第5章 数据采集
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。
第五章 数据采集与处理答案
第五章 数据采集与处理
习题
（一）填空题 1、 在数字信号处理中，为避免频率混叠，应使被采样的模拟信号成为 数字 ，还应使采样 频率满足采样定理即 采样频率大于信号最高频率的 2 倍 。 2、 如果一个信号的最高频率为 50Hz，为了防止在时域采样过程中出现混叠现象，采样频 率应该大于 100 Hz。 3、 在设计数据采集系统时，选择 A／D 转换器所依据的主要技术指标是 分辨率 和 转换 速度 。一般，要求 A／D 转换器的位数至少要比精度要求的分辨力 大 。 4、 A／D 转换器是将 模拟 信号转换为 数字 信号的装置．N 位 D／A 转换器分辨力为 1/2N 。 5、 当多个信号的采样共同使用一个 A／D 转换器时， 必须采用 多路分时 法切换，完成 此切换的器件是 多路模拟开关 。
2、若模/数转换器输出二进制数的位数为 10，最大输入信号为 2.5V，则该转换 器能分辨出的最小输入电压信号为（ B ） 。 A． 1.22mV B． 2.44mV ） 。 C． 3.66mV D． 4.88mV 3、A／D 转换器的位数越多，则（ C
A．转换精度越低 C．转换精度越高
B 转换速度越快 D．分辨力越低
5、 互相关函数是偶实函数。 （ ×
6、 利用系统输入 x(t) 与输出 y(t)的自功率谱密度函数，可求该系统的频率响应函数。 （ × ）
7、 若系统是完全线性的，则输入-输出的相干函数一定为 1。 （ × ）
（三） 、单项选择题 1、 在 A／D 转换器中， 若被采样模拟信号的最高频率分量为 f H ， 则采样频率 f s 应 （ D ） 。 A．= f H B．> f H C．< f H D．>2 f H
m 14
2、 模数转换时，采样间隔 分别取 1ms，0.5ms，0.25ms 和 0.125ms。按照采样定理，要 求抗频混滤波器的上截止频率分别设定为多少 Hz（设滤波器为理想低通）？ 根据采样定理，抗频混滤波器的上截止频率应分别设为 500、1000、2000、4000Hz。 3、某信号 xt 的幅值频谱如下图。试画出当采样频率 fs 分别为 1)2500Hz，2) 2200Hz，3) 1500Hz 时离散信号 xn 在 0～fN 之间的幅值频谱。 A(f) 2 2.8 0 1.8 0
第五章--数据处理和可视化表达-学业水平考试总复习
C.数据规模大
D.数据处理速度快
2某超市曾经研究销售数据，发现购买方便面的顾客购买火腿肠、卤蛋等商品的概率
很大，进而调整商品摆放位置。这种数据分析方法是（ C ）
A.聚类分析
B.分类分析
C.关联分析
D.回归分析
【典型例题】
3.小智通过网络问卷收集同学们课外阅读时间的百分比分布情况，下列可以用于分
析调查数据的是( A )
D. XML
【典型例题】
6.利用Python采集网络数据时，导入扩展库的关键字是import。（ A ）
7.从互联网产生大数据的角度来看，大数据具有的特征是“4V”特征：大量、多样、
高价值密度、低速。( B )
8.网络数据采集法主要通过网络爬虫或网站公开API的方式获取网络爬虫，从网页的
URL开始获取。( A )
Seaborn：关注统计模型的可视化，高度依赖Matplotlib Bokeh：实现交互式可视化，可通过浏览器呈现
【知识梳理】
一、认识大数据
（一）大数据的概念
大数据：无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行高效捕捉、管理和处理的数据集合，是需要 新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
A.饼图
B.折线图 C .动态热力图
D.词云图
4.下列关于大数据的特征，说法正确的是（ D ）。
A．数据价值密度高
B．数据类型少
C．数据基本无变化
D．数据体量巨大
5.网络数据采集法，主要通过网络爬虫或网站公开API的方式获取，网络爬虫从网页
的( A )开始获取。
A. URL
B. WWW C. HTML
（二）数据可视化表达的工具
航空业智慧航空物流管理系统建设
航空业智慧航空物流管理系统建设第1章引言 (4)1.1 背景与意义 (4)1.2 研究内容与方法 (4)第2章航空物流管理概述 (5)2.1 航空物流发展历程 (5)2.1.1 航空物流起源 (5)2.1.2 航空物流发展阶段 (5)2.1.3 航空物流重要里程碑 (5)2.2 航空物流管理现状 (5)2.2.1 业务范围 (5)2.2.2 管理模式 (6)2.2.3 技术手段 (6)2.3 智慧航空物流管理发展趋势 (6)2.3.1 数字化转型 (6)2.3.2 网络化协同 (6)2.3.3 无人化技术 (6)2.3.4 绿色可持续发展 (6)2.3.5 客户体验优化 (6)第3章系统需求分析 (7)3.1 功能需求 (7)3.1.1 物流信息管理 (7)3.1.2 仓储管理 (7)3.1.3 运输管理 (7)3.1.4 质量管理 (7)3.1.5 客户服务管理 (7)3.1.6 数据分析与决策支持 (7)3.2 功能需求 (7)3.2.1 响应速度 (7)3.2.2 数据处理能力 (7)3.2.3 系统容量 (7)3.2.4 安全性 (8)3.3 可行性分析 (8)3.3.1 技术可行性 (8)3.3.2 经济可行性 (8)3.3.3 社会可行性 (8)3.3.4 运营可行性 (8)第4章系统设计与架构 (8)4.1 系统总体设计 (8)4.1.1 数据流设计 (8)4.1.2 功能模块设计 (8)4.1.3 用户界面设计 (9)4.2 系统模块划分 (9)4.2.1 物流业务管理模块 (9)4.2.2 航班计划管理模块 (9)4.2.3 仓储管理模块 (9)4.2.4 运输管理模块 (9)4.2.5 配送管理模块 (9)4.2.6 数据分析与决策支持模块 (9)4.3 系统架构设计 (9)4.3.1 数据层 (10)4.3.2 服务层 (10)4.3.3 应用层 (10)4.3.4 展现层 (10)4.3.5 安全保障层 (10)第5章数据采集与处理 (10)5.1 数据采集技术 (10)5.1.1 传感器技术 (10)5.1.2 数据传输技术 (10)5.1.3 数据采集设备 (10)5.2 数据处理与分析 (10)5.2.1 数据预处理 (11)5.2.2 数据分析方法 (11)5.2.3 数据挖掘技术 (11)5.3 数据存储与备份 (11)5.3.1 数据存储方案 (11)5.3.2 数据备份策略 (11)5.3.3 数据恢复与容灾 (11)第6章人工智能技术在航空物流管理中的应用 (11)6.1 机器学习与数据挖掘 (11)6.1.1 机器学习在航空物流中的应用 (11)6.1.2 数据挖掘在航空物流中的应用 (11)6.2 人工智能在物流预测中的应用 (12)6.2.1 货运需求预测 (12)6.2.2 航班客流量预测 (12)6.3 人工智能在智能调度与优化中的应用 (12)6.3.1 航班调度优化 (12)6.3.2 货运车辆路径优化 (12)第7章物流信息可视化与监控 (13)7.1 信息可视化技术 (13)7.1.1 地图可视化 (13)7.1.2 柱状图与饼图 (13)7.1.3 时间序列图 (13)7.1.4 关系图谱 (13)7.2 物流过程监控 (13)7.2.2 航班监控 (13)7.2.3 库存监控 (13)7.2.4 质量监控 (14)7.3 异常处理与报警 (14)7.3.1 异常识别 (14)7.3.2 异常处理 (14)7.3.3 报警机制 (14)7.3.4 历史异常分析 (14)第8章物流业务协同管理 (14)8.1 航空公司内部协同 (14)8.1.1 内部业务流程优化 (14)8.1.2 信息化平台建设 (14)8.1.3 人员培训与激励机制 (14)8.2 航空公司与其他物流企业协同 (14)8.2.1 合作伙伴选择与评估 (14)8.2.2 协同策略制定 (15)8.2.3 协同作业流程标准化 (15)8.3 跨境物流协同 (15)8.3.1 国际物流法规与标准 (15)8.3.2 跨境物流协同策略 (15)8.3.3 跨境物流信息平台建设 (15)8.3.4 跨境协同风险防控 (15)第9章系统实施与运维 (15)9.1 系统实施策略与步骤 (15)9.1.1 实施策略 (15)9.1.2 实施步骤 (15)9.2 系统测试与验收 (16)9.2.1 系统测试 (16)9.2.2 系统验收 (16)9.3 系统运维与优化 (16)9.3.1 系统运维 (16)9.3.2 系统优化 (16)第10章案例分析与发展展望 (17)10.1 航空物流管理成功案例分析 (17)10.1.1 案例一：某国际航空公司物流管理升级项目 (17)10.1.2 案例二：某物流企业航空物流业务拓展项目 (17)10.2 智慧航空物流管理面临的挑战与机遇 (17)10.2.1 挑战 (17)10.2.2 机遇 (17)10.3 发展前景与建议 (17)10.3.1 发展前景 (17)10.3.2 建议 (18)第1章引言1.1 背景与意义全球经济的快速发展，航空物流业作为现代物流体系的重要组成部分，正面临着巨大的市场需求和激烈的行业竞争。
第五章 数据采集与处理
二、数据采集系统基本功能
5、能够定时或随时以表格或图形形式 打印采集数据。 6、具有实时时钟 。 7、系统在运行过程中，可随时接受由 键盘输入的命令，以达到随时选择采集、 显示、打印的目的。
第一节
数据采集系统的 基本功能和一般结构
一、数据采集系统组成原理
二、数据采集系统基本功能 三、数据采集系统的一般结构 四、数据采集系统的三种工作方式
二、标度变换 三、非线性补偿 四、查表法 五、上下限检查
本科课程：
计算机控制系统
二、标度变换 在微型计算机控制系统中，检测的物理 参数都有着不同的量纲和数值 ，由A／D转 换后得到的都是只能表示其大小的二进制代 码。 为了便于显示、打印及报警，必须把这些数 字量转换成它所代表的实际值，即工程量， 这就是所谓的标度变换 。 标度变换的方法有：线性变换法、公式转换 法、多项式插值法和查表法等等。
一、数字滤波 2、算术平均滤波 压力、流量等周期变化的参数进行平滑 加工效果较好，而对消除脉冲干扰效果 不理想，所以它不适合脉冲干扰比较严 重的场合。对于n值的选择， 通常流量取12次， 压力取4次。
一、数字滤波 3、限幅滤波 考虑到被测参数在两次采样时间间隔内， 一般最大变化的增量 x 总在一定的范围内， 如果两次采样的实际增量 xn xn1 x 则认为是正常的，否则认为是干扰造成的， 则用上次的采样 xn1 代替本次采样值 xn
