第三章 uTekSs数据采集与分析(合) - 副本
数据采集与分析实践操作指南
数据采集与分析实践操作指南第1章数据采集准备 (3)1.1 数据采集需求分析 (3)1.2 数据源选择与评估 (4)1.3 数据采集工具与技术的选择 (4)1.4 数据采集方案设计 (4)第2章数据采集方法 (5)2.1 手动数据采集 (5)2.2 网络爬虫与自动化采集 (5)2.3 数据挖掘与挖掘技术 (6)2.4 数据清洗与预处理 (6)第3章数据存储与管理 (6)3.1 数据存储方案设计 (6)3.1.1 确定数据存储需求 (6)3.1.2 选择合适的数据存储技术 (7)3.1.3 数据存储架构设计 (7)3.2 关系型数据库与SQL (7)3.2.1 关系型数据库概述 (7)3.2.2 SQL操作 (7)3.3 非关系型数据库与NoSQL (8)3.3.1 非关系型数据库概述 (8)3.3.2 常见非关系型数据库 (8)3.4 数据仓库与数据湖 (8)3.4.1 数据仓库 (8)3.4.2 数据湖 (8)第4章数据分析方法 (9)4.1 描述性统计分析 (9)4.1.1 频数分析与频率分布 (9)4.1.2 集中趋势分析 (9)4.1.3 离散程度分析 (9)4.1.4 分布形状分析 (9)4.2 摸索性数据分析 (9)4.2.1 异常值分析 (9)4.2.2 关联分析 (9)4.2.3 数据可视化 (9)4.3 假设检验与统计推断 (9)4.3.1 单样本t检验 (9)4.3.2 双样本t检验 (9)4.3.3 方差分析(ANOVA) (10)4.3.4 非参数检验 (10)4.4 预测分析模型 (10)4.4.1 线性回归模型 (10)4.4.2 逻辑回归模型 (10)4.4.3 时间序列模型 (10)4.4.4 机器学习算法 (10)第5章数据可视化与展示 (10)5.1 数据可视化原则与技巧 (10)5.1.1 保证准确性 (10)5.1.2 简洁明了 (10)5.1.3 一致性 (10)5.1.4 对比与区分 (10)5.1.5 适当的视觉辅助 (10)5.1.6 关注细节 (11)5.2 常用数据可视化工具 (11)5.2.1 Excel (11)5.2.2 Tableau (11)5.2.3 Power BI (11)5.2.4 Python数据可视化库(如matplotlib、seaborn等) (11)5.2.5 JavaScript数据可视化库(如D(3)js、ECharts等) (11)5.3 图表类型与适用场景 (11)5.3.1 条形图 (11)5.3.2 饼图 (11)5.3.3 折线图 (11)5.3.4 散点图 (12)5.3.5 热力图 (12)5.3.6 地图 (12)5.4 数据报告与故事讲述 (12)5.4.1 确定目标 (12)5.4.2 结构清晰 (12)5.4.3 结合图表与文字 (12)5.4.4 适当的故事讲述 (12)5.4.5 突出重点 (12)5.4.6 适时更新 (12)第6章机器学习算法与应用 (12)6.1 机器学习概述与分类 (12)6.2 监督学习算法与应用 (12)6.3 无监督学习算法与应用 (13)6.4 强化学习与推荐系统 (13)第7章深度学习技术 (13)7.1 深度学习基础概念 (13)7.1.1 神经网络的发展历程 (13)7.1.2 深度学习的基本结构 (14)7.1.3 深度学习框架介绍 (14)7.2 卷积神经网络与图像识别 (14)7.2.1 卷积神经网络基础 (14)7.2.2 经典卷积神经网络结构 (14)7.2.3 图像识别任务中的应用 (14)7.3 循环神经网络与自然语言处理 (14)7.3.1 循环神经网络基础 (14)7.3.2 自然语言处理任务中的应用 (15)7.3.3 注意力机制与Transformer (15)7.4 对抗网络与图像 (15)7.4.1 对抗网络基础 (15)7.4.2 对抗网络的变体 (15)7.4.3 图像应用 (15)第8章大数据处理技术 (15)8.1 分布式计算框架 (15)8.1.1 框架概述 (15)8.1.2 Hadoop框架 (15)8.1.3 Spark框架 (16)8.2 分布式存储系统 (16)8.2.1 存储系统概述 (16)8.2.2 HDFS存储系统 (16)8.2.3 Alluxio存储系统 (16)8.3 流式数据处理 (16)8.3.1 流式处理概述 (16)8.3.2 Kafka流式处理 (16)8.3.3 Flink流式处理 (16)8.4 大数据挖掘与优化 (17)8.4.1 挖掘技术概述 (17)8.4.2 优化策略 (17)第9章数据安全与隐私保护 (17)9.1 数据安全策略与法律法规 (17)9.2 数据加密与安全存储 (17)9.3 数据脱敏与隐私保护 (17)9.4 用户行为追踪与数据分析伦理 (18)第10章实践案例与总结 (18)10.1 数据采集与分析实践案例 (18)10.2 数据分析项目实施与管理 (18)10.3 数据分析团队建设与人才培养 (18)10.4 数据采集与分析实践总结与展望 (19)第1章数据采集准备1.1 数据采集需求分析数据采集需求的明确是整个数据采集过程的首要步骤。
数据采集与调查分析
数据采集与调查分析随着信息时代的到来,数据的价值日益凸显。
在各行各业中,数据的采集和调查分析成为了一项重要的工作。
本文将针对数据采集与调查分析进行探讨,从方法、工具和应用等方面进行分析。
一、数据采集方法数据采集是指通过各种手段和技术将目标数据收集到系统中,为后续分析提供基础。
常见的数据采集方法包括:1. 直接观察法:通过观察目标事件或对象的行为、状态等来记录数据,如人口普查中的人口数量统计。
2. 访谈法:通过向目标对象提问,了解其观点、意见等信息,如市场调研中的面对面访谈。
3. 问卷调查法:通过设计合理的问卷并分发给目标人群,收集其意见、习惯等信息,如社会调查中的问卷调查。
4. 实验法:通过设计实验环境、操作因素等方式收集数据,来验证研究假设,如医学实验中的临床试验。
5. 网络爬虫法:通过自动化程序获取互联网上的相关数据,如搜索引擎的页面抓取。
二、数据采集工具数据采集工具是指为了方便和高效地进行数据采集而使用的软件、设备等。
常见的数据采集工具包括:1. Excel:是一款常用的办公软件,可以方便地创建表格、收集和整理数据。
2. SPSS:是一款专业的统计分析软件,可以对数据进行处理、分析和预测,适用于大规模数据集合。
3. 调查问卷平台:如问卷星、腾讯问卷等,提供在线创建、分发和收集问卷的功能,方便数据采集和分析。
4. 网络爬虫工具:如Python的Scrapy框架等,可以自动化地爬取互联网上的数据,便于获取大量数据。
三、数据调查分析应用数据采集与调查分析的应用广泛,涵盖各个领域。
