第二章 数据采集技术基础
第二章 数据采集与预处理 (教案与习题)
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2.1大数据采集架构
第二章 数据采集与预处理
2.1.2 常用大数据采集工具
数据采集最传统的方式是企业自己的生产系统产生的数据,除上述生产系统中的数据外, 企业的信息系统还充斥着大量的用户行为数据、日志式的活动数据、事件信息等,越来越 多的企业通过架设日志采集系统来保存这些数据,希望通过这些数据获取其商业或社会价 值。
$sudo apt-get update
Apache Kafka需要Java运行环境,这里使用apt-get命令安装default-jre包,然后安装Java运行环境:
$sudo apt-get install default-jre
通过下面的命令测试一下Java运行环境是否安装成功,并查看Java的版本信息:
信息处理技术员中的数据采集与处理技术
信息处理技术员中的数据采集与处理技术数据采集与处理是信息处理技术员工作中的重要环节,对于提取和处理数据有着关键性的作用。
在信息处理技术员的工作中,数据采集与处理技术涉及到多个方面,如数据源的选择、数据的采集方法和数据的处理方式等。
本文将通过介绍数据采集与处理技术的原则、方法以及常见应用案例,帮助读者了解这一领域的基础知识。
一、数据采集技术数据采集是指从各种数据源中提取数据的过程。
合理选择数据源对于数据采集的成功至关重要。
常见的数据源包括传感器、仪表、数据库以及其他与数据相关的设备。
数据采集技术的目标是获取准确、可靠的数据,并确保数据的完整性和一致性。
1. 传感器数据采集传感器是最常用的数据采集设备之一。
传感器可以感知和测量各种物理量,如温度、湿度、压力等。
在数据采集过程中,技术员需要选择适合于具体应用的传感器,并进行传感器的安装和校准。
通过传感器的数据采集,可以收集到真实、精确的物理量数据,为后续的数据处理提供基础。
2. 仪表数据采集仪表数据采集是通过连接到仪表设备上,将仪表数据转换为数字信号,以便进行数据处理。
仪表数据采集需要技术员了解不同类型的仪表设备,包括流量计、压力表、电流表等,并掌握相应的连接与配置方法。
通过仪表数据采集,可以实时监测设备状态,及时掌握生产过程中的关键数据。
3. 数据库数据采集数据库是存储结构化数据的重要工具,数据处理技术员需要了解数据库的基本操作和查询语言。
通过数据库数据采集,可以方便地提取和处理大量的数据。
技术员可以通过SQL语句查询数据库,获取所需的数据,并进行进一步的处理和分析。
二、数据处理技术数据处理是将采集到的原始数据经过整理、清洗和加工,转化为可用的信息的过程。
数据处理技术的主要目标是提取有用的信息、发现其中隐藏的规律,并为决策提供支持。
1. 数据清洗数据清洗是数据处理的第一步,也是最为重要的一步。
在数据清洗过程中,技术员需要检查数据的完整性、一致性和准确性,并采取相应的措施进行纠正。
第二章统计数据的采集与整理
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3、统计报表制度的种类
(1)按照调查的实施范围不同,可分为国家 统计报表、业务部门统计报表和地方统计报表
(2)按照报送周期不同,可分为定期报表和年报。
(3)按照报送的方式不同,可分为电讯报表和邮 寄报表。
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4、统计报表的资料来源
(1)原始记录:是指基本单位通过一定的表格 , 形式对其产生经营活动的最初直接记录。例如: 工业生产企业的收货单、发货单、出勤记录、 生产记录等,商业企业的发票、收据等。 (2)统计台账:是基本单位根据填报统计报 表的要求和实现本单位生产经营管理的需要而 设置的,将原始记录按时间顺序设置的系统积 累统计资料的表册。例如,工业生产企业的设 备台账、产品台账、工时台账等。
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2、静态数据和动态数据 静态数据是指被调查的总体现象在一定时间 一定空间表现的最终成果。
动态数据是指被调查的总体现象在某一时期内 连续变动的最终成果。
静态数据可以通过直接调查取得,动态数据则 只能通过连续的登记取得。
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二、统计数据的采集及分类
统计数据的采集又称为统计调查,就是根据调查 的任务和要求,采取科学的调查方法,有目的、
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(2)填表说明。它是对统计报表的统计范围、 指标等作出的规定,具体有: 填报范围:即统计报表的范围,规定每种统计 报表的报告单位和填报单位,各级统计部门与主管 部门的范围等。 指标解释:对列入表的统计指标的口径,计算 方法以及其它有关问题的具体说明。 分类目标:有关统计报表主栏中应进行填报的 有关项目的分类。 ④其他有关事项的规定:除了以上各项规定以 外的一些注意事项,如:报送日期,报送方式, 报送份数等。
大数据导论-思维、技术与应用 第2章 大数据采集
社交网络 交互数据
移动互联 网数据
数据结构
结构化 半结构化 非结构化
大数据分类
在大数据体系中,将传统数据分类为业务数据,而将传统数据体系中没 有考虑过的新数据源分为线下行为数据、线上行为数据和内容数据三大 类。
业务数据
消费者数据、客户关系数据、库存数据、账目数据等;
行业数据
车流量数据、能耗数据、PM2.5数据等;
PART 02 系统日志采集方法
许多公司的平台每天都会产生大量的日志,并且一般为流 式数据,比如搜索引擎的pv和查询等。处理这些日志需要 特定的日志系统。目前使用最广泛的用于系统日志采集的 海量数据采集工具有Hadoop的Chukwa,Apache Flume, Facebook的Scribe和LinkedIn的Kafka等
2 系统日志采集
系统日志采集主要是收集公司业务平台日常产生的大量日志数据,供进行离线和在线的大 数据分析系统使用。高可用性、高可靠性、可扩展性是日志收集系统所具有的基本特征。 系统日志采集工具均采用分布式架构,能够满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。
