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CSAT3B这种新型加热式声波风速计是什么？ 我们采用了带有集成电子设备的CSAT3B（和CSAT3A）3-D 声波风速计，并为其添加了加热元件，用于寒冷天气应用。新的CSAT3BH和 CSAT3AH（其中“H”指的是“加热”）可以防止冰冻沉淀物粘附在传感器臂、支柱和传感器上——这一切都归功于内置加热器。声波风速计中的加热器由智能电子箱控制。该框使用随附的温度/相对湿度探头测量的空气温度和相对湿度来确定何时以及应施加多少热量。 CSAT3BH 如何帮助我们的客户？ 我们有许多客户使用寒冷气候测风应用。这些应用程序容易因冻结降水干扰测量路径而丢失大量数据。在仪器上结冰后，可能需要数天、数周甚至数月才能解冻，从而导致不必要的数据空白。那是很多数据丢失。 因此，对于以前处理过此类问题的人，我们很高兴能提供此解决方案。在某些寒冷条件下无法进行的测量现在可以放心地进行。使用新的 CSAT3BH 和 CSAT3AH 可以轻松进行风速测量并避免因声波风速计结冰而导致数据丢失。 为什么您对 CSAT3BH 感到兴奋？ 我们很高兴能够在以前不可能的条件下进行风测量。我们对电子箱中加热算法感到特别兴奋。它不仅可以去除传感器上的冰块，还可以去除冰块。它首先防止冰在传感器上形成，因此声波风速计测量的损失小。 这些加热器的功耗如何？ 从中受益的人可能想知道这是否会在他们的站点上消耗过多的电力。好消息是智能加热算法会在低功率下自动打开加热器。传感器会根据需要逐渐升温，以防止结冰。这保证了防止结冰所需少电量。在加热器开启期间，数据会被标记以进行质量控制和数据验证。 CSAT3BH 与其他声波风速计有何不同？ 由于集成了加热器，新的 CSAT3BH 和 CSAT3AH 与市场上的所有其他声波风速计相比是的。这些是具有内置算法的高质量 3-D 声波风速计，可自动调节防止传感器结冰所需的热量。其他加热式声波风速计仅提供二维低质量测量，或者它们没有加热算法。我们相信 Campbell Scientific 的加热式声波风速计是的。此外，CSAT3AH 一款设计用于集成到开路或闭路涡度协方差系统中的加热式声波风速计。 那么，如果客户有寒冷天气环境，他们应该使用 CSAT3BH 或 CSAT3AH，而对于其他应用，他们应该使用 CSAT3B 或 CSAT3A 吗？ 是的，CSAT3BH 是我们的独立加热式声波风速计，可用于风测量应用中，因为积冰可能会影响风测量。CSAT3AH 是我们的加热声波风速计，可与我们的闭路和开路涡度协方差系统配对。CSAT3B 和 CSAT3A 都是为在测量现场不存在冻结降水问题而设计的。
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气溶胶粒子的实时测量会产生哪些输出值？ 气溶胶颗粒的实时测量意味着在几秒钟内直接识别环境空气中的颗粒。测量系统提供有关空气中主要生物气溶胶颗粒（例如花粉、孢子等）和其他粗颗粒的局部浓度的实时信息。数据以浓度值和单个“事件”的形式输出。“事件”包含描述单个粒子属性的测量数据组合。如果集成 AI 的这种组合是已知的，则测量系统会通知用户适用的粒子类别（例如花粉粒子、桦树）。 Swisens 系统生成哪些测量数据？ 数字全息术 数字全息术产生高分辨率全息图像，并允许测量单个粒子的形态特性。由此，可以确定尺寸、形状、面积、周长、球形度和许多其他参数，从而实现颗粒识别。包含在SwisensPoleno Jupiter和SwisensPoleno Mars中 光谱荧光 发射这种测量方法可以基于荧光发射的测量来测量单个粒子的化学成分。