Läsare och analysator

Fördelar med Reader
1.Läsarkänslighet: läsaren uppnår en känslighet på -92 dbm vid 1/1000 bitars felfrekvens, vilket gör den utan tvekan den mest känsliga läsaren på marknaden, före sina konkurrenter i branschen.

2.Stöd för flera läsarscenarier: som tätt läsarläge eller scenarier med hög störning, läsaren kan anpassas till miljön för störningsläget.

3. Kan arbeta i tuffa miljöer: läsaren har ett starkt, slagtåligt hölje av gjutet aluminium.

4. Enkelt och flexibelt: Igenkänningshastigheten är snabb, systemstorleken är liten, minska kostnaderna.

Fördelar med Analyzer
1. Noggrann mätning: Analysatorn kan mäta spänning, ström, effekt, elektrisk energi och andra elektriska parametrar, hög noggrannhet, vilket är viktigt för noggrann övervakning och analys av strömförbrukning.
2. Energieffektivitet: genom att mäta förbrukningen av utrustning eller system kan analysatorer hjälpa till att identifiera områden där energibesparingar och effektivitet kan uppnås.
Felsökning: analysatorer kan hjälpa till att identifiera problem i systemet eller utrustningen, såsom onormal strömförbrukning eller harmonisk distorsion, och kan användas för att felsöka och åtgärda problem.
3. Överensstämmelse: många länder/regioner har föreskrifter och standarder för energieffektivitet för utrustning och system, och analysatorer kan hjälpa till att säkerställa efterlevnad genom att mäta och rapportera strömförbrukning för utrustning eller system.
4.Kostnadsbesparingar: genom att identifiera och korrigera problem som leder till överdriven förbrukning kan effektanalysatorer hjälpa till att minska energikostnaderna och spara pengar över tid.

Reader, även känd som reader-writer, är en viktig del av UHF RFID-systemet. Även om det kallas en läsare, är dess funktion inte bara att läsa etikettinformationen så enkel, läsaren innehåller många hjälpfunktioner, såsom värdkommunikation, IO-kontroll, och så vidare. Läsaren förser taggen med ström genom elektromagnetiska vågor som utstrålas av antennen, skickar synkron klocka och GEN2 luftgränssnittskommandon och tar emot returdata från taggen. Kommunikationen mellan läsaren och taggen är halvduplex, det vill säga läsaren kan inte ta emot data som returneras av taggen när data skickas till taggen. Även om läsaren alltid är i värdläge och taggen är i slavläge medan den kommunicerar med taggen, arbetar läsaren alltid med taggen. När etikettfunktionen uppgraderas måste läsaren ha funktionen för operationskommandot för att implementera nya applikationer. När taggens känslighet ökas måste läsarens mottagarkänslighet fördubblas för att uppnå stabil kommunikation. Till exempel, när taggens känslighet ökas med 3 db, är backscatter (reflektionskoefficient) för taggen konstant, läsaren behöver en motsvarande ökning av känsligheten på 6DB för att hålla budgetarna för framåt- och bakåtlänken lika. Det finns naturligtvis många läsarproblem som måste åtgärdas, såsom behovet av att en läsare ska räkna tusentals flikar i många applikationer, vid denna tidpunkt kräver systemet läsarens känslighet, anti-interferens, multitaggalgoritm och så vidare. Läsaren förbättrar och förbättrar också för olika tillämpningsscenarier.

Analysator: En analysator består av tre saker 1. teckenfilter 2. filter och 3. tokenizer. En analysator är i grunden ett paket av dessa byggstenar där var och en av dem ändrar ingångsströmmen. Så när du indexerar ett dokument går det igenom följande flöde:

Först kan ett eller flera teckenfilter läggas till, ett teckenfilter tar emot ett textfälts originaltext och kan sedan omvandla värdet genom att lägga till att ta bort eller ändra tecken. Ett exempel på detta kan vara att ta bort all HTML-kod.

Efterords-tokenizer delar upp texten i individuella tokens som vanligtvis kommer att vara ord. Så om vi har en mening med 10 ord skulle vi få en uppsättning av 10 tokens. En analysator kanske bara har en tokenizer som standard används en tokenizer-namnstandard som använder en Unicode-textsegmenteringsalgoritm, som i princip delar upp med blanksteg och även tar bort de flesta symboler som kommatecken, punkter, semikolon, etc. Det beror på att de flesta symboler är inte användbara när det kommer till sökning eftersom de är avsedda att läsas av människor. Förutom att dela upp text i tokens, är tokenizern också ansvarig för att registrera tokens position inklusive start- och slutteckenförskjutningar för orden som tokens representerar. Detta gör det möjligt att mappa tokens till de ursprungliga orden, något som används för att markera matchande ord till positioner av tokens används när man utför Fosi-frassökningar och närhetssökningar.

Efter att ha delat upp texten i tokens går den igenom ett eller flera tokenfilter. tokenfiltret kan lägga till, ta bort eller ändra tokens.