-
常用ARM雙頻RFID讀寫系統(tǒng)的設計
在當今的物聯(lián)網(wǎng)時代，射頻識別(RFID)技術憑借其非接觸、高效率的特點，已經(jīng)廣泛應用于各行各業(yè)。
-
深入分析射頻識別技術
射頻識別(RFID)是一種無線通信技術，可以通過無線電訊號識別特定目標并讀寫相關數(shù)據(jù)，而無需識別系統(tǒng)與特定目標之間建立機械或者光學接觸。射頻識別最重要的優(yōu)點是非接觸識別，它能穿透雪、霧、冰、涂料、塵垢和條形碼無法使用的惡劣環(huán)境閱讀標簽，并且閱讀速度極快，大多數(shù)情況下不到100毫秒。
-
ARM 嵌入式系統(tǒng)作為微控制器的二種頻率RFID 卡操作
無線射頻識別技術由于具有高速移動物體識別、多目標識別和非接觸識別等特點，顯示出巨大的發(fā)展?jié)摿蛻每臻g，被認為是21 世紀最有發(fā)展前途的信息技術之一。
-
射頻識別技術在收費系統(tǒng)中的應用
射頻識別，RFID(Radio Frequency Identification)技術，又稱無線射頻識別，是一種通信技術，可通過無線電訊號識別特定目標并讀寫相關數(shù)據(jù)，而無需識別系統(tǒng)與特定目標之間建立機械或光學接觸。
-
LC諧振放大：探索信號放大未達指定倍數(shù)的挑戰(zhàn)與解決方案
在電子通信與信號處理領域，LC諧振放大電路是一種基于電感(L)和電容(C)元件的諧振特性來實現(xiàn)信號放大的重要電路結構。它利用電感與電容在特定頻率下形成的諧振，實現(xiàn)對輸入信號的選頻放大，廣泛應用于無線通信、射頻識別(RFID)、音頻放大等多個領域。然而，在實際應用中，工程師們常常會遇到LC諧振放大電路無法將信號放大到指定倍數(shù)的問題，這不僅影響了系統(tǒng)的性能，還可能導致整個通信系統(tǒng)的失效。本文將從LC諧振放大的基本原理出發(fā)，分析信號無法放大到指定倍數(shù)的原因，并探討相應的解決方案。
-
RFID技術在智能制造中有哪些技術應用呢？
智能制造是一種借助信息化技術和高級制造技術，實現(xiàn)生產過程高度自動化、可靈活配置和高效運作的制造模式。其中，射頻識別(RFID)技術是智能制造中被廣泛應用的一項關鍵技術。本文將介紹RFID技術在智能制造中的技術應用和優(yōu)勢。
-
關于射頻識別的設計方案有哪些？
無線射頻識別即射頻識別技術(Radio Frequency Identification，RFID)，是自動識別技術的一種，通過無線射頻方式進行非接觸雙向數(shù)據(jù)通信，利用無線射頻方式對記錄媒體(電子標簽或射頻卡)進行讀寫，從而達到識別目標和數(shù)據(jù)交換的目的，其被認為是21世紀最具發(fā)展?jié)摿Φ男畔⒓夹g之一。
-
射頻識別系統(tǒng)讀卡器該如何設計？
射頻識別技術(RFID，即Radio Frequency Identification)是一種基于雷達技術發(fā)展而來的識別技術，其主要原理是通過無線電磁波進行非接觸雙向數(shù)據(jù)通信從而獲取相關數(shù)據(jù)并實現(xiàn)目標識別，RFID技術是微波技術、密碼學以及無線通信原理等眾多學科知識交叉的新興產物，其應用領域覆蓋了高速公路收費管理、鐵路物流運輸控制管理及工業(yè)自動化監(jiān)控等眾多領域。
-
射頻識別在其他技術領域有哪些應用？
射頻識別技術(RFID)，是20世紀80年代發(fā)展起來的一種新興自動識別技術，射頻識別技術是一項利用射頻信號通過空間耦合(交變磁場或電磁場)實現(xiàn)無接觸信息傳遞并通過所傳遞的信息達到識別目的的技術。RFID是一種簡單的無線系統(tǒng)，只有兩個基本器件，該系統(tǒng)用于控制、檢測和跟蹤物體。系統(tǒng)由一個詢問器(或閱讀器)和很多應答器(或標簽)組成。
-
射頻識別標簽如何進行性能測試？
在實際應用中，RFID系統(tǒng)的應用要綜合考慮位置、距離、溫度、濕度、干擾等諸多影響系統(tǒng)性能的因素。未經(jīng)過測試的RFID系統(tǒng)，系統(tǒng)整體性能不明確，可能會影響實際應用效果，甚至打擊最終用戶對RFID技術本身的信心。不同的無線信號傳播方式需要不同的測試設備支持，并且要采用不同的方法。
-
RFID技術在航空和物流等領域都有應用！
射頻識別(RFID)是一種無線通信技術，可以通過無線電訊號識別特定目標并讀寫相關數(shù)據(jù)，而無需識別系統(tǒng)與特定目標之間建立機械或者光學接觸。具有多目標同時識別、識別距離遠、速度快、存儲容量大、抗干擾能力強等優(yōu)點，整個過程無需人工干預，非接觸自動完成數(shù)據(jù)采集，在航空運營與維修的運用中，具有較強的可行性。
-
RFID 標簽功能強大，但有些方面無法取得條形碼標簽