一、数字滤波 5、一阶滞后滤波 一阶滞后滤波又称为一阶惯性滤波，它相 当于RC低通滤波器。 假设滤波器的输入电压为 Ui(t) ， 输出为Uo(t) ，则们之间存在下列关系 ：
duo (t ) RC u o (t ) u i (t ) dt
一、数字滤波 5、一阶滞后滤波 采用两点式数值微分公式，可得：
“数据采集与处理”(030303)课程教学大纲
“数据采集与处理”（030303）课程教学大纲32学时 2学分一、课程的性质、目的及任务数据采集（Data acquisition）是信息科学的一个重要分支，是以传感器、信号的测量与处理、微型计算机等先进技术为基础而形成的一门综合应用技术，其实用型很强。
作为获取信息的工具，数据采集在国民经济的各个领域，如核电、石化、冶金、航空航天、机械制造等方面有着非常重要的地位。
人们可以通过对信号的测量（数据获取）、处理、控制及管理，实现对生产过程的测、控、管自动化与一体化。
因此，本课程是自动控制、测试、仪器仪表、机械设计与自动化等专业的学生必须学习的一门专业课程。
数据采集不仅涉及到采样基本理论的应用，还涉及各种芯片的使用、数据采集系统的组成、系统的抗干扰、程序的编制调试等工程应用问题。
因此，本课程教学必须坚持理论联系实际的原则，在讲授采样基本原理的基础上，着重讲授数据采集在工程上应用的知识，以进一步培养和提高学生运用本课程讲授的知识解决实际问题的能力；要使用启发式教学，以精讲为主，辅以适当的课程实习，加强学生学习的主动性、自觉性。
二、本课程的基本要求1．连续信号的采样问题、采样定理的定义、采样定理的实际应用、频率混淆原因及解决措施。
2．了解模/数和数/模的转换过程、典型模/数和数/模转换器的工作原理；量化过程、误差、编码。
3．了解数据采集系统的组成、系统的抗干扰措施。
4．了解典型A/D、D/A和双8225接口板的使用。
5．了解模拟量采集程序和数字量采集程序的编程方法。
三．主要内容第1章绪论数据采集的意义和任务、数据采集系统的基本功能、数据采集系统的结构形式、数据处理的类型和任务。
第2章模拟信号的数字化处理采样过程、采样定理、频率混淆及其消除的措施、模拟信号的采样控制方式、量化与量化误差、编码。
第3章模拟多路开关多路开关的工作原理及主要技术指标、多路开关集成芯片、多路开关的电路特性、多路开关的配置。
第4章测量放大器测量放大器的电路原理、主要技术指标、测量放大器集成芯片、测量放大器的使用。
第五章数据处理和可视化表达教学设计高中信息技术粤教版必修1
第五章数据处理和可视化表达散点图。
知识点：函数描述Plt.title()设置图像的标题plt.xlable()设置x轴的名称Plt.ylable()设置y轴的名称plt.show()显示图像Plt.plot(x,y)绘制线性图Plt.scatter(x,y)绘制散点图Plt.pie(x,y)绘制饼图Plt.bar(x,y)绘制柱形图5.pandas库：Pandas库主要用于快速简单的数据操作，聚合和可视化呈现。
库中有两个主要的数据结构，一维数组（Series）和二维数组（DataFrame）结构。
（1）Series：一维数组（2）DataFrame：二维的表格型数据结构series求和sum()，求平均值mean() DataFrame的行列求和，求平均值知识点：Pandas.DataFrame.sum()返回所有列的和(axis=1)返回所有行的和扩展：Random生成随机数的函数库知识点：random.random（）返回随机生成的一个实数Random.randint(a,b)生成一个[a,b]之间的整数Random.Shuffle()打乱排序任务五：观看视频了解数据的分析数据的分析一般包括特征探索，关联分析，聚类分类，建立模型和模型评价。
1、数据的特征探索：对数据进行预处理，发现和处理缺失值、异常数据、绘制直方图、求最大值、最小值、极差2、关联分析：发现大量数据集中的关联性或相关性，从而描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式。
3、聚类分析：依据研究对象（样品或指标）的特征，对其进行分类的方法，减少研究对象的数目。
任务六：阅读课本了解数据的可视化表达的方式，观看视频了解什么是词云图词云图是目前常用的关键词可视化数据的表达方式，词云图通常使用文字的大小和颜色来表示关键词出现的频次。
用python编程进行词云图的制作的顺序为：导入文本，分词，特征提取，数据分析，保存词云图3.我们在用python进行数据分析的时候，经常会用到pandas库中的DataFrame,这是类似于（）的数据结构。
数据采集的工作原理
数据采集的工作原理
数据采集是指收集和获取数据的过程。
其工作原理可以概括为以下几个步骤：
1. 确定数据源：首先确定需要采集数据的来源，可以是网站、数据库、传感器等。
数据源的选择通常基于具体的需求和目标。
2. 确定采集方式：根据数据源的不同，采集方式也会有所区别。
常见的采集方式包括爬虫、API调用、传感器读取等，需要根
据具体情况进行选择。
3. 设计采集策略：针对具体的数据源和采集方式，需要设计采集策略，包括选择何时采集数据、选择采集的数据字段和频率等。
4. 实施数据采集：根据设计好的采集策略，开始实施数据采集工作。
这通常包括编写代码、设置参数、执行任务等。
5. 数据清洗和处理：采集到的原始数据可能存在一些错误、重复或者冗余的情况，需要进行数据清洗和处理。
