第二章数据采集基础 2
信号处理-习题(答案)
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.错误!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f 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======，，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.第三章 傅里叶分析I. 傅里叶变换概述3。
人工智能可穿戴设备数据采集与应用指南
人工智能可穿戴设备数据采集与应用指南第一章：人工智能可穿戴设备概述 (3)1.1 设备简介 (3)1.2 发展历程 (3)1.3 发展趋势 (3)第二章：可穿戴设备数据采集原理 (4)2.1 数据采集方式 (4)2.2 数据采集流程 (4)2.3 数据采集注意事项 (5)第三章：数据预处理与清洗 (5)3.1 数据预处理方法 (5)3.1.1 数据整合 (5)3.1.2 数据转换 (5)3.1.3 数据填充 (6)3.1.4 数据降维 (6)3.2 数据清洗策略 (6)3.2.1 错误数据清洗 (6)3.2.2 重复数据清洗 (6)3.2.3 异常数据清洗 (6)3.3 数据预处理与清洗工具 (6)3.3.1 Python库 (7)3.3.2 R语言 (7)3.3.3 SQL (7)3.3.4 Excel (7)第四章：人工智能技术在数据采集中的应用 (7)4.1 机器学习算法 (7)4.2 深度学习算法 (8)4.3 自然语言处理 (8)第五章：可穿戴设备数据存储与管理 (9)5.1 数据存储方式 (9)5.1.1 本地存储 (9)5.1.2 云端存储 (9)5.2 数据管理策略 (9)5.2.1 数据分类 (9)5.2.2 数据清洗 (9)5.2.3 数据加密 (10)5.2.4 数据分析 (10)5.3 数据安全性 (10)5.3.1 设备认证 (10)5.3.2 用户认证 (10)5.3.3 数据加密 (10)5.3.4 数据备份 (10)5.3.5 安全审计 (10)第六章：数据挖掘与分析 (10)6.1 数据挖掘方法 (10)6.1.1 分类方法 (10)6.1.2 聚类方法 (10)6.1.3 关联规则挖掘 (11)6.1.4 序列模式挖掘 (11)6.2 数据分析技术 (11)6.2.1 描述性统计分析 (11)6.2.2 可视化分析 (11)6.2.3 相关性分析 (11)6.2.4 因子分析 (11)6.3 数据挖掘与分析工具 (11)6.3.1 R语言 (11)6.3.2 Python (11)6.3.3 SQL (12)6.3.4 Tableau (12)6.3.5 Hadoop (12)第七章：人工智能在健康监测中的应用 (12)7.1 心率监测 (12)7.2 血压监测 (12)7.3 睡眠监测 (12)第八章：人工智能在运动辅助中的应用 (13)8.1 运动数据分析 (13)8.2 运动建议与指导 (13)8.3 运动辅助工具 (14)第九章：人工智能在情感识别中的应用 (14)9.1 情感识别技术 (14)9.2 情感分析应用 (15)9.3 情感识别工具 (15)第十章：人工智能在智能交互中的应用 (15)10.1 语音识别 (15)10.2 手势识别 (16)10.3 智能 (16)第十一章：可穿戴设备数据安全与隐私保护 (17)11.1 数据安全策略 (17)11.2 隐私保护技术 (17)11.3 法律法规与政策 (18)第十二章：人工智能可穿戴设备的发展前景与挑战 (18)12.1 发展前景 (18)12.2 技术挑战 (19)12.3 产业挑战 (19)第一章：人工智能可穿戴设备概述1.1 设备简介人工智能可穿戴设备是指将人工智能技术应用于各种穿戴设备中，通过智能化的数据处理和交互方式，为用户提供更加便捷、个性化的服务。
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。
数据采集管理制度范文
数据采集管理制度范文数据采集管理制度第一章总则第一条为规范和加强数据采集工作，保障数据的准确性、完整性、安全性和合法性，制定本制度。
第二条本制度适用于本单位内所有数据采集工作。
第三条数据采集是指通过各种方式和渠道，获取并整理有关对象、事件、事物的各类数据信息。
第四条数据采集工作必须遵循公平、公正、合法、保密的原则，确保数据的真实、准确、完整、及时。
第五条本单位内所有从事数据采集工作的人员，必须遵守本制度的规定，并承担相应的责任。
第六条数据采集工作应公开透明，数据采集结果可接受公众监督。
