第五章 数据采集与处理
第五章 数据采集与处理答案
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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
数据采集与处理技术PPT课件
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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
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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》课件
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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。
公共服务数字化平台建设方案
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公共服务数字化平台建设方案第一章引言 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目意义 (3)第二章需求分析 (3)2.1 公共服务数字化平台建设需求 (3)2.2 用户需求调研 (4)2.3 平台功能需求 (4)第三章技术选型 (5)3.1 技术框架选型 (5)3.1.1 服务端技术框架 (5)3.1.2 微服务框架 (5)3.1.3 客户端技术框架 (5)3.2 数据库选型 (5)3.2.1 关系型数据库 (6)3.2.2 NoSQL数据库 (6)3.3 前端技术选型 (6)3.3.1 前端框架 (6)3.3.2 样式预处理器 (6)3.3.3 UI库 (7)第四章系统设计 (7)4.1 系统架构设计 (7)4.2 系统模块划分 (7)4.3 系统安全设计 (8)第五章数据管理 (8)5.1 数据采集与处理 (8)5.1.1 数据采集 (8)5.1.2 数据处理 (8)5.2 数据存储与管理 (9)5.2.1 数据存储 (9)5.2.2 数据管理 (9)5.3 数据分析与挖掘 (9)5.3.1 数据分析 (9)5.3.2 数据挖掘 (9)第六章平台开发 (10)6.1 系统开发流程 (10)6.1.1 需求分析 (10)6.1.2 系统设计 (10)6.1.3 编码实现 (10)6.1.4 系统测试 (10)6.1.5 部署上线 (10)6.2 开发工具与平台 (10)6.2.1 开发工具 (10)6.2.2 开发平台 (11)6.3 代码管理与版本控制 (11)6.3.1 代码管理 (11)6.3.2 版本控制 (11)第七章系统测试与部署 (11)7.1 测试策略与流程 (11)7.1.1 测试策略 (11)7.1.2 测试流程 (12)7.2 测试环境搭建 (12)7.3 系统部署与维护 (12)7.3.1 系统部署 (13)7.3.2 系统维护 (13)第八章用户服务与管理 (13)8.1 用户注册与认证 (13)8.1.1 用户注册 (13)8.1.2 用户认证 (14)8.2 用户权限管理 (14)8.2.1 权限分类 (14)8.2.2 权限分配 (14)8.3 用户反馈与投诉处理 (14)8.3.1 反馈与投诉渠道 (14)8.3.2 反馈与投诉处理流程 (15)第九章项目管理与评估 (15)9.1 项目进度管理 (15)9.1.1 进度计划编制 (15)9.1.2 进度监控与调整 (15)9.1.3 进度报告与沟通 (15)9.2 项目成本管理 (15)9.2.1 成本预算编制 (15)9.2.2 成本控制与调整 (16)9.2.3 成本报告与沟通 (16)9.3 项目质量评估 (16)9.3.1 质量标准制定 (16)9.3.2 质量检查与控制 (16)9.3.3 质量评估与改进 (16)第十章前景展望与建议 (16)10.1 市场前景分析 (16)10.2 发展趋势 (17)10.3 政策建议与措施 (17)第一章引言1.1 项目背景信息技术的快速发展,数字化转型已成为推动治理现代化的重要手段。