大数据采集方法分类
3 网络数据采集
网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息的过程。网 络爬虫会从一个或若干初始网页的URL开始,获得各个网页上的内容,并且在抓取网页的 过程中,不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足设置的停止条件为止。这样 可将非结构化数据、半结构化数据从网页中提取出来,存储在本地的存储系统中。
大数据采集方法分类
4 感知设备数据采集
感知设备数据采集是通过传感器、摄像头和其他智能终端自动采集信号、图片或录像来获 取数据。大数据智能感知系统需要实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能 化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。主要关键技术 包括针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等。
实验室数据管理制度范本
实验室数据管理制度范本第一章总则第一条为了规范实验室数据的采集、存储、管理和使用,提高数据的可靠性和完整性,保障数据的安全和保密,制定本制度。
第二条本制度适用于实验室所有数据的采集、存储、管理和使用,并适用于所有实验室工作人员。
第三条实验室数据包括实验数据、观测数据、测量数据、分析数据、统计数据、计算数据、文献数据、资料数据、归档数据等。
第四条实验室是各类实验、试验、检测、测量、观测和分析的场所。
第二章数据采集第五条实验室数据的采集应当遵循科学、规范和客观的原则,确保数据的真实性和准确性。
第六条实验室数据的采集应当由具备相关资质的人员进行,严禁非相关人员擅自进行数据采集。
第七条实验室数据的采集应当有明确的记录方法和要求,记录应当及时、完整、可追溯,并在原始数据的基础上填写相关的记录表格。
第八条实验室数据的采集应当注意环境条件和操作规程,确保数据采集的可靠性和准确性。
第九条实验室数据的采集应当遵循标准化和规范化的程序,确保数据的可比性和可重复性。
第十条实验室数据的采集应当及时进行,确保数据的及时性和有效性。
第三章数据存储第十一条实验室数据的存储应当遵循保密、安全、完整和可靠的原则。
第十二条实验室数据的存储应当建立规范的档案管理制度,确保数据的长期保存和可检索性。
第十三条实验室数据的存储应当采用安全的存储设备和技术,确保数据的安全和不被篡改。
第十四条实验室数据的存储应当有明确的存储地点和方法,防止数据的丢失和损坏。
第十五条实验室数据的存储应当备份和归档,确保数据的完整性和可靠性。
第十六条实验室数据的存储应当遵循相关法律法规和制度要求,确保数据的合规性和适用性。
第四章数据管理第十七条实验室数据的管理应当建立负责、透明、公正和可信的原则。
第十八条实验室数据的管理应当建立规范的管理程序和制度,确保数据的合理性和准确性。
第十九条实验室数据的管理应当进行定期的数据检查和审核,确保数据的完整性和可靠性。
第二十条实验室数据的管理应当建立信息技术系统,并采用专门的数据管理软件,确保数据的便捷性和快速性。
智能传感器网络中的数据采集与处理技术研究
智能传感器网络中的数据采集与处理技术研究第一章引言智能传感器网络在近年来日益受到人们的重视,其应用范围涵盖了许多领域,包括环境监测、健康医疗、工业生产等。
而数据采集与处理则是智能传感器网络中至关重要的环节,其质量的高低直接影响了后续数据分析和应用效果。
因此,本文将围绕智能传感器网络中的数据采集与处理技术进行研究与探讨。
第二章数据采集技术数据采集是智能传感器网络中最基础也最关键的一个环节。
其核心任务是完成对传感器节点的数据采集和传输。
传统的数据采集方式一般采用有线或者无线直接连接的方式,其缺陷主要体现在两个方面,一是受到随时间变化的噪声和干扰的影响,二是网络无法实时动态地调整和优化。
而智能传感器网络中采用的数据采集技术相较于传统方式更加高效便捷,主要体现在以下两方面。
2.1 无线传感器网络无线传感器网络是目前应用最广泛的一种数据采集技术。
该技术主要是通过多个节点之间相互通信进行信息传递和处理。
与传统有线数据采集方式相比,无线传感器网络具有传输速度快、成本低等优势。
此外,其还可以根据需求随时拓展和优化。
2.2 数据压缩和存储技术在传感器节点获取到大量数据的情况下,进行高效的数据压缩和存储技术是非常重要的,可以有效提高数据采集的效率和质量。
主要的数据压缩算法包括基于幅度的压缩算法、基于字典的压缩算法、基于小波变换的压缩算法等。
同时,数据存储技术也是智能传感器网络中需要注意的一个环节,数据的有效存储对于后续的分析和应用具有重要意义。
第三章数据处理技术数据处理是智能传感器网络中的另一重要环节,其重点是提高数据的可靠性和精度。
数据处理的方法包括数据融合、数据分类、数据挖掘等。
3.1 数据融合数据融合是指将多个传感器节点采集到的数据进行整合,从而提高数据的准确性和可靠性。
数据融合主要有两个方面的技术,一是传感器节点之间的数据融合,二是不同样品的数据融合。
数据融合的方法有比重融合法、中心轮廓法、主成分分析等。
3.2 数据分类对于采集到的数据进行分类处理,可以为后续的分析和应用提供更多的便利。
大数据采集课程设计
大数据采集课程设计一、课程目标知识目标:1. 学生能理解大数据的基本概念,掌握数据采集、存储和处理的基本方法。
2. 学生能了解数据清洗、数据整合等数据处理过程,并掌握相关技术。
3. 学生能掌握数据采集过程中的伦理道德规范,了解数据安全与隐私保护的重要性。
技能目标:1. 学生能运用编程语言(如Python)进行数据采集,使用网络爬虫等技术获取数据。
2. 学生能运用数据库管理软件(如MySQL)进行数据存储和管理。
3. 学生能运用数据处理工具(如Excel、Tableau)进行数据分析,生成可视化报告。
情感态度价值观目标:1. 学生能培养对数据的敏感性和好奇心,对数据分析产生兴趣。
2. 学生能树立正确的数据伦理观,尊重数据来源,关注数据安全与隐私保护。
3. 学生能养成合作、探究的学习态度,积极参与课堂讨论,主动分享学习心得。
课程性质:本课程为信息技术课程,旨在帮助学生掌握大数据采集的基本知识和技能,提高学生的数据处理和分析能力。
学生特点:六年级学生具备一定的计算机操作能力,对新鲜事物充满好奇,喜欢探索和动手实践。