以下列举几个典型的应用场景:1. 市场调研:通过数据采集和分析,了解市场需求、竞争对手等信息,为企业决策提供依据。
2. 学术研究:通过数据采集和分析,验证学术假设、探索规律,为学术界提供理论支持。
3. 社会调查:通过数据采集和分析,了解社会问题、民意等信息,为社会管理和公共决策提供参考。
4. 医学研究:通过数据采集和分析,研究疾病发病机制、治疗效果等,提高医疗水平和健康管理水平。
数据采集及分析方法
A采集部分1 将仪器与电脑连接2 运行采集软件3 选择数据保存路径4 参数设置(一般默认)5 选择读取弹出窗口“节点数据”节点编号为仪器上编号,选择单条读取,不定长数据,选中需要读取的日期,点击确定,开始读取。
软件开始接受读取数据,读取时间根据采集的时间或长或短。
采集完成后,窗口会变成如下情形,点击“退出”,完成采集。
可到保存的文件夹路径查看是否采集到相关数据。
B 数据分析1 运行数据分析软件,打开工作窗口。
2截取数据,依次点击工具,原始数据截取。
出现如下对话框后,先选择原始数据文件夹,即之前采集到的数据文件夹,点确定。
出现原始数据列表,选择第一通道数据,浏览数据量选择最大值100,000,一般需要截取的数据在最后几页中出现,用鼠标左键控制绿色条线确定开始截取的时间,用鼠标右键控制蓝色条线确定结束截取时间,然后依次点击截取和保存按钮,系统会自动保存到之前的文件夹里面。
第二通道和第三通道也是如此截取和保存。
3 测点标定数据截取之后才能开始标定测点,点击“工具”中的“测点标定”,出现如下对话框,点击“选择原始数据文件获取节点通道信息”,此时选择的文件应该是之前所截取的数据,而不是原始数据。
选择文件之后,出现如下对话框,输入相关信息,标定系数设置为“280.00”,全部设定时候,点击“设定”,再点击导出标定文件,另存为在之前数据的文件夹即可。
4 生成TIM文件在生成TIM文件之前,需要新建一个工程信息文件,为方便,可将之前的工程信息文件直接复制到本次数据分析的文件夹内。
在“工具”下面选择生成TIM文件,然后依次将之前保存的文件选中,其中原始数据文件夹应为截取的数据文件。
全部完成后,点击生成Tim。
5 数据分析生成报告点击“文件”,“打开文件”,选中刚刚生成的Tim文件,即可出现如下页面。
在此页面下可以对数据进行多项处理,如进行滤波等操作。
处理完成后即可生成报告,点击“工具”,“生成报告”,在弹出的对话框中选中节点,将通道的数据及波形依次添加到报告中,完成后选中WORD输出,即可查看并保存。
数据收集与分析:采集和分析数据
数据收集与分析:采集和分析数据数据在现代社会中扮演着至关重要的角色,它是信息时代的重要组成部分,也是科学研究和商业决策的基础。
数据的收集和分析是获取有用信息的关键步骤,通过对数据的采集和分析,我们可以得到对问题的深入洞察,从而做出更明智的决策。
一、数据收集数据收集是指通过各种手段和渠道获取数据的过程。
数据收集的目的是收集各种相关的数据,以便后续进行分析和应用。
数据收集的方法多种多样,可以通过问卷调查、观察、实验、网络爬虫等方式进行。
在进行数据收集时,需要充分考虑样本的代表性和数据的准确性。
数据收集需要严格遵循一定的步骤和流程。
首先是明确研究目标和问题,确定需要收集的数据类型和范围。
其次是设计数据收集工具,如问卷、观察表等,确保收集到的数据能够满足分析的需求。
然后是选择合适的样本和受试者,保证数据的代表性。
最后是进行数据收集,根据预定的计划采集数据,并确保数据的完整性和准确性。
二、数据分析数据分析是指对收集到的数据进行处理、整理和解释的过程。
通过数据分析,我们可以从大量的数据中提取有用的信息和结论,为决策提供科学的依据。
数据分析的方法和技术众多,常见的包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。
根据具体情况,选择合适的方法进行数据分析。
数据分析的过程中需要注意几个重要的方面。
首先是数据清洗和整理,对收集到的数据进行去重、去噪和格式化处理,以便进一步的分析。
其次是数据探索和可视化,通过统计图表和可视化工具来揭示数据之间的关系和趋势。
最后是建立数学模型和进行预测,通过分析历史数据来预测未来的趋势和结果。
三、数据收集与分析的应用数据收集与分析在各个领域都有广泛的应用。
在商业领域,数据收集与分析可以帮助企业了解市场需求、优化产品设计和改进运营效率,从而取得竞争优势。
在科学研究领域,数据收集与分析可以帮助科学家发现规律和探索未知,推进科学进步。
在政府和社会领域,数据收集与分析可以帮助政府决策和公共管理,提高政府的决策效果和服务质量。
数据采集与分析流程
数据采集与分析流程随着互联网的快速发展,数据已经成为各个领域研究和决策的基础。
数据采集与分析流程是一个系统的过程,它包括了数据的获取、处理、分析和可视化展示等环节。
本文将介绍一个典型的数据采集与分析流程。
一、数据采集数据采集是数据分析的第一步,也是最基础的环节。
在数据采集过程中,我们需要明确采集的目标和范围,选择合适的数据源,并制定采集计划。
1. 确定采集目标和范围在进行数据采集之前,我们首先需要明确采集的目标和范围。
例如,我们要分析某个产品的销售情况,那么我们需要采集相关的销售数据,包括销售额、销售量、销售地区等信息。
2. 选择数据源根据采集的目标和范围,我们需要选择合适的数据源。
数据源可以是公开的数据库、API接口、网页抓取、传感器等等。
选择合适的数据源是确保采集数据质量的重要一步。
3. 制定采集计划制定采集计划是为了确保数据的完整性和准确性。
采集计划应包括数据采集的时间、频率、采集方式、采集工具等信息。
同时,我们需要考虑数据的存储和备份,以防数据丢失。
二、数据处理数据采集之后,我们需要对采集到的原始数据进行处理和清洗,以便后续的分析工作。
1. 数据清洗数据清洗是数据处理的一项重要工作,它包括对数据的去重、缺失值处理、异常值处理等。
清洗后的数据将更加准确和可靠,为后续的分析工作提供良好的基础。
2. 数据转换在数据处理过程中,我们常常需要对数据进行转换。
例如,我们将日期格式转换为标准的时间格式,将字符串类型转换为数值类型等。
数据转换可以是为了方便后续的计算和分析。
三、数据分析数据分析是数据采集与分析流程中最核心的环节,它包括对数据进行统计、建模、挖掘等操作,以获取有价值的信息和洞察。
1. 数据统计数据统计是对数据进行描述性分析和摘要的过程。
通过数据统计,我们可以了解数据的特征和分布情况,例如平均值、方差、最大值、最小值等。
2. 数据建模数据建模是数据分析的一个重要方法。
通过建立合适的模型,我们可以对数据进行预测和推断。
数据采集与分析的操作流程
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数据采集与分析的方法与技巧