这包括去除异常值、填充缺失值、合并重复数据等操作。
6. 存储和管理数据：清洗和处理后的数据需要进行存储和管理。
可以选择使用数据库、云存储等方式进行数据的存储，同时需要设立适当的策略来管理数据的备份和访问。
7. 监控和维护：数据采集是一个连续的过程，需要进行监控和
维护工作。
这包括监控采集任务的运行状态、处理异常情况、更新采集策略等。
通过以上步骤，数据采集可以实现从不同数据源中获取所需数据，并经过清洗和处理后存储起来，为后续的数据分析和应用提供基础。
第五章 试验数据采集与处理【汽车试验学】
§5.2 计算机数据采集系统
计算机数据采集系统主要由多路模拟开关(MUX)、采样保 持器（SHA)、模数转换器(A/D)等组成。
1/3倍频带
汽车行驶平顺性是基于人体对振动的反应提出来的。人体对
振动的反应不仅在
三个轴向各不相同，而且在不同的频带
亦存在较大的差异。这里所说的频带是指1/3倍频带，即：将试
验所设定的分析频段按照如下关系分为若干个频带。
1
式中：
、
fu—/ f—l
23
分别为多个频带上的下限和上限频率。
为了方便表达每个频带上的数值，按1/3倍频带所分出的 每个频带均用中心频率 来表示，即：
பைடு நூலகம்
§5.3 动态试验数据处理
汽车性能试验的目的在于要了解汽车整车及各总成部 件性能的优劣，既需要建立一个指标体系对其进行评价。 不同的试验对象及同一试验对象的不同性能都对应着不 同的试验评价方法。限于篇幅，在此不可能对全部试验 对象的各项性能的评价问题一一进行讨论，所以仅以具 有代表性的汽车行驶平顺性试验为例讨论汽车试验的动 态数据处理问题。
2）
或
。
则连续时间函数 x(t可) 以由下式
x(t) t
sin (t nt) x(nt) t
n
t nt
唯一确定。 x(nt为) 第 点n 即 t n的函t 数值 。xn
采样定律表明，x(t只) 要满足 f 时fc 有 X ( f )， 则0 以
t 采1
2 fc
得的离散序列 能xn完 全表征连续函数 。x因(t)此，采样定律提
Hi-Q软件使用说明书
目录第1章软件介绍 (1)1.1软件主要功能 (1)1.2软件功能划分 (2)1.3简易教程 (3)1.4软件注册 (5)第2章项目管理 (8)2.1新建项目 (8)2.1.1坐标系统 (8)2.1.2数据字典 (14)2.1.3导入图层 (16)2.2打开项目 (17)2.3项目信息 (18)2.3.1 坐标系统修改 (19)2.3.2点校验 (19)2.3.3平面坐标系 (21)2.3.4大地坐标系 (22)2.4删除项目 (23)第3章图层管理 (25)3.1图层显示与隐藏 (25)3.2图层设置 (25)3.2.1图层样式 (26)3.2.2 标注样式 (27)3.2.3字段值渲染 (29)3.2.4可见比例尺 (29)3.3图层添加 (30)3.3.1新建图层 (30)3.3.2导入图层 (31)3.3.3新建图层（选择数据字典） (32)3.4图层顺序 (33)3.5删除图层 (34)第4章数据采集 (35)4.1采集主页面 (35)4.2数据采集方式 (38)4.3数据采集操作 (44)4.4数据删除 (46)4.5PPK采集 (46)4.6碎部点采集 (48)第5章草图 (50)5.1点 (50)5.2线 (50)5.3面 (50)5.4注记 (50)第6章数据编辑 (51)6.1移动 (52)6.2插入 (52)6.3删除 (53)第7章放样 (54)7.1设置放样点 (55)7.2放样 (59)7.3导航 (60)8.1图层数据查看 (61)8.2图层数据编辑 (64)8.3条件查询 (64)8.4电子围栏 (66)第9章数据导入导出 (68)9.1数据导入 (68)9.2数据导出 (68)第10章 GPS数据源 (70)10.1GPS数据源 (70)10.2网络差分 (75)10.3卫星视图 (79)10.4静态采集 (81)第11章轨迹 (83)11.1轨迹设置 (83)11.2轨迹查看 (83)11.3轨迹导出 (84)第12章云备份 (85)第13章系统设置 (86)13.1常用 (86)13.1.1单位设置 (86)13.1.2地图设置 (86)13.1.3采集设置 (89)13.1.4放样设置 (91)13.2显示 (92)13.2.1显示设置 (92)13.2.2快捷栏设置 (95)13.3位置 (96)13.3.1GPS数据源 (96)13.3.2网络差分 (96)13.3.3卫星视图 (96)13.3.4GPS设置 (96)13.4其他 (99)13.5注册关于 (100)13.5.1系统注册 (100)13.5.2帮助 (101)13.5.3常见问题 (101)13.5.4关于 (102)第14章多媒体 (103)14.1拍照 (103)14.2录像 (104)14.3录音 (105)第15章工具 (106)15.1坐标系统 (106)15.2数据字典 (109)15.3计算器 (109)15.4夹角计算 (110)15.5单位换算 (110)15.6测距仪 (111)15.7文件浏览 (111)第1章软件介绍1.1软件主要功能Hi-Q系列软件分为两款，分别为基础版Hi-Q软件和高级专业版Hi-Q Pro软件，其中Hi-Q