教学要求:结合学生特点,注重理论与实践相结合,以项目驱动教学,让学生在实际操作中掌握大数据采集的相关知识和技能。
通过小组合作、讨论交流等形式,培养学生的团队协作能力和创新思维。
在教学过程中,关注学生的情感态度价值观的培养,引导学生树立正确的数据伦理观。
最终将课程目标分解为具体的学习成果,以便进行教学设计和评估。
二、教学内容1. 大数据基本概念:介绍大数据的定义、特征和应用领域,让学生对大数据有整体的认识。
教材章节:第一章 大数据概述2. 数据采集方法与技术:讲解网络爬虫、API接口等数据采集方法,以及Python编程实现数据抓取。
教材章节:第二章 数据采集方法与技术3. 数据存储与管理:介绍数据库的基本概念,教授MySQL数据库的使用方法,实现数据的有效存储和管理。
教材章节:第三章 数据存储与管理4. 数据处理与清洗:讲解数据清洗、数据整合等数据处理过程,以及使用Python进行数据处理的方法。
《数据采集与预处理》教学教案(全)
《数据采集与预处理》教学教案(全)第一章:数据采集与预处理简介1.1 数据采集的概念与方法1.2 数据预处理的概念与必要性1.3 数据采集与预处理的意义和应用领域1.4 教学目标与内容安排第二章:数据采集技术2.1 数据采集概述2.2 常见数据采集技术及其原理2.3 数据采集设备的选用与维护2.4 教学目标与内容安排第三章:数据预处理技术3.1 数据清洗3.2 数据转换3.3 数据归一化与标准化3.4 数据降维与特征选择3.5 教学目标与内容安排第四章:数据预处理工具与方法4.1 Python数据处理库Pandas简介4.2 Pandas基本操作与应用实例4.3 NumPy与SciPy库在数据预处理中的应用4.4 Matplotlib与Seaborn库在数据可视化中的应用4.5 教学目标与内容安排第五章:案例分析与实践5.1 案例一:学绩数据分析5.2 案例二:电商用户行为数据分析5.3 案例三:股票市场数据分析5.4 案例四:社交网络数据分析5.5 教学目标与内容安排第六章:数据采集与预处理的最佳实践6.1 数据采集与预处理流程设计6.2 数据质量评估与改进策略6.3 数据安全与隐私保护6.4 教学目标与内容安排第七章:文本数据采集与预处理7.1 文本数据采集方法7.2 文本数据预处理技术7.3 文本数据清洗与分词7.4 教学目标与内容安排第八章:图像数据采集与预处理8.1 图像数据采集方法8.2 图像数据预处理技术8.3 图像数据增强与降维8.4 教学目标与内容安排第九章:音频数据采集与预处理9.1 音频数据采集方法9.2 音频数据预处理技术9.3 音频特征提取与分析9.4 教学目标与内容安排第十章:数据采集与预处理在实际应用中的挑战与趋势10.1 实时数据采集与预处理技术10.2 大数据采集与预处理技术10.3 机器学习与深度学习在数据预处理中的应用10.4 教学目标与内容安排第十一章:数据采集与预处理在科学研究中的应用11.1 科学研究中的数据采集与预处理流程11.2 实验数据采集与预处理的特殊考虑11.3 案例研究:生物信息学中的数据采集与预处理11.4 教学目标与内容安排第十二章:数据采集与预处理在商业分析中的应用12.1 商业智能与数据采集预处理12.2 市场研究与数据采集预处理12.3 客户关系管理中的数据采集与预处理12.4 教学目标与内容安排第十三章:数据采集与预处理在社会科学研究中的应用13.1 社会科学研究中的数据采集特点13.2 问卷调查与数据采集预处理13.3 社交媒体数据采集与预处理13.4 教学目标与内容安排第十四章:数据采集与预处理的高级技术14.1 分布式数据采集与预处理14.2 流式数据采集与预处理14.3 云平台在数据采集与预处理中的应用14.4 教学目标与内容安排第十五章:数据采集与预处理的未来发展15.1 数据采集与预处理技术的发展趋势15.2 在数据采集与预处理中的应用15.3 数据采集与预处理的教育与职业发展15.4 教学目标与内容安排重点和难点解析本文主要介绍了《数据采集与预处理》的教学教案,内容涵盖了数据采集与预处理的基本概念、方法和技术,以及在科学研究、商业分析和社交媒体等领域的应用。
信号处理-习题(答案)
页脚内容1数字信号处理习题解答 第二章 数据采集技术基础2.1 有一个理想采样系统,其采样角频率Ωs =6π,采样后经理想低通滤波器H a (j Ω)还原,其中⎪⎩⎪⎨⎧≥Ω<Ω=Ωππ30321)(,,j H a 现有两个输入,x 1(t )=cos2πt ,x 2(t )=cos5πt 。
试问输出信号y 1(t ),y 2(t )有无失真?为什么? 分析:要想时域采样后能不失真地还原出原信号,则采样角频率Ωs 必须大于等于信号谱最高角频率Ωh 的2倍,即满足Ωs ≥2Ωh 。
解:已知采样角频率Ωs =6π,则由香农采样定理,可得 因为x 1(t )=cos2πt ,而频谱中最高角频率πππ32621=<=Ωh ,所以y 1(t )无失真; 因为x 2(t )=cos5πt ,而频谱中最高角频率πππ32652=>=Ωh ,所以y 2(t )失真。
2.2 设模拟信号x (t )=3cos2000πt +5sin6000πt +10cos12000πt ,求:(1) 该信号的最小采样频率;(2) 若采样频率f s =5000Hz ,其采样后的输出信号;分析:利用信号的采样定理及采样公式来求解。
○1采样定理 采样后信号不失真的条件为:信号的采样频率f s 不小于其最高频率f m 的两倍,即页脚内容2f s ≥2f m○2采样公式 )()()(s nT t nT x t x n x s===解:(1)在模拟信号中含有的频率成分是f 1=1000Hz ,f 2=3000Hz ,f 3=6000Hz∴信号的最高频率f m =6000Hz由采样定理f s ≥2f m ,得信号的最小采样频率f s =2f m =12kHz (2)由于采样频率f s =5kHz ,则采样后的输出信号⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛++⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛-+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫⎝⎛====n n n n n n n n n n n f n x nT x t x n x s s nT t s522sin 5512cos 13512cos 10522sin 5512cos 35112cos 105212sin 5512cos 3562cos 10532sin 5512cos 3)()()(πππππππππππ 说明:由上式可见,采样后的信号中只出现1kHz 和2kHz 的频率成分,即kHzf f f kHzf f f ss 25000200052150001000512211======,,页脚内容3若由理想内插函数将此采样信号恢复成模拟信号,则恢复后的模拟信号()()t t t f t f t y ππππ4000sin 52000cos 132sin 52cos 13)(21-=-=可见,恢复后的模拟信号y (t ) 不同于原模拟信号x (t ),存在失真,这是由于采样频率不满足采样定理的要求,而产生混叠的结果。