第二章数据采集流程第七条数据采集包括需求确定、数据收集、数据处理以及数据发布四个环节。
第八条需求确定环节是数据采集的基础，必须准确把握数据采集目标、内容、方法和时间要求。
需求确定结果需经上级主管部门审核和批准后方可实施。
第九条数据收集环节应根据需求确定的内容和方法，采取合适的方式和渠道收集数据。
数据收集应符合法律法规的规定，不能侵犯他人的合法权益。
第十条数据处理环节是对收集到的数据进行整理、清洗、归纳等工作，确保数据的准确、完整和逻辑性。
第十一条数据发布环节是将处理完毕的数据进行公开或向相关部门提供，供公众或相关利益相关方使用。
第三章责任和义务第十二条数据采集工作应有明确的负责人，负责数据采集方案的制定、执行和结果的评估等工作。
第十三条数据采集工作人员必须熟悉数据采集的相关知识和方法，并接受相关培训，确保数据采集工作的准确性和可靠性。
第十四条数据采集工作人员应对所采集的数据保密，不得泄露、篡改、私自使用以及非法交易数据。
第十五条数据采集工作人员应及时更新自身专业知识，了解国内外数据采集领域的最新发展，并积极应用于实践中。
第十六条数据采集工作人员在执行任务过程中，如发现数据不准确、不完整或存在其他问题，应及时向负责人报告，并采取相应的纠正措施。
第十七条数据采集工作涉及到的相关部门和人员应互相配合，共同完成数据采集工作，并及时交流和分享工作成果。
数据标注工程第2章 数据采集与清洗
3.APP移动端数据采集。APP是获取用户移动端数据的一种方法 ，APP中的SDK插件可以将用户使用APP的信息汇总给指定服务器。
4.与数据服务机构进行合作。数据服务机构通常具备规范的数 据共享和交易渠道，人们可以在平台上快速、明确地获取自己所需 要的数据。
4. 干净数据回流。通过以上三大环节，基本已经可以得到干净数据，这时需要将将其 替换掉原来的“脏”数据，实现干净数据回流，以提高数据质量，同时也避免了重复进 行数据清洗的工作。
2.3 数据清洗
2.3.3 MapReduce数据去重
假设目前采集了两个文本文 件，里面涉及不少重复数据， 具体如左图：
对于上述两个文件中的每行 数据，我们都可以将其看作 是Map和Reduce函数处理后 的Key值，当出现重复的Key 值，就将其合并在一起，从 而达到去重的目的。如右图：
2.3 数据清洗
数据清理主要是达到数据格式标 准化、异常数据清除、数据错误 纠正、重复数据的清除等目标。 数据集成是将多个数据源中的数 据结合起来并统一存储，建立数 据仓库。 数据变换是通过平滑聚集、数据 概化、规范化等方式将数据转换 成适用于数据挖掘的形式。 数据归约是指在对挖掘任务和数 据本身内容理解的基础上，寻找 依赖于发现目标的数据的有用特 征，以缩减数据规模，从而在尽 可能保持数据原貌的前提下，最 大限度地精简数据量。
2.语音数据。在实际应用中，语音处理软件Praat、Transcriber、 SPPAS等都是常用的语音标注工具。
3.文本数据。可通过IEPY、DeepDive (Mindtagger)、BRAT、 SUTDAnnotator、Snorkel、Slate、Prodigy等开源文本工具进行标注。
《大数据》第2章 数据采集与预处理
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2.1大数据采集架构
机器有如下显示：
第二章 数据采集与预处理
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2.1大数据采集架构
第二章 数据采集与预处理
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第二章 数据采集与预处理
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2.1大数据采集架构
第二章 数据采集与预处理
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Apache Kafka被设计成能够高效地处理大量实时数据，其特点是快速的、可扩展的、分布 式的，分区的和可复制的。Kafka是用Scala语言编写的，虽然置身于Java阵营，但其并不 遵循JMS规范。
Topics（话题）：消息的分类名。 Producers（消息发布者）：能够发布消息到
Topics的进程。 Consumers（消息接收者）：可以从Topics接
互联网时代，网络爬虫也是许多企业获 取数据的一种方式。Nutch就是网络爬 虫中的娇娇者，Nutch是Apache旗下的 开源项目，存在已经超过10年，拥有 大量的忠实用户。
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第二章 数据采集与预处理