除了数字全息技术，还可以生成更广泛的粒子“指纹”，从而实现识别，尤其是对于 10 µm 以下的较小粒子。测量系统记录与荧光强度和寿命相关的参数。包含在SwisensPoleno 木星中。 偏振测量 表面的照明会导致散射光显示偏振效应，具体取决于表面的结构。内置的垂直激光源可以提供这种照明，而两个光电探测器可用于测量散射光。两个探测器都配备了偏振滤光片，一个水平的，一个垂直的。这两个信号的比率可以提供有关粒子表面的附加信息。包含在SwisensPoleno 木星中。 气溶胶颗粒的自动识别是如何工作的？ 测量系统生成粒子的数字“指纹”，并由算法处理。人工智能识别粒子的关键特征并将粒子分配给相应的粒子类别。为了启用这种自动识别过程，系统及其算法使用我们已知的数据集进行训练。这种方法也被称为“监督机器学习”，已经在工业和科学领域有很大的应用领域。 粒子的测量和识别需要多长时间？ 测量系统以每分钟 40 升的速度连续吸入空气。它以每秒 0.5 米的速度测量和计数飞行中的粒子。测量数据可在几微秒内获得，输出值可在几秒内按需获得。 可以测量哪些粒径？ 我们提供测量系统，用于测量 0.5 µm 至 300 µm 之间的空气颗粒。SwisensPoleno Mars的检测阈值下限为 2 µm，而SwisensPoleno Jupiter可测量低至 0.5 µm 。 目前可以识别出什么样的气溶胶颗粒？ 这取决于应用、测量系统、所需的可靠性和精度。经过测试的机器学习算法确定了中欧过敏人群重要的花粉。这些包括榛树、桦树、桤木、山毛榉、白蜡木、橡树和草科。扩展且尚未测试的产品组合包括 30 多种其他类型的花粉以及孢子、其他生物气溶胶和其他粗气溶胶颗粒。我们很乐意响应客户的特定要求，并不断扩展我们的数据库。 可以添加更多粒子类吗？ 这就是 Swisens 生态系统的所有优势发挥作用的地方。硬件、软件和服务的结合使我们的客户能够独立地扩展和改进机器学习算法。 如何访问输出值和测量数据？ 可以通过中央数据库、REST API 和 Swisens 生态系统中的软件组件访问初始值和测量数据。 SwisensDataExplorer允许您查看当前和历史事件以及浓度值。基于浏览器的软件不需要任何复杂的安装，并且可以从您自己的工作场所进行远程访问。可以以几乎无限可变的时间分辨率查看浓度值。配置的时间配置文件可以导出为 CSV 文件。各个事件显示系统生成的图像和识别结果，可以在可配置的时间段内查看并导出为 JSON 文件。将来，这里也应该可以简单地导出到 CSV 文件。 对于高级分析师，SwisensDataAnalyzer 可以基于 Docker Container、Python Script 和 Jupyter Notebook 对测量数据进行详细分析和评估。 测量系统可以运行多长时间？ 坚固且无过滤器的设计可实现全年不间断和连续运行。配备自动监控系统和远程控制清洁程序，可以防止可能的故障，例如由于堵塞。尽管如此，我们还是建议每年对系统进行清洁和维护，以实现无忧无虑的长期运行。
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1.使用带有 CR1000X 的 229-L，系统是否可以编程为在激发前读取平衡土壤温度以进行基质电位测量？ 建议在打开加热器之前测量并记录传感器的温度。该读数可用作土壤温度读数。只要基质电位测量的频率不超过每 15 分钟一次，传感器中就不会产生明显的热量积聚，并且传感器温度将与土壤温度相同。 2.如果几个 229-L 探头开始返回非常低的 dT 正负值，可能是什么原因？ 非常低的 dT 值，尤其是负值，表明 229-L 传感器在测量期间没有加热。*可能的原因是加热线损坏、一根或多根线松动或恒流励磁模块故障。 