數據類型

前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇數據類型范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。

數據類型范文第1篇

變體型是一種特殊的數據類型，除了定長字符串數據及用戶定義類型外，可以包含任何種類的數據。變體型數據，是一種可變的數據類型，它能夠表示所有系統定義類型的數據。變體型變量可以在程序執行期間存放不同類型的數據，VB會自動完成任何必要的轉換。

VB的基本數據類型有：數值型數據、日期型、字節型、貨幣型、邏輯型、字符串型、對象型、變體型。

（來源：文章屋網 ）

數據類型范文第2篇

關鍵詞：C語言教材；格式轉換；printf()函數；指針

How to print a pointer properly

HUANG Ying

(School of Computer and Software Engineering, Nanjing Institute of Industry Technology, Nanjing, Jiangsu, 210046)

Abstract：We discussed the output issue of the pointer type data in C Language.According to the national standard , we pointed out errors of the pointer output commonly existing in the textbooks about the C language programming.And we elucidated the proper method of the point output.

Key words：the textbooks of the C language；conversion specifacation；printf() function；pointer

1 引言

指針是C語言中的一種數據類型。國內許多C語言教材在講解這種類型數據的輸出時，都存在著若干錯誤。例如，[4]第248頁：

int a[3][4]={1,3,5,7,9,11,13,15,17,19,21,23};

printf("%d,%d\n",a,*a);

這里，作者用了“%d”格式轉換輸出a和*a這兩個指針類型表達式的值。

實際上，這種做法是錯誤的。但是由于這種錯誤相對于代碼語法錯誤來說不是那么直截了當而是比較隱晦，所以往往容易被視而不見，甚至被誤以為是正確的寫法。

2 為什么用“%d”輸出指針是錯誤的

除了使用“%d”這種錯誤的格式輸出指針類型數據，使用“%o”、 “%x”(或“%X”)及“%u”等幾種錯誤轉換格式的情況也很常見。例如，[4]第224頁：

printf("%o",p);

作者認為這條語句的“作用是以八進制形式輸出指針變量p的值”。

由于這幾種錯誤的性質類似，所以這里也一并討論。

首先，根據[1]、[2]、[3]，“%d”這種格式只用于輸出int類型的數據，輸出的結果為十進制整數形式的字符序列――“[-]dd…d”，因此，在一定條件下將輸出一個負的十進制整數。僅此一點就足以斷定用“%d”格式輸出指針是錯誤的。因為指針數據類型并不等同于int數據類型；指針數據類型的值表示地址，然而地址不可能是負值。

既然地址不可能是負值，而“%o”、“%x”(或“%X”)、“%u”這幾種格式的輸出結果都不是負值，那么用這幾種格式輸出指針類型的值是否可以呢？同樣不可以。

根據[2]、[3]，“%o”、“%x”(或“%X”)、“%u”這三種格式都只用于輸出unsigned類型的數據。unsigned數據類型和指針數據類型是截然不同的數據類型。C語言并沒有規定指針類型數據的內部表示應該和unsigned類型一致，甚至沒有規定這兩種類型數據在機器內部應該如何表示，而且這兩種數據的尺寸也未必相同。事實上，C語言自C89開始，就要求編譯器應提供“stddef.h”并在其中提供“ptrdiff_t”類型的定義。“ptrdiff_t”類型這種類型是兩個指針做減法運算得到的結果的類型，這間接地說明了指針數據類型并不必然等同于整數類型的尺寸。因此使用“%o”、 “%x”(或“%X”)及“%u”輸出指針毫無依據可言，因而是錯誤的用法。

[3]（§7.19.6.1，p280）為此特意指出，“If any argument is not the correct type for the corresponding conversion specification, the behavior is undefined.”。這表明使用“%d”、“%o”、“%x”(或“%X”)、“%u”輸出指針數據是一種未定義行為（undefined behavior）。未定義行為本質上就是程序的一種錯誤。因為編譯器此時有任意的處理方式，都不違背語言標準。從代碼的角度來說，使用“%d”、“%o”、“%x”(或“%X”)、“%u”都是沒有明確意義的代碼，沒有明確意義的代碼當然是錯誤的代碼。

許多使用“%d”、“%o”、 “%x”(或“%X”)及“%u”這幾種格式輸出指針的人往往有一個誤區，這個誤區來自于經驗，那就是使用這種格式輸出指針并沒有出現錯誤，因而他們認為可以使用這些格式輸出指針。