Flume体系架构
2.1大数据采集架构
第二章 数据采集与预处理
2.1.3 Apache Kafka数据采集
收消息的进程。 Broker（代理）：组成Kafka集群的单个节点。
基本Kafka集群的工作流程
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2.1大数据采集架构
第二章 数据采集与预处理
1、Topics
Topics是消息的分类名（或Feed的名称）。Kafka集群或Broker为每一个Topic都会维护一个 分区日志。每一个分区日志是有序的消息序列，消息是连续追加到分区日志上，并且这些消 息是不可更改的。
第二章统计数据的采集
第二章统计数据的采集学习目标知识目标：了解统计数据的类型；掌握统计数据的搜集组织形式和方法，以及统计数据搜集方案、调查问卷的设计方法。
能力目标：能够设计统计数据搜集方案和调查问卷，并能组织实施统计调查。
第一节统计数据的类型关键词：统计数据；定类数据；定序数据；定距数据；定比数据一、统计数据的计量尺度统计数据是采用某种计量尺度对客观现象进行计量的结果，采用不同的计量尺度会得到不同类型的统计数据。
因而人们在搜集统计数据之前要先对客观现象进行计量或测量。
按照计量学的一般分类方法以及对事物计量的精确程度，可将计量尺度由低级到高级、由粗略到精确分为四个层次：定类尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度。
对客观现象进行计量或测量时，采用不同的计量尺度可以得到不同类型的统计数据，而不同类型的统计数据需要用不同的统计分析方法来进行分析。
（一）定类尺度定类尺度也称类别尺度或列名尺度，是最粗略、最低层次的计量尺度。
这种计量尺度只能按照事物的某种属性对其进行平行的分类或分组。
例如，企业按组织形式分为独资企业、合伙企业和公司等。
这种计量尺度只能反映事物之间的类别差，对事物之间的其他差别不能反映。
因而，使用这种尺度对客观现象所作的分类，各类别之间只是并列关系，不能区分彼此的优劣或大小，各类别之间的顺序可以改变。
运用定类尺度计量出的统计数据，通常是通过计算出每一类别中各元素或个体出现的频数或频率来进行分析。
（二）定序尺度定序尺度又称顺序尺度,是对客观现象之间等级差别或顺序差别的一种测度。
这种计量尺度不仅可以将客观现象分成不同的类别，而且还可以确定这些类别的优劣或顺序。
定序尺度的计量结果也表现为类别，但与定类尺度测度的类别不一样，这些类别之间可以比较顺序。
例如，合格产品可以分为优等品、一等品、二等品、三等品等等。
定序尺度对事物的计量要比定类尺度精确一些，但它也只是测度了事物类别之间的顺序，并未测量出类别之间的准确差值。
定序尺度可用于分类，也可以用于统计分析中确定中位数、四分位数、众数等指标的位置。
七天网络阅卷学校用户规范操作指南之欧阳歌谷创编
第一章七天网络阅卷系统欧阳歌谷（2021.02.01）1.1 七天网络阅卷业务流程七天网络阅卷业务以考试为中心，考试是整个网络阅卷的主线，网络阅卷业务是从创建一个“考试”开始的，网络阅卷最终的成绩发布也是以“考试”为单位进行发布的。
图1.1所示的就是一次考试的网络阅卷流程图。
基础数据包括考生单位名册、考生名册和教师名册，是考试之前导入到阅卷系统数据库中。
其中考生名单每学年更新一次。
考试数据包括客观题分值和答案、主观题分值和任务分配，每扫描完一门学科的答卷后，录入到阅卷系统中。
网站主页的下载频道里提供相关表格的下载。
图1.1 网络阅卷业务流程1.2学校网阅负责人（系统管理员）职责学校网络阅卷业务的具体实施者，也是七天网络面向学校培训的主要人员，主要完成以下工作：1、管理学校的基础数据，包括班级名册、考生名册和教师名册；2、打印考生条码；3、管理本校与网阅有关的用户，包括校长、教务部门、学科组长和年级组长等，并对他们的权限进行设置，授权包括考试授权、科目授权和操作授权；4、考试安排的管理，包括考试安排的添加、修改、存档和监控；5、答卷扫描和答卷入库；6、答卷图像切割和任务分配；启用网络阅卷6、监督教师的阅卷进度和阅卷质量；7、生成和发布成绩第二章基础数据采集2.1 考生单位对于学校用户，考生单位就是考生所在的班级。
考生单位由“单位代码”和“单位名称”构成。
2.1.1 单位代码对于学校用户，学校可以根据本校制定的规则对考生单位（即考生所在的班级）进行编码。
建议按照“年级编码+班级序号”的格式进行编码，如高一（1）班的编码为G101，初三（1）班的编码为C301，其他以此类推。
年级编码表如表2.1所示。
2.1.2 单位名称对于学校用户，单位名称即为考生所在的班级名称，按照“年级名称（班级序号）班”的规则命名，如“高一（1）班”，“七年级（11）班”等。