数据采集与分析的方法与技巧1. 数据采集的重要性与优化技巧- 数据在现代社会中的重要性:数据被认为是新时代的石油,对于企业决策和战略制定具有重要意义。
数据采集是获取有效数据的第一步,对于精准的数据分析至关重要。
- 优化技巧:确定采集目标、选择合适的数据源、建立清晰的采集计划、确保数据准确性与完整性、采用自动化工具提高效率、处理数据采集中遇到的难题。
2. 数据清洗与预处理技巧- 数据清洗的目的和意义:原始数据往往包含错误、缺失、异常值等问题,经过清洗与预处理,可以保证分析结果的准确性和可信度。
- 清洗技巧:处理缺失值(删除、填充、插值)、处理异常值(剔除、替换、修正)、处理重复数据、数据转换与标准化、处理数据类型不匹配问题。
3. 数据可视化与分析方法- 数据可视化的作用和意义:通过图表、图形等方式展示数据,使数据变得直观、易懂,并能够发现数据中的关联、规律和模式。
- 常用的数据可视化方法:折线图、柱状图、饼图、散点图、热力图等,每种图表适用的场景和目的不同,需要根据数据类型和分析目标进行选择。
- 数据分析方法:描述统计分析(均值、中位数、频数等)、相关性分析、回归分析、聚类分析、时间序列分析等,根据分析目的选择合适的方法进行数据挖掘和模型建立。
4. 机器学习与数据分析- 机器学习的基本概念和应用:机器学习是一种通过计算机自动学习和改进性能的算法与模型,广泛应用于数据分析、预测和决策等领域。
- 常见的机器学习算法:监督学习算法(决策树、支持向量机、神经网络等)、无监督学习算法(聚类、关联规则挖掘等)、强化学习算法等,根据数据特点和问题类型选择合适的算法。
- 数据预处理在机器学习中的作用和技巧:特征选择与提取、数据拆分与验证、归一化与标准化、处理样本不平衡等。
5. 大数据分析的技术和挑战- 大数据分析的技术:Hadoop、Spark、Hive、数据仓库与OLAP等,大数据分析需要借助分布式计算、并行处理、海量存储等技术手段来高效处理和分析大规模数据。
数据采集与分析
数据采集与分析随着科技的不断发展,数据采集与分析已经成为了人们获取信息和做出决策的重要工具。
无论是企业还是个人,在进行战略决策时,数据的采集和分析都是至关重要的环节。
本文将重点探讨数据采集的重要性、采集方法和数据分析的关键要素。
首先,我们来讨论数据采集的重要性。
数据采集可以帮助企业或个人了解市场的需求、顾客的喜好和行为习惯。
通过收集和分析数据,我们可以更好地了解市场趋势,找到潜在的商机,并制定相应的营销策略。
此外,数据采集对于产品的研发也非常重要,可以帮助我们了解用户的需求和期望,从而设计出更好的产品。
那么,数据采集的方法有哪些呢?常见的数据采集方法包括问卷调查、访谈、观察和网络爬虫等。
问卷调查是一种常用的数据采集方法,通过设计合适的问题并将其发送给受访者,可以有效地收集到大量用户反馈信息。
访谈是另一种常用的数据采集方法,通过与目标用户进行面对面的交流,可以深入了解用户需求和想法。
观察方法则是通过观察用户的行为、购买记录等来采集数据,尤其适用于研究用户行为和偏好。
此外,随着互联网的发展,网络爬虫也成为了一种广泛使用的数据采集方法,可以从互联网上快速获取大量的数据。
数据分析是从收集的数据中提取有用的信息和洞察力的过程。
数据分析可以帮助我们发现隐藏在大量数据中的模式和规律,并为企业或个人的决策提供支持。
数据分析的过程通常包括数据清洗、数据整理、数据建模和数据可视化等环节。
数据清洗是指对采集的数据进行清理和处理,以减少错误和噪声的影响。
数据整理是将数据整理成适合分析的格式,以方便进一步研究。
数据建模是根据数据特征的变化和关联,构建相应的数学模型,以预测未来事物的发展趋势。
数据可视化是将分析结果以图表、图形等形式展示出来,使人们更容易理解和解读数据。
在进行数据分析时,还需要关注一些关键要素。
首先是选择合适的数据分析工具和技术。
数据分析涉及多个领域,包括统计学、机器学习、数据挖掘等。
根据具体的需求和数据特点,选择合适的工具和技术对数据进行分析是非常重要的。
数据采集与分析工作指南
数据采集与分析工作指南第1章数据采集准备 (4)1.1 数据采集需求分析 (4)1.2 数据采集方法与工具选择 (4)1.3 数据采集方案设计 (4)第2章数据采集过程管理 (5)2.1 数据采集实施与监督 (5)2.1.1 数据采集准备 (5)2.1.2 数据采集执行 (5)2.1.3 数据采集监督 (5)2.2 数据质量保障措施 (5)2.2.1 数据质量评估 (5)2.2.2 数据清洗与校验 (6)2.2.3 数据质量改进 (6)2.3 数据采集记录与归档 (6)2.3.1 数据采集记录 (6)2.3.2 数据归档 (6)2.3.3 数据采集记录与归档管理 (6)第3章数据预处理 (6)3.1 数据清洗与去重 (6)3.1.1 数据清洗 (6)3.1.2 数据去重 (6)3.2 数据转换与整合 (7)3.2.1 数据转换 (7)3.2.2 数据整合 (7)3.3 数据规范化与标准化 (7)3.3.1 数据规范化 (7)3.3.2 数据标准化 (7)第4章数据存储与管理 (8)4.1 数据存储方案设计 (8)4.1.1 存储需求分析 (8)4.1.2 存储架构选择 (8)4.1.3 存储设备选型 (8)4.1.4 数据存储格式 (8)4.2 数据库选型与搭建 (8)4.2.1 数据库选型原则 (8)4.2.2 常用数据库介绍 (8)4.2.3 数据库搭建与优化 (8)4.3 数据安全与权限控制 (9)4.3.1 数据安全策略 (9)4.3.2 权限控制方法 (9)4.3.3 数据备份与恢复 (9)第5章数据分析方法与模型 (9)5.1 描述性统计分析 (9)5.1.1 频数与频率分布 (9)5.1.2 集中趋势分析 (9)5.1.3 离散程度分析 (9)5.1.4 相关性分析 (9)5.2 假设检验与推断性分析 (10)5.2.1 单样本t检验 (10)5.2.2 双样本t检验 (10)5.2.3 方差分析(ANOVA) (10)5.2.4 卡方检验 (10)5.3 预测分析模型 (10)5.3.1 线性回归模型 (10)5.3.2 时间序列分析 (10)5.3.3 决策树模型 (10)5.3.4 神经网络模型 (10)5.4 机器学习算法应用 (10)5.4.1 分类算法 (11)5.4.2 聚类算法 (11)5.4.3 回归算法 (11)5.4.4 强化学习 (11)第6章数据可视化与报告 (11)6.1 数据可视化设计原则 (11)6.1.1 明确目的 (11)6.1.2 简洁明了 (11)6.1.3 合理布局 (11)6.1.4 一致性 (11)6.1.5 准确性 (11)6.1.6 易读性 (11)6.2 常用数据可视化工具 (12)6.2.1 Microsoft Excel (12)6.2.2 Tableau (12)6.2.3 Power BI (12)6.2.4 Python (12)6.2.5 R (12)6.3 数据报告撰写与呈现 (12)6.3.1 报告结构 (12)6.3.2 突出重点 (12)6.3.3 语言表达 (12)6.3.4 逻辑清晰 (12)6.3.5 精美排版 (13)6.3.6 适当注释 (13)第7章数据挖掘实战案例 (13)7.1 用户行为分析 (13)7.1.1 数据预处理 (13)7.1.2 用户行为特征提取 (13)7.1.3 用户分群 (13)7.1.4 用户画像构建 (13)7.1.5 个性化推荐 (13)7.2 市场营销分析 (13)7.2.1 市场细分 (14)7.2.2 目标市场选择 (14)7.2.3 营销策略制定 (14)7.2.4 营销活动评估 (14)7.3 金融风险预测 (14)7.3.1 数据预处理 (14)7.3.2 风险因素挖掘 (14)7.3.3 风险评估模型构建 (14)7.3.4 风险预警 (14)7.4 健康医疗分析 (14)7.4.1 数据预处理 (14)7.4.2 疾病关联分析 (14)7.4.3 疾病预测模型构建 (15)7.4.4 病因分析 (15)第8章大数据分析技术 (15)8.1 分布式计算框架 (15)8.1.1 框架概述 (15)8.1.2 Hadoop (15)8.1.3 Spark (15)8.1.4 Flink (15)8.2 大数据存储技术 (15)8.2.1 存储技术概述 (15)8.2.2 HDFS (15)8.2.3 NoSQL数据库 (15)8.2.4 分布式文件存储 (16)8.3 实时数据处理与分析 (16)8.3.1 实时数据处理概述 (16)8.3.2 流式处理框架 (16)8.3.3 实时分析引擎 (16)8.3.4 实时数据可视化 (16)第9章数据采集与分析中的伦理与法律问题 (16)9.1 数据隐私保护 (16)9.2 数据合规性检查 (17)9.3 数据共享与开放 (17)第10章数据采集与分析项目管理 (17)10.1 项目规划与执行 (18)10.2 团队协作与沟通 (18)10.3 项目评估与优化 (18)第1章数据采集准备1.1 数据采集需求分析数据采集需求分析是保证数据采集工作有效进行的基础。
数据采集与分析方法目录模板
数据采集与分析方法目录模板这是一篇关于数据采集与分析方法的文章,探讨了不同的采集方法和分析方法,并提供了一个目录模板。
数据采集与分析方法目录模板引言1. 背景介绍2. 目的和重要性数据采集方法1. 现场调查1.1 样本选择1.2 数据收集工具1.3 数据记录和整理2.问卷调查2.1 问卷设计2.2 发放和回收2.3 数据录入和清洗3. 数据挖掘3.1 数据源选择3.2 数据清洗和预处理 3.3 数据挖掘算法选择数据分析方法1. 描述统计分析1.1 频数分布1.2 中心趋势和离散程度 1.3 相关性分析2. 探索性数据分析2.1 直方图和箱线图2.2 散点图和相关系数2.3 聚类分析3. 统计推断3.1 参数估计3.2 假设检验3.3 方差分析数据采集与分析的工具和技术1. Excel软件1.1 数据输入和处理函数1.2 图表制作和数据分析工具包2. SPSS软件2.1 数据导入和清洗2.2 数据分析和报告生成3. Python编程语言3.1 数据处理和分析库3.2 可视化工具和机器学习算法结论1. 总结数据采集与分析的重要性2. 强调合适的方法和工具选择的重要性3. 展望未来数据采集与分析的发展趋势参考文献这个目录模板按照数据采集与分析方法的逻辑顺序进行排序,并提供了细分的小节,便于读者浏览和查找特定信息。
在文章正文中,可以对每个小节的内容进行详细的阐述,介绍不同方法和工具的用途和应用场景,以及它们之间的联系和区别。
最后,通过结论部分总结全文的主要观点,并展望未来的发展方向。
这个模板可以根据具体的数据采集与分析方法的主题进行调整和扩展,以满足特定的需求和要求。
希望这份目录模板能对你的文章写作提供一些参考和帮助。
操作规程设备数据采集与分析
操作规程设备数据采集与分析操作规程设备数据采集与分析是指在工业生产中,通过对设备运行过程中产生的数据进行采集和分析,以获取相关信息和指导决策的一系列操作。
本文将从数据采集的方法、数据分析的步骤和操作规程的制定等方面进行论述。
一、数据采集方法设备数据采集的方法通常有两种,一种是手动采集,另一种是自动采集。
手动采集是指由操作人员定期或不定期地对设备产生的数据进行人工记录。
这种方法的优点是灵活性高,适用于小规模的生产场景。
但是由于人为因素的影响,采集频率和采集准确度难以保证。
自动采集是指借助传感器、仪表、计算机等设备对设备运行过程中的数据进行实时采集。
这种方法的优点是采集准确度高,采集频率可调节,节省了人工记录的时间。
同时,数据也可以直接传输到计算机系统中进行分析。
二、数据分析步骤数据分析是对采集到的数据进行处理和研究,以获取有用的信息和指导生产决策。
数据分析的步骤通常包括数据清洗、数据转换和数据模型构建。
数据清洗是指对采集到的原始数据进行筛选、去除异常值和重复值等处理,以确保数据的准确性和完整性。
数据转换是指对清洗后的数据进行计算、整理和统计等处理,以便更好地展示和分析。
例如,可将数据进行排序、分类和聚合等操作,以便于提取规律和趋势。
数据模型构建是指根据实际情况和需求,利用统计学、数学模型等方法对数据进行建模和分析,以获取有关数据间关系和影响因素等信息。
常用的数据模型有回归分析、聚类分析和神经网络等。
三、操作规程的制定为了规范设备数据采集与分析工作,提高工作效率和数据的准确性,制定操作规程是必要的。
首先,操作规程应明确数据采集的频率和方法。
即规定采集的时间、地点和方式,如每班进行一次设备数据的采集,并使用自动采集系统进行。
其次,操作规程应明确数据分析的步骤和方法。
即规定清洗数据、数据转换和数据模型构建等具体操作,并制定相应的流程和标准。
另外,操作规程还应包括数据保密和数据备份的措施。
即明确数据的保密级别和数据备份的频率和方式,以确保数据的安全性和可靠性。
数据采集和分析的关键技术和工具
数据采集和分析的关键技术和工具随着数字化时代的到来,数据已成为越来越多企业和组织的重要资产之一。
数据采集和分析是对这个资产进行充分利用的关键技术和工具。
在这篇文章中,我们将会介绍数据采集和分析的关键技术和工具,并讨论它们在不同领域的应用。
一、数据采集技术数据采集是指从各个来源获取数据的过程。
数据采集技术涵盖了许多不同的领域和技术,包括:1.网络爬虫技术网络爬虫技术是一种自动化的数据获取技术,它可以自动从互联网上抓取大量数据。
网络爬虫技术在互联网搜索引擎、电子商务、新闻媒体等领域中广泛应用。
2.传感器技术传感器技术是一种实时获取数据的技术,它可以通过各种传感器实时监测各种物理量,并将其转换成数字信号。
传感器技术广泛应用于环境监测、医疗健康、交通运输等领域。
