数据采集及处理优秀课件

合集下载

数据采集与处理技术PPT课件

数据采集与处理技术PPT课件
技术创新
新型的数据采集技术如基于区块链的 数据验证、基于人工智能的数据预测 等,将为数据采集带来更多的可能性 。
02
数据预处理技术
数据清洗
数据去重
异常值处理
去除重复和冗余的数据, 确保数据集的唯一性。
识别并处理异常值,如 离群点或极端值,以避 免对分析结果的干扰。
缺失值处理
根据数据分布和业务逻 辑,对缺失值进行填充
案例二:实时数据处理系统设计
总结词
实时数据流处理、数据质量监控
详细描述
介绍实时数据处理系统的关键技术,如数据流处理框架、实时计算引擎等。同时,结合具体案例,讲解如何设计 一个高效、可靠的实时数据处理系统,并实现数据质量监控和异常检测功能。
案例三:数据挖掘在商业智能中的应用
总结词
数据挖掘算法、商业智能应用场景
数据采集的方法与分类
方法
数据采集的方法包括传感器采集、网络爬虫、日志采集、数据库导入等。
分类
数据采集可以根据数据来源、采集方式、数据类型等进行分类,如物联网数据、 社交媒体数据、交易数据等。
数据采集技术的发展趋势
发展趋势
随着物联网、人工智能等技术的不断 发展,数据采集技术正朝着自动化、 智能化、高效化的方向发展。
特点
应用场景
适用于需要复杂查询和事务处理的场 景,如金融、电商等。
数据结构化、完整性约束、事务处理 能力、支持ACID特性。
NoSQL数据库
定义
NoSQL数据库是指非关系型的数 据库,它不使用固定的数据结构,
而是根据实际需要灵活地组织数 据。
特点
可扩展性、灵活性、高性能、面向 文档或键值存储。
应用场景
分析。
数据转换

《数据采集与处理》课件

《数据采集与处理》课件
《数据采集与处理 》PPT课件
contents
目录
• 数据采集 • 数据处理 • 数据应用 • 数据安全 • 案例分析
01
数据采集
数据来源
用户生成内容
例如社交媒体上的帖子、评论,博客文章等。
企业数据库
如销售数据、库存数据、客户数据等。
政府机构发布的数据
如人口普查数据、经济统计数据等。
公开的APIs
数据格式化
将数据转换为统一、规范化的格式,便于后续处 理和分析。
数据转换
数据类型转换
特征工程
将数据从一种类型转换为另一种类型,如 将文本转换为数字或将日期转换为统一格 式。
通过变换或组合原始特征,生成新的特征 ,以丰富数据的表达力。
数据归一化
数据降维
将数据缩放到特定范围,如[0,1]或[-1,1], 以提高算法的收敛速度和模型的稳定性。
电商数据采集主要包括用户行为数据、交 易数据、商品信息等,通过数据清洗、整 合、分析等处理方式,可以挖掘出用户偏 好、购买力、市场趋势等信息,为电商企 业提供精准营销、个性化推荐、库存管理 等方面的决策支持。
金融数据采集与处理
总结词
金融数据采集与处理是金融机构进行风险控制、投资决策、 客户关系管理的重要依据,通过对股票、债券、期货等金融 市场数据的采集和处理,可以获取市场动态和预测未来走势 。
许多企业和组织提供API接口,可以获取其数据。
数据采集方法
网络爬虫
用于从网站上抓取数据。
数据库查询
直接从数据库中查询数据。
API调用
通过API接口获取数据。
传感器数据采集
用于采集物理世界的数据。
数据采集工具
Python(如Scrapy、BeautifulSoup):用于网络爬 虫。