2.1.3 考生单位数据上报格式图2.1考生单位数据上报格式2.1.4 清空考生名册图2.2 清空考生名册2.2 考生名册2.2.1 考生信息的构成考生信息由考号、姓名、身份证号码和家长手机号码组成，其中考号和姓名为必填项，身份证号码和家长手机号码为可填项。
智慧农业中的数据采集与分析
智慧农业中的数据采集与分析第一章智慧农业概述随着科技的发展，智慧农业逐渐成为农业领域新的发展方向。
智慧农业是指借助现代IT技术和通信技术，对农业生产过程进行数据采集、传输、处理和应用，实现农业生产水平的提高和农业可持续发展的促进。
在智慧农业中，如何精准采集并分析大量的数据，成为了实现智慧农业的关键。
本文将重点介绍智慧农业中的数据采集和分析技术。
第二章数据采集智慧农业中的数据采集主要包括传感器技术、遥感技术、无人机技术和物联网技术等。
1. 传感器技术传感器可以对土壤、气象等农业生产环境进行实时监测和数据采集。
常见的传感器包括土壤温湿度传感器、气象传感器、光谱辐射传感器等。
采集到的数据可以用于农田灌溉、肥料施用等农业生产过程中，实时调整决策。
2. 遥感技术遥感技术是指利用卫星或飞机等远距离高空观察器材对地球表面进行观测，并收集土地利用、土地覆盖、作物种植、地形等信息。
遥感技术可以实现对农业生产过程的全程监测，对于大规模农田管理和作物生长监测非常有效。
3. 无人机技术无人机技术可以在空中对农田进行高清晰度的影像采集，可以实现对多个角度的拍摄，有效地获得不同季节、不同时期的信息。
无人机采集的数据可以帮助农民进行农田规划、土地管理、病虫害防治等。
4. 物联网技术物联网技术是指将所有电子设备通过互联网进行联网，并进行信息交换。
在智慧农业中，可以利用物联网技术将传感器、摄像头等设备进行联网，实现对农业生产环境、作物生长情况等信息的实时监测和数据采集。
第三章数据分析在智慧农业中，数据的分析可以帮助农民把握农业生产的态势和变化，针对性地制定规划和措施，更好地促进农业生产持续、高效、安全、稳定的发展。
农业数据分析主要包括数据清洗、数据挖掘、数据预处理、可视化等。
1. 数据清洗数据清洗是指通过对采集到的数据进行去噪、去重、修正等工作，保证数据的准确性和可靠性。
在农业生产中，数据清洗可以避免因为数据错误而做出错误的农业生产决策，提高农业生产效益和精益化管理。
《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。
政务信息数据采集应用暂行办法
政务信息数据采集应用暂行办法第一章总则第一条为规范政务信息数据采集管理工作，提高政务信息数据采集质量和利用效率，根据有关法律、法规，结合本省实际，制定本办法。
第二条本办法适用于全省各级政府部门、依法经授权行使行政职能的事业单位及社会组织（以下统称政务部门）在依法履职过程中采集、传输、归集、审核、登记、处理、应用非涉密政务信息数据资源等行为及其相关管理活动。
涉及国家秘密的政务信息数据的采集应用管理，按照国家和本省有关规定执行。
第三条省大数据发展领导小组负责统筹指导、协调全省政务信息数据采集应用管理有关重大问题和工作。
省大数据发展管理局（以下简称省大数据局）负责具体落实、推进、调度和督办，统筹搭建全省政务信息数据采集应用管理载体，组织建立政务信息数据资产登记制度，制订采集应用管理相关标准规范并组织实施。
第四条政务部门应当依据法定职责、按照有关法律法规和本办法规定做好本部门政务信息数据采集、登记、处理、更新维护等管理工作，推进信息数据共享开放，指导主管行业公共信息数据资源规范采集和应用。
第五条依法或经各级政府和有关主管部门授权采集涉及公民、法人或其他组织相关信息的行业业务经营者和信息服务提供者应当遵循合法、正当、必要的原则采集、使用数据，增强规则公开、事前征询、使用明示、行业自律，对采集、使用数据过程中的信息数据安全和管理问题负责，接受行业主管部门的监督指导。
第六条技术服务单位经各级政府和有关主管部门授权可为政务信息数据资源采集、登记、处理、应用提供技术及咨询服务，承担相关管理系统建设运行、安全保障和日常管理等工作。
第七条政务信息数据资源归国家所有，政务部门对本部门采集的信息数据依法进行管理和使用。
政务部门政务数据采集、处理、应用和维护经费应当纳入本部门信息化工作经费。
第八条政务信息数据采集应用应当遵循服务履职、鼓励应用，一数一源、统筹共享，资产管理、注重质量，职责明确、安全保障的原则。
第九条政府信息数据资源采集应用应当依法有据，维护社会公共利益，尊重并保护个人隐私、商业秘密和国家秘密。
数据分析基础课程 第2章 数据的收集
2.2.2 二手数据 二手数据也称为次级数据，是指那些从同行或一些媒体上获得的、经过加工整理的数据，比如国家统计 局定期发布的各种数据，从报纸、电视上获取的各种数据。 1．导入Access数据 （1）在Excel中单击“数据”|“自Access”按钮，如图2-5所示。