第五章 试验数据采集与处理【汽车试验学】
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§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
电力行业智能电网监控系统升级方案
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电力行业智能电网监控系统升级方案第一章智能电网监控系统概述 (2)1.1 智能电网监控系统简介 (2)1.2 智能电网监控系统的重要性 (2)第二章现有智能电网监控系统分析 (3)2.1 系统现状分析 (3)2.2 存在的问题与不足 (3)第三章智能电网监控系统升级目标 (4)3.1 升级目标设定 (4)3.2 升级原则与策略 (4)第四章通信网络升级方案 (5)4.1 通信网络现状分析 (5)4.2 通信网络升级方案设计 (5)第五章数据采集与处理系统升级方案 (6)5.1 数据采集与处理系统现状分析 (6)5.2 数据采集与处理系统升级方案设计 (7)5.2.1 数据采集设备升级 (7)5.2.2 数据传输通道升级 (7)5.2.3 数据处理能力升级 (7)5.2.4 数据存储与备份升级 (7)第六章监控中心升级方案 (7)6.1 监控中心现状分析 (7)6.2 监控中心升级方案设计 (8)6.2.1 硬件设施升级 (8)6.2.2 软件系统升级 (8)6.2.3 人员配置优化 (8)6.2.4 安全保障措施 (8)第七章安全防护与应急响应系统升级方案 (8)7.1 安全防护与应急响应系统现状分析 (8)7.1.1 安全防护现状 (8)7.1.2 应急响应现状 (9)7.2 安全防护与应急响应系统升级方案设计 (9)7.2.1 安全防护升级方案 (9)7.2.2 应急响应升级方案 (10)第八章人工智能应用与大数据分析 (10)8.1 人工智能在智能电网监控系统中的应用 (10)8.1.1 概述 (10)8.1.2 人工智能在智能电网监控系统中的应用领域 (10)8.2 大数据分析在智能电网监控系统中的应用 (11)8.2.1 概述 (11)8.2.2 大数据分析在智能电网监控系统中的应用领域 (11)第九章培训与运维管理升级方案 (12)9.1 培训与运维管理现状分析 (12)9.2 培训与运维管理升级方案设计 (12)第十章项目实施与验收 (12)10.1 项目实施计划 (13)10.1.1 实施目标 (13)10.1.2 实施阶段 (13)10.1.3 实施步骤 (13)10.2 项目验收标准与流程 (13)10.2.1 验收标准 (13)10.2.2 验收流程 (14)第一章智能电网监控系统概述1.1 智能电网监控系统简介智能电网监控系统是电力行业中对电网运行状态进行实时监测、分析与控制的系统。
建筑工程质量检测设备操作手册
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建筑工程质量检测设备操作手册第一章概述 (4)1.1 设备简介 (4)1.2 设备功能及用途 (4)1.2.1 万能试验机 (4)1.2.2 冲击试验机 (4)1.2.3 金相显微镜 (4)1.2.4 超声波探伤仪 (4)第二章设备安装与调试 (5)2.1 设备安装流程 (5)2.1.1 准备工作 (5)2.1.2 设备搬运 (5)2.1.3 设备安装 (5)2.2 设备调试方法 (5)2.2.1 设备调试准备 (5)2.2.2 设备调试步骤 (5)2.3 设备验收标准 (6)2.3.1 外观验收 (6)2.3.2 功能验收 (6)2.3.3 功能验收 (6)第三章设备操作基本流程 (6)3.1 设备启动与关闭 (6)3.1.1 设备启动 (6)3.1.2 设备关闭 (7)3.2 设备参数设置 (7)3.2.1 参数设置原则 (7)3.2.2 参数设置步骤 (7)3.3 设备操作注意事项 (7)第四章检测项目操作指南 (7)4.1 强度检测 (7)4.1.1 检测目的 (7)4.1.2 检测设备 (7)4.1.3 操作步骤 (8)4.1.4 注意事项 (8)4.2 粘结强度检测 (8)4.2.1 检测目的 (8)4.2.2 检测设备 (8)4.2.3 操作步骤 (8)4.2.4 注意事项 (8)4.3 厚度检测 (9)4.3.1 检测目的 (9)4.3.2 检测设备 (9)4.3.4 注意事项 (9)第五章数据采集与处理 (9)5.1 数据采集方法 (9)5.1.1 自动采集 (9)5.1.2 半自动采集 (9)5.1.3 手动采集 (10)5.2 数据处理流程 (10)5.2.1 数据清洗 (10)5.2.2 数据分析 (10)5.2.3 数据计算 (10)5.2.4 数据可视化 (10)5.3 数据存储与传输 (10)5.3.1 数据存储 (10)5.3.2 数据传输 (10)第六章设备维护与保养 (11)6.1 设备日常维护 (11)6.1.1 检查与清理 (11)6.1.2 润滑与紧固 (11)6.1.3 功能检查 (11)6.2 设备故障处理 (11)6.2.1 故障分类 (11)6.2.2 故障处理原则 (11)6.2.3 常见故障处理方法 (11)6.3 设备保养周期 (12)6.3.1 日常保养 (12)6.3.2 定期保养 (12)第七章安全操作规程 (12)7.1 操作人员安全要求 (12)7.1.1 操作人员资质要求 (12)7.1.2 操作人员健康管理 (12)7.1.3 操作人员个人防护 (12)7.1.4 操作人员行为规范 (12)7.2 设备安全防护措施 (12)7.2.1 设备安装安全 (12)7.2.2 设备维护保养 (12)7.2.3 设备故障处理 (13)7.2.4 设备安全防护装置 (13)7.3 应急处理方法 (13)7.3.1 紧急处理 (13)7.3.2 设备故障应急处理 (13)7.3.3 人员伤害应急处理 (13)7.3.4 环境污染应急处理 (13)第八章质量控制与监督 (13)8.1.1 制定质量控制标准的意义 (13)8.1.2 质量控制标准的主要内容 (13)8.1.3 质量控制标准的实施 (14)8.2 质量监督方法 (14)8.2.1 质量监督的定义 (14)8.2.2 质量监督方法 (14)8.3 质量问题处理 (14)8.3.1 质量问题的分类 (14)8.3.2 质量问题处理流程 (15)第九章设备升级与更新 (15)9.1 设备升级方法 (15)9.1.1 检查设备兼容性 (15)9.1.2 获取升级资料 (15)9.1.3 备份原有数据 (15)9.1.4 设备升级操作 (15)9.1.5 验证升级效果 (15)9.2 设备更新周期 (15)9.2.1 设备更新依据 (15)9.2.2 设备更新周期建议 (16)9.3 设备升级与更新注意事项 (16)9.3.1 选择正规渠道 (16)9.3.2 注意版本兼容性 (16)9.3.3 人员培训 (16)9.3.4 严格操作规程 (16)9.3.5 记录设备信息 (16)第十章技术支持与售后服务 (16)10.1 技术支持流程 (16)10.1.1 客户提出技术支持需求 (16)10.1.2 技术支持部门接收需求 (17)10.1.3 技术支持部门解决问题 (17)10.1.4 技术支持结果反馈 (17)10.2 售后服务内容 (17)10.2.1 设备安装调试 (17)10.2.2 设备维修保养 (17)10.2.3 技术培训 (17)10.2.4 配件供应 (17)10.3 常见问题解答 (17)10.3.1 设备故障排除 (17)10.3.2 设备维护保养 (17)10.3.3 软件升级 (18)10.3.4 技术咨询 (18)第一章概述1.1 设备简介建筑工程质量检测设备是现代建筑工程中不可或缺的工具,其主要用于检测建筑材料的物理功能、力学功能、化学成分等各项指标,以保证工程质量和安全。
GIS复习思考题
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GIS复习思考题地理信息系统复习思考题第⼀章导论1、解释:信息、数据、地理信息、地理数据、地理信息系统2、地理信息有何特点?3、地理信息系统与CAD、数字制图、⼀般事务管理有何主要区别?4、地理信息系统有哪些类型?5、GIS的基本构成有哪些?各部分的主要作⽤?6、GIS的基本功能有哪些?并简要说明。