数据采集与处理ppt课件

数据采集与处理ppt课件

板c13
图3
Y地图 = X面板 * a2 + Y面板 * b2 + 这六个参数。
c2
3.3.2坐标变换的地理意义
(4)实现多图幅拼接或不同比例尺间地图的匹配
当需求对多幅地图进展数字化时,假设在多幅地 图之间或在不同比例尺之间建立了一个一致的坐 标系,并在每一幅地图都输入一定数量的控制点 及相应的地理坐标,那么经由控制点拟合的坐标 变换公式,将一切图幅的数字化仪平面坐标转换 为所建立的坐标系中的坐标,使得图幅拼接或不 同比例尺间地图的匹配成为能够。
由数字化设备读取的坐标值直接依 赖于该设备的坐标系统及其设置, 并不代表实践地理坐标,因此有必 要建立坐标转换公式,在数字化过 程中将设备坐标转换为实践地理坐 标。
3.3.2 坐标变换的地理意义
(3)控制数据采集的精度
由控制点建立的坐标转换公式实践 上是一组回归方程,经过在图面上均 匀选取适当数目的控制点,并准确输 入控制点的实践地理坐标,可以提高 回归方程的拟和精度,进一步控制数 字化的精度。
控制点〔tic〕概念
地图上具有控制地图图幅准确度的 一些点,也称地理控制点〔同名点〕, 通常这些点都具有准确的实地坐标或可 以准确定位的,如图幅图廓点、公路网 格点、丈量点、道路交叉口等
2.3.2 地图扫描数字化
1、扫描仪数字化思想 经过扫描将地图转换为栅格数据,然后采用栅 格数据矢量化的技术追踪出线和面,采用方式 识别技术识别出点和注记,并根据地图内容和 地图符号的关系自动给矢量数据赋以属性值。 2、主要方法 自动矢量化 交互式矢量化 :采用人机交互方式
➢ 空间数据编辑内容 ➢ 数据不完好、反复 ➢ 空间数据位置不正确 ➢ 空间数据比例尺不准确 ➢ 空间数据变形 ➢ 几何和属性衔接有误 ➢ 属性数据不完好

《数据采集与处理》课件

《数据采集与处理》课件

数据脱敏技术
01
静态数据脱敏
对敏感数据进行处理,使其在数 据仓库或数据湖中不再包含真实 的敏感信息。
02
动态数据脱敏
03
数据去标识化
在数据传输和使用过程中,对敏 感数据进行实时脱敏处理,确保 数据的安全性。
将个人数据从原始数据集中移除 或更改,使其无法识别特定个体 的身份。Байду номын сангаас
THANK YOU
关联规则挖掘
关联规则
发现数据集中项之间的有趣关系,生成关联规则。
关联规则挖掘算法
常见关联规则挖掘算法包括Apriori、FP-Growth等。
序列模式挖掘
序列模式
发现数据集中项之间的有序关系。
序列模式挖掘算法
常见序列模式挖掘算法包括GSP、SPADE等。
05
大数据处理与云计算
大数据处理技术
01
02
Microsoft Azure:微软的云服务平台,提供IaaS、 PaaS和SaaS服务。
03
Google Cloud Platform (GCP):谷歌的云服务平 台,提供基础设施和应用服务。
大数据与云计算的结合应用
实时数据处理
利用云计算的弹性可扩展性,处理大规模实 时数据流。
数据安全保障
云计算的安全机制可以保护大数据免受未经 授权的访问和泄露。
《数据采集与处理》PPT课件
• 数据采集概述 • 数据预处理 • 数据存储与数据库 • 数据挖掘与分析 • 大数据处理与云计算 • 数据安全与隐私保护
01
数据采集概述
数据采集的定义
定义
数据采集是指从各种来源获取、识别 、转换和存储原始数据的过程,以便 进行后续的数据处理和分析。