然而，這種想法是根本站不住腳的。仔細推敲一下就不難發現，這種推理的基礎是基于使用個別編譯器的經驗而已。個別編譯器當然不代表所有編譯器。這個道理就如同在某個編譯器上int類型的尺寸是2B，但絕不能說C語言的int數據類型的大小就是2B一樣。

因此，在個別編譯器上，指針尺寸的大小和表示方法可能確實與某種整數類型相同，但這絕不能說明在所有的編譯器上指針的大小和表示方法都和某種整數類型相同。

如果考察的范圍廣些，不難發現，指針就其一般而言，和整數類型大小不同的例子很多。在這種情況下，[4]第248頁中的程序就會產生錯誤。例如，在針對DOS操作系統的編譯器MSC 6和TC在以大內存模式編譯時，這段程序就會得到錯誤的行為；此外，在不少64位機器環境下的編譯器中，以“%d”、“%o”、 “%x”(或“%X”)及“%u”這幾種格式輸出指針類型的值也顯然會發生錯誤。原因就在于，錯誤地假設了整數類型與指針類型具有相同的表示和尺寸。

3輸出指針正確的轉換說明

由于由于在各種不同環境下，指針的尺寸未必和任何整數類型相同，因為實現可能支持多種尺寸的指針。所以無論是K&R的經典名著[1]，還是國家標準C90[2]，以至于目前最新的國際標準C99[3]，都明確指出調用格式化函數（如printf()、fprintf()等）輸出指針類型數據的值應該使用轉換說明符p，此時，對應的“實參應為指向void的指針。該指針的值將以實現定義的方式轉換為一系列可印刷字符”。具體的輸出的結果顯然和具體實現有關。

雖然格式化輸出函數只能輸出void *類型的指針，但由于printf()函數的函數原型為：

int printf ( const char* , ... ) ;

C語言規定，與“...”部分相對應的指針類型的實參，在調用時都將被按照隱式類型轉換的規則一律轉換為“void *”類型的指針，因此，%p這種轉換輸出格式實際上同樣適合于輸出其他類型指針的值。

由此，不難得出結論，調用printf()函數輸出指針類型的值，應該使用%p格式轉換聲明。所以，[4]第248頁的代碼，正確的寫法分別應該是：

printf("%p,%p\n",a,*a);

當然，由于輸出的結果是“實現定義的”，所以在不同的實現中的輸出結果的形式可能并不相同。

4 結束語

根據前面的分析和討論，可以得到如下的結論：

1. 指針數據類型并不等同于任何整數類型。

2. 用“%d”、“%o”、 “%x”(或“%X”)及“%u”這幾種格式輸出指針類型的值是錯誤的未定義行為。

3. 應該用“%p”轉換格式輸出指針類型數據的值。

本文指出的錯誤并非是今天才出現的，事實上二十年時間前出版的C語言教材[5]就已經存在這兩種錯誤。作為教材，應該遵循標準，教給學生具有一般性的通用性的知識。然而，近二十年間這個錯誤竟然沒有得到改正，這是非常令人震驚的事情。在此期間，不少以[4]、[5]為參考編寫的C語言教材或書籍中同樣也存在類似的錯誤，可見這兩個錯誤的影響之廣泛及深遠。

為此本文正式指出這個錯誤并予以更正，希望這個錯誤不至于再以訛傳訛地流傳下去。

參考文獻：

[1]. Brian W.Kernighan, Dennis M.Ritchie. C程序設計語言.清華大學出版社，1998

[2]. 國家技術監督局，GB/T 15272-94 程序設計語言C，1994

[3]. International Organization for Standardization,ISO/IEC 9899:1999.[ISO]

數據類型范文第3篇

關鍵詞： ； SQL Server； 二進制； 上傳與讀取

中圖分類號：TP311 文獻標志碼：A 文章編號：1006-8228（2013）03-29-03

0 引言

在開發系統軟件過程中，經常會遇到需要存儲各種類型的數據，如不同類型的文檔、圖片、音頻數據等。我們通常采用兩種方法來存儲這些不同類型數據：把文件保存在服務器的文件系統中，而把文件名保存在數據庫字段中；或直接保存在數據庫的字段中。

