पाठक एवं विश्लेषक

पाठक के लाभ
1.रीडर संवेदनशीलता: रीडर 1/1000 बिट त्रुटि दर पर -92 डीबीएम की संवेदनशीलता प्राप्त करता है, जिससे यह उद्योग में अपने प्रतिस्पर्धियों से आगे, बाजार में यकीनन सबसे संवेदनशील रीडर बन जाता है।

2. एकाधिक रीडर परिदृश्यों के लिए समर्थन: जैसे डेंस रीडर मोड, या उच्च-हस्तक्षेप परिदृश्य, रीडर को हस्तक्षेप मोड के वातावरण में समायोजित किया जा सकता है।

3.कठोर वातावरण में काम कर सकते हैं: रीडर के पास एक मजबूत, प्रभाव-प्रतिरोधी कास्ट एल्यूमीनियम आवास है।

4. सरल और लचीला: पहचान की गति तेज है, सिस्टम का आकार छोटा है, लागत कम करें।

विश्लेषक के लाभ
1.सटीक माप: विश्लेषक वोल्टेज, करंट, बिजली, विद्युत ऊर्जा और अन्य विद्युत मापदंडों को उच्च सटीकता से माप सकता है, जो बिजली की खपत की सटीक निगरानी और विश्लेषण के लिए आवश्यक है।
2.ऊर्जा दक्षता: उपकरण या सिस्टम की खपत को मापकर, विश्लेषक उन क्षेत्रों की पहचान करने में मदद कर सकते हैं जहां ऊर्जा बचत और दक्षता हासिल की जा सकती है।
समस्या निवारण: विश्लेषक सिस्टम या उपकरण में समस्याओं की पहचान करने में मदद कर सकते हैं, जैसे असामान्य बिजली की खपत या हार्मोनिक विरूपण, और इसका उपयोग समस्या निवारण और समस्याओं को ठीक करने के लिए किया जा सकता है।
3. अनुपालन: कई देशों/क्षेत्रों में उपकरणों और प्रणालियों की ऊर्जा दक्षता पर नियम और मानक हैं, और विश्लेषक उपकरण या प्रणालियों की बिजली खपत को मापने और रिपोर्ट करके अनुपालन सुनिश्चित करने में मदद कर सकते हैं।
4. लागत बचत: अत्यधिक खपत का कारण बनने वाली समस्याओं की पहचान और सुधार करके, पावर विश्लेषक ऊर्जा लागत को कम करने और समय के साथ पैसे बचाने में मदद कर सकते हैं।

रीडर, जिसे रीडर-राइटर भी कहा जाता है, यूएचएफ आरएफआईडी प्रणाली का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। हालाँकि इसे रीडर कहा जाता है, इसका कार्य केवल लेबल जानकारी को पढ़ना इतना सरल नहीं है, रीडर में कई सहायक कार्य शामिल हैं, जैसे होस्ट संचार, आईओ नियंत्रण, इत्यादि। रीडर एंटीना द्वारा उत्सर्जित विद्युत चुम्बकीय तरंगों के माध्यम से टैग को बिजली की आपूर्ति करता है, सिंक्रोनस क्लॉक और GEN2 एयर इंटरफ़ेस कमांड भेजता है, और टैग का रिटर्न डेटा प्राप्त करता है। रीडर और टैग के बीच संचार आधा-द्वैध है, अर्थात, टैग पर डेटा भेजते समय रीडर टैग द्वारा लौटाए गए डेटा को प्राप्त नहीं कर सकता है। यद्यपि रीडर हमेशा होस्ट मोड में होता है और टैग टैग के साथ संचार करते समय स्लेव मोड में होता है, रीडर हमेशा टैग के साथ काम कर रहा होता है। जब लेबल फ़ंक्शन अपग्रेड होता है, तो रीडर को नए अनुप्रयोगों को लागू करने के लिए ऑपरेशन कमांड के फ़ंक्शन की आवश्यकता होती है। जब टैग की संवेदनशीलता बढ़ जाती है, तो स्थिर संचार प्राप्त करने के लिए पाठक की रिसीवर संवेदनशीलता को दोगुना करने की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, जब टैग की संवेदनशीलता 3 डीबी बढ़ जाती है, तो टैग का बैकस्कैटर (प्रतिबिंब गुणांक) स्थिर रहता है, पाठक को आगे और रिवर्स लिंक बजट को बराबर रखने के लिए 6DB की संवेदनशीलता में इसी वृद्धि की आवश्यकता होती है। बेशक, कई पाठक मुद्दे हैं जिन्हें संबोधित करने की आवश्यकता है, जैसे कि कई अनुप्रयोगों में हजारों टैब की गिनती करने के लिए पाठक की आवश्यकता, इस समय, सिस्टम को पाठक की संवेदनशीलता, विरोधी हस्तक्षेप, मल्टी-टैग एल्गोरिदम की आवश्यकता होती है और इसी तरह। रीडर विभिन्न एप्लिकेशन परिदृश्यों के लिए भी सुधार और सुधार कर रहा है।