《数据采集》课件

《数据采集》课件
06
CHAPTER
数据采集案例分析
详细描述
采集用户浏览数据,分析用户偏好和购买意愿,优化产品推荐和布局。
利用数据挖掘技术,发现潜在的用户需求和市场机会。
采集销售数据,分析热销商品和销售趋势,为库存管理和营销策略提供依据。
总结词:通过数据采集,深入了解电商网站的用户行为和销售情况。
总结词:通过采集政府公开数据,了解社会经济发展状况,为政策制定提供支持。
数据篡改风险
未经授权的第三方可能对采集到的数据进行篡改,导致数据失真或误导数据分析结果。
隐私泄露风险
数据采集过程中可能涉及到个人隐私信息,如姓名、身份证号、联系方式等,存在隐私泄露的风险。
数据安全风险
数据采集过程中可能面临各种安全威胁,如黑客攻击、病毒传播等,可能导致数据丢失或损坏。
总结词
在大数据时代,数据量庞大且增长迅速,如何快速有效地采集和处理数据成为亟待解决的问题。
数据源可能存在误差或异常,导致采集到的数据不准确。
数据不准确
由于数据源的限制或数据采集过程中的遗漏,可能导致数据不完整。
数据不完整
不同数据源之间的数据可能存在冲突或矛盾,导致数应用,数据隐私和安全问题日益突出,如何保护个人隐私和数据安全成为亟待解决的问题。
01
详细描述
02
采集政府各部门公开的数据,包括经济、教育、医疗等领域。
03
利用数据分析技术,挖掘数据背后的规律和趋势,为政策制定提供科学依据。
04
监测政策实施效果,评估政策对社会经济发展的影响。
05
THANKS
感谢您的观看。
目的
确定数据需求
选择数据采集方法
数据采集实施
数据预处理
01

《数据采集与处理》课件

《数据采集与处理》课件
认识数据分析的定义、作用 和基本原理。
数据分析的方法和流程
了解常用的数据分析方法和 流程,以及如何为决策提供 有力支持。
常用数据分析工具和技 术
介绍统计分析、机器学习和 数据可视化等常用的数据分 析工具和技术。
实例分析
以某电商平台为例介绍数 据采集和处理的流程
通过实际案例演示数据采集和处 理的全过程。
使用Python进行数据分析 示例
展示使用Python进行数据分析的 示例和实用技巧。
数据可视化实战
展示如何利用数据可视化工具创 建精美的图表和图形。
总结
数据采集和处理的重要 性和必要性
总结数据采集和处理在决策 和业务中的不可或缺的作用。
数据分析的应用前景和 未来发展
展望数据分析在各个行业中 的应用前景和未来发展趋势。
探索网络爬虫、数据库读取和文 件导入等多种数据采集方法。
数据处理
1
数据清洗的概念和重要性
了解数据清洗在数据处理中的作用和必要性。
2
数据清洗的基本步骤
深入了解缺失值处理、异常值处理和重复值处理等关键步骤。
3
数据转换的方法和技巧
掌握数据规范化、数据聚合和数据透视表等数据转换技术。
数据分析
数据分析的基本概念
《数据采集与处》PPT课件
# 数据采集与处理 ## 概述 - 数据采集和处理的重要性 - 数据采集的种类及其特点 - 数据处理的流程和方法
数据采集
数据源的分类
了解不同类型的数据源对数据采 集的影响和优势。
数据采集的基本流程
从确定需求到数据采集和存储, 确保数据的准确性和完整性。
数据采集方法的介绍
数据处理的挑战与解决 方法
探讨数据处理过程中可能遇 到的挑战,并提供解决方法 和最佳实践。