图2-5 导入Access数据
义的语言或概念。
（5）简明性原则，即表述问题的语言应该尽可能简单明确，不要冗长和啰唆。
（6）客观性原则，即表述问题的语言要客观，不要有诱导性或倾向性语言。
（7）非否定性原则，即要避免使用否定句形式表述问题。 （8）可能性原则，即必须符合被调查者回答问题的能力。凡是超越被调查者理解能力、记 忆能力、计算能力、回答能力的问题，都不应该提出。 （9）自愿性原则，即必须考虑被调查者是否自愿真实回答问题。凡被调查者不可能自愿真 实回答的问题，都不应该正面提出。
6．报告法
报告法是通过报告单位根据一定的原始记录和台账，根据统计表的格式和要求，按照隶属关 系，逐级向有关部门提供统计资料的一种调查方法。
7．自动生成
在大数据时代，数据的产生方式呈现多样化，如从传
感器、摄像头自动收集的数据，电子商务在线交易日志数 据、应用服务器日志数据等自动保存的数据都是自动生成 的数据。
图2-8 选择显示方式和放置位置
（5）单击“确定”按钮，导入的结果如图2-9所示。
图2-9 导入的结果
2．导入网站表格数据
（1）在Excel中单击“数据”|“自网站”按钮，如
图2-10所示。 （2）输入或复制并粘贴网址。
图2-10 导入网站数据
图2-11 选择导入的表格
导入的结果如图2-12所示。
目录/Contents
第二章 数据的收集
煤矿数据采集管理制度
煤矿数据采集管理制度第一章总则为规范煤矿数据采集工作，提高数据管理效率，保障生产安全，特制定本制度。
第二章数据采集范围和内容1. 煤矿数据采集范围包括但不限于矿井生产数据、安全监测数据、环境监测数据、设备运行数据等。
2. 根据煤矿生产实际情况，建立数据采集规范，确保数据准确、完整、及时。
3. 重点关注安全生产数据，确保及时处理和汇总，及时下发分析报告。
第三章数据采集责任人1. 煤矿数据采集责任人应当具备相关专业知识和较强的数据分析能力。
2. 数据采集责任人要定期接受培训，提升对数据采集工作的理解和掌握。
3. 数据采集责任人要严格按照规定流程收集数据，确保数据的准确性和可靠性。
第四章数据采集设备和工具1. 煤矿应当配置专用设备和工具，用于数据采集和存储。
2. 数据采集设备应当保证其正常使用及时维护和更新。
3. 数据采集设备存储的数据应当加密保护，防止泄露和损坏。
第五章数据采集管理流程1. 制定数据采集计划，明确数据采集的时间、地点和责任人。
2. 数据采集责任人应当按照计划进行数据采集，实时汇总并上报领导。
3. 领导及时对数据进行分析和处理，及时采取有效措施。
第六章数据采集管理制度的规范执行1. 煤矿应当建立数据采集管理制度落实责任制度，明确每个环节的责任人。
2. 对于数据采集过程中发现的问题及时整改，并建立问题反馈机制。
3. 不得私自篡改、删除或伪造数据，一经发现将追究责任。
第七章数据安全保障1. 加强数据保密管理，严格控制数据的查询和下载权限。
2. 建立数据备份和恢复机制，防范数据丢失的风险。
3. 对于敏感数据要采取加密保护措施，确保数据的安全性。
第八章监督检查和考核1. 煤矿管理部门应当定期对数据采集工作进行监督检查，确保数据采集工作的质量。
2. 对数据采集工作效果进行考核，对有效工作给予奖励，对不良行为给予惩罚。
3. 建立定期评估机制，评估数据采集管理制度的执行情况及效果，及时完善和改进。
第九章附则1. 本制度自颁布之日起执行。
贾俊平统计学第二章 数据的搜集
2 - 21
方便抽样
1. 调查过程中由调查员依据方便的原则，自行 调查过程中由调查员依据方便的原则， 确定入抽样本的单位
调查员在街头、 公园 、 调查员在街头 、 公园、 商店等公共场所进行拦 截调查 厂家在出售产品柜台前对路过顾客进行的调查
2. 优点：容易实施，调查的成本低 优点：容易实施， 3. 缺点：样本单位的确定带有随意性 ，样本无 缺点：样本单位的确定带有随意性， 法代表有明确定义的总体， 法代表有明确定义的总体， 调查结果不宜推 断总体
速度快， 速度快，能在短时间内完成调 适合于样本单位十分分散的情况
3. 局限
如果被调查者没有电话， 如果被调查者没有电话，调查将无法实施 访问的时间不能太长 使用的问卷需要简单 被访者不愿意接受调查时， 被访者不愿意接受调查时，难以说服
2 - 32
观察式调查
1. 就调查对象的行动和意识 ， 调查人员边 就调查对象的行动和意识， 观察边记录以收集所需信息 2. 调查人员不是强行介入 3. 能够在被调查者不察觉的情况下获得资 料
2 - 17
整群抽样
(cluster sampling) sampling)