如果把文件保存在服務器的文件系統中，而把文件名保存在數據庫字段中，這種方法比較簡單；如果把文件名保存在數據庫中則會需要編寫更多的代碼，這種方法修改數據不需要與數據庫打交道，可以直接更改文件。由于后者并沒有真正把數據保存在數據庫中字段中，使用中則會遇到很多問題：有悖于數據的完整性規則，直接保存在硬盤上的文件容易被誤操作而刪除；另外，使用文件系統，一旦操作系統被非法用戶訪問就會不要授權而直接訪問數據文件。如果把數據保存在數據庫中，通常對數據庫的安全性要求較高，對數據的訪問和修改需要授權。

我們采用將數據保存在數據庫的字段中的方法。所采用的數據庫為SQL Server2000。SQL Server2000數據庫供了一種image的數據類型，可以用來存放大容量類型數據，最大容量為2GB，能夠存放大量的不同類型數據。開發平臺為2005，開發工具使用，編程語言采用C#語言。本文介紹了基于和SQL Server2000情況下將數據直接存儲在數據庫內的不同類型文件的上傳和讀取的具體實現過程。

1 數據庫設計

1.1 數據庫序列對象

為了實現ID的自動增加，建立數據庫序列對象如下：

標識：是

標識種子：1

標識遞增量：1

1.2 表的設計

數據表的設計如表1所示。

2 文件的上傳

2.1 上傳界面

上傳界面如圖1所示。

2.2 文件的上傳

4 結束語

當開發系統軟件需要上傳和讀取二進制數據時，我們需要考慮采用何種方法保存數據。如果我們把文件存儲在數據庫中，那么就需要懂得更多的數據知識。在本文中，我們分析了基于和SQL Server 2000情況下將不同類型數據保存到數據庫中，以及如何對其進行讀取。

參考文獻：

[1] 曹錳.C#與程序設計[M].西安交通大學出版社，2005.

[2] 歐立奇.Visual C#.NET案例開發集錦[M].電子工業出版社，2005.

[3] 童愛紅.Visual C#.NET應用教程[M].清華大學出版社，2004.

數據類型范文第4篇

數據挖掘 數據解析 網絡業務類型劃分 聚類算法

1 引言

21世紀信息和通信技術高速發展，技術的進步給人們的日常生活帶來了諸多便利。通訊是社會交往中的重要紐帶，推動著數字信息的發展。通信行業的大數據應用，能夠優化移動通信網絡，開拓更豐富的服務業務，為移動用戶提供更精準、更便捷的服務。

Gn數據是Gn口原始碼流解析得到的數據，主要反映用戶使用各類數據業務的詳細情況。在傳統的Gn數據解析過程中，流量類型里“未識別TCP流量業務”、“未識別UDP流量業務”和“DNS解析流量業務”等類型均被劃為未知服務。這樣的計算模型會導致解析結果里未知服務的占比很高。

本文針對原始Gn數據，提出了一種新的網絡業務分類方法：利用大數據并行計算模式解析DNS業務里的URL，解析結果通過挖掘算法（基于密度的聚類算法）模型處理，以確立新的網絡業務類型。

2 技術介紹

2.1 大數據處理步驟

大數據的飛速發展已經影響到了各行各業，其中信息、互聯網和通信行業受到的影響最大。大數據的到來恰逢通信行業的轉型過渡階段，給這個行業注入了新鮮的血液。

大數據處理方法通常為四步，分別是原始數據的采集、數據導入和預處理、數據的統計和分析以及數據挖掘。下面將按照這四個步驟的順序進行闡述。

（1）數據采集

數據的采集階段是指用數據庫來接收以Web、App等形式傳送的數據，在大數據的采集過程中，最主要的問題是處理高并發數，同一時間c可能會有上萬條申請操作。而采集階段通常采用的優化方式是在這些數據庫之間進行分時分片管理和負載均衡。

（2）數據導入和預處理

數據導入指的是將原始數據導入到分布式存儲集群，并且在導入過程中，對數據做去除噪聲點、篩選特定條件等清洗工作。導入和預處理過程中面臨的主要效率瓶頸是網絡帶寬和磁盤IO。

（3）數據統計和分析

大數據場景下的統計與分析主要通過分布式計算集群來對數據進行分析和分類匯總等，在這一階段，最常用的兩個計算框架是Hadoop和Spark。統計與分析遇到的主要問題是，分析時所涉及的數據量通常很大，其對系統資源會造成極大的占用。