数据采集系统PPT课件

数据采集系统PPT课件

反馈电压
VO
V IN
比较器
模拟量
输入
启动
CLK
VC
控制时序和 逻辑电路
D / A转 换 器
逐位逼近寄 存 器 (SAR)
数字量
D0
输出
D1
锁存器
D2
D3
逐图位2-逼9 逐近位式逼近A式/DA/D转转换换原原理理图 图
第19页/共57页
• 当启动信号作用后,时钟信号在控制逻辑作用下:
• 首先使寄存器的最高位D3 1,其余为0, 此数字量
第8页/共57页
1. 采样保持的基本特性
u0
ui t
ui
t0
采样期 保持期(t0为发出保持命令的时刻)
捕捉时间:从发出采样指令的时刻起,直到输出信号稳定地 跟踪上输入信号为止,所需的时间定义为捕捉时间 关断时间:从发出保持指令的时刻起,直到输出信号稳定下 来为止,所需的时间定义为关断时间。(引起孔径误差)
第23页/共57页
• 双积分式A/D转换原理如上图所示,在转换开始信号控
制下,开关接通模拟输入端,输入的模拟电压VIN 在固 定时间T内对积分器上的电容C充电(正向积分),时间 一到,控制逻辑将开关切换到与VIN极性相反的基准电源
上,此时电容C开始放电(反向积分),同时计数器开始 计数。当比较器判定电容C放电完毕时就输出信号,由控 制逻辑停止计数器的计数,并发出转换结束信号。这时计 数器所记的脉冲个数正比于放电时间。
(a) 电路原理图
V0 积分器
输出
反充电
充电
t
定时脉冲 (开关S
状态)
S闭和
S断开
t
Vfo
频率输出
T截止
(三极管

数据采集技术PPT课件

数据采集技术PPT课件
系统设计灵活。 (3)数据采集与数据处理紧密,形成数据采
集与处理系统,可实现从数据采集、处理到 控制的全部工作。
2
(4)数据采集过程一般都具有“实时”特性,实时的 标准是能满足实际需要。
(5)随着微电子技术的发展,电路集成度的提高,数 据采集系统的体积越来越小,可靠性越来越高,出 现单片数据采集系统。
✓ CMOS:互补金属氧化物(PMOS管和NMOS管)共 同构成的互补型MOS集成电路制造工艺,功耗很低、 电压范围宽、抗干扰能力强。
✓ TTL:集成电路输入级和输出级全采用晶体管组成的 单元门电路,多发射极实现输入级“与”逻辑,输 出级晶体管实现“非”逻辑。与非门输出结果为: 有0出1,全1出0。+5V等价于逻辑“1”,0V等价于 逻辑“0”,被称做TTL(晶体管-晶体管逻辑电平) 信号系统 。
率信号和开关量信号等。
7
二、数据采集系统的主要性能指标 ➢ ①系统分辨率; ➢ ②系统精度; ➢ ③采集速率; ➢ ④动态范围; ➢ ⑤非线性失真。
8
第二节 数据釆集基本电路
一、运算放大器和测量放大器 1.运算放大器 在模拟集成电路中,集成运算放大器是最基本
又是用途最广的一种电路。集成运算放大器是 高增益、多级直接耦合放大器,在模拟计算中, 这种放大器能够实现各种数学运算,故称为运 算放大器。 ✓ 直接耦合:将前一级的输出端直接连接到后一级 的输入端。 高增益单片集成化运算放大器在自动控制、测 量仪表、计算技术等许多方面都有着极其广泛 的应用,是模拟电子领域中最重要的有源器件。
25
模拟多路开关有机械式、电磁式和电子式三大类。 ➢ 纯机械式开关在现代数据采集系统中已很少使用。 ➢ 电磁式多路开关主要是指各种继电器、干簧管等,