首先要做的检查是加热线本身。使用欧姆表测量 229-L 上黑线和绿线之间的电阻。电阻读数应约为 33 至 36 欧姆。超出刻度或无限读数表示加热丝断线。低读数可能表明加热线短路。在这两种情况下，解决方法是挖掘传感器线并检查它是否损坏。 下一步检查是确保以下位置有良好的电气连接： 黑色和绿色传感器线连接到恒流接口或多路复用器 其中多路复用器公共线连接到恒流接口 其中恒流接口连接到数据记录器 12V、G 和控制端口 这些电线中的每一条都应该有大约四分之一英寸的裸铜牢固地连接到其端子上。 *后，可以用万用表检查 CE4 或 CE8 恒流模块，确保其输出 50 mA。测量 12V 和接地端子螺钉之间的电压，以确保恒流模块正在接收来自数据记录器的电源。接下来，将连接数据记录器控制端口与 CTRL 通道的导线临时移动到数据记录器上的 5 V 通道，以强制模块始终处于开启状态，以便测量电流输出。将万用表设置为测量毫安，并测量电流。它应该是 50 mA ± 1 mA。如果电流输出超出该范围，则需要维修或更换恒流模块。 3.37 到 48 欧姆的加热器电阻值是否表明 229-L 存在问题，或者这些值是否在正常范围内？ 加热线本身的电阻读数应约为 33 欧姆，但连接到加热线的绿色和黑色线也会增加读数的电阻。传感器电缆越长，电阻读数越大。因此，37 到 48 欧姆的读数在正常范围内。无穷大或小于 33 欧姆的电阻读数可能是由传感器电缆的断路或短路引起的，这将引起关注。 4.229-L 加热元件是由什么制成的？在酸性环境中，例如铜尾矿，传感器是否会在五年内因腐蚀而失效？ 加热元件由 Evanohm 线制成。该元件被封装在不锈钢皮下注射针内的环氧树脂中，不会暴露在腐蚀性环境中。因此，传感器的那部分在五年内不应该出现故障。但是，传感器电缆和陶瓷基体在暴露于腐蚀性环境五年后可能会受到损坏。 5.229-L 水基质电位传感器中热电偶（温度测量）的规定精度是多少？ 如果在*坏的情况下对所有误差求和，则热电偶精度将为 ±0.5°C。有关热电偶测量的详细讨论，请参阅数据记录器手册中的“热电偶测量”部分。 6.某种特定传感器可用的线缆尾端选项列在网站的什么位置？ 不是每一种传感器都有不同的线缆尾端选项。通过查找传感器产品页面的订购栏 (Ordering tab) 中的两个位置，可以检查某种特定传感器的可用的线缆尾端选项： 产品型号 线缆尾端选项列表 如果传感器以 –ET, –ETM, –LC, –LQ, 或 –QD 等版本的型号供应，那么线缆尾端选项已经反映在该传感器的产品型号中。例如，034B 以 034B-ET, 034B-ETM, 034B-LC, 034B-LQ, 和 034B-QD 等型号供应。 所有其它的线缆尾端选项，如果可用，会列在该传感器产品页面的订购栏 (Ordering tab) 中的线缆尾端选项 (“Cable Termination Options) 区域。例如，034B-L 风速风向传感器具有 –CWS, –PT, 和 –PW 等线缆尾端选项，显示在 034B-L 产品页面的 订购栏 (Ordering tab) 位置。 注： 当更新的产品添加到我们的库存中时，一般来说，我们会在单个传感器的产品型号下面列出多种线缆尾端选项，而不是创建多个产品型号。例如，HC2S3-L 具有 –C 线缆尾端选项用于连接到 CS110，而我们并没有使用 HC2S3-LC 产品型号。 对 Campbell Scientific 传感器而言，有哪些可行的不同线缆长度选择？ 大多数 Campbell Scientific 传感器的型号中都带有 –L，它表示用户指定线缆长度。