Pro软件为收费软件，它从功能上更丰富，包含Hi-Q软件的全部功能，同时还包含以下功能：●坐标系统修改●点校验●云备份●新建图层●快捷栏设置●设置可见比例尺●条件查询●数据备份、数据恢复●字段筛选●电子围栏●草图●数据字典●量测（捕捉量测）●捕捉放样、AR放样（高级）●坐标转换、参数计算●自定义地图<Mapbox>、OGC地图服务●采集要素<捕捉、平滑、中心、偏距>、碎部点采集、PPK采集、静态采集●编辑要素<插入节点、删除节点、移动节点>●数据导入<dwg、dxf、gpx、kml、mif>●数据导出< shp、csv、txt 、dwg、dxf、kml、mif 、gpx>●轨迹设置、轨迹回放、轨迹导出<shp 、txt、csv、kml、gpx、dxf>1.2软件功能划分Hi-Q与Hi-Q Pro具体功能划分见下表：1.3简易教程简易教程以图片和标注的形式，简单示意了Hi-Q Pro 软件数据采集工作的操作流程。
【初级】第5章 数据采集(5.1 数据采集简介)V1.2
Reduce任务：处理数据。
第29页
Sqoop Client
“云端”
Sqoop Server
MapReduce 作业
Hadoop集群
Sqoop Server端会响应客户端发出 的 RESTful 和 HTTP 请 求 。 Sqoop Server端包括：
Connectors：负责数据的解析 与加载。
……
--网上实际呈现的数据
通信记录
各种视频文件 图形图像 电子文档
内容数据
-网上实际呈现的数据
第12页
基本内容——数据来源
物联网是指在计算机互联网的基础上，利用传感器、射频识别、无线数据通信、红外线 感应等技术，实现物与物相连的互联网络。
物联网数据主要来源于物理信息系统。
物联网数据
数据可以是关于物理、化学、生物等性质和状态的测量值 关于行为和状态的语言、视频等多媒体数据
高效可控的利用资源，通过调整任务数来控制任务的并发度。 可读取数据源的元信息自动地完成数据映射和转换，用户也可以自定义类型映射关系。
支持多种数据库，如MySQL、Oracle等数据库。
第30页
常用工具——Sqoop的应用场景
目前大部分可视化工具与关系型数据库对接得比 较好，可使用Sqoop工具将Hadoop产生的分析结 果导入到关系型数据库中，以便进行可视化展示。
Connectors
元信息
企业型 数据库
文件系统
关系型 数据库
Map任务
元数据 仓库
HDFS/HBase/Hive
Hadoop集群
常用工具——Sqoop的架构
Sqoop Client组件定义了用 户使用Sqoop的方式：客户 命令行和浏览器。
数据安全实践指南
第1章活络之水：大数据时代的数据流动
1.1数据流动时代 1.2数据采集：四面八方皆来客，五湖四海齐聚首 1.3数据分析：铅华褪尽留本色，大浪淘沙始见金 1.4数据关联：世事洞明皆学问，人情练达即文章 1.5数据质量与数据价值
现状讨论篇
第2章数据无罪：大数据时代的数据安全事件
2.1国内外的数据安全事件 2.2数据无罪，治理之过
第5章数据采集安全 实践
第6章数据传输安全 实践
第7章数据存储安全 实践
第8章数据处理安全 实践
第10章数据销毁安 全实践
第9章数据交换安 全实践
第11章通用安全实 践
第5章数据采集安全实践
5.1数据分类分级 5.2数据采集安全管理 5.3数据源鉴别及记录 5.4数据质量管理
第6章数据传输安全实践
第3章大数据时 代的数据安全 治理思路
第4章数据生命 周期安全过程 域
第3章大数据时代的数据安全治理思路
3.1以数据为中心 3.2以组织为单位 3.3以数据生命周期为要素
第4章数据生命周期安全过程域
4.1数据采集安全 4.2数据传输安全 4.3数据存储安全 4.4数据处理安全 4.5数据交换安全 4.6数据销毁安全 4.7通用安全过程
第12章风险评估与自评参考
12.1组织建设、人员能力控制点与自评要求 12.2制度流程控制点与自评指标 12.3技术工具控制点与自评指标
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第10章数据销毁安全实践
10.1数据销毁处理 10.2介质销毁处理
第5章 SCADA系统
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收球控制
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报警 有新报警产生时，报警栏闪烁，提示操作员有 报警产生。 报警的级别可以通过颜色来辨别： 紧急报警为红色， 高报为黄色， 低报为灰色。
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事件
提供实时显示和打印功能。能够如实的反映以 前所发生的每一件事情，例如：电动阀何时开 ，操作员何时登录、又何时退出的，所有的报 警极其对报警的确认都记录在事件里，既任一 操作员在他值班时间里所执行的动作都可在事 件里反映出来。
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7 SCADA系统基础知识 – SCADA系统组成结构
2.1 SCADA组成结构
系统结构：三层结构，它包括调度中心、通信处理机和 RTU。 网络结构：在网络中的所有用户可以共享全部或部分信息 资源，实现硬件、软件和数据共享。 硬件配置：SCADA主机、操作员工作站、打印机、数据库 、UPS电源、通信处理机、网络服务设备、现场仪表。 软件配置：操作系统软件、SCADA系统软件、应用软件。