3.物联网技术物联网技术是连接各种网络设备和传感器的技术,它可以实现异构设备之间的互联互通,并将分散的数据集成到一起。
物联网技术已在智能家居、智能交通、智能制造等领域得到广泛应用。
4.人工数据输入技术人工数据输入技术是一种手动输入数据的技术,它可以通过各种数据输入工具,如键盘、鼠标、扫描仪等手动输入数据。
人工数据输入技术在各种数据录入和整理工作中均得到广泛应用。
二、数据分析技术数据分析是将采集的数据转换成有用信息的过程。
数据分析技术涵盖了许多不同的领域和技术,包括:1.数据挖掘技术数据挖掘技术是一种从大量数据中自动发现隐含关系和模式的技术。
数据挖掘技术已在消费者行为分析、预测分析、社交网络分析等领域得到广泛应用。
2.机器学习技术机器学习技术是一种利用算法使计算机在没有明确编程的情况下学习数据并进行决策的技术。
机器学习技术已在自然语言处理、图像识别、智能客服等领域得到广泛应用。
3.数据可视化技术数据可视化技术是一种利用图表、图形等方式将数据进行可视化展现的技术。
数据可视化技术已在商业数据分析、市场调研、大数据展示等领域得到广泛应用。
4.统计分析技术统计分析技术是一种利用统计学方法对数据进行分析和处理的技术。
数据采集与统计分析方法
数据采集与统计分析方法数据采集与统计分析是近年来数据科学与数据分析领域中的重要研究方向之一。
随着大数据时代的到来,数据采集和统计分析的方法变得越来越重要。
本文将介绍一些常用的数据采集和统计分析方法。
一、数据采集方法数据采集是数据科学中的第一步,它涉及到从各种数据源中获取数据的方法和技术。
以下是几种常见的数据采集方法:1. 网络爬虫网络爬虫是一种通过自动化程序从网页中提取数据的技术。
它能够自动化地浏览和提取大量的数据,并将其保存到数据库或者文件中供后续分析使用。
网络爬虫可以根据需求来定制程序,以获取特定网页中的数据。
2. 传感器数据采集传感器数据采集是一种通过传感器设备获取现实世界中的数据的方法。
传感器可以测量各种参数,如温度、湿度、压力、光照等,这些参数的数据可以被采集并用于后续分析。
3. 调查问卷调查问卷是一种常见的数据采集方法,通过向受访者提问来收集数据。
调查问卷可以通过面对面访谈、电话调查或者在线问卷的形式进行。
通过分析问卷中的回答,可以获取一定数量的数据进行统计分析。
二、数据统计分析方法数据采集之后,需要对数据进行统计分析,以揭示数据中的规律和趋势。
以下是几种常见的数据统计分析方法:1. 描述统计分析描述统计分析是对数据进行总结和描述的方法。
它通过计算基本统计量,如平均值、中位数、标准差等,来描述数据的特征。
描述统计分析能够提供数据的平均水平、离散程度和分布形态。
2. 探索性数据分析探索性数据分析是一种通过可视化手段来探索数据的方法。
它包括绘制直方图、散点图、箱线图等图表,以及计算相关系数和回归分析等方法。
探索性数据分析能够帮助发现数据中的模式、异常值和关联性。
3. 假设检验假设检验是一种用于检验统计推断的方法。
它通过建立零假设和备择假设,并计算观察值与预期值之间的偏差程度,来判断结果是否有统计显著性。
常用的假设检验方法包括t检验、方差分析等。
4. 回归分析回归分析是一种建立变量之间关系的方法。
数据采集和分析的最佳实践是什么
数据采集和分析的最佳实践是什么在当今数字化的时代,数据已经成为企业和组织决策的重要依据。
无论是市场营销、产品研发、运营管理还是客户服务,都离不开对数据的采集和分析。
然而,要想从海量的数据中提取有价值的信息,并将其转化为可行的决策和行动,并非易事。
这需要遵循一系列的最佳实践,以确保数据的质量、准确性和可用性。
数据采集是数据分析的基础,就如同盖房子需要先打好地基一样。
首先,我们需要明确采集数据的目的是什么。
是为了了解客户的行为和偏好,还是为了评估产品的性能和市场份额?只有明确了目的,才能有针对性地采集相关的数据。
在确定了采集目的后,接下来就要选择合适的数据来源。
数据来源可以分为内部和外部两种。
内部数据包括企业自身的业务系统、数据库、日志文件等;外部数据则包括市场调研公司的报告、社交媒体平台的数据、政府公开的数据等。
在选择数据来源时,要考虑数据的可靠性、时效性和相关性。
例如,如果我们想要了解消费者对某个新产品的反馈,那么社交媒体平台上的用户评论可能是一个很好的外部数据来源。
采集数据时,还需要注意数据的合法性和合规性。
不能违反任何法律法规,侵犯用户的隐私和权益。
同时,要确保在采集数据前,已经获得了用户的明确授权和同意。
有了数据之后,如何确保数据的质量也是至关重要的。
数据质量包括数据的准确性、完整性和一致性。
为了保证数据的准确性,需要对采集到的数据进行验证和核实。
可以通过多种方式进行,比如与其他可靠的数据来源进行对比,或者请专业人员进行审核。
完整性则要求采集到的数据涵盖了所有相关的信息,没有遗漏。
一致性则是指数据在不同的系统和平台上保持一致,没有冲突和矛盾。
在数据采集的过程中,建立完善的数据管理体系也是必不可少的。
这包括制定数据采集的标准和规范,明确数据的存储和备份策略,以及建立数据的访问控制机制。
只有这样,才能确保数据的安全和有序管理。
接下来谈谈数据分析。
数据分析的方法多种多样,常见的有描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析。
数据收集与分析过程
数据收集与分析过程在当今信息爆炸的时代,数据收集和分析变得越来越重要。
无论是企业、学术界还是政府部门,都需要依靠数据收集和分析来做出决策和制定战略。
本篇文章将介绍数据收集与分析的过程,包括数据收集方法、数据清洗和整理、数据分析和数据可视化。
数据收集是数据科学的基石,它是获取信息的第一步。
数据收集可以通过多种途径进行,例如调查问卷、观察、实验、传感器等。
根据具体的研究目的和资源限制,选择合适的数据收集方法非常重要。
数据收集过程中,需要注意确保数据的准确性和可靠性,避免数据偏倚或失真的情况发生。
数据收集完成后,接下来的一步是数据清洗和整理。
在数据收集的过程中,往往会出现一些无效、重复或不完整的数据。
为了保证数据的质量,我们需要对数据进行清洗,即删除无效数据、处理缺失数据和异常值。
此外,还需要对数据进行整理和重构,以便于后续的数据分析。
数据清洗和整理的过程需要仔细和耐心,确保数据的准确性和一致性。
接下来是数据分析阶段。
数据分析是指对收集、清洗和整理后的数据进行统计和分析,以发现数据的潜在模式、关联以及提取有用的信息。
数据分析可以采用多种统计和机器学习的方法,例如描述统计、回归分析、聚类分析、预测模型等。
根据具体的问题和研究目的,选择合适的分析方法非常重要。
数据分析的结果对于决策和战略制定具有重要的参考价值。
最后是数据可视化。
数据可视化是将分析结果以图表、图像或动画等形式展现出来,以便于理解和交流。