1. 将总体中若干个单位合并为组 ( 群 ), 抽样时直接 将总体中若干个单位合并为组( ),抽样时直接 抽取群， 抽取群 ， 然后对中选群中的所有单位全部实施 调查 2. 特点
抽样时只需群的抽样框， 抽样时只需群的抽样框，可简化工作量 调查的地点相对集中，节省调查费用， 调查的地点相对集中，节省调查费用，方便调查的 实施 缺点是估计的精度较差
2 - 30
面访式问卷调查
1. 调查员与 被调查者面对面提问、 被调查 调查员与被调查者面对面提问 、 者回答的一种调查方式 2. 优点
第2章 数据采集基础知识
x s (nTs ) x(nTs) (t nTs )
n 0
采样定理：连续信号→离散信号
连续时间信号，可以表示为无限多个谐波的叠加。 信号x(t)和频谱X(f)的关系为：
x(t )
i 2ft x ( t ) e dt
X ( f )ei 2ft df
数据采集的概念： 将温度、压力、流量、位移等模拟量采集转换成为数字量后， 由计算机进行存储、处理、显示或打印的过程，相应的系统称 为数据采集系统。
被 测 物 理 量
非电量
传 感 器
电信号
信 号 调 理
模拟 信号
数 据 采 集 设 备
数字 信号
计 算 机
图2.1数据采集系统结构图
微机测控系统
2.1 数据采集系统的概念及其结构
混叠信号消除
采样率必须大于被采样信号频率的两倍。实际应用中，即使已
经确定必须被测的信号有一个最大的频率值，杂散信号可能会
带来比奈奎斯特频率高的频率。这些频率很可能会混杂在需要 的频率范围中，导致错误的结果。 为了保证输入信号的频率全部在给定范围内，需要在采样器和 ADC之间安装一个低通滤波器（可以通过低频信号，削弱高坡
集中采集式
•多路分时采集分时输入结构
2.1 数据采集系统的概念及其结构
分散采集式
•分布式单机数据采集系统的结构
2.1 数据采集系统的概念及其结构
分散采集式
•网络式数据采集结构
2.3 模拟信号的数字化
1 时间断续-采集信号 • 采样间隔Δt，采样点在时域上是分散的。
2 数值断续：
量化：把采样信号xs(nTs)以某个最小数量单位的整倍数来度量，
数据采集管理制度
数据采集管理制度第一章绪论为规范数据采集工作，保障数据的准确性、完整性和可靠性，提高数据利用效率，制定本制度。
第二章数据采集管理的基本原则1. 数据采集的依据和目的是科学研究和业务管理的需要，确保数据采集的合法性和合理性。
2. 数据采集应当精确、准确、完整，保障数据的真实性和可靠性。
3. 数据采集应当根据不同业务需求，制定相应的数据采集方案和流程。
4. 数据采集过程应当有明确的责任人和监督机制，确保数据采集过程的规范和透明。
第三章数据采集管理的组织架构1. 设立数据采集管理部门，负责制定数据采集政策和规定、组织数据采集工作，并监督和检查数据采集质量。
2. 在各部门设立数据采集员，负责部门数据采集工作，配合数据采集管理部门进行数据采集工作。
第四章数据采集管理的职责和权限1. 数据采集管理部门负责制定数据采集规范和流程，组织开展数据采集培训和考核，监督和检查各部门数据采集工作。
2. 各部门数据采集员负责按照规定的数据采集流程，确保数据采集的真实性和准确性，及时上报数据采集情况。
3. 数据采集管理部门有权对各部门数据采集工作进行检查和评估，发现问题及时提出改进意见和建议。
第五章数据采集管理的流程和操作1. 数据采集流程包括数据采集计划制定、数据采集工具准备、数据采集操作、数据监督和质量控制等环节。
2. 数据采集工具包括问卷调查、实地调查、统计数据采集等方式，根据不同业务需求选择合适的数据采集工具。
3. 数据采集过程中应当严格遵守数据保密原则，确保数据的安全性和隐私性。
第六章数据采集管理的监督和评估1. 数据采集管理部门负责对数据采集工作进行定期监督和评估，检查数据采集的流程是否合规、数据的准确性和完整性是否符合要求。
2. 对数据采集过程中发现的问题和不合规行为，应当及时进行整改，确保数据采集过程的规范和透明。
第七章数据采集管理的诚信和责任1. 各部门和数据采集员应当遵守数据采集的相关规定和流程，不得篡改、造假或隐瞒数据，保障数据采集的诚信和可信度。
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偏差，当增益为 500时，非线性偏差可达到 0.1%，相当于把12
位A／D转换器变成10位以下转换器。
VIRTUAL INSTRUMENT
⑷建立时间：从阶跃信号驱动瞬间至测量放大器输出电压达到并保持 在给定误差范围内所需的时间。测量放大器的建立时间随增益的增 加而上升。当增益大于200时，为达到误差范围±0.01％，要求建立 时间为50uS～100uS，甚至350uS的建立时间。 ⑸恢复时间:从测量放大器撤除驱动信号瞬间至放大器由饱和状态恢复