烟气数据采集及数据处理课件

烟气数据采集及数据处理课件
ONE
KEEP VIEW
烟气数据采集及数据 处理课件
目 录
• 烟气数据采集系统概述 • 烟气数据采集系统硬件组成 • 烟气数据采集系统软件功能 • 烟气数据处理技术 • 烟气数据应用案例分析 • 烟气数据采集及处理技术的发展趋势与挑战
PART 01
烟气数据采集系统概述
烟气数据采集的意 义
环境保护
数据自动补正
02
对采集到的数据进行校准和修正,确保数据的准确性和可靠性。
数据完整性保护
03
具备异常数据过滤和缺失数据处理机制,保证数据的完整性和
可靠性。
数据处理模块
数据清洗
对采集到的原始数据进行清洗和处理,去除异常值和无效数据。
数据转换
将采集到的数据转换成统一的数据格式,便于后续的数据分析和 处理。
数据存储格式
通常采用通用的数据存储格式,以便于数据的处 理和分析。
数据备份与恢复
定期对数据进行备份,确保数据的安全性;如遇 数据丢失,及时进行恢复。
PART 03
烟气数据采集系统软件功 能
数据采集模 块
采集烟气排放数据
01
通过传感器、计量仪表等设备,实时监测烟气排放数据,如烟
气流量、浓度、温度、压力等。
包括敏感元件、加热元件、过滤 元件等,有些探头还配备有光源
和光接收器。
探头安装位置
根据需要监测的烟气成分和工艺 条件,选择合适的安装位置,确 保探头能够准确监测烟气中的相
关成分。
过滤 器
过滤材料
常用材料包括玻璃纤维、高分子材料等。
过滤效率
过滤器应具有较高的过滤效率,能够有效去除烟气中的颗粒物、水 蒸气等杂质,确保采集到数据的准确性。

道路横断面测量数据采集与处理课件

道路横断面测量数据采集与处理课件

插值算法
对缺失数据进行插值处理 ,填补数据空缺。
拟合算法
将离散的测量数据拟合成 连续的曲线或曲面,便于 分析。
数据分析与应用
数据可视化
将处理后的数据以图表、图像等形式 呈现,便于直观分析。
统计分析
应用场景
将处理后的数据应用于道路设计、施 工监测、交通规划等领域,发挥其实 际价值。
对数据进行统计分析,提取有用的信 息,如平均值、中位数、方差等。
PART 03
数据处理与分析技术
REPORTING
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除异常值、缺失值和重 复数据,确保数据质量。
坐标转换
将测量数据从实际坐标转 换为地理坐标或平面坐标 ,以便于分析。
数据分类与编码
将不同类型的数据进行分 类和编码,以便于后续处 理。
数据处理算法
滤波算法
去除测量数据中的噪声和 干扰,提高数据精度。
PART 04
实际案例与实践
REPORTING
案例一:城市道路横断面测量
总结词
复杂多样、精度要求高
详细描述
城市道路通常具有复杂的路况,如路口、车道线、交通标志等,需要采用高精度 测量设备进行数据采集。同时,由于城市道路的多样性和不规则性,数据处理和 分析也需要根据具体情况进行定制化处理。
案例二:高速公路横断面测量
案例分析与实践操作
通过实际案例的演示和操作,使学员能够将理论 知识与实际工作相结合,提高解决实际问题的能 力。同时,通过实践操作,加深对横断面测量数 据处理流程的理解和掌握。
重点与难点解析
针对横断面测量中的关键技术和难点问题,如数 据采集的精度控制、数据处理中的滤波和插值算 法等,进行了深入浅出的讲解和讨论,帮助学员 突破学习瓶颈。