（4）數據挖掘

數據挖掘階段是一個知識發現的過程，一般沒有預先設定好的主題。比較典型的算法有用于聚類分析的K-means算法、用于統計學習的SVM算法和用于分類的Na?ve-Bayes算法。該過程的特點主要是用于挖掘的算法一般比較復雜，考慮到系統資源的開銷，需要選擇合適的計算框架。

2.2 基于聚點密度和距離的高效聚類算法

把一個數據集分割成不同的類或簇，使得同簇內數據對象的相似性盡可能大，不同簇中數據對象的差異性也盡可能地大，通常采用聚類算法。從傳統的聚類分析方法來看，在進行聚類之前都需要先確定要聚類的類別數目，然而在現實運營數據的分析過程中，聚類的類別結果通常是未知的，一般要經過多次實驗來獲得相對合適的聚類數目。考慮到本文中要分析的數據是多維度的結構化數據，且聚類結果不需要人工干預，可以參考Alex Rodriguez和Alessandro Laio提出的新的聚類算法，下面對此聚類算法做簡要介紹。

該算法假設所確定的類簇中心點是由一些局部密度相對其較低的點所環繞，并且這些點與其他高局部密度點（其他類簇中心點）的距離都比較大。首先定義兩個值：局部密度ρi以及到其他高局部密度點的距離δi。

ρi=Σj X（dij-dc） `（1）

（2）

公式中dc是一個臨界變量值，是一個預先設定的參數。從公式（1）和（2）可以得出，ρi相當于和點i的距離差值小于dc的點的個數。由于該算法只對ρi的相對值敏感，所以面對大數據量時，為了算法的健壯性，對dc的選擇最好使得平均每個點的鄰居數為所有點數量的1%～2%。

δi=minj：ρj>ρi （dij） （3）

根據公式（3），δi用來表示點i和點j直接的距離，其中ρj>ρi。對于ρ值最大的點，設置其δi=maxj （dij）。

局部密度ρi和據其他中心點距離δi的值均很大的點被認為是類簇的中心。局部密度較小但是δi較大的點則是異常點。在確定了類簇中心之后，非中心點屬于其距離最近的類簇中心所代表的類簇。

圖1是以ρ為橫坐標、以δ為縱坐標的決策圖。可以看到，1號和10號兩個點的ρi和δi都比較大，可以作為聚類焦點。11、12、13三個點的δi比較大，但是ρi較小（周圍點密度太小），所以是異常點，在聚類過程中將被清洗掉。

3 服務類型劃分系統模型設計

傳統的Gn數據解析過程中，在流量類型字段里，將“未識別TCP流量業務”、“未識別UDP流量業務”和“DNS解析流量業務”劃為未知服務。這樣的計算模型導致Gn數據解析后，業務類型里會有很高占比的未知服務。解決大量的“未知服務”的分類結果，既可以最大化地利用原始數據，又可以在多維度的情況下，細分用戶的網絡業務。系統采用分布式集群架構，如圖2所示，分為數據獲取、數據清洗、數據解析、數據云存儲、數據模型挖掘、挖掘結果分析幾個步驟。

數據獲取階段，將Gn接口數據通過FTP的方式將數據傳送給數據清洗模塊。

數據清洗主要是完成無效字段的替換，將RNC解析流量對應URL為空的記錄刪除，并完成目標數據的選取，將Gn原始數據類型中流量類型為RNC解析流量的記錄截取出來。

數據解析，如圖3所示，所映射的URL包括查詢的域名及查詢類型。解析URL需要解析協議（如http、https）、域名或IP、端口號（如7001、8080）、Web上下文、URI，請求資源地址等。此處需要解析出域名，并將其存儲為一個新的字段。做一個URL映射表，將訪問域名進行歸類映射，例如SINA映射為新聞咨詢瀏覽，tianya映射為討論類論壇，weibo映射為社交網絡等。