如果传感器型号名称列有 –LX (这里 “X” 是其它的某个字符), 那么该传感器需要用户指定长度，但线缆尾端会配有用于某个系统的特殊快速接头： –LC 表示用户指定线缆长度，所配快速接头用于 ET107, CS110, 或已停产的 Metdata1 系统。 –LQ 表示用户指定线缆长度，所配快速接头用于 用于 RAWS-P 气象站。 如果一个传感器的主型号数字的后面没有被指定 –L 或其它的 –LX 字符，那么该传感器将具有固定的线缆长度。在产品页面订购栏中 (Ordering tab) 的描述字段的末尾，会列出线缆的长度。例如 034B-ET 型号的描述字段含有信息：Met One风速风向传感器适用于ET气象站，67英寸线缆 (Met One Wind Set for ET Station, 67 inch Cable)。产品按固定的线缆长度做尾端处理，默认是尾线方式。 如果线缆尾端配有用于某个系统的特殊快速接头，则型号尾部的字符会指定该传感器用于哪一个系统。例如，034B-ET 型号表明该传感器是一个 034B 且用于 ET107 系统。 以 –ET 结尾的型号的传感器配备快速接头，用于 ET107 气象站。 以 –ETM 结尾的型号的传感器配备快速接头，用于 ET107 气象站，但它们也含有一个特殊的系统安装支架，在订购一个备件时，所配的支架经常是便捷实用的。 以 –QD 结尾的型号的传感器配备快速接头，用于 RAWS-F 快速配置气象站。 以 –PW 结尾的型号的传感器配备快速接头，用于 PWENC 预接线机箱或预接线系统。 对 Campbell Scientific 传感器而言，有哪些可行的不同线缆尾端处理选项？ Campbell Scientific 的很多传感器都有可行的不同线缆尾端处理选项，包括以下几种： –PT (–PT w/Tinned Wires，镀锌尾线) 是默认选项，不显示在产品行中，而其它选项会显示在产品行中。线缆末端为尾线方式，可直接连接到数据采集器。 在 –C (–C w/ET/CS110 Connector，CS110快速接头) 选项中，线缆尾端所配的快速接头可连接到 CS110 电场计或 ET-系列的气象站。 在 –CWS (–CWS 带 CWS900 快速接头) 选项中，线缆尾端所配的快速接头可连接到 CWS-系列的接口。连接到 CWS900-系列接口使得传感器可被用于无线传感器网络中。 在 –PW (–PW 带预接线快速接头) 选项中，线缆尾端所配的快速接头可连接到预接线机箱上。 在 –RQ (–RQ 带RAWS 快速接头) 选项中，线缆尾端所配的快速接头可连接到 RAWS-P配置远程自动气象站。
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都知道风速风向是气象监测中比较常见的两种要素，风速风向的监测一般都需要用到风速风向传感器(当然风向袋和风向标这些都是可以监测风向的)，很多人都会，较困惑，风速风向传感器和一体式风速风向传感器这两种不都是同一种传感器吗?这两种传威器都有哪些区知呢?今天小编给大家详细介绍一下这两种传感器! 风速风向传感器这个本身包括了:一体式风速风向传感器，超声波风速风向传感器，风速传感器和风向传威器!风速风向传感器本身的主要作用使用监测气象要素中发风速和风向，一般来说都是安装在气象支架，配合其他气象要素传感器结合使用!也可以单独使用(一般来说单独使用非常少)! 一体式风速风向传感器很明显，本身就是指的风速传感和风向传感器为一体!能实现同时监测风速和风向，本身主要的作用是监测气象要麦中的风速和风向，安装在气象站直接上，配合其他气象站传感器结合使用!单独使用较少! 其实无论是风速风向传感器还是一体式风 速风向传咸器，本身主要的作用都是为了监测风速和风向气象要表，也都是要要配合其他气象要表传威器结合使用的!