說起RFID，很多人都搞不清楚這個到底是什么，專業(yè)的介紹是這樣的。RFID(射頻識別系統(tǒng))是一種非接觸式的自動識別系統(tǒng)，它通過射頻無線信號自動識別目標對象，并獲取相關數(shù)據(jù)，由電子標簽、讀寫器和計算機網(wǎng)絡構成。
-
RFID技術大大提升餐飲、物流等行業(yè)的效率！
快餐行業(yè)中由于有大量的易腐庫存，餐館需要保持庫存的新鮮度以避免浪費。但是，這些檢查通常是手動完成的，這非常耗時，并且可能會產生人為錯誤。對于許多快餐店來說，目前最大的優(yōu)先事項之一是維護和保護供應鏈進入餐廳的運營流程，并提供增強的庫存可追溯性。由于餐廳庫存不準確而導致的批次損壞或損壞、過期產品、不準確的裝運、缺貨和盈余，都可能使日常運營變得困難。
-
關于RFID技術的這些應用，你了解多少呢？
長期以來，我國服裝企業(yè)的生產大多以量制勝，生產過剩的商品滿足了供應鏈管理粗俗階段的要求。企業(yè)生產過多也會產生高庫存的困境，目前這種情況早已在中國許多服裝企業(yè)中脫穎而出。企業(yè)的高庫存狀況也意味著企業(yè)的許多資產被占有，不容樂觀地危害企業(yè)的現(xiàn)金流，甚至促進企業(yè)資金短缺。對知名服裝品牌企業(yè)而言，積壓貨產生企業(yè)資產商品流通不盡如人意，進而通過商品折扣率營銷等方式觸動其一切正常經(jīng)營。雖然這種對策可以解決企業(yè)的迫切需要，但并不是長期的發(fā)展趨勢。
-
射頻識別原理
射頻識別(RFID)是 Radio Frequency Identification 的縮寫。其原理為閱讀器與標簽之間進行非接觸式的數(shù)據(jù)通信，達到識別目標的目的。RFID 的應用非常廣泛，典型應用有動物晶片、汽車晶片防盜器、門禁管制、停車場管制、生產線自動化、物料管理。
-
物聯(lián)網(wǎng)和SCADA系統(tǒng)的發(fā)展、現(xiàn)狀與展望
摘要：物聯(lián)網(wǎng)信息網(wǎng)絡技術發(fā)展非常迅速，他和SCADA系統(tǒng)應用于眾多行業(yè)和領域。首先介紹了物聯(lián)網(wǎng)和SCADA系統(tǒng)的基本概念和特征，其次介紹它們的現(xiàn)狀和現(xiàn)行應用中的問題，然后歸納它們的共同點，最后總結出它們的未來發(fā)展方向，以及對物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的期待。
-
基于射頻識別的電子車證系統(tǒng)設計
摘要：結合智能交通系統(tǒng)體系框架和RFID應用系統(tǒng)架構，提出了一種基于射頻識別的電子車證系統(tǒng)架構，并根據(jù)電子車證應用需求，在架構中引入了數(shù)據(jù)融合、實時事件檢測和數(shù)據(jù)分析等技術。該架構可實現(xiàn)交通流數(shù)據(jù)的實時采集、可靠傳輸和智能處理。同時通過實際電子車證系統(tǒng)的實施，證明了該架構的可行性。
-
雙頻RFID在市政窖井蓋管理中的應用
摘 要：射頻設別由于技術不斷成熟，成本不斷降低，近年來得到了廣泛應用。有源RFID傳輸距離遠，可以主動上報， 無源超高頻RFID標簽價格低廉，結合有源和無源技術的雙頻RFID系統(tǒng)具備人工巡查、自動上報、異常上報和精確定位等功 能，將該系統(tǒng)應用于市政窖井蓋管理，能有效提升城市綜合管理的效率和水平，減少人員傷亡和財產損失。
-
基于射頻識別的交通擁擠程度計算
摘要：根據(jù)RFID數(shù)據(jù)采集的冗余性，提出了一個基于RFID的交通擁擠程度計算方法，它利用最近一段時間內RFID讀取計數(shù)和車輛計數(shù)之間的關系，計算交通擁擠程度。與簡單地丟棄冗余數(shù)據(jù)相比，本方法為充分利用RFID數(shù)據(jù)的價值，提供了新的思路。實驗結果表明，本方法有效可行,并能應用于大規(guī)模智能交通系統(tǒng)中交通擁擠的實時檢測。
-
基于四叉樹的改進型RFID防碰撞算法
摘要：射頻識別（RFID）技術是一種無接觸的自動識別電子標簽的技術，是物聯(lián)網(wǎng)感知層中的一種重要技術。隨著該技術在諸多領域的廣泛應用，解決多標簽識別問題的防碰撞算法顯得越來越重要。目前的RFID防碰撞算法主要分為兩大類：基于ALOHA的算法和基于樹的算法。針對傳統(tǒng)基于樹的防碰撞算法識別時間較長、效率不高的問題，提出了一種基于四叉樹的改進型RFID防碰撞算法，通過對電子標簽的原始ID碼進行分組后重新進行編碼，消除了識別過程中的空閑時隙。經(jīng)數(shù)學分析和仿真實驗表明，在同等數(shù)量的標簽情況下,該算法的識別時間較其它傳統(tǒng)基于樹的算法平均降低40%左右，識別性能得到了較大的提升。