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7 SCADA系统基础知识 – SCADA系统组成结构
2.2 SCADA系统结构
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7 SCADA系统基础知识 – SCADA系统组成结构
2.3 SCADA网络结构
工作站
数据服务器
WEB客户
WEB服务器
Internet
以太网
以太网
SCADA 服务器
（或工业以太网）
SCADA系统
叶迎春
7 SCADA系统基础知识 – 目录
SCADA系统简介 SCADA系统组成与功能 SCADA系统典型架构 SCADA应用领域 SCADA应用实例
农业现代化智能种植数字化管理系统开发方案
农业现代化智能种植数字化管理系统开发方案第1章项目概述 (4)1.1 项目背景 (4)1.2 项目目标 (4)1.3 项目意义 (4)第2章市场需求分析 (5)2.1 农业现代化现状 (5)2.2 智能种植市场需求 (5)2.3 竞争对手分析 (5)第3章系统功能规划 (6)3.1 基本功能需求 (6)3.1.1 农业数据采集与管理 (6)3.1.2 智能决策支持 (6)3.1.3 设备控制与自动化 (6)3.1.4 农业电子商务 (6)3.2 高级功能需求 (6)3.2.1 人工智能与机器学习 (6)3.2.2 大数据分析与云计算 (7)3.2.3 物联网与传感器技术 (7)3.3 系统扩展性 (7)3.3.1 技术升级与兼容性 (7)3.3.2 业务拓展与定制化 (7)第4章技术路线及架构设计 (7)4.1 技术选型 (7)4.1.1 数据采集与传输技术 (7)4.1.2 大数据分析技术 (7)4.1.3 云计算技术 (7)4.1.4 人工智能技术 (8)4.1.5 Web GIS技术 (8)4.2 系统架构设计 (8)4.2.1 数据采集层 (8)4.2.2 数据传输层 (8)4.2.3 数据处理层 (8)4.2.4 应用服务层 (8)4.2.5 用户界面层 (8)4.3 关键技术分析 (8)4.3.1 物联网技术 (8)4.3.2 大数据分析技术 (8)4.3.3 人工智能技术 (8)4.3.4 Web GIS技术 (9)第5章数据采集与处理 (9)5.1 数据采集方案 (9)5.1.1 采集目标 (9)5.1.2 采集设备 (9)5.1.3 采集频率 (9)5.2 数据处理与分析 (9)5.2.1 数据预处理 (9)5.2.2 数据分析 (10)5.3 数据存储与管理 (10)5.3.1 数据存储 (10)5.3.2 数据管理 (10)5.3.3 数据接口 (10)第6章智能种植决策支持系统 (10)6.1 决策模型构建 (10)6.1.1 数据收集与处理 (10)6.1.2 决策模型设计 (10)6.1.3 模型验证与优化 (11)6.2 智能算法应用 (11)6.2.1 机器学习算法 (11)6.2.2 深度学习算法 (11)6.2.3 强化学习算法 (11)6.3 决策支持系统实现 (11)6.3.1 系统架构设计 (11)6.3.2 系统功能实现 (11)6.3.3 系统测试与优化 (11)第7章系统集成与测试 (12)7.1 系统集成方案 (12)7.1.1 系统集成概述 (12)7.1.2 硬件集成 (12)7.1.3 软件集成 (12)7.1.4 数据接口集成 (12)7.2 系统测试策略 (12)7.2.1 测试概述 (12)7.2.2 测试范围 (12)7.2.3 测试方法 (13)7.2.4 测试工具 (13)7.3 测试结果分析 (13)7.3.1 功能测试分析 (13)7.3.2 功能测试分析 (13)7.3.3 兼容性测试分析 (13)7.3.4 安全测试分析 (13)7.3.5 稳定性测试分析 (13)第8章用户界面设计 (13)8.1.1 直观性原则 (13)8.1.2 一致性原则 (14)8.1.3 易用性原则 (14)8.1.4 灵活性原则 (14)8.1.5 容错性原则 (14)8.2 系统界面布局 (14)8.2.1 导航栏 (14)8.2.2 工作区 (14)8.2.3 边栏 (14)8.2.4 底部栏 (14)8.3 用户体验优化 (14)8.3.1 界面交互优化 (14)8.3.2 数据展示优化 (14)8.3.3 功能模块设计优化 (15)8.3.4 用户个性化设置 (15)8.3.5 帮助与支持 (15)第9章系统安全与稳定性保障 (15)9.1 系统安全策略 (15)9.1.1 认证与授权 (15)9.1.2 数据加密 (15)9.1.3 防火墙与入侵检测 (15)9.2 数据安全保护 (15)9.2.1 数据备份与恢复 (15)9.2.2 数据完整性校验 (16)9.2.3 数据隐私保护 (16)9.3 系统稳定性分析 (16)9.3.1 系统架构稳定性 (16)9.3.2 负载均衡 (16)9.3.3 系统监控与预警 (16)9.3.4 系统优化与升级 (16)第10章项目实施与推广 (16)10.1 项目实施计划 (16)10.1.1 实施目标 (16)10.1.2 实施步骤 (16)10.1.3 实施时间表 (17)10.2 技术培训与支持 (17)10.2.1 培训内容 (17)10.2.2 培训方式 (17)10.2.3 技术支持 (17)10.3 项目评估与推广策略 (17)10.3.1 项目评估 (17)10.3.2 推广策略 (17)第1章项目概述1.1 项目背景全球经济一体化的发展，我国农业正处于由传统农业向现代农业转型的关键阶段。