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温度传感器CS241 和 CS241DM相似之处？ 传感器占用空间小 CS241 和 CS241DM 以其小尺寸而闻名，在全尺寸面板上仅占不到 2% 的面积。两种型号均配备精密 1000 欧姆 A 类铂电阻温度计 (PRT) Pt-1000。两种型号的 PRT 宽度为 2.54 厘米（1.0 英寸），高度为 0.419 厘米（0.165 英寸），确保对太阳能电池板性能的影响*小。由于传感器符合 IP68 等级，CS241 和 CS241DM 都可以安全地监控浮动太阳能电池板。 A 类 Pt-1000 传感元件 CS241 和 CS241DM 的传感元件是一个 Pt-1000 A 类 PRT，封装在一个专门设计的低质量铝盘中。圆盘的纤细轮廓和几何形状减少了传感器对被测电池温度的任何影响。这意味着 CS241 或 CS241DM 不会充当散热器，这是我们在其他传感器设计中看到的。这些传感器中使用的 A 类传感元件与传感器头结合使用时，可提供 ±(0.15 + 0.002T)°C 的 PRT 精度和在宽温度范围内的出色稳定性。 针对双面面板进行了优化 CS241 和 CS241DM 均设计用于双面光伏面板，用于性能评估和监控。（双面太阳能电池板作为一种有利的选择在太阳能市场中迅速得到采用，因为它们从太阳能电池板的两侧收集光并增加了电力生产的密度。） 简化的强力、可靠的粘合剂 传感器磁盘的粘合剂已更新，具有*大的传感器与模块粘合性和大于 600 W/(m 2 *K) 的热导率，超过了要求热导率大于 500 W/(米2 *K)。结合减少质量的电缆，改进的粘合剂使传感器无需胶带或额外的环氧树脂即可安装。这种改进不仅减少了对太阳能电池板的影响，而且使安装更加方便。 有什么不同？ 模拟与数字传感器 两个传感器之间的主要区别在于 CS241DM 提供数字 Modbus RS-485 输出，而 CS241 具有模拟输出，可根据测量设备和测量配置为两线或四线测量可用的频道。 CS241DM 是可寻址的 Modbus 远程终端单元 (RTU)，可配置为向许多 Modbus 客户端设备提供数据。数字测量 (DM) 板支持以菊花链方式连接多个 CS241DM 传感器，从而简化了监测 IEC 61742 要求的多个温度所需的连接。这可以减少电缆长度并简化通信拓扑。CS241DM 还包含一个可配置的终端电阻器，可以为菊花链中的*终传感器启用。 CS241DM 的 DM 板使用带有精密电阻和 24 位 A/D 的四线测量来测量传感器。该板采用坚固的包覆成型封装，具有 M12 连接，可实现可靠的环境保护。该板还具有内置浪涌保护功能，可保护测量电子设备免受太阳能发电厂常见的浪涌影响。 相比之下，CS241 是一款内置高精度完成电阻器的模拟传感器。根据所需的测量精度和测量设备上可用的模拟通道，可以使用两线或四线配置来测量传感器。为获得*高精度，应使用四线测量。 如何选择 为您的应用选择*佳传感器可能取决于几个因素，包括下面简要提到的那些： ·CS241 适用于配备有可用模拟通道的数据记录器的现有气象站。两线电桥测量可用于较短的电缆长度（通常短于6.1 m [20 ft]）。对于*长45.7 m (150 ft) 的电缆长度，Campbell Scientific 建议使用四线测量。 ·CS241DM 与监控和数据采集(SCADA) 系统配合良好。由于其Modbus over RS-485 通信能力，CS241DM 可以支持更长的电缆长度。当模拟通道不可用时，该传感器也是一个不错的选择。