智慧农业数据采集与分析平台
智慧农业数据采集与分析平台第一章智慧农业数据采集与分析平台概述 (2)1.1 智慧农业发展背景 (2)1.2 平台定义与功能介绍 (3)1.3 平台应用领域 (3)第二章数据采集技术 (3)2.1 物联网技术在数据采集中的应用 (4)2.2 数据采集设备与传感器 (4)2.3 数据传输与存储 (4)第三章数据预处理 (5)3.1 数据清洗 (5)3.2 数据整合 (5)3.3 数据规范化 (6)第四章数据分析与挖掘 (6)4.1 数据挖掘技术概述 (6)4.2 常用数据分析方法 (6)4.3 数据可视化 (7)第五章农业生产环境监测 (7)5.1 土壤环境监测 (7)5.1.1 土壤水分监测 (8)5.1.2 土壤温度监测 (8)5.1.3 土壤养分监测 (8)5.1.4 土壤重金属污染监测 (8)5.2 气象环境监测 (8)5.2.1 温度监测 (8)5.2.2 湿度监测 (8)5.2.3 风速监测 (8)5.2.4 降水监测 (8)5.2.5 日照时数监测 (9)5.3 作物生长状态监测 (9)5.3.1 叶面积指数监测 (9)5.3.2 作物高度监测 (9)5.3.3 作物养分状况监测 (9)5.3.4 作物病虫害监测 (9)5.3.5 作物产量监测 (9)第六章农业生产管理 (9)6.1 生产计划管理 (9)6.1.1 概述 (9)6.1.2 生产计划编制 (9)6.1.3 生产计划实施与监控 (10)6.2 农药、化肥使用管理 (10)6.2.1 概述 (10)6.2.2 农药、化肥使用原则 (10)6.2.3 农药、化肥使用管理措施 (10)6.3 农业废弃物处理 (10)6.3.1 概述 (11)6.3.2 农业废弃物处理原则 (11)6.3.3 农业废弃物处理措施 (11)第七章农产品品质与安全 (11)7.1 农产品质量检测 (11)7.1.1 检测技术概述 (11)7.1.2 检测流程与方法 (11)7.1.3 检测设备与设施 (12)7.2 农产品质量追溯 (12)7.2.1 追溯系统概述 (12)7.2.2 追溯体系构建 (12)7.2.3 追溯技术与方法 (12)7.3 农产品安全预警 (12)7.3.1 预警系统概述 (12)7.3.2 预警指标与模型 (12)7.3.3 预警技术与应用 (13)第八章智能决策支持 (13)8.1 决策模型构建 (13)8.2 决策支持系统 (13)8.3 智能推荐算法 (14)第九章平台建设与实施 (14)9.1 平台架构设计 (14)9.2 平台开发与部署 (15)9.3 平台运维与管理 (15)第十章智慧农业发展前景与挑战 (15)10.1 智慧农业发展趋势 (15)10.2 面临的挑战与问题 (16)10.3 发展策略与建议 (16)第一章智慧农业数据采集与分析平台概述1.1 智慧农业发展背景全球人口的增长和城市化进程的加快,粮食需求和安全问题日益凸显。
地理信息系统中的关键技术
地理信息系统中的关键技术第一章:引言近年来,随着计算机技术、通信技术以及无线网络技术的不断发展,地理信息系统(GIS)得到了越来越广泛的应用。
GIS将地图、统计数据、遥感数据等多种数据信息进行整合,可以实现对地球上的各种现象和事物的智能分析、处理和管理,为地理空间信息的理解和决策提供了有力的支持。
作为这种系统的核心组成部分,GIS技术涉及到很多关键技术,这些技术对于增强GIS的功能和性能具有非常重要的作用。
第二章:GIS中的数据采集技术数据采集是GIS中的基础,它直接关系到地理信息质量和分析的准确性。
数据采集技术的发展速度较快,从最初的人工采集提高到了遥感技术、卫星影像技术、激光测量技术等。
其中,卫星影像技术是目前广泛应用的一种方法,其可以获取大范围、高分辨率的遥感数据,提高数据精度和覆盖面积,同时也可以通过数据处理绘制出高精度的地图。
第三章:GIS中的数据管理技术GIS系统中的数据量大,其管理技术的优劣影响着GIS的数据精度和处理速度。
数据管理技术主要包括数据输入、存储、查询和输出,用户可以根据需求在系统中存取和修改数据,保证数据的一致性和完整性。
目前,数据管理技术中最常用的是关系型数据库技术(RDBMS),其采用结构化查询语言(SQL)进行数据管理,数据安全性和完整性较高。
第四章:GIS中的数据分析技术GIS的最终目的是根据地理数据的特征进行具体的空间分析,以得出地理空间相关决策,数据分析技术对此至关重要。
GIS中常用的数据分析技术包括三角剖分、缓冲区分析、主题网格法、空间插值法等。
依靠GIS的空间分析功能,用户可以通过数据分析技术对一些特殊地理现象进行研究和分析,如城市规划、洪涝灾害预警、自然资源调查等。
第五章:GIS中的可视化技术GIS的可视化技术是指将地理数据转化为图形、图像、视频等视觉图形,以便更好地向用户展示地理空间信息。
GIS中的可视化技术主要包括3D可视化、动态可视化、网络GIS等。
第2章1信息采集
三种:普遍调查、典型调查和抽样调查。 1.普遍调查 普遍调查是在一定范围内对全部被调查对象的调查。 这种调查方式可以获得全面的信息。在普遍调查中,调查面 的大小是相对的,随着调查对象的不同而不同。比如,全国 人口普查、大学生素质调查,虽然都是普查,但是,很显然 它们的涉及面和工作量是不一样的。 在相同调查范围内的调查工作,普遍调查与典型调查以及抽 样调查相比较,毕竟涉及面广,工作量大,所以只是在需要 了解全部信息的管理决策中才采用。
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2.2基于计算机系统的信息采集方法
2.2.1