通过数据可视化,我们可以更直观地展现数据的模式和关系,帮助观察者更好地理解数据背后的故事。
常用的数据可视化工具有Tableau、Power BI、Python的Matplotlib和Seaborn等。
选择合适的可视化工具和形式,能使数据更加生动、易于理解和共享。
需要指出的是,数据收集与分析过程是一个持续不断的循环。
在实际应用中,我们可能会发现需要收集更多的数据或调整分析方法。
此外,数据收集与分析过程还需要遵守数据保护和隐私保密的原则,确保数据的合法和安全。
第三章:数据采集与处理系统
第3章 数据采集系统设计
显然双端口 RAM技术可以大大提高多字节 数据采集速率,也可提高CPU的利用率。这 类双端口RAM可以用一个同步触发信号实 现数据交换。当采用高速A/D为外设时,只 要将 A/D转换结束脉冲作为同步触发信号, 就能把数据存入双端口 RAM。当存储器响 应时间小于A/D转换时间(如采用MK4116为 双端口RAM,响应时间为3us),数据采集 速率主要决定于A/D等采样部件的响应速度。
第3章 数据采集系统设计
(1)由于数字滤波是用程序实现的,因而不需要增
加硬件设备,很容易实现。同时,多个输入通道还可 以共用一个滤波程序。
(2)由于数字滤波不需要硬件设备,因而可靠性高,
稳定性好,各回路之间不存在阻抗匹配等问题。 (3)数字滤波可以对频率很低的信号实现滤波,克 服了模拟滤波器的缺陷。 (4)通过改写数字滤波程序,可以实现不同的滤波
方法或调整滤波参数,它比改变模拟滤波器的硬件方
便得多。
第3章 数据采集系统设计
1.程序判断滤波
当采样信号由于随机干扰、误检或者变送器不稳 定等原因引起严重失真时,可以采用程序判断滤波。 程序判断滤波的方法是,根据经验确定出两次采样输 入信号可能出现的最大偏差ΔY,若相邻两次采样信号 的差值大于ΔY,则表明该采样信号是干扰信号,应该 去掉;若小于ΔY,则表明没有受到干扰,可将该信号 作为本次采样值。
第3章 数据采集系统设计
1.采用DMA技术的高速数据采集系 统 图3-4是在DMA控制器管理下 将A/D转换的数据直接存人RAM的 原理图。有关DMA控制器的原理, 已在“微型计算机原理或计算机接 口技术”课程中作过介绍,这里仅 就DMA控制下的A/D数据采方式的 原理作一简述。
第3章 数据采集系统设计
第3章 数据的采集与统计分析
状不能良好地显示出来。 如果区间太窄,则直方图显得凹凸不平不好平滑 25 合适的区间选择(m值)是直方图制作,分布函数分析的基础。 20
15 10 5 0
3.2 分布的识别 分布的识别直方图分组区间数量的选取
合适的区间选择( 值 是直方图制作,分布函数分析的基础。 合适的区间选择(m值)是直方图制作,分布函数分析的基础。 对直方图进行曲线拟合, 对直方图进行曲线拟合, 拟合所得到的曲线应该就 是该随机变量的概率或密
3.1 数据的采集 过程监控 数据的采集由于数据的采集工作可能并不是进行一次就能完成的, 由于数据的采集工作可能并不是进行一次就能完成的, 而是可能历时几天、几个星期甚至几个月。 而是可能历时几天、几个星期甚至几个月。 一般讲,系统在不同时间所处的环境不同, 一般讲,系统在不同时间所处的环境不同,而在不同 环境下采集的数据会有一定的统计差异性。 环境下采集的数据会有一定的统计差异性。 我们要知道在数据采集过程中, 我们要知道在数据采集过程中,所采集的数据是否具 有统计上的一致性, 有统计上的一致性,或者说在采集过程中系统的特征 是否发生了变化。 是否发生了变化。 可以运用控制图对数据的采集过程进行监控。 对数据的采集过程进行监控。 可以运用 对数据的采集过程进行监控
f ( x) = α(x - δ) exp( − ( x − δ / β) 测量误差;某个地区劳动者的收入 βα
α -1 α
1 b e − λx λ− a
a≤x≤b
零部件或设备的寿命;完成某项任务 所需要的时间
0
3.1 数据的采集
什么是数据采集? 什么是数据采集? 数据采集的意义? 数据采集的意义?
7 6 5 分组区间的组数依赖于观察次数以及数据的分散或散布的程 4 度。 3 2 一般分组区间组数近似等于样本量的平方根。 一般分组区间组数近似等于样本量的平方根。即: = N m 1 0 如果区间太宽(m太小),则直方图太粗或呈短粗状,这样,它的形 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25
报告中的数据采集与分析技巧
报告中的数据采集与分析技巧在当前信息化时代,数据已经成为决策和分析的基础。
为了向上级领导、同事或客户展示自己的成果和想法,报告已经成为了我们工作中必不可少的形式。
本文将就数据采集与分析的技巧进行详细的论述,为读者提供一些宝贵的经验和建议。
一、确定数据采集目标数据采集是报告的基础,一个好的报告离不开可靠的数据。
在进行数据采集之前,首先要明确采集的目标是什么。
例如,如果是为了分析产品销售情况,那么需要将销售数据集中进行采集;如果是为了分析市场需求,那么需要采集相关的市场调研数据。
明确目标可以帮助我们更加高效地进行数据采集,并减少冗余和无关数据的采集。
二、选择合适的数据采集方法数据采集有多种方法,可以根据不同的情况选择合适的采集方法。
例如,要了解顾客对产品的满意度,可以通过问卷调查的方式进行;要了解市场营销策略的效果,可以通过统计分析已有的销售数据。
选择合适的数据采集方法,可以提高数据的准确性和可靠性。
三、有效整理和存储数据数据采集下来后,需要进行整理和存储。
整理数据可以帮助我们更好地理解数据的内涵和关系,为后续的分析提供基础。
存储数据可以保证数据的安全和完整性,方便日后的使用。
可以选择使用电子表格软件或数据库等工具进行数据整理和存储。
四、选择适当的分析方法在进行数据分析的时候,需要选择适当的分析方法。
常见的数据分析方法包括描述性统计分析、相关性分析、回归分析等。
根据不同的情况选择合适的方法,可以更好地挖掘数据中的信息和规律。
五、合理解读和呈现分析结果分析完数据后,需要对结果进行合理的解读和呈现。
解读分析结果可以帮助我们从数据中获得有关问题的答案或发现数据中的规律;呈现分析结果可以使得报告更加直观和易于理解。
可以选择使用图表、表格、文字等多种方式进行结果的呈现。
六、不断改进和更新数据采集与分析技能数据采集与分析是一个不断学习和进步的过程。
我们可以通过学习相关的数据采集和分析技术,加强我们自身的能力。
同时,还可以关注行业新闻和前沿技术,了解最新的数据采集和分析方法。
工作报告的数据采集与分析
工作报告的数据采集与分析在当今信息时代,数据被广泛应用于各个行业。
对于一个企业或组织来说,了解并合理应用数据,是推动发展的重要途径之一。
而工作报告作为业务和工作进展的汇报方式,其中的数据采集和分析,更是关键环节。
