 tokens. En analysator har muligvis kun én tokenizer som standard, der bruges en tokenizer-navnestandard, som bruger en Unicode-tekstsegmenteringsalgoritme, som dybest set opdeles med mellemrum og også fjerner de fleste symboler såsom kommaer, punktum, semikolon osv. Det er fordi de fleste symboler er ikke nyttige, når det kommer til søgning, da de er beregnet til at blive læst af mennesker. Udover at opdele tekst i tokens, er tokenizeren også ansvarlig for at registrere positionen af ​​tokens inklusive start- og sluttegnforskydninger for de ord, som tokens repræsenterer. Dette gør det muligt at kortlægge tokens til de originale ord, noget, der bruges til at fremhæve matchende ord til positioner af tokens, bruges ved udførelse af Fosi-sætningssøgninger og nærhedssøgninger.

Efter at have opdelt teksten i tokens, kører den gennem et eller flere token-filtre. token-filteret kan tilføje, fjerne eller ændre tokens.