电子行业物联网设备连接与数据采集方案
电子行业物联网设备连接与数据采集方案第一章物联网设备连接概述 (3)1.1 物联网设备连接背景 (3)1.2 物联网设备连接需求 (3)第二章物联网设备连接技术选型 (4)2.1 有线连接技术 (4)2.1.1 以太网 (4)2.1.2 USB (4)2.1.3 串口 (4)2.2 无线连接技术 (4)2.2.1 WiFi (4)2.2.2 蓝牙 (4)2.2.3 ZigBee (5)2.3 连接技术对比 (5)2.3.1 有线与无线连接 (5)2.3.2 传输速率 (5)2.3.3 成本 (5)2.3.4 适用场景 (5)第三章硬件设备设计 (5)3.1 设备选型 (5)3.2 硬件架构设计 (6)3.3 设备接口设计 (6)第四章软件系统设计 (7)4.1 系统架构设计 (7)4.2 数据处理模块 (7)4.3 安全防护措施 (8)第五章数据采集技术 (8)5.1 数据采集原理 (8)5.2 数据采集方式 (8)5.2.1 有线采集 (8)5.2.2 无线采集 (9)5.3 数据采集设备 (9)第六章数据传输与存储 (9)6.1 数据传输方式 (9)6.1.1 有线传输 (9)6.1.2 无线传输 (9)6.2 数据传输协议 (10)6.2.1 HTTP协议 (10)6.2.2 MQTT协议 (10)6.2.3 CoAP协议 (10)6.3 数据存储方案 (10)6.3.1 本地存储 (10)6.3.3 云存储 (10)6.3.4 边缘存储 (10)6.3.5 混合存储 (11)第七章数据处理与分析 (11)7.1 数据预处理 (11)7.1.1 数据清洗 (11)7.1.2 数据整合 (11)7.1.3 数据转换 (11)7.2 数据挖掘与分析 (12)7.2.1 数据挖掘方法选择 (12)7.2.2 数据挖掘模型构建 (12)7.2.3 模型训练与评估 (12)7.2.4 结果分析与应用 (12)7.3 数据可视化 (12)7.3.1 可视化工具选择 (12)7.3.2 可视化图表设计 (12)7.3.3 可视化结果展示 (12)第八章系统集成与测试 (13)8.1 系统集成 (13)8.2 测试方法 (13)8.3 测试结果分析 (14)第九章项目实施与运维 (14)9.1 项目实施流程 (14)9.1.1 项目启动 (14)9.1.2 需求分析 (14)9.1.3 设计方案 (14)9.1.4 系统开发与集成 (14)9.1.5 系统部署与调试 (14)9.1.6 项目验收与交付 (15)9.2 运维管理 (15)9.2.1 运维团队建设 (15)9.2.2 运维制度与流程 (15)9.2.3 系统监控与预警 (15)9.2.4 数据备份与恢复 (15)9.2.5 设备维护与更新 (15)9.3 故障处理 (15)9.3.1 故障分类 (15)9.3.2 故障处理流程 (15)9.3.3 故障分析 (16)9.3.4 故障预防与改进 (16)第十章发展趋势与展望 (16)10.1 物联网设备连接发展趋势 (16)10.2 数据采集技术创新 (16)第一章物联网设备连接概述1.1 物联网设备连接背景信息技术的飞速发展，物联网（Internet of Things, IoT）逐渐成为我国乃至全球范围内的重要技术领域。
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2．采样通道数
3．输入范围 4．A/D转换位数（分辨率） 5．采样为复杂，简单地讲，就是从物理量、模拟量到 数字量的过程。关键是对数据的采集和A/D转换。具体的采集过程 如图5.5所示。
信号传输 对象 传感器 信号调理
多个工作站
5.5 信号类型及调节
5.7 测量系统分类
测量系统的分类就是在测量过程中，按不同的标准进行分类的方 法。实际在模拟信号的输入设备中，按测量方法的不同可以分为 以下几种。
5.7.1 参考地单端测量系统
在对浮动信号进行测量时，经常用参考地单端测量的方法。一个 参考地单端测量系统，也叫做接地测量系统。被测信号一端接模 拟输入通道，另一端接系统地，如图5.9所示。
信号
模拟量 数字量
4．脉冲信号
5．开-关信号
DC（慢） ADC/DAC
频域 （快）
ADC分析
时域（慢） ADC/DAC
脉冲 计数器/定时器
开 /关 TTL Line
5.6 信号源设置
在对信号得到采样过程中，接入数据采集卡的信号会因信号源的 连线接法不同而有区别。大体可以分为以下两种。 1．接地信号 2．浮动信号
5.1 数据采集概述
数据采集是指从传感器或者其它待测设备中获取数据和产生信息 的过程。LabVIEW 数据采集系统是一个可以和许多软硬件搭配的 灵活系统。通常，必须在数据采集设备采集之前调制传感器和信 号。它涉及到收集的信号、数字化信号并存储。 1．传感器
2．信号
3．信号调理 4．数据采集硬件 5．驱动程序和应用软件
波形的测量是经常要用的一种测量方法。它对于快速变化的量来 说，要精确测量，一般采用较高频率来采样。但过高会使系统资 源消耗过大，增加系统各环节的处理。所以采样种类较多，可以 是采样一次处理一次，也可以采样多次后再集中处理。从测量对 象的多少上可以分为单通道和多通道两种。