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人们早就知道，土壤含水量与作物的健康和产量之间存在着密切的关系。但只有在过去的几十年里，科学才量化了这些关系的细节。这项研究已扩大到建立土壤水分水平与对气象和水文模型和预测的影响之间的关系。 农业管理、粮食安全和更好地了解干旱的需要推动了对区域土壤水分和植被指数图的需求，这导致了从 1980 年代开始利用卫星遥感土壤水分的发展。土壤湿度的遥感增加了对土壤传感器监测站的需求，以“地面真实”来自卫星的数据。由于人们对土壤水分影响天气、区域和地方流域水文以及农业的方式越来越感兴趣，因此开发了新的分析、公式和方程来更好地量化这些关系。 介电常数是一个复数，包含能量存储和能量损失项。由于 TDR 和 FDR 土壤湿度传感器等技术对射频 (RF) 能量损失进行了假设，因此土壤形态的可变性以及温度和盐度的变化等因素会在确定土壤含水量时引入不稳定性。由于土壤条件和土壤类型因地区而异，大规模土壤水分监测的兴趣不断扩大，研究人员开始关注由介电测量确定的土壤水分估计的质量、一致性和稳定性。大型区域和大陆规模的土壤水分网络需要一套传感器，包括具有高度一致性、准确性和长期稳定性的土壤水分传感器。 对土壤水分及其对天气、水文和农业的影响的兴趣持续增长，这推动了土壤传感器市场的增长。土壤传感器的主要应用领域，特别是仅跟踪土壤湿度条件相对变化的经济定性传感器，因此迫切需要更定量的土壤湿度数据，以便为卫星有源无源遥感输出进行水量平衡计算。 大型卫星和地面网络（如 SMAP、SCAN 和 CRN）收集的土壤水分对于增强型气象和水文模型和预报的开发和功能至关重要。准确、一致、耐用且具有长期稳定性的研究级质量传感器的性能不断提高，为科研工作者提供了对数据集的高度信心。
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气象站的概念是对一个气象传感器与它安装位置关系的阐释。气象站集成了一组气象传感器及其备件、支架、供电设备、本地的数采集器用于处理及存储测量的数据。这些传感器以指定方式安装，并且电站监控系统可以读取这些它们的坐标和配置。气象站并非新鲜概念，全球所有的气象服务都以其作为气象监测系统的基础。气象站安装便利且安装开销低廉，因此相比于单买各个气象传感器，有理由购买稍贵的集成系统。 自从气象站概念被定义以来，气象站配置标准化和对场站特征进行气象站配额是非常实用的实施策略。加之实践中一般使用额定输出功率、物理面积和斜坡的数量来定义电站内局部区域的典型特征。二者相辅相成不仅可以同步排线与供电设计，也简化了监测系统的设计、场站的建设以及电站全生命周期仪表校准的实施。 在光伏电站监测系统中气象传感器发挥重要作用，气象实测数据是跟踪、评估和控制光伏电站性能参数的关键。因此正确安装足够数量的气象传感器及相关设备，顺利采集到与光伏电站相关的合适数据，才能保证无法避免的误差不会导致错误的假设和结果。只有合理利用冗余的传感器，采样频率，数据清洗及校验，根据电站特征进行修正，才能得到的性能分析结果。
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CR300 是一种成本较低的数据采集器，但对于这些客户来说，它是一个更好的解决方案，原因如下： CR300 具有更丰富的 CRBasic 命令集和串行通信功能。 CR300 可以存储更大、更复杂的程序。 CR300 有一个板载编译器。 CR300 处理器比 CR200X 和 CR1000 中使用的处理器快得多。 以下是我对 CR300 感到兴奋的更多原因，并希望我们的客户也会如此：CR300 具有出色的 Internet 和串行通信功能。凭借完整的 PakBus 功能，CR300 可以进行路由。（CR200X 仅支持叶子节点。）我们添加了更多的存储内存，因为它是闪存，所以您不需要内置锂电池进行备份。添加了一个 24 位 ADC 以提供令人难以置信的模拟测量精度。