大数据采集与预处理课件:requests技术应用案例——业务网站D静态数据采集-1

大数据采集与预处理课件:requests技术应用案例——业务网站D静态数据采集-1

4.2 业务网站D
4.2.1 业务网站D的概述
作 为 一 个 知 名 的 开 源 分 布 式 版 本 控 制 系 统 , 业 务 网 站 D ( h t t p : / / w w w. g i t h u b / ) , 能 够 快 速,高效地处理各种大小项目的版本控制和管理。起初,业务网站D只是用于管理Linux 内核开发, 但随着开源软件的不断增多,越来越多的应用程序都将自己的项目迁移到业务网站D上,目前业务 网站D拥有超过数百万开发者用户。现在,业务网站D不仅提供项目的版本控制,还能够让开发者 共享已有代码。如图4-1所示。
a)
b)
图4-7 simonlee1984的python相关项目库
a) simonlee1984的python_crawler项目库 b)simonlee1984的python_spider项目
从输出的结果中可以看到,这个WEB API返回的数据格式为JSON。其中,“name”表示每个项目库的名 称,全部都是与Python相关的项目库。“private”表示该项目库是否公开让所有人浏览和使用。False表示公开。 “owner”表示该项目库所有者的相关信息,包括:“url”表示指向该拥有者在GitHub的主页。 “followers_url”表示关注该作者的其他作者信息。“following_url”表示该作者所关注的其他作者信息。 “repos_url”表示该作者所维护管理的所有项目库等等。
4.3.4 获取API的响应数据
在分析了业务网站D的WEB API结构之后,本节将使用Python获取业务网站D WEB API的指定数据, 由于将获得的响应数据所包含的值比较多,不便于显示,所以这里将对获得的数据进行简单清洗,最后输 出响应状态码和响应数据所有的键。
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
1
0
()
(1)
1 0 1
F1()
IFT
相卷 乘积
T max
0
T (t)
1 1
1
T1
0
1 1
f (t)
t
T1
t
IFT
1 0 1
0
t
F ( )
F1( )F( )( )
()(n1) n
IFT
IFT
1
f1(t)1
n
f
(tnT1)
IFT
f (t)
f1(t)f(t)*11T(t)
p() 1
的频率间隔对
f (t)的频谱
进行抽样F,(则) 抽样后的频谱 F1() 可以
唯一地表示原信号。
根据时域和频域对称性,可推出频域抽样定理
f(t) cf(nsT )S[ac(tnsT )]
n

偶函数
量 置

F()n Fntm Satm(ntm )
频域抽样后的时间函数
F ( )
IFT
f (t)
数据采集及处理
5.1 数字信号处理概述
采样——从连续时间信号中提取离散样本的过程。
对连续信号而言,随着数字处理技术的发展,越来越迫切 地要求连续信号的离散化。 看似连续的信号是可以由其离散的样本值来表征的。
抽样即时间轴上离散化的过程。抽样若按抽样间隔来分,可 分为均匀抽样与非均匀抽样。我们讨论的是均匀抽样。 在没有任何约束的条件下,离散时间样本不能唯一地表示连 续时间信号。因为有无限多个信号都可以产生一组给定的样 本值。一个连续时间信号必须在某一种条件下才能由其样本 来表示。
1
(tnT1)
n
抽样定理小结
• 时域对 f (t)抽样等效于频域对 F()重复
n
FT
p()s (ns) n
周期矩形被冲激抽样的频谱
先重复
E f1(t)
后抽样
2 0
2
T1
E fs (t)
T1
t
T1
2
0
2
T1
t
Fs ()
2E
T1T s
t
2
Ts
2 2
2 Ts
后重复
f1 (t )
2
E
0
t 2
1
E
Ts
T1
2
0
2
T1
时域重复 频域抽样
先抽样
1 E Ts
1
2
t

FT T(t) (tnTs)
(1) n



0
fs (t)
Ts
t
相相 乘卷
FT
0
t
0
p()s (ns)
n
( s )
频 域
s 0
s
周 期 重
1 Fs ()ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ

Ts
s 0
s
时域理想抽样的傅立叶变换
f (t)
FT
F ( )
1
相乘 FT Fs()T1s nF(ns) 2
相卷积
T(t) (tnTs)
5.2 模数(A/D)、数模(D/A)与采样定理
1、A/D转换
采样――利用采样脉冲序列,从信号中抽取一系列 离散值,使之成为采样信号x(nTs)的过程.
量化――把采样信号经过舍入变为只有有限个有 效数字的数,这一过程称为量化.
编码――将经过量化的值变为二进制数字的过程。
4位A/D: XXXX
X(1) 0101 X(2) 0011 X(3) 0000
电信号
放 大 调 制
电信号
A/D 转换
数字信号
物理信号
控制
显 示