信息的数字化过程
现实世界中的信息是以各种各样的形式表现出来的,如声音、 视频、温度、压力、流量、位移等。这些形式的信息可以统称为模 拟信号,而在信息世界中的信号则称为数字信号。时间上“连续” 是指在一个指定的时间范围里物理信号的幅值有无穷多个,幅度上 “连续”是指幅度的数值有无穷多个。 把在时间和幅度上都连续的信号称为模拟信号,用模拟信号表 示的波形在时间上是连续的。 要把连续的模拟信号在计算机上处理,要解决的是数字化的问 题数字化是计算机处理模拟信号的前提。
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2.2基于计算机系统的信息采集方法
1.采样 为实现A/D转换,需要把模拟信号波形进行分割,以转变成
数字信号,这种方法成为采样。采样的方法是每隔一个时间 间隔在模拟信号的波形上取一个幅度值,把时间上的连续信 号变成时间上的离散信号。该时间间隔成为采样周期,其倒 数为采样频率。 采样频率是指每秒钟对模拟信号的采样次数。单位时间内采 样次数越多,即采样频率越高,数字信号就越接近原始信号。 以声音为例,根据奈奎斯定理,采样频率只要达到信号最高 频率的两倍,就能精确描述被采样的信号。 一般来说,人耳的听力范围是在20Hz到20kHz之间,因此, 只要采样频率达到了40kHZ时,就可以满足人们的要求,即 达到所谓的CD音质水平了。标准的采样频率有三个: 44.1kHz、22.05kHz、11.025kHz。
第二章遥感数据采集与存储
将各个像素所含的明暗信息离散化后,用数字来表示称为图像的量化,一般的量化值用整数来表示。 充分考虑到人眼的识别能力之后,目前非特殊用途的图像均为8bit量化,即用0〜255描述“黑〜 白”。 在3bit以下的量化,会出现伪轮廓现象。
图像数字化--量化
图像数字化--量化技术
特点:利用光电探测器解决了各种波长辐射的成像方法。输出的电学图象数据,存储、传输和处理方面十分方便。但装置庞杂,高速运动使其可靠性差;在成像机理上,存在着目标辐射能量利用率低的致命弱点。
线阵扫描仪
成像原理:当飞机或卫星向前飞行时,在相机焦平面上与航向垂直的狭隙中,对出现的与航向垂直,且与缝隙等宽的一条地面影像连续摄影。
图像数字化--采样
将在空间上连续的图像转换成离散的采样点(即像素)集的操作。由于图像是二维分布的信息,所以采样是在x轴和y轴两个方向上进行。 模拟图象若在x方向采M个点,y方向采N个点,就可得到M * N个点的数字化图象的形式。采样是图象进入计算机的第一个处理过程。
图像数字化--采样定理
采样间隔效果示意图
信号转化系统:将电流、电压信号放大,再转化为: 可见光,信号显示在屏幕上,即电光转化; 磁信号,信号记录在磁带上,即电磁转化。 记录系统:记录前级送来的信号。 直接记录:将前一级的输出信号直接记录在胶片或荧光屏上。 间接记录:将信号记录在磁带上,以后用时将磁带回放,产生电信号,再通过电光转化,显示图象。
多光谱扫描成像
在物镜后加分光装置,将光分解成多个光束;或利用响应不同波段的多感光层胶片进行多光谱摄影。
多光谱扫描成像
工作原理:扫描镜在机械驱动下,随遥感平台的前进运动而摆动,依次对地面进行扫描,地面物体的辐射波束经扫描镜反射,并经透镜聚焦和分光分别将不同波长的波段分开,再聚焦到感受不同波长的 探测元件上。 几种光机扫描仪 红外扫描仪:接受地物的红外辐射能量,并把它传给探测元件。 多光谱扫描仪(MSS):与红外扫描仪基本类似,其不同之处是,外加一个分光系统,把来自地物的电磁波信号,分成若干个不同的波段,同时用多个探测器同步记录相应波段的信息。而红外扫描仪只在红外波段工作。 专题制图仪TM:专题制图仪TM的成像原理与MSS一致,与MSS相比,空间分辨率由80米提高到30米;探测波段由4个增加到7个。
数据采集技术规范V
电网GIS空间信息服务平台河北省电网GIS数据采集技术方案二〇一一年八月目录1、项目概述..................................................................................................................................2、现有资料分析..........................................................................................................................2.1基础控制资料..................................................................................................................2.2已有资料..........................................................................................................................3、项目主要内容..........................................................................................................................3.1基础地理信息数据获取..................................................................................................3.2电网设备空间数据采集..................................................................................................4、主要技术指标..........................................................................................................................4.1作业技术依据..................................................................................