电压跟随器为同相放大的特例，
V0
低频时，其放大倍数接近1，具有 高输入阻抗和低输出阻抗，因此常 在信号处理中用作阻抗变换器。
跟随器
VIRTUAL INSTRUMENT
2.5.1 测量放大器
使用测量放大器的原因：弱信号、强干扰 1）通用运算放大器的抗共模干扰能力远低于测量放大器。尤其对于交流共 模信号，原因：无法接入“输入保护电路”。
管只有其中一路导通，但由于其它模拟开关断开时，只是处于高阻状态，仍
有漏电流对导通一路产生影响；通道越多，漏电流越大，通道间干扰也越多。 3.切换速度：高速信号传输，要求切换速度高，同时要考虑后一段采样保持和 A/D的速度。 4.开关电阻：多路开关的开关电阻，尤其当与开关串联的负载为低阻抗时，应 选择导通电阻足够低的多路开关。
VIRTUAL INSTRUMENT
第 2 章 数据采集基础知识
VIRTUAL INSTRUMENT
回顾
数据采集系统 模拟信号的数字化 采样过程
量化
信号调理
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VIRTUAL INSTRUMENT
2.5 放大器
原因：弱信号、强干扰；动态范围宽，共模干扰电压大。 目的：检测叠加在高共模电压上的微弱信号。 要求：高输入阻抗、共模抑制能力强、失调及漂移小、噪声低、闭环增益
2.6.Hale Waihona Puke 采样／保持器的工作原理K
UC Ui t
跟踪 保持 跟踪
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VIRTUAL INSTRUMENT
主要性能指标：
1.泄漏电流：通过断开的模拟开关的电流。会导致输出端误差电压 。如果传输
的是电流量，并且信号源内阻很大，要考虑误差电压的影响。
2.通道数量：对切换开关传输被测信号的精度和切换速度有直接影响。通道数 越多，寄生电容和泄漏电流通常也越大，尤其是在使用集成模拟开关时，尽
以高阻抗、高共模抑制能力传送信号。
应用于生物医学测量中，确保人体不受超过10uA以上漏
电流和高电压（可达几百伏以及数千伏）的危害。
应用于工业中，防止因故障而使电网电压对低压信号电路
（包括计算机）造成损坏。
仪器仪表安全接口。
VIRTUAL INSTRUMENT
隔离放大器分类
⑴按隔离模式分类：
①两口隔离：指信号输入部分和信号输出部分欧姆隔离。采取
通频带
信噪比
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4、两种基本运算放大电路
Rf Vi Vi R VN VP + _ V0 R VP + VN _ Rf V0
反相放大器
同相放大器
1.反相放大器增益：Avf＝V0/Vi＝－Rf/R
反相放大器近似比例运算，输入电阻和输出电阻均减少。
信号则要求无任何衰减，信号源不必接地。
VIRTUAL INSTRUMENT
隔离放大器的作用：
1. 采用浮离式设计，消除输入、输出端之间的耦合，用于共模抑 制比高的模拟信号的传输过程中，保证系统的可靠性。例如 输入数据采集系统的信号是微弱的模拟信号，而测试现场的
干扰比较大，对信号的传递精度要求又高。
多路开关参数的漂移性及每路电阻的一致性也需作考虑。
VIRTUAL INSTRUMENT
2.6.2 采样保持电路
连续的模拟信号转换成离散的数字信号，需时间离散和数值离散 。
x (t )
x(t)
采样/保持
xS(nTS)
t
xS(nTS)
量化
xq(nTS)
编码
xq(nTS)
4q 3q 2q q
TS 2TS 3TS …
4) 测量放大器集成芯片简介
集成测量放大器有AD521、AD522、AD620、AD621、INA101、INA104、
INA110、INA115等芯片。
AD521引脚功能
AD521基本连接
VIRTUAL INSTRUMENT
5.2.2 隔离放大器
隔离放大器是一种特殊的测量放大电路，其输入、输出和电源电路之间没
输入耦合电路：将输入信号耦合到 放大器上
基本放大器的结构框图
输出耦合电路：将放大后的信号耦 耦合电路通常具有滤波、蓄能、隔 合到负载
离、阻抗变换等一种或几种功能。
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VIRTUAL INSTRUMENT
3. 放大器的技术指标
放大倍数：AU、AUS、Ai、Ais 输入阻抗：Ri=U0/Ii 输出阻抗
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VIRTUAL INSTRUMENT
⑴共模抑制比
2) 测量放大器主要技术指标