5.11.1 单通道采样
第5章 数据采集
数据采集是将数据从被测点用各类方法测量出来，并加以调制和 传输的一个过程。它为后面的处理工作提供数据来源，保证了有 信号可处理。采集信号质量的好坏和效率高低是要研究数据采集 的主要问题，这也是以后信号处理的关键。本章先对数据的采集 原理、分类等进行讲解，再从具体的数据采集卡入手，讲解DAQ 各类采集过程。
5.10.1 创建测试任务
为了新建一个测试项目，必须对软件进行设置，下面将详细说明。
5.10.2 DAQmx通道设置
DAQmx通道设置可以分为两种，一种是采集整体通道设置，另一 种是虚拟通道设置。由于整个通道设置和上面新建测试任务相近， 不再讲解，这里只讲解虚拟通道的建立。
5.11 波形采集
5.9.2 数据采集通道
DAQ通道的设置比较关键，主要是定义所用到通道地址、极限等。 所谓通道地址就是在数据采集过程中，指出哪个通道进行什么量 的测量。这个可以通过修改VI通道参数表中的通道号来实现。
5.10 数据采集助手的使用
数据采集助手也称为DAQ Assistant。它是一个集成了数据采集、 测试等的图形化接口。其中关键是在数据采集时进行的硬件设置。 在相关的采集控件中，它会随时按需要自动启动。在后面板程序 框图中，数据采集助手相当方便，可以通过“函数”|“仪器 I/O”|“仪器I/O助手”命令打开，如图5.16所示。
单通道模拟输入采集是在工程中，为了对一个通道采集一个数据， 单通道是对单点进行测量的方法。这也是较为简单的一种测量方 法。这种操作时，软件会自动从一个数据输入通道一次读取一个 数值，直接向外输出。它不需要过多的定时操作和系统内存，大 大提高了运行速率，节省了宝贵的计算机资源。但是能采集的量 有限。多适用于简单的采集场合。
5.2 数据采集分类
数据采集的分类有多种，如按采样快慢可以分为快速采样和低速 采样两种，如电子运动的快速测量、一个较大容积中的温度测量、 液位变化的低速测量等。按采样通道数的多少，可以分为单通道 采样和多通道采样两种。这里主要按虚拟仪器硬件结构不同，可 以分为下面几种。 1．插入式 2、分散式
数据采集前，必须对所采集信号的特性要清楚。因为不同信号的 测量方式和对采集系统的要求不同。只有了解被测信号，才能选 择合适的测量方式和采集系统配置，得到正确的数据。依传输方 式对信号类型分为以下两种：数据输入和模拟输入。详细的又可 以分为如图5.6所示。 1．模拟直流信号 2．模拟时域信号 3．模拟频域信号
3．总线扩展方式
4．通用总线方式 5．集成方式 6．网络方式 7．并行方式
5.3 数据采集性能指标
数据采集的好坏关键看其数据采集的性能指标怎样。它是计算机 与外部物理世界连接的桥梁。各种类型信号采集的难易程度差别 很大，噪声也可能带来一些麻烦。在现实中，最关心的数据采集 性能指标有如下几种。 1．采样率
5.11.2 多通道采样
多通道采样就是一次输入采样由多个通道完成。多个通道每采集 一次数据就保存为一个一维数组输出。每一个通道都是数组中的 一个元素。所有的元素都不会超过极限，且每个数据间用逗号隔 开，后面用分号注释测量范围。
5.12 小结
本章对数据采集的概念进行了说明。同时也对数据采集的结构和 过程进行详细的说明。使读者能学会 数据采集的硬件使用方法和 软件的编程方法。本章的重点是数据采集的方法和怎样配置数据 采集系统。这也是本章的难点，也是本书的重点和难点。第6章将 对采集的数据怎样进行传输进行说明。
5.7.2 非参考地单端测量系统
无参考地单端测量系统主要用于测量接地信号。这种方式的连接 中，信号的一端接模拟输入通道，另一端接一个公用参考端。这 个参考端电压相对于测量系统的地来说是不断变化的，如图5.10所 示，其中模拟输入参考点是测量的公共参考端，模拟输入地是系 统的地。
5.7.3 差分测量系统
5.13 练习题
1．数据采集系统由哪几部分组成？分别有什么作用？ 2．数据采集系统按连接结构，分成哪几类？ 3．请用图形有方式画出数据采集的过程，并说明每一部分有什么 作用？ 4．试编写一个DAQ数据采集的简单程序。 5．应用DAQmx进行设备的管理，写出相关的操作步骤。
差分测量系统中，信号输入端分别与两个模拟通道相连接，它们 有自己的输入参考点。具有放大器的数据采集卡可配置成差分测 量系统。它是用一个放大器通过模拟多路转换器进行通道间的转 换，如图5.11所示。
5.8 数据采集的安装配置
数据采集的英文是Data Acquisition，简称DAQ。数据采集的配置 就是对整个系统的采集驱动程序进行安装和设置。这样做主要是 为了和各类相关的数据采集卡匹配。
5.9 数据采集程序编写
数据采集程序的编写就是在所有采集准备工作完成后，要对采集 的数据进行区别和处理的过程。这是学习这门课的关键，也是以 后学习编程的难点。编写程序的主要问题就是要能对数据从端口 上采集上来，进行识别。在此先介绍DAQ程序的具体编程。
5.9.1 数据采集函数
LabVIEW中的数据采集函数较多，在程序框图和前面板都有相关 控件和函数。包括一些模拟量的输入输出和数字量的处理，用这 些可以完成对各类所需数据的操作。在前面板中，通过“控 件”|“新式”|“I/O”下拉菜单打开各类控件，如“传统DAQ通 道”，如图3.12所示。也可以通过继续打开“DAQmx名称控件” 下拉列表打开所有数据采集控件，如图5.13所示。