SignalPulse 技术文档
完整的开发者指南，包含API参考、SDK集成、最佳实践和高级功能配置。 助力您快速构建专业级信号监控与传输应用。
安装与配置
Windows 安装
支持 Windows 10+ 系统，提供 MSI 安装包和便携版本。 自动配置环境变量和系统服务。
macOS 安装
原生支持 Intel 和 Apple Silicon 芯片。 通过 Homebrew 或 DMG 包快速安装。
Linux 部署
支持主流发行版，提供 Docker 镜像和包管理器安装。 完整的容器化部署方案。
# Ubuntu/Debian 安装
curl -fsSL https://download.signalpulse.io/install.sh | bash
# 或使用包管理器
sudo apt update
sudo apt install signalpulse-pro
# Docker 部署
docker run -d --name signalpulse \
-p 8080:8080 \
-v /data:/app/data \
signalpulse:latest
REST API 参考
获取信号列表，支持分页、过滤和排序。返回实时信号数据和历史记录。
创建新的信号监控任务。配置监控规则、告警阈值和通知方式。
获取AI预测分析结果。基于历史数据预测信号趋势和异常。
创建自定义仪表板。支持多种图表类型和实时数据绑定。
认证方式
// API 认证示例
const response = await fetch('https://api.signalpulse.io/v1/signals', {
headers: {
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
'Content-Type': 'application/json'
}
});
const data = await response.json();
console.log(data);
响应格式
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| signal_id | string | 信号唯一标识符 |
| timestamp | number | Unix 时间戳（毫秒） |
| value | number | 信号数值 |
| quality | string | 信号质量等级（good/fair/poor） |
| metadata | object | 附加元数据信息 |
SDK 集成指南
Python SDK
完整的 Python 客户端库，支持异步操作和数据科学工作流集成。
Java SDK
企业级 Java 客户端，支持 Spring Boot 集成和微服务架构。
Node.js SDK
轻量级 JavaScript 客户端，支持实时 WebSocket 连接和事件驱动。
Python SDK 快速开始
# 安装 SDK
pip install signalpulse-python
# 基础使用示例
from signalpulse import SignalClient
# 初始化客户端
client = SignalClient(api_key='your_api_key')
# 获取实时信号
signals = client.get_signals(
source='iot_sensors',
limit=100,
real_time=True
)
# 创建监控任务
monitor = client.create_monitor(
name='温度监控',
signal_pattern='temperature_*',
threshold={'min': 0, 'max': 100},
alert_webhook='https://your-webhook.com/alert'
)
print(f"监控任务已创建: {monitor.id}")
AI 分析引擎
SignalPulse 内置强大的 AI 分析引擎，支持多种机器学习模型和预测算法。
LSTM 神经网络
长短期记忆网络，专门用于时间序列预测和模式识别。 准确率达到 94.7%。
异常检测
基于统计学习和深度学习的异常检测算法， 实时识别信号中的异常模式。
趋势预测
Transformer 架构的预测模型， 提供未来 24 小时的信号趋势预测。
AI 模型配置
{
"model_config": {
"type": "lstm_predictor",
"parameters": {
"sequence_length": 100,
"hidden_units": 128,
"dropout_rate": 0.2,
"learning_rate": 0.001
},
"training": {
"epochs": 50,
"batch_size": 32,
"validation_split": 0.2
},
"prediction": {
"horizon": 24,
"confidence_interval": 0.95,
"update_frequency": "1h"
}
}
}
部署与运维
生产环境部署
# docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
signalpulse:
image: signalpulse:latest
ports:
- "8080:8080"
environment:
- DB_HOST=postgres
- REDIS_URL=redis://redis:6379
- LOG_LEVEL=info
volumes:
- ./config:/app/config
- ./data:/app/data
depends_on:
- postgres
- redis
postgres:
image: postgres:14
environment:
POSTGRES_DB: signalpulse
POSTGRES_USER: admin
POSTGRES_PASSWORD: secure_password
volumes:
- postgres_data:/var/lib/postgresql/data
redis:
image: redis:7-alpine
volumes:
- redis_data:/data
volumes:
postgres_data:
redis_data:
监控指标
| 指标 | 正常范围 | 告警阈值 | 说明 |
|---|---|---|---|
| CPU 使用率 | < 70% | > 85% | 持续高 CPU 可能影响实时性能 |
| 内存使用率 | < 80% | > 90% | 内存不足会导致数据丢失 |
| 信号处理延迟 | < 100ms | > 500ms | 延迟过高影响实时监控效果 |
| 错误率 | < 0.1% | > 1% | 错误率过高需要检查系统状态 |