当测量放大器两个输入端具有等量电压变化值Uic时，在测量放 大器的输出端输出电压值变化Uoc，则共模抑制比
CMRR 20 lg U oc (dB) U ic
⑵温度漂移：输出电压随温度的变化而变化的程度。通常（1 ～50）uV/℃。 ⑶非线性度：测量放大器实际输出输入关系曲线与理想直线的 偏差。当增益为1时，一个12位 A／D转换器有 0.025％的非线性
VIRTUAL INSTRUMENT
2.6.3 采样／保持器的工作原理
采样/保持器是一种具有信号输入、信号输出 以及由外部指令控制的模拟门电路。
组成：模拟开关K、电容CH和缓冲放大器A。
K
模拟信号 Ui 驱动信号
UC
A CH
模拟地
UO
采样／保持器的一般结构形式
VIRTUAL INSTRUMENT
其它措施进行电源隔离。
②三口隔离：指输入、输出和供电部分三部分彼此欧姆隔离。 ⑵按隔离方法分类： ①光电隔离 ②电容隔离 ③变压器隔离（电磁隔离）
电容隔离放大器
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隔离放大器技术指标
隔离放大器是特殊的放大器，除增益、输入阻抗、偏置电流、频率响应、
失调电压和非线性等一般放大器性能外，它还具有以下三种特性： ①最大隔离模电压 V ISO ： 隔离放大器的输入地和输出地往往不在同一电位 上，其间的电位差叫隔离电压。最大隔离模电压决定了系统共模电压的完全 极限，一般要大于2000V。 ②隔离模抑制（共模抑制比）IMR：指输入放大器的差动信号经过隔离壁的 同时对共模输入的抑制。因此称为隔离模抑制。 ③隔离电压及漏电流：隔离电压指在连续使用时，隔离壁能承受的额定值。
稳定性高。
作用：用于将传感器或基本转换电路输出的微弱信号 不失真地加以放大，以便进一步对信号加工和处理。
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1. 放大器的分类
结 构：直流耦合放大器和交流耦合放大器
放大级数量：单级放大器和多级放大器 单极放大器：晶体管放大器和场效应晶体管放大器 晶体管放大器：共射极、共基级和共集电极放大器
可编程增益放大器可由测量放大器、模拟开关及电阻
网络来实现，也可采用集成控制测量放大器，如 PGA200/201，PGA102，AD612/614等
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2.5.4 电荷放大器
电荷放大器将机械量转变成与其成正比的微弱电荷Q， 而且输出阻抗Ra极高。电荷变换级是将电荷变换为与其成 正比的电压,将高输出阻抗变为低输出阻抗。专门用于压电 式传感器的信号调理，将压电传感器产生的电荷转换成电 压信号。
t
x(n)
计算机
x (n )
T 2TS 3TS …
S
t
011
100
010
001
010
011
n
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2.6.3 采样保持器的工作原理
问题：模拟信号进行A／D转换时，从启动转换到转换 结束输出数字量，需要一定的转换时间，当输 入信号频率较高时，会造成很大的转换误差。 解决方法：采用一种器件，在A／D转换时保持住输 入信号电平，在A／D转换结束后跟踪输 入信号的变化。从而避免在A/D转换期间 由于信号变化而产生误差。 采样／保持器：用于对模拟输入信号进行采样，然 后根据逻辑控制信号指令保持瞬态值， 保证模数转换期间以最小的衰减保持信 号的一种器件。
2.5.5 斩波自稳零放大器
设计思想：将放大器的失调电压记忆在电容上，把它反馈 到放大器的输入端，从而抵消放大器本身的失调电压。
特点：具有极低的失调电压，适合于对放大器失调电压要 求高的场合。 集成电路：ICL7650、TLC2654等。
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VIRTUAL INSTRUMENT
到最终值所需的时间。
测量放大器的建立时间和恢复时间直接影响数据采集系统的采样速
率。 ⑹电源引起的失调：电源电压每变化1％所引起放大器的漂移电压值。
VIRTUAL INSTRUMENT
集成测量放大器多数采用厚膜工艺，外接元件少，无需精密匹配电阻，使
用灵活，能处理几微伏到几伏的电压信号。可对差分直流和交流信号进行 精密放大能进行快速采样，抑制由十到数百兆的噪声信号。
2.6 多路模拟开关及采样保持器
2.6.1 多路模拟开关
把多个通道的信号逐个分时接通送入A/D转换器，完成 多路到一路转换的开关称为多路模拟开关；反之完成一路到 多路转换的开关，称为反多路开关。 集成模块： 多输入单输出：AD7501、AD7502、AD7506等； 单输入多输出：CD4501、CD4502等。