电信号 D/A

转换

3、数字信号处理的优势
1)用数学计算和计算机显示代替复杂的电路 和机械结构
E[x2(t)]1 N x2(n)
Nn0
2)计算机软硬件技术发展的有力推动 a)多种多样的工业用计算机。
b)灵活、方便的计算机虚拟仪器开发系统
n
f
(n
Ts)S
a[c(t
n
Ts)]
fs (t)
Fs ()
0
h(t)
Ts
c
t
Ts T s

0
f (t)
t

包络
s m m s
H ( )
1
c 0 c
F() 相

0
t
m 0 m
(3)频域抽样定理
若信号 f (t) 为时限信号,它集中在
tm tm的时间范围内,若在频域中,
以不大于
1 2tm
1、数字信号处理的主要研究内容
数字信号处理主要研究用数字序列来表示测 试信号,并用数学公式和运算来对这些数字序列 进行处理。内容包括数字波形分析、幅值分析、 频谱分析和数字滤波。
A
X(0)
X(1)
0
t
X(2) E 1 X(i)
N
X(3)
X(4)
2、测试信号数字化处理的基本步骤
对象
物理信号
传 感 器
2) A/D转换器的技术指标
• (1) 分辨率;

用输出二进制数码的位数表示。位数越多,
量化误差越小,分辨力越高。常用有8位、10位、
12位、16位等。
• (2) 转换速度;

指完成一次转换所用的时间,如:1ms(1KHz);
10us(100kHz)
• (3) 模拟信号的输入范围;

如,5V, +/-5V,10V,+/-10V等。
Ts
2 2
2 Ts
t
时域抽样 频域重复
t
非理想抽样信号的傅立叶变换
f (t)
F()
FT
1
0

P(t)
0 fs (t) T s
0
t
FT
0
P()
E s

t
2
s 0
2
s
FT
E s
t
2
s 0
2
s
关于非理想抽样
P nT 1 s T 2 T s 2 s p (t)ej nstd tE T s S a n2 s
2、D/A转换过程和原理
D/A转换器是把数字信号转换为电压或电流 信号的装置。
D/A转换器的技术指标 • 分辨率; • 转换速度; • 模拟信号的输出范围;
A/D、D/A转换过程中的量化误差实验:
3 采样定理 离散时间信号可认为是对模拟信号的采样。
∴有必要讨论采样后,
(1)信号的内容是否有丢失? (2)信号的频谱有何变化? (3)采样信号能否恢复为原信号?
T
显然,采样间隔T的选取是很重要的。直观地看, T太大,则易丢失信息,使一些细节内容无法反 映出来,而T太小,显然信息不易丢失,但却使 数据量明显增大,处理费时。
∴应适当地选择 T — 采样定理。
(1)正弦波采样定理
X(0), X(1), X(2), ……, X(n)
每周期应该有多少采样点 ? 最少3点: 三个方程求解三个变量
p()2Pn(ns) n
Fs()21F()*p()
F s()E T s n S a n 2s F(ns)
由抽样信号恢复原连续信号
• •
取主频带 F() :
时域卷积定理:
F()F s()H ()
fs(t) f(nsT)(tnsT)
n
h(t)c
S
a(ct)
f(t) fs(t)*h(t)
c
(2)时域采样定理
一个频率有限信号 f (t) 如果频谱只占据
mm的范围,则信号 f (t) 可以用等间
隔的抽样值来唯一地表示。而抽样间
隔 说不最大低于抽样2 1f频m(率其为中2 fmm
2fm

),或者
奈奎斯特频率:
m2s 或fm
fs 2
时域理想抽样的傅立叶变换
f (t)
F()
FT
1
0 P(t)
相关文档
最新文档