通过包含一个 USB Micro-B Male 2.0 端口，直接连接到 PC 的用户设置和体验得到了简化。这意味着串行端口可供您与通信外围设备或串行传感器一起使用。CR300 支持流行的协议，例如 Modbus 和 DNP3。由于 CRBasic 指令集类似于 CR1000，因此您无需学习新指令。CR300 的速度足以通过许多需要 SMTPS（TLS 加密的 SMTP）的流行电子邮件服务发送邮件。由于 CR300 的物理尺寸与 CR200X 相同，因此您可以将 CR300 用作直接的直接替代品。CR300 是一款可以原生测量 4 至 20 mA 传感器的 Campbell Scientific 数据采集器。您可以通过 CR300 的集成充电调节器为电池充电。 CR300 与其他产品有何不同？ 实际上，CR300 的优点在于它与我们的其他数据采集器没有太大区别。这意味着学习曲线非常小。集成商可以利用他们对 CRBasic 和我们广受欢迎的 CR800、CR1000 和 CR3000 数据采集器的知识来与这种低成本的数据采集器一起使用。
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多样性问题 首先，让我们从一点背景知识开始。在测量气溶胶颗粒时，我们很快就会发现有多少物质漂浮在空气中。如图1所示，有各种灰尘、燃烧残留物、花粉、孢子、细菌等等。这种气溶胶颗粒混合物高度依赖于环境条件，并且可能取决于地区、中的时间、天气和季节等。在大多数情况下，花粉只占总混合物的很小一部分。 像 SwisensPoleno 这样的实时气溶胶测量系统现在有一项艰巨的任务，即有意义地处理来自多样化且非常异质的混合物的数据并识别单个粒子类别。例如用于实时自动花粉识别。正是对于这样的应用，分类算法开始发挥作用。我们将在下一节解释这种分类算法是如何工作的。 分类算法有什么作用？ 现在我们已经有了前提，我们需要对分类算法有一个基本的了解。因为我们可以写满关于这个主题的整本书，所以我们只是想在这里给出一个粗略的概述。 SwisensPoleno 算法获取测量数据，查看它，然后解释测量的气溶胶粒子属于哪一类。一个类可以对应于某种类型的花粉（例如松属）。为了做到这一点，他收到了数千个“Pinus”类的训练数据。基本上，该算法寻找表征此类数据的特征。给定足够的训练数据，该算法识别出松花粉具有特定大小和方向的心形形状，如图 2 所示。在这个训练过程之后，我们可以给算法新的数据来独立地对其进行分类。通过将训练中发现的特征与新数据进行比较，该算法确定一个概率。这个概率告诉您新数据在多大程度上属于经过训练的示例类。 如果我们展示从未见过示例的气溶胶粒子的算法数据会发生什么？该算法应用与之前任何其他粒子相同的过程。它将找到的特征与新数据进行比较。也许一个类有一些相似之处，算法将它们分配给那个类。这可能导致错误的分类。他认出了一类空气中不存在的粒子。在统计学中，这被称为“误报”。 机器学习的优缺点 机器学习的一个主要优势也是一个主要弱点。这意味着从大量数据中独立识别相关特征。 我们有两个主要选项来解决这个问题。我们可以为空中出现的所有可能的类添加训练示例。我们确保只显示经过训练可以识别的算法数据。 在大多数情况下，不可能有所有粒子类型的完整训练示例集。因此，我们需要限制我们展示算法的粒子，并确保我们只展示来自经过训练识别的粒子的数据。在花粉自动识别的情况下，一方面我们必须区分花粉的总数和其他气溶胶颗粒，另一方面我们必须区分各个花粉类型。此时，预过滤器开始发挥作用，它可以帮助我们将花粉与其他气溶胶颗粒分离。 花粉预过滤器 花粉和其他气溶胶颗粒的预过滤方法相当简单。花粉通常具有紧凑的球形，与其他气溶胶颗粒形成鲜明对比。仅凭这一特性，就可以分出 98% 的其他气溶胶颗粒。但是，多年来我们遇到了一些例外情况。例如，沙漠尘埃颗粒也可以看起来非常球形。雾中的水滴也往往是**的圆形。