數據云存儲階段，將解析后的數據以Parquet文件塊的形式存儲在HDFS上，作為數據挖掘接入口。

數據挖掘模型采用2.2節介紹的基于聚點密度和距離的高效聚類算法。將解析后的數據作為輸入端，通過挖掘模型計算，自動生成聚類結果。此處需要注意的是，由于算法中dc變量值（表示測量點臨界間距）需要事先設定好，所以為了得到合理的結果，需多次對數據進行訓練，找到一個符合業務分析需求的特定值。另外，根據用戶實際使用情況，同一種業務在不同時間段會產生不同的用戶體驗需求，以及每個人會有不同的使用習慣等，將輸入參數定為業務發生時間、RNC解析URL域名、年齡這三個字段。

4 計算結果分析

經過多次訓練，得到聚類分析結果，分別為：

（1）深夜（22：00―24：00），年齡

（2）中午（11：00―13：00），26

傳統方式的Gn數據解析后，服務型分為流媒體業務、下載業務、即時通信、瀏覽業務和未知服務五類。結合聚類分析的結果可以初步判斷，在未知服務內會有大部分人喜歡深夜使用社交網絡服務，以及會有很多青年人會選擇在中午的時候瀏覽新聞咨詢。可以嘗試在服務類型中將第五類未知服務新分出一類：社交網絡服務，其確定的方法可以按照聚類的方式倒推，即匹配其解析后的URL。

5 結束語

本文對比傳統的Gn數據解析方式，提出了一種基于數據挖掘的網絡業務類型劃分方法。在實際應用中，該方法在處理大規模數據和高維數據時性能有待于提高。針對這種情況，有學者提出一種在高維空間挖掘映射聚類的方法PCKA，它能從多個維度中篩選出相關的維度，并根據相關維度進行聚類。另一方面，如需要對全國范圍的Gn數據業務分類，應使用更全面的數據進行模型訓練。

參考文獻：

[1] 陳宇. 京廣高鐵GPRS業務Gn接口數據監測的應用[J]. 鄭鐵科技， 2013（1）： 23.

[2] 韓宇. 基于數據挖掘的聯通運營監控模塊的設計與實現[D]. 沈陽： 東北大學， 2011.

[3] 陳平，郭蘭珂，方俊湘. 微信業務的識別方法研究[J]. 移動通信， 2013，37（18）： 80-83.

[4] 鄭桂鳳. 移動互聯網的用戶行為分析系統的設計與實現[D]. 北京： 北京郵電大學， 2010.

[5] 閆春榮，牟宏蕾，郝亞飛. 移動通信大數據信息在決策分析平臺中的應用方案研究[J]. 移動通信， 2016，40（10）： 24-28.

[6] 李玲俐. 數據挖掘中分類算法綜述[J]. 重慶師范大學學報： 自然科學版， 2011（4）： 44-47.

[7] 劉明吉，王秀峰. 數據挖掘中的數據預處理[J]. 計算機科學， 2000，27（4）： 54-57.

[8] 胡志風. 大數據在職務犯罪偵查模式轉型中的應用[J]. 國家檢察官學院學報， 2016（4）： 144-153.

[9] 鄭雅麗. 圖書館應用大數據的策略研究[J]. 科技視界， 2015（12）： 163-164.

數據類型范文第5篇

關鍵詞：刑事訴訟法 證據 電子數據

中圖分類號：D9 文獻標識碼：A 文章編號：1008-925X(2012)O9-0058-01

電子數據（electronic data），是指基于計算機應用、通信和現代管理技術等電子化技術手段形成包括文字、圖形符號、數字、字母等的客觀資料。2012年第十一屆人大五次會議，修改并通過了《中華人民共和國刑事訴訟法》，其中將“電子數據”作為了司法證據的一個種類，本文就是淺析電子數據在作為電子證據使用的一些問題。

一、 電子數據在法律上的定位

電子數據作為一種新形式的證據，其概念、范圍、采納、采信問題已引起理論界和實務界的普遍關注。從現有的有關電子數據的立法文件來看，“電子數據”有廣義和狹義之分。前者認為“數據信息”是通過電子學手段、光學手段或其他類似手段生成、發送、接受或存儲的信息，它包括但不限于電子數據交換、電子郵件、電報、電傳或傳真。而后者則認為“電子數據”專指電子網絡信息。

在我國，學界對電子數據的法律地位的探析雖然一直處于長期的爭論狀態，但是對電子數據能否作為法定證據這一問題基本上能達成肯定的共識，電子數據作為證據在司法實踐中也開始以“模糊”形式被逐漸采用。因此，我國電子證據問題在立法上缺乏完整和切實的法律規制的現狀，迫切需要得到立法領域的回應。已不可避免地要面臨對刑事證據的具體法律調整問題。此次新刑訴法第五章第四十八條就將電子數據作為證據的一種單列出來。