................................4.2平面及高程基准..............................................................................................................4.3数据格式..........................................................................................................................4.4分幅编号..........................................................................................................................4.5数据取位..........................................................................................................................5、硬件和软件配置......................................................................................................................5.1硬件配置..........................................................................................................................5.2软件配置.......................................................................................................................... 第二章电网设备空间数据采集............................................................................................................1、精度要求..................................................................................................................................2、电网设备空间数据采集内容..................................................................................................2.1公共设施数据采集..........................................................................................................2.2发电数据采集..................................................................................................................2.3输电数据采集..................................................................................................................2.4变电数据采集..................................................................................................................2.5配电数据采集..................................................................................................................2.6用电数据采集..................................................................................................................3、电网设备空间数据采集方案..................................................................................................3.1资料准备..........................................................................................................................3.2作业方法及流程..............................................................................................................第一章概述1、项目概述按照国家电网的要求,河北省列入了国家电网GIS平台建设的第一阶段建设的试点省网,河北省公司选择了衡水市作为试点样本,并对推广单位进行GIS平台建设工作。
统计学基础:数据采集、整理及分析方法
统计学基础:数据采集、整理及分析方法统计学作为一门重要的学科,在数据科学领域中扮演着非常关键的角色。
数据采集、整理和分析是统计学中最为重要的三个环节,他们合理的运用可以帮助我们从无数的数据中获取有用信息。
在数据科学迅速发展的今天,通过数据采集、整理及分析,人们对数据的准确性和可靠性有着越来越高的要求。
那么接下来我们就来了解一下基本的数据采集、整理及分析方法。
一、数据采集数据采集是统计学中最为基础的环节之一。
从几个的数据源收集数据,并将其集成为一个大型的、相关联的数据集合,然后进行后续的分析是数据科学的基本流程之一。