对于这种情况，我们使用这些粒子类型创建数据集，并与花粉类一起训练算法。例如，我们目前使用的每个花粉模型都经过训练以区分水滴。 将粒子的表面与其凸包进行比较。**球体的值为 1。对于花粉，我们发现“solidity”通常远高于 0.9，这是当前预过滤器的默认值。另一方面，尘粒的值要低得多。 您可以在此处 阅读有关 SwisensPoleno 形态粒子特性的更多 信息 除了这个紧密度过滤器之外，我们还有其他可以分配给花粉粒的特征。我们知道花粉有一定的大小范围。这两个简单的条件（紧凑性和尺寸）非常有效且易于实施。举一个当前的例子，这些过滤器正是用于 MeteoSwiss 的自动花粉测量网络等。 文章来源：https://swisens.ch/pollen-und-andere-aerosol-partikel/
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在每一个公用事业规模的太阳能发电厂，回答一个基本问题至关重要:有多少太阳辐射到达光伏组件的表面？为了解决这个问题，所有者使用气象监测站和数据记录器来确定项目的性能。 2017年IEC 61724-1太阳能项目性能监控标准在实施合规监控系统时会产生几个痛点。本标准建议在整个太阳能发电厂中分布少数量的仪器，以充分监控光伏系统，这可能会使现场仪器化成为一个耗时的过程。此外，利用多个传统太阳能气象站连接到分布式传感器的成本可能是一项昂贵的努力和后勤噩梦。 当然，不收集分布式数据是无法成功的。没有它，太阳能发电厂将无法获得准确反映其效率的数据。坎贝尔科学公司的设计考虑到了分布式监MeteoPV使您能够避免遵守IEC 61724-1标准这一昂贵而艰巨的任务。 优势与特点灵活，易于集成到现有的光伏监控系统中接近零的学习曲线——无需数据记录器编程嵌入式web用户界面，通过即时视觉反馈和数据流快速设置测量小尺寸和DIN导轨安装，可与组合盒或其他控制面板集成坎贝尔科学可靠性和质量兼容行业标准的总日射表、参考电池、模块背面温度传感器和紧凑型天气传感器其设计超过了具有IEC级集成电涌和ESD保护的光伏电站的寿命SCADA准备好Modbus RTU和Modbus TCP/IPMeteoPV平台的功能相当于一个二级气象站，允许将传感器安装在远离一级气象站的地方。这是满足IEC指南标准并以更少的时间和更低的成本收集更多空间分布数据的有效方法。站点的分布有利于收集具有不同地形和特征的大型太阳能发电厂的综合现场数据。一些太阳能发电厂的运营商可能也对MeteoPV与各种传感器的兼容性感兴趣。此功能允许您从一套传感器中收集和分析不同类型的数据。MeteoPV多功能性的优势在于，您不需要传统的数据记录器来连接不同类型的传感器，后者需要更多的实施时间；MeteoPV在现场集成它们时可以节省您的时间。 看到数据 简单安装并配置工作站后，您就可以查看数据了。MeteoPV的内部网络用户界面允许您选择多个传感器并查看您的数据，无需软件或编码。消除耗时的编码过程可以让您即时接收到带有实时数据流的视觉反馈。同样，该功能旨在节省时间，以便您可以访问您的数据并更快地执行您的分析。 MeteoPV适合您吗？ 您可能想知道MeteoPV是否对您的项目有所帮助。问自己以下问题，看看这些好处是否符合你的需求:我需要为我的太阳能发电场实施符合IEC 61724-1标准的监控系统吗？我是否希望改进当前运行的太阳能发电场的性能监控？我是否需要在不超支的情况下为现有的太阳能发电场增加测量？我想要一种不需要软件或编程就能调试和维护我的气象站的方法吗？ 原文链接地址：https://www.campbellsci.com.cn/blog/distributed-met-data
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