2.连接成功之后，即可针对某通道点击开始采集，设备就可以采集了，在菜单栏和左边的设置栏中，可以设置滤波器和阈值触发。这个要根据实际需求来，一旦阈值设置成功，出现异常的时候即可触发阈值报警。多通道工业声纹监测采集系统通过对设备运行声音的实时感知与分析，实现设备状态监测、故障预警及性能优化。3.改软件会把实时采集的数据存储到该软件的根目录下，方便用户进行后续的分析处理，还可以接大模型，进行个性化的场景

在高水平上，t-SNE为高维样本构建了一个概率分布，相似的样本被选中的可能性很高，而不同的点被选中的可能性极小。然后，t-SNE为低维嵌入中的点定义了相似的分布。最后，t-SNE最小化了两个分布之间关于嵌入点位置的Kullback-Leibler（KL)散度。t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)是一种降维技术，)相比，t-SNE创建

一、外观设计​二、功能特性​三、连接方式​四、续航能力​。

一方面，强大的语音转文字技术，基于先进语音识别算法，能将录制语音快速且准确转换为文字，普通话平均识别准确率可达 98%，部分产品还支持部分地区方言口音，并可通过配置企业专属术语词汇表，进一步提升识别准确率。从外观与佩戴设计来看，它通常具备轻便小巧的外形，如常见的别针式、挂绳式等多样佩戴方式，方便用户在各类工作场景中舒适且稳固地佩戴，实现全天无感佩戴，确保不影响用户正常工作活动，例如仅 26.5 克

stm32使用cjson的时候，需要下载cjson的库函数，这个在github上有的，直接搜索cjson下载即可。下面是一个实例解析。1.读取json的数据内容，注意这个字符串的写法，在嵌入式c中，要加\的。1.解析生成字符串需要的堆栈比较大，需要把STM32的堆栈搞大一点.2.json的注意要用完及时删除。

该解决方案的核心特色在于将高精度感知技术、AI智能算法与工业场景需求深度绑定，既解决了传统监测“难覆盖、误判多、效率低”的痛点，又通过轻量化部署、全流程赋能降低了企业应用门槛。从钢铁企业的干熄焦提升机监测，到石化企业的往复式设备诊断，再到风电场的叶片状态预警，其多元化的产品优势正成为工业设备智能运维的核心支撑，助力企业实现“安全提升、成本降低、效率优化”的三重价值提升。

综上，分布式无线工业数据采集终端是工业物联网（IIoT）的关键组件，尤其在传统布线成本高、环境复杂或需要灵活部署的场景中，能显著提升数据采集效率和工业系统的智能化水平。例：汽车工厂的焊接机器人，通过 LoRa 终端采集关节温度和振动数据，传输至云平台分析，避免因过热导致的生产中断。例：电子组装线通过 NB - IoT 终端采集每台设备的产品合格率，实时同步至 MES 系统，及时调整生产参数。例：桥

实现设备故障预警与状态评估的专用监测设备，核心特色围绕 “精准感知、智能诊断、安全适配、高效运维” 四大维度来提升变电设备的维护效。团队最近研发出了几款变电设备声纹监测装置，这些设备以及解决方案是基于。

超声波泄漏传感器凭借非接触、高灵敏、快速响应的特性，在工业密封系统的泄漏监测中具有不可替代的优势，尤其适合高压、危险环境下的早期泄漏预警。随着物联网技术的发展，其与智能网关、云平台的结合（如实时数据上传、AI 故障诊断）正成为趋势，进一步提升泄漏监测的智能化水平。这块是团队的努力方向，需要持续的投入的研究。

龙芯 1D：是龙芯自主设计研发的超声波流量测计量专用 SOC 芯片，集 TDC 与 MCU 为一体，将超声波流量测计量行业内双芯片方案简化为单芯片方案，降低了成本、提高了性能，具有高精度、高安全性、高性价比、高集成度、低功耗等特点。这个也是我们用到的一个方法，只是针对某些场景比较适用。STM32 系列：如 STM32F103 系列，搭载 ARM Cortex-M3 内核，具有高性能和低功耗特性，能