RFID

当前话题为您枚举了最新的 RFID。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

RFID Matlab代码多计算RFID快速下游协议的高效压缩解压缩功能
随着RFID技术的不断发展,需求增加了多计算RFID的使用。提出了一种RFID Matlab代码:多计算RFID的快速下游协议具有高效的压缩和解压缩功能。
HY502 RFID读写器模块手册
HY502系列RFID读写器模块基于非接触式卡片读取ASC芯片,兼容ISO14443标准。它采用600nm CMOS EEPROM技术,支持ISO14443 TypeA协议,同时支持MIFARE标准的加密算法。该芯片集成了模拟调制和解调电路,只需最少的外围电路即可正常工作。该模块支持UART接口,数字电路具有双工作电压模式,TTL和CMOS。HY502模块主要用于水、电、气表、售货机、门禁、电梯、饮水机、电话计费系统或其他身份证读卡系统应用。用户可以简单地选择所需的接口,实现系统的全面操作,无需复杂的无线基站设计。HY502系列支持Mifare One S50、S70、Ultra Light及Mifare Pro、FM11RF08等兼容卡片。它可以设置为自动模式。
华亚RFID读写器全新版本
《华亚RFID读写器全新版本》是专为华亚品牌设计的RFID设备管理工具,提升设备性能和用户体验。此版本V2.32经过功能和性能优化,以更好地满足用户需求和RFID技术发展。RFID读写器在库存管理、物流追踪和门禁控制等多个领域广泛应用。作为领先的RFID设备供应商,华亚读写器以稳定性和高效性赢得市场认可。软件提供了多种功能,包括设备快速连接、RFID标签批量管理、数据库同步、防冲突算法、用户友好界面、自定义设置、操作日志记录和广泛的设备兼容性。通过《华亚RFID读写器全新版本V2.32》,用户能够更智能地管理和操作设备,提高工作效率,实现智能RFID应用。
基于RFID的采煤机全生命周期服务系统
针对现有采煤机全生命周期管理中信息采集实时性和准确性不足,以及缺乏唯一身份识别机制等问题,提出了一种基于射频识别(RFID)技术的采煤机全生命周期服务系统设计方案。 该方案将统一的电子产品代码(EPC)写入RFID标签,通过识别RFID标签准确获取采煤机身份信息。利用RFID读写器与标签的交互,实现采煤机位置信息、状态信息等数据的实时采集。系统采用EPC信息服务(EPCIS)记录与EPC对应设备的状态信息变化,并在服务平台进行数据整合与挖掘分析。 通过该系统,可以实现采煤机全生命周期产业链上各节点企业之间信息交换和数据共享,为采煤机全生命周期管理提供实时动态信息和决策支持。
Arduino Mega 260 RFID库驱动程序及通信教程
展示了如何编写基于串行协议的驱动程序,以及如何与RFID阅读器进行通信,从而构建一个便捷的块。
大连市出租车RFID远程识别系统正式启动
在大连市政府和交通局的支持下,由长春凤凰惠邦科技有限责任公司承建的“大连市出租汽车远程电子识别系统”正式投入使用。该系统利用先进的RFID技术,实现了对出租车的远程识别和管理,标志着大连市在智能交通建设方面取得了阶段性成果。 该系统采用国内领先的RFID技术和软件技术,构建了集数据采集、传输、处理和应用于一体的综合平台。随着系统不断完善,读写监测点的合理部署、数据挖掘分析系统的建设以及强大的网络支持,将进一步推动大连市物联网技术在智能交通领域的应用和发展。
基于RFID的数字化制造车间物料实时配送方法探究
介绍了一种基于RFID技术的数字化制造车间物料实时配送方法。在研究中,我们使用改良圈算法获得了一个优化的初始种群,通过对初始圈进行调整来提高物料配送效率。这项技术可以显著提升制造过程中物料流动的效率和准确性,对数字化制造具有重要意义。
基于RFID的数字化制造车间物料实时配送方法研究
在这项研究中,我们探讨了基于RFID技术的数字化制造车间物料实时配送方法。我们使用pxxx和pccc来表示不同课程的权重,以优化学生综合成绩的区分度。通过调整权重,我们能够更好地反映数据的差异性,提高配送效率和准确性。
基于RFID的数字化制造车间物料实时配送方法研究
将随机变量替换为灰变量,并采用灰色系统理论中的GM(1,1)模型进行处理。灰色预测在工业、农业、商业等经济领域,以及环境、社会和军事等领域中都有广泛的应用,特别是利用现有数据预测未来发展趋势。方法设定已知参考数据列,并进行一次累加(AGO)生成数列。求得数列的均值,并建立相应的灰微分方程和白化微分方程。
基于RFID的数字化制造车间物料配送排队模型研究
非生灭过程排队模型 传统的生灭过程排队模型难以准确描述数字化制造车间物料配送的复杂性,因此引入非生灭过程排队模型进行分析。与生灭过程不同,非生灭过程允许顾客到达率和服务率随时间或系统状态发生变化,能够更精确地刻画数字化车间物料配送的动态特征,例如: 物料需求的波动性:不同生产阶段对物料的需求量不同,导致到达率随时间变化。 配送路径的复杂性:车间布局、设备分布等因素影响配送路径和时间,导致服务率变化。 通过建立非生灭过程排队模型,可以分析数字化车间物料配送系统的关键指标,例如平均等待时间、平均队列长度等,为优化配送策略、提高生产效率提供理论依据。