二、電子數據的范圍和特征

根據以往的司法實踐和計算機、網絡等技術的層面考慮，電子數據的范圍應界定為能夠證明案件真實情況的，以物理方式存儲于計算機系統內部及其各個層面（計算機網絡的應用層、表示層、會話層、傳輸層、網絡層、數據鏈路層與物理層等）或電子設備、手機、等移動存儲或非移動存儲介質（手機機身和SIM卡、電子芯片、內存、光盤、硬盤、軟盤及輔助介質）當中的指令和資料，包括計算機程序和程序運行過程中所處理的信息資料（文本資料、運算資料、圖形表格等）。其具有無形性、多樣性、易破壞性、反復重現性、較高的精密性、高科技性、易保管性、易利用性及更強的客觀真實性等特征。

三、電子數據的提取和勘驗

電子數據由于自身的特征，往往對案件的偵辦起到決定性的作用，但是又極易破壞和污染，所以司法機關的技術部門提取和勘驗電子數據就顯得至關緊要。其程序一般包括：現場勘驗、發現預檢載體、提取電子數據、排除無用信息和保存電子數據幾個過程。基本要求為及時發現、規范操作和安全實施。過程一定要遵循以下原則：1、電子數據的客觀性。電子數據是客觀存在于各種存儲介質中，如果不是人為的損毀是不會憑空消失的，那么就要求提取人員不能憑空一遭隨意篡改。2、電子數據的關聯性。看似電子數據存在的介質比較多，但是各種數據之間應該存在許多內部的關聯，那就要求提取人員善于發現和總結，不放過任何有用的電子數據。3、提取的合法性。電子數據要作為證據，其收集的主體必須為具有國家司法機關認可的專業技術人員。另外電子數據的提取操作必須具有合法性，才能確保電子數據的合法性。

四、電子數據提取的主要技術手段和工具

1、電子數據信息搜索和過濾技術

面對雜亂的犯罪證據，技術人員往往感到無從下手，全盤提取電子證據又費時費力，這種情況下，信息搜索和過濾技術就顯得尤為重要，通過特殊文件和字段的查找和多項電子數據的綜合比對，可以快速找到關鍵的電子證據，篩選、挖掘出指定目標數據。

2、缺損電子設備存儲數據取證技術

面對缺損的電子數據存儲介質，則必須先修理存儲介質再進行數據取證，那就必須用到光盤修復、閃存修復、硬盤修復、芯片讀取、數據恢復等技術。

3、解密加密技術及口令獲取技術

在司法鑒定取證的電子證據提取過程中，常常會遇到數據被加密等情況，讓取證工作一度陷入困境。那么就需要一整套高速的密碼分析和密碼破解技術。能夠深入分析Microsoft公司的windows操作系統和office辦公辦案軟件加密機制的特點，采用國際領先的“多態全域覆蓋”與“并行空間平衡”等技術，從密碼數學層面大大縮短解密數值空間，同時進行算法以及工程實現方面進行優化，加大解密的速度和準確度。

4、源盤保護及電子證據固化技術

隨著硬盤技術的發展，硬盤的容量越來越大，取證花費的時間變長，給電子證據的固化帶來了新的挑戰。硬盤高速克隆機、單向只讀訪問接口等設備的出現就解決了這樣的難題，不光能支持多對多存儲介質的克隆，且拷貝速度能達到18Gb/分鐘。以保證在電子證據的提取中也保證只讀不寫，不污染目標證據，最大程度的保護了源盤。

目前常用的取證工具和取證實驗室設備主要有：1、計算機取證類，包括現場勘察箱、快速取證機、硬盤克隆機、只讀接口等；2、網絡取證類，包括移動工作站、網絡取證儀和WLAN無線定位系統等；3、手機取證類，包括手機檢驗包、手機信息和話單分析系統、SIM卡克隆機、小型數碼翻拍儀等、手機數碼設備信號屏蔽袋等；4、實驗室類，主要包括預檢工作站、檢驗工作站、密碼破解工作站等；5、其他工具類設備，主要包括各類綜合分析軟件。