在进行数据采集的过程中,通常需要考虑以下几个因素。
1. 确定数据采集的目的在进行数据采集之前,需要先明确数据采集的目的。
这将有助于确定需要采集哪些数据、以及如何采集这些数据。
数据采集的目的与数据采集的方式和技术密切相关,需要根据具体情况加以区分。
2. 采集数据的方法数据采集可以采用许多不同的方法,包括观察、问卷调查、实地调查等等。
在采集数据之前需要根据实际情况,选择合适的采集数据的方法和技巧。
3. 数据的可靠性与精度在进行数据采集的过程中,要保证采集的数据具有良好的可靠性和精度。
这需要通过具体的采集方法和技巧,以及后续的数据处理方法来保证。
在数据采集的时候,需要采取有效措施防止或减少数据误差和不确定性。
二、数据整理数据整理是统计学中也非常重要的一个环节。
在数量庞大、来源广泛的数据集中,存在着大量的噪声和不用的数据,而数据整理可以将这些数据进行清洗、去除,修正,让数据的真正含义得以展现。
1. 数据清洗数据清洗是指通过对数据进行过滤、分析、处理等操作,以去除其中的无效数据、离群值或异常数据,以及不一致或错误的数据。
通过数据清洗后,可以得到更加准确、真实、完整和可信的数据。
2. 数据变换在数据整理的过程中,还需要进行数据变换,以提高数据的质量以及对数据的认识。
比如,可以对数据进行归一化处理,统一量纲,便于数据之间进行比较和分析。
大数据技术基础 PPT
基于物联网的采集方法
系统日志采集方法
网络数据采集方法其他数源自采集方法2.3.2 数据采集的方法
1.基于物联网的采集方法
数据的采集有基于物联网传感器的采集,也有基于网络信息的数据采集。基于物联网的采集,例如在智能交通中,数据的采集有:基于GPS的定位信息采 集、基于交通摄像头的视频采集、基于交通卡口的图像采集、基于路口的线圈信号采集等。
《大 数 据 分 析 及 应 用 实 践》
第二章:大数据技术基础
目录
CONTENTS
2.1基础架构支持 2.2云计算 2.3数据采集 2.4数据存储
1.基础架构支持
2.1.1 Hadoop
➢ Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台,为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构 ➢ Hadoop是基于Java语言开发的,具有很好的跨平台特性,并且可以部署在廉价的计算机集群中 ➢ Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce ➢ Hadoop被公认为行业大数据标准开源软件,在分布式环境下提供了海量数据的处理能力 ➢ 几乎所有主流厂商都围绕Hadoop提供开发工具、开源软件、商业化工具和技术服务,如谷歌、雅虎、微软、思科、淘宝等,都
支持Hadoop
2.1.1 Hadoop Hadoop技术架构
•经过多年的发展,Hadoop项目不断完善和成熟,目前已经包含多个子项目(如下图2-2所示) •除了核心的HDFS和MapReduce以外,Hadoop项目还包括Common、Avro、Zookeeper、HBase、Hive、Chukwa、Pig等子项目,它们提供了 互补性服务或在核心层上提供了更高层的服务
物联网中的数据采集技术研究
物联网中的数据采集技术研究第一章:引言物联网作为当前科技领域中备受瞩目的技术之一,为各行各业的发展带来了巨大的机遇和挑战。
数据采集作为物联网的基础环节之一,对于物联网的稳定运行和精准决策起着至关重要的作用。
本章将介绍物联网中数据采集技术的研究背景和意义。
1.1 研究背景随着互联网技术的不断发展和普及,物联网概念的提出和推广,大量设备和传感器被广泛应用于各类物理设备之中。
这些设备通过互联网连接到一起,实现了设备之间的信息交流和数据传输。
因此,数据采集技术的研究和应用显得尤为重要。
1.2 研究意义数据采集技术是物联网中的基础环节,直接关系到数据的质量和可靠性。
只有通过高效、精准的数据采集,才能为物联网的应用提供准确的数据支持,为决策提供可靠的依据。
因此,对数据采集技术进行研究具有重要的理论和实践意义。
第二章:物联网数据采集技术的基本概念2.1 数据采集的定义数据采集是指通过各种传感器、设备或系统,将物理世界中的现象、事件和行为转换为数字信号,并进行存储、处理和传输的过程。
2.2 数据采集的基本原则数据采集技术的基本原则包括采集目标明确、采集数据准确、采集频率合理、采集成本适当等。
合理遵循这些原则可以提高数据采集的效果和质量。
第三章:物联网数据采集技术的关键技术3.1 传感技术传感技术是物联网数据采集的核心技术之一。
通过传感器对环境、设备等进行感知,将感知到的信息转化为电信号。
传感技术的发展不断促进了数据采集技术的进步。
3.2 信号处理技术信号处理技术是对采集到的数据进行处理和分析的重要手段。
主要包括滤波、降噪、特征提取等。
通过信号处理技术,可以从海量的数据中提取出有用的信息。
3.3 数据压缩与存储技术由于物联网应用中涉及的数据量庞大,对数据进行压缩和存储是必要的。
数据压缩与存储技术可以有效减少数据的存储空间和传输带宽,提高数据采集的效率。
3.4 数据安全技术在物联网应用中,数据的安全性和隐私保护尤为重要。
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第2章 数据采集技术基础
2.1 简单的DSP 系统
2.2 采样技术
一、 采样过程
1. 采样的定义
2. 数学描述
∑+∞
=-=0)()()(n s s s s nT t nT x nT x δ
由此可见,采样信号x s (nT s )确实是由一系列脉冲组成的,其数学表现形式为两个乘积的和式。
二、 采样定理
香农(...Shannon .......)采样定理(又称........Nyquist .......采样定理):......
要想采样后不失真地还原出原信号,则采样角频率......................Ω.
s .必须大于等于原信号频谱中最高..............角频率...Ω.
m .(Ω..m .又称为奈奎斯特频率)..........的两倍,即..... m s Ω≥Ω2
或.
2/s m Ω≤Ω 式中,采样角频率........Ω.s .=2..π./T ..s .(.T .s .为采样周期),.......Ω.s ./2..称为折叠频率......。
.