विश्लेषक: एक विश्लेषक में तीन चीजें होती हैं 1. कैरेक्टर फिल्टर 2. फिल्टर और 3. टोकननाइजर। एक विश्लेषक मूल रूप से इन बिल्डिंग ब्लॉक्स का एक पैकेज है, जिनमें से प्रत्येक इनपुट स्ट्रीम को बदलता है। इसलिए किसी दस्तावेज़ को अनुक्रमित करते समय यह निम्नलिखित प्रवाह से गुजरता है:

पहले एक या अधिक वर्ण फ़िल्टर जोड़े जा सकते हैं, एक वर्ण फ़िल्टर एक पाठ फ़ील्ड का मूल पाठ प्राप्त करता है और फिर वर्णों को हटाकर, या बदलकर मूल्य को बदल सकता है। इसका एक उदाहरण किसी भी HTML मार्कअप को हटाना हो सकता है।

आफ्टरवर्ड्स टोकननाइज़र टेक्स्ट को अलग-अलग टोकन में विभाजित करता है जो आमतौर पर शब्द होंगे। इसलिए यदि हमारे पास 10 शब्दों वाला एक वाक्य है तो हमें 10 टोकन की एक श्रृंखला मिलेगी। एक विश्लेषक के पास डिफ़ॉल्ट रूप से केवल एक टोकननाइज़र हो सकता है, एक टोकननाइज़र नाम मानक का उपयोग किया जाता है जो यूनिकोड टेक्स्ट सेगमेंटेशन एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जो मूल रूप से व्हाइटस्पेस द्वारा विभाजित होता है और अधिकांश प्रतीकों जैसे अल्पविराम, अवधि, अर्ध-कॉलन इत्यादि को भी हटा देता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि अधिकांश प्रतीक हैं जब खोज की बात आती है तो उपयोगी नहीं होते क्योंकि वे मनुष्यों द्वारा पढ़े जाने के लिए होते हैं। पाठ को टोकन में विभाजित करने के अलावा, टोकननाइज़र टोकन का प्रतिनिधित्व करने वाले शब्दों के लिए प्रारंभ और अंत वर्ण ऑफसेट सहित टोकन की स्थिति को रिकॉर्ड करने के लिए भी ज़िम्मेदार है। इससे टोकन को मूल शब्दों में मैप करना संभव हो जाता है, जिसका उपयोग टोकन की स्थिति से मेल खाने वाले शब्दों को हाइलाइट करने के लिए किया जाता है, जिसका उपयोग फ़ॉसी वाक्यांश खोज और निकटता खोज करते समय किया जाता है।

टेक्स्ट को टोकन में विभाजित करने के बाद यह एक या अधिक टोकन फ़िल्टर के माध्यम से चलता है। टोकन फ़िल्टर टोकन जोड़, हटा या बदल सकता है।