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大数据技术在电子信息工程中的应用.pdf
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1、2 2 6 2 0 2 4年2期2 0 2 4年第4 6卷第2期大数据技术在电子信息工程中的应用于树坤作者简介:于树坤(1 9 8 6-),本科,工程师,研究方向为电子信息工程。(无棣县公共就业和人才服务中心 山东 滨州2 5 1 9 0 0)摘 要 文中通过多种数据采集手段,如传感器、设备和通信网络,旨在构建一个海量数据的基础。采用数据分析和处理方法,揭示了大数据技术在电子信息工程中的潜在应用价值。通过对实时数据的监测与分析,揭示了大数据技术在电子信息工程生产过程中的关键作用。研究结果表明,大数据技术在感知系统、质量监控与改进、智能决策和创新等方面发挥了关键作用,推动了电子信息工程的智能化与
2、高效化发展。关键词:大数据技术;电子信息工程;应用中图分类号 T P 3 9 3A p p l i c a t i o no fB i gD a t aT e c h n o l o g y i nE l e c t r o n i c I n f o r m a t i o nE n g i n e e r i n gYUS h u k u n(Wu d iC o u n t yP u b l i cE m p l o y m e n t a n dT a l e n tS e r v i c eC e n t e r,B i n z h o u,S h a n d o n g2 5 1 9
3、 0 0,C h i n a)A b s t r a c t T h r o u g hav a r i e t yo fd a t ac o l l e c t i o nm e t h o d s,s u c ha s s e n s o r s,d e v i c e sa n dc o mm u n i c a t i o nn e t w o r k s,t h i sp a-p e ra i m s t ob u i l daf o u n d a t i o nf o rm a s s i v ed a t a.U s i n gd a t aa n a l y t i c sa
4、 n dp r o c e s s i n gm e t h o d s,t h ep o t e n t i a la p p l i c a t i o nv a l u eo fb i gd a t a t e c h n o l o g y i ne l e c t r o n i c i n f o r m a t i o ne n g i n e e r i n g i s r e v e a l e d.T h r o u g h t h em o n i t o r i n ga n da n a l y s i so f r e a l-t i m ed a t a,t h
5、ek e yr o l eo fb i gd a t at e c h n o l o g yi nt h ep r o d u c t i o n p r o c e s so fe l e c t r o n i ci n f o r m a t i o ne n g i n e e r i n gi sr e v e a l e d.T h er e s e a r c hr e s u l t ss h o wt h a tb i gd a t a t e c h n o l o g yh a sp l a y e dak e yr o l e i np e r c e p t i o
6、 ns y s t e m s,q u a l i t ym o n i t o-r i n ga n d i m p r o v e m e n t,i n t e l l i g e n td e c i s i o n-m a k i n ga n d i n n o v a t i o n,a n dp r o m o t e d t h e i n t e l l i g e n t a n de f f i c i e n td e v e l o p m e n to f e l e c t r o n i c i n f o r m a t i o ne n g i n e e
7、 r i n g.K e y w o r d s B i gd a t a t e c h n o l o g y,E l e c t r o n i c I n f o r m a t i o nE n g i n e e r i n g,A p p l i c a t i o n0 引言电子信息工程作为现代工业的核心部分,涵盖了传感器技术、通信网络、智能控制等多个关键领域。大数据技术的引入为电子信息工程带来了全新的机遇与挑战。通过对海量数据的采集、存储和分析,电子信息工程可以更深入地理解系统运行状态、提升生产效率、实现智能决策,并为技术创新提供新的契机。然而,随着这一应用潮流的出现,也涌现
8、出了数据隐私、安全性、质量、协同等问题。1 大数据技术在电子信息工程中的应用案例1.1 智能制造1.1.1 生产过程中的大数据应用在电子信息工程的智能制造中,大数据技术被广泛应用于生产过程的监测、分析和优化。传感器网络通过实时采集设备运行状态、生产参数等数据,形成了海量、实时的数据流。这些数据被集成到大数据平台中,通过分布式处理和实时流处理技术,实现了对整个生产过程的高效监测。例如,通过实时监测生产线上各个环节的数据,可以追踪生产进度、检测异常情况,提高生产效率、及时响应潜在问题1。1.1.2 质量监控与改进大数据技术在智能制造中扮演着关键角色,特别是在质量监控与改进方面。通过对生产中产生的大
9、量质量数据进行深度分析,可以实现实时质量监测和快速问题定位。例如,通过结合传感器数据、图像识别技术和机器学习算法,系统可以自动识别生产线上的缺陷或异常,从而实现早期预警和及时处理2。这种实时质量监控不仅提高了产品合格率,还降低了生产成本。生产线质量监控示意图如图1所示。在图1中,波动的规律性表明生产线在这些时间步上维持了较稳定的质量水平。正常状态的数据通常由传感器等设备实时采集,因此波动的变化可能反映了生产过程中的某些特定工艺或参数。在图1中,这表现为与正常状态存在明显不同的波动模式。异常数据的突然上升可能表示在相应的时间步上发生了质量缺陷或异常情况。这种异常可能是由设备故障、材料问题或生产过
10、程中其他不寻常的2 0 2 4年2期2 2 7 事件引起的。通过图1的可视化,可以迅速识别并定位异常状态,为生产线提供及时预警,使操作人员能迅速采取必要的措施,防止问题扩大。图1 生产线质量监控示意图1.2 通信网络优化1.2.1 数据分析在网络优化中的作用在通信网络领域,数据分析是优化网络性能和提升用户体验的关键驱动因素之一。大数据技术通过对通信网络中产生的海量数据进行深度分析,为网络优化提供了重要支持。首先,通过分析用户的通信模式和需求,运营商可以更好地了解用户行为,预测网络流量峰值和低谷,从而调整网络资源分配,提高网络容量和覆盖范围3。其次,通过对网络性能数据的监测和分析,可以及时发现潜
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