本文将就工作报告的数据采集与分析进行探讨。
一、数据采集的必要性数据采集是工作报告的第一步,也是最重要的一步。
只有通过数据采集,才能了解到具体的情况和参数。
数据采集可以来源于各种形式,例如企业内部的数据库、在线调查问卷、行业研究报告等。
通过采集和整理这些数据,可以为工作报告提供客观的参考依据。
二、数据质量的保障数据质量是数据采集的关键。
在进行数据采集前,需要明确数据的性质和目的,并确保数据的真实性和准确性。
在数据采集过程中,可以采用双重检查的方式,以确保数据的准确性。
另外,还可以利用数据验证软件等工具,帮助减少数据采集中的误差。
三、数据处理的技巧数据处理是数据采集的延续和补充,通过对数据的整理、归类和计算,可以得出更有意义和实用性的结果。
在进行数据处理时,可以采用各种数学和统计方法,例如平均数、标准差、相关性等,从中得出更深入的结论和洞察。
四、数据可视化的重要性数据可视化是将数据以图表或图像的形式展现出来,更容易让人理解和接受。
在工作报告中,使用直观的图表能够更好地传达数据信息,提高报告的可读性和说服力。
常见的数据可视化方式有柱状图、折线图、饼图等,根据数据的特点选择合适的可视化方式很重要。
五、数据分析的方法数据分析是对采集到的数据进行综合和深入的解读,从中找出规律和问题,并提出相应的对策和建议。
数据分析可以采用定量和定性的方法,并结合实际情况进行综合分析。
在进行数据分析时,要关注数据之间的关联性和影响因素,以及数据的变化趋势。
六、数据采集与分析在工作报告中的应用数据采集与分析在工作报告中的应用广泛,几乎贯穿整个报告的内容。
在工作报告中,可以通过数据采集和分析来说明工作的进展情况、成果展示、问题分析、市场调研等。
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第三章 数据采集分析与系统分析 uTekSs
设备描述:用户指定的每通道所对应的设备说明(中、英文) 。同时可以指定是否显 示设备说明和统计值。 报警值: 在示波、 采集和波形显示中是否显示报警棒。 以有效值作为报警棒的报警值 。 自动保存:自动保存采集数据、自动保存采集数据提示。 细化(ZOOM) : 1、2、4、8、16、32 倍。 3.自检最佳放大倍数:点击滑动式属性条对话框中“自检最佳放大倍数”按钮即 可获得最佳放大倍数。 4. 实时示波:允许在线改变采样频率、触发参数、程控放大、抗混、数据长度、 通道数以及采样方式。 5. 数据采集:连续采集、触发采集、超大容量数据采集、自动保存采集。连续采 集:每块之间没有断点。 6. 波形显示:级联方式及整体方式(1~32 通道)显示。在子窗口内,滚动显示 全部的时间历程波形、时间压缩和扩充以及 Y 刻度尺的放大缩小。 7. 数据预处理:处理通道选择,零均值处理、数据平滑、积分、微分以及光标带 的置零或扩充。 8. 数字滤波:低通滤波、高通滤波、带通滤波、带阻滤波、光标带带通带阻滤波 。 9. 波形数据列表:滚动显示任一通道任一块任一点的振动时间历程数据。 10.频谱列表:滚动显示每一通道的每一块的频谱。 11.频响函数列表:滚动显示每一通道的每一块的频响函数。 12.统计量列表:滚动显示每一通道的每一块的统计量。 13.窗口管理:关闭所有窗口。背景色设置通用对话框,图形区颜色通用对话框, 曲线颜色通用对话框,单色(用于单色打印机图形拷屏) ,缺省的颜色组合。 14.文件存盘:标准存盘:保存工程数据; 单通道独立存盘:将多通道采集的数据分解成每一个通道单独存盘; 双通道独立存盘:将多通道采集的数据分解成每二个通道存盘; 选择特定通道存盘: 将多通道采集的数据任选一个或几个通道存盘成较少通道的数据 文件; 数据抽取存盘:改变采样频率; 数据分段存盘: 文本存盘(以 ASCII 方式存盘) :时域数据文本存盘、频谱数据文本存盘、频响函数 存盘、统计参数文本存盘。 15 .数据转换: 文本文件转换成 uTekL 文件、 CRAS 文件转换成 uTekL 文件、 SINOCERA 文件转换成 uTekL 文件、 Matlab 文件转换成 uTekL、uTekL 文件转换成 Matlab 文件、 uTekL 文件转换成 WORD 和 Excel 文件、所有窗口图片一次转换到 WORD 中。
3-6
第三章 数据采集分析与系统分析 uTekSs
� �
报警值。 自动保存
图 3.4-1 uT32、uT33 系列采集器用滑动式属性条设置参数
3-7
第三章 数据采集分析与系统分析 uTekSs
第三章 数据采集分析与系统分析 uTekSs
第三章 数据采集处理与分析 uTekSs
3.1 数据采集处理与分析 uTekSs 的主要功能
…… 4096 通道 1.1、2、4、8、16、20、32 32…… ……4096 可以动态指定。 2.书签页式参数选择对话框与滑动式属性条对话框选择 频谱参数:分析类型有定带宽和 1/N 倍频程;声级显示有总声级和 A 计权;频谱谱 线值有有效值,单峰值,双峰值。 采样频率:基本配置 512kHz~0.128Hz,与硬件有关,配相应的采集器允许最高达到 65MHz。 数据块数: 1,2,4,… 512,1024,16384。 ( 每 块 512、1024、2048 、4096、8192、16384、 32768 点 ) 。 平均方式:不平均、线性平均、指数平均、峰值保持、同步平均。 工程单位:数十种,由编辑控制任意选取。每个通道任选不同的工程单位。 校正因子:每个工程单位对应的输出电压 mV 数。 数学计算:用于对每个通道进行加或者乘一个常数。 采集控制:采集方式:连续采集、监示采集;采集过程显示方式:逐页显示、逐点显 示;采集过程中监示类型:波形、频谱;触发采集有效无效控制;采样方 式:内部采样、外部采样和整周期采样。 频响函数:频响函数类型:H1、H2、H3、H4。 抗混滤波器:点击抗混的打开和关闭,即可以打开抗混和关闭抗混,缺省状态时抗混 滤波频率=采样频率/2.56, 可以通过对话框来实时改变抗混频率。 程控放大:uT32 系列采集器±5000 mV (放大 1 倍) 至 50mV(放大 100 倍)。 uT33 系列采集器±5000 mV (放大 1 倍) 至 20mV(放大 256 倍)。 uT34 系列采集器±10000 mV (放大 1 倍) 至 10mV(放大 1000 倍)。 uT38 系列采集器±10000 mV (放大 1 倍) 至 2.5mV(放大 4096 倍)。 触发参数:触发方式:有内触发,外触发;触发事件:每页触发,第一页触发;触发 极性:自由触发、正电平触发、负电平触发;触发方向:上升沿触发、下 降沿触发、电平触发;触发电平;触发延迟;触发通道(任意) 。 纵坐标:绘制波形或者频谱时,可以使用统一坐标。 时窗函数:Rectangle、Hanning、Kais Besel 、Flat top、Force、Exp1~Exp4。 通道标识:用户指定的每一通道注解(中、英文) 。 通道数:设置采集通道数目。