注意:该定理也可用信号的采样频率.............f .
s .与其最高频率......f .m .的关系来表示,即........ m s f f 2≥
1. 数学推导(P67~68,略)
采样信号x s (nT s ) 频谱X ^
(j Ω)与原模拟信号x (t )频谱X (j Ω)的关系为 ∑∞-∞=-Ω=Ωm T
jm j X T j X )2(1)(ˆπ 2. 几点说明
由上式可见,一个连续的时间信号经过理想采样后,其频谱发生了以下两点变化(如图):
(1) 理想采样信号的频谱是周期为Ωs 的频率周期函数,其幅度则受1/T=Ωs /2π加权;
(2) 理想采样信号的频谱以采样(角)频率Ωs =2π/T 为时间间隔重复,即产生周期延拓,且每一个延拓的谱分量都和原频谱分量相同。
因此,对于频谱限定在0≤Ω≤Ωm 的限带信号x (t ),如果其最高频率Ωm 不超过Ωs /2,则原信号的频谱和各次延拓分量的谱彼此不重叠,此时若采用一个截止频率为Ωs /2的理想低通滤波器,就可以得到不失真的原信号频谱,即可以不失真地还原出原来的连续信号;反之,如果信号的最高频率Ωm 超过Ωs /2,则各周期延拓分量产生频谱的混叠现象。
2.3 量化
一、 量化的定义
所谓量化,就是把采样信号的幅值与某个最小数量单位的一系列整倍数比较,以最接.....................................近于采样信号幅值的最小数量单位倍数来代替该幅值的过程。
...........................
其中,量化后的信号称为量化信号。
二、 量化电平
量化过程中,最小数量单位称为量化电平q ,其定义为
N
FS V q 2 式中,V FS 为量化器的满量程电压,N 为量化器的位数。
例如,当V FS =10V ,N =12时,则量化电平q =2.44mV 。
三、 量化误差
由量化所引起的误差称为量化误差e ,即
e = x s (nT s ) - x q (nT s )
式中,x s (nT s )为采样信号,x q (nT s )为量化信号。
量化误差的大小与所采用的量化方法有关。
2.4 编码
所谓编码,是指将量化信号的数值用二进制代码来表示的过程。
量化信号经编码后即可转换为数字信号。
工程上一般是采用模/数(A/D )转换器来完成信号的量化和编码工作的。
1. A/D 单极性直接二进制编码
这种编码中,A/D 转换器是在单极性方式下工作的,并满足以下公式:
⎥⎦
⎤⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛=∑=N n n n FS out a V V 12 式中,V FS ——A/D 转换器的满量程工作电压;
a n ——N 位二进制码的每一位数值,即0或1;
V out ——对应于a N , a N-1, …, a 2, a 1的A/D 转换器输出电压。
对于有限的二进制码位数N ,其最大输出电压V max 为
⎪⎭
⎫ ⎝⎛-=N FS V V 211max 可见,其最大输出电压V max 总是小于满量程电压V FS 。
2. A/D 双极性偏移二进制编码
这种编码通过引入适当的偏置,使A/D 转换器工作在双极性方式下,其表达式为
FS
N FS N n n n FS out V V V V a V V -=⎪⎭
⎫ ⎝⎛-=⎥⎦
⎤⎢⎣⎡-⎪⎭⎫ ⎝⎛=-=-∑(负)(正)min 1max 1121112 2.5 孔径时间
例如,如果对正弦信号V=V FS sin2πft 进行采样,则在A/D 转换器的转换时间T CONV 内,信号电压的最大变化率为
FS t fV dt dV
π20
==
所以在转换时间T CONV 内,可能出现的最大误差
CONV
FS t CONV T fV dt dV T V π20==∆=∙
若要在T CONV 内输入模拟信号的变化不产生1位以上的量化误差,即要求误差ΔV 应小于量化电平q=V FS /2N (N 为A/D 转换器的分辨位数),因此,相应的最大正弦信号频率
CONV
N T f π1max 21+= 为了改善转换时间T CONV 造成的影响,我们可在A/D 转换器前加一个采样保持器(S/H ),这相当于在A/D 转换器的转换时间T CONV 内开一个窄“窗孔”,以便在此窗孔的开启瞬时内对模拟信号进行快速采样。
此窗孔就称为“孔径时间”T a (一般T a <<T CONV )。
则采用N 位A/D 转换器和采样保持器S/H ,对上述正弦信号进行采样时,其数字化的最大正弦信号频率
a N T f π1max 21
+=
例如,采用10位(.N=10....).A/D 转换器量化1kHz (.f .max ...=1kHz .....).
的正弦波,则由上式可确定孔径时间T a =160ns 。
2.6 数据采集系统
数据采集系统是指将温度、压力等模拟量经采样、量化、编码而转换成数字量后,再由计算机完成存储、处理、打印显示等工作的各类物理设备的整体。
各部分的作用如下:
○
1前置放大器A 是将信号预放大,使电路阻抗匹配,降低漂移; ○
2低通滤波器用于消除电路中的干扰信号和高频信号,并防止信号混叠; ○
3程控放大器是进一步放大信号,以满足A/D 转换器的量程需要; ○
4控制逻辑电路是用来协调程控放大器、采样保持器S/H 和A/D 转换器之间的时序配合。
二、 多通道数据采集系统
其中,模拟多路开关MUX 是用来轮流切换各路采样信号与A/D 转换器之间的通道,使得在特定时间内,只允许一路信号输入到A/D 转换器,从而实现分时转换的目的。