3-4
第三章 数据采集分析与系统分析 uTekSs
图 3.2-2 打开已存在试验数据的工程 3.2.3.点击设置菜单 先选择好通道数和其他参数,然后点击“确定”, 便可以自动创建相应通道数的 文档。 3.2.4.点击工具条文档按钮 点击工具条文档按钮 (如图 3.2-3)可以自动创建相应通道数的文档。
图 3.3-1 工程菜单
3-5
第三章 数据采集分析与系统分析 uTekSs
2、图 3.43) 3.4 参数设置(图 3.4-1、图 3.43.4-2 3.4-3
� 不同采集器型号参数设置变化 uT30 系列采集器、uT32 系列采集器、uT33 系列采集器,参数设置对话框界面如 图 3.4-3, uT34 系列采集器、uT38 系列采集器界面,参数设置对话框界面如图 3.4-4,由于 该采集器能对每个通道单独使能,因此采集控制参数设置在书签页式对话框 “通道相 关设置”中,如图 3.4-5;或者在滑动式属性条第二页“快速通道设置” 如图 3.4-6。 这个“快速通道设置”参数设置中,每项内容都可以编辑和选择。如果需要选择 特定的一组通道全部更改相同的功能, 可以使用 Ctrl+鼠标左键或者 Shift+鼠标左键 选择通道,然后点击鼠标右键弹出菜单如图 3.4-7,选择你需要更改的内容。 � 频谱参数(图 3.4-1) 分析类型:定带宽(FFT) , 1/N 倍频程 频谱 类型 : 功 率 谱 ( PWR ) ,功 率谱 密 度 ( PSD ) ,能 量 谱 密 度( ESD ), 线性谱,倒频谱(CEP) ,最大熵谱、相位谱、相位差谱、共振解调谱(选 件) 、阶次谱(选件) 、地毯谱(选件) 。 频谱的谱线值:有均方根,单峰值,双峰值. � � 分析频率(见 2.2 节) 平均与谱线数 平均次数与谱线数:1,2,4,……1024 数据或 FFT 块长度:1024,2048,4096,8192,16384,32768 平均方式:不平均、线性平均、指数平均、峰值保持、同步平均 � � � � � � � � � � � 工程单位(见 2.2 节) 校正因子(见 2.2 节) 通道标记(见 2.2 节) 时间窗 Rectangle、Hanning、Kais-Basel、Flat top、Force、Exp1、Exp2、Exp3 抗混滤波(见 2.2 节) 程控放大(见 2.2 节) 触发参数(见 2.2 节) 通道与说明(见 2.2 节) 细化(ZOOM) 频响函数。 1,2,4,8,16,32 采集控制(图 3.4-1)
图 3.2-3 点击工具条文档按钮建立文档 3.2.5.点击滑动式属性对话框中的通道数 点击滑动式属性对话框中的通道数 (如图 3.2-4) 可以自动创建相应通道数的文档 。
图 3.2-4 点击工具条文档按钮建立文档
3.3 动态菜单、工具条及操作提示
进入 uTekSs 时,出现的初始菜单(如图 3.2-3) ,只 有“工程”,“设置”,“帮助”, “语言”,“退出”五个菜单项,这就迫使用户必须首先建立工程。 创建了新的工程后,菜单便如图 3.3-1 所示,允许用户“设置”参 数 、 “示波”以 及“采集”。在没有采集数据前波形显示、频谱分析、数据处理等操作则全被隐去。 采集完成后,相应功能才被开放。 工具条功能见:3.8 波形显示操作和 3.15 频谱显示。
3-3
第三章 数据采集分析与系统分析 uTekSs
传递函数列表、自功率谱列表、波形数据列表。
3.2 新建工程和打开工程
2-1) 3.2.1.建立新工程步骤(如图 3. 3.2 ·在“工程”菜单内点击“新建工程”,则自动创建相应通道数的文档。
图 3.2-1 建立工程 3.2.2.打开工程(回放)已存在的试验数据 ·点击“工程”→“打开工程”菜单(如图 3.2-2) 。 ·在“文件夹列表”框内,通过滚动条选择文件夹目录路径。在变化文件夹的过 程中,程序搜索此文件夹内是否存在相应的文件,并列出在右边“工程列表”显示框 内。如出现您需要观察的数据,只需在相应位置点击,该文件名便自动复制到“工程 路径”内。点击“确认”,程序就将此文件读到内存中。当然,也可在“工程路径” 栏内直接人工送入要浏览的数据文件,或者点击此栏右边滚动条后进行选择。 如果设置的工程路径有错, (即在此路径内不存在此工程或此工程数据被破坏) , 那么程序则会提示: “找不到该文件”;对于“新的工程”,则会自动地创建相应通道 数的文档。
3-2
第三章 数据采集分析与系统分析 uTekSs
16.语言选择: 简体中文、繁体中文、英文,由操作系统自动识别,也可以人工 设置。 17.李萨育图: 2~32 通道中,任意 2 通道的李萨育图。 18.频率分析: ·分析类型:定带宽(窄带 FFT) 、 1/N 倍频程。 ·FFT 长度:512,1024,2048,4096,8192,16384,32768。 ·频谱类型:功率谱 PWR、功率谱密度 PSD、能量谱密度 ESD、线性谱(均方根谱, 单峰值,双峰值 )、倒谱、相干频谱、最大熵谱、相位谱、相位差谱、 共振解调谱(选件) 、阶次谱(选件) 、地毯谱(选件) 、声学分析(选 件) 。 ·零分贝参考值设定。 ·分析频谱范围:200kHz…16000Hz,10000Hz,8000 Hz,5000Hz,4000 Hz… 20Hz, 10Hz,5Hz…0.05Hz。根据用户所选择硬件决定。 ·细化(ZOOM)在书签页式参数选择对话框中倍率 1,2,4,8,16,32。光标带 细化倍率 1~32 无级。 ·时间窗计权:Rectangle、Hanning、Kais Besel 、Flat Top。力窗、指数窗等。 ·平均方式:不平均、线性、指数、峰值保持, 同步平均。 ·平均次数:1,2,4,… 1024。 ·频谱显示: 1~32Ch 整体显示或 X 及 Y 刻度尺线性或对数显示。 ·允许计算及显示总声级以及 A 计权声级。 ·自动搜索频谱峰值。 ·波谱显示:每一个通道一个窗口同时显示波形及频谱。 ·谱阵显示线数:任意。超过 32 时显示一组 32 条,用 PgDown ,PgUp 移动每组的 起始位置。 ·1~32 通道的三维谱阵。时间间隔:编辑控件任选(单位:秒) 。允许改变高度、角 度。 ·数字滤波:低通、高通、带通、带阻。 19.相关分析 1~32 通道自相关函数或 2~32 通道任意 2 通道的互相关函数。 20.概率分析 任意 1~32 通道概率密度及概率分布函数。 21.系统分析 2~32 通道任意 2 通道的系统分析(输出对输入的传递函数或频响函数分析) 。任 1 通道为输入信号,其余通道为输出信号。 传递函数:实部虚部、幅值相位、自功率谱、互功率谱、相干函数、相干谱(分 别在各子窗口显示) 。