7、GIS主要应⽤在哪些⽅⾯?8、GIS的发展主要经历了哪4个阶段?各有何主要特点?第⼆章空间信息基础1、GIS中为什么要考虑地图投影?我国⼤⽐例尺采⽤什么投影⽅式?2、地理空间实体的三要素是什么?它们之间的关系是怎样的?3、空间数据的基本特征有哪些?地理信息的数字化描述⽅法有哪些?4、地图投影有哪些类型?5、解释:地图投影、拓扑、空间数据、元数据6、空间对象的描述要素有哪些?7、拓扑关系中有哪⼏种基本的拓扑关系?其基本含义是什么?在GIS中⽤拓扑有什么主要作⽤?8、什么是地理空间数据?有哪些类型,并简要说明。
9、地理信息系统的应⽤功能主要包括哪些⽅⾯,并简要说明。
10.地形图“都江堰”的编号是H48G024026,简要说明其编号的含义。
第三章空间数据结构1、空间实体可抽象为哪⼏种基本类型?它们在⽮量数据结构和栅格数据结构分别是如何表⽰的?2、叙述四种栅格数据存储的压缩编码⽅法。
3、试写出⽮量和栅格数据结构的模式,并列表⽐较其优缺点。
4、叙述由⽮量数据向栅格数据的转换的⽅法。
5、叙述由栅格数据向⽮量数据的转换的⽅法。
6、简述栅格到⽮量数据转换细化处理的两种基本⽅法。
7、解释:地理空间、栅格数据、⽮量数据、空间数据结构8、费尔曼链码的含义是什么?如何取值?9、游程编码的含义是什么?有哪2种⽅式?10、块码给栅格数据编码的⽅式是什么?11、四叉树编码的基本思想是什么?12、⽮量数据的获取⽅式有哪些?13、DIME编码什么?有何特点?14、⽮量数据结构有何优点?15、栅格数据结构有何优点?第四章空间数据库1、数据库系统包括哪⼏部分,各部分的主要作⽤是什么?2、数据库有何主要特点?3、数据库的系统结构有哪⼏个层次?4、数据库管理系统有什么主要功能?5、数据库管理系统程序由哪⼏部分组成?6、什么是数据库的数据模型?什么是传统的数据模型?7、传统的数据模型有何特点?8、解释:数据库、空间数据库、客体、对象、类、超类、⼦类、消息9、传统数据库系统的数据模型有哪些,各有什么优缺点?10、⾯向对象的数据模型有何优点?11、⾯向对象的数据模型的实现⽅法主要有哪些?12、地理信息系统数据库有什么主要特点?13、地理信息系统数据库有哪⼏种主要管理⽅法,各有何特点?14、什么是数据模型?数据库技术中采⽤的数据模型有哪些?15、地理信息系统空间数据库的组织⽅式主要采⽤哪些数据模型?第五章空间数据采集与处理1、空间数据采集⽅法有哪些?它们分别适合采集什么样的数据?2、说说在数字化中属性数据采集的原则和⽅法?3、为什么要对数字化地图进⾏编辑与处理后才能⼊GIS数据库?4、GIS数据精度可以从哪⼏个⽅⾯进⾏评价?并解释。
网络游戏防作弊系统设计方案

网络游戏防作弊系统设计方案第一章绪论 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (3)1.2.1 研究目的 (3)1.2.2 研究意义 (4)第二章网络游戏作弊行为分析 (4)2.1 作弊行为分类 (4)2.1.1 按作弊手段分类 (4)2.1.2 按作弊目的分类 (4)2.2 作弊行为特点 (5)2.2.1 隐蔽性 (5)2.2.2 多样性 (5)2.2.3 智能化 (5)2.2.4 传播性 (5)2.3 作弊行为影响 (5)2.3.1 对游戏平衡的影响 (5)2.3.2 对游戏体验的影响 (5)2.3.3 对游戏经济的影响 (5)2.3.4 对游戏安全的影响 (5)2.3.5 对游戏社会风气的影响 (5)第三章防作弊系统需求分析 (5)3.1 功能需求 (5)3.1.1 登录验证 (5)3.1.2 行为分析 (6)3.1.3 数据分析 (6)3.1.4 处理作弊行为 (6)3.1.5 系统管理 (6)3.2 功能需求 (6)3.2.1 响应时间 (6)3.2.2 处理能力 (6)3.2.3 可扩展性 (7)3.3 可靠性需求 (7)3.3.1 系统稳定性 (7)3.3.2 数据安全性 (7)3.3.3 容错性 (7)第四章防作弊系统架构设计 (7)4.1 系统模块划分 (7)4.2 系统工作流程 (8)4.3 关键技术选型 (8)第五章数据采集与处理 (8)5.1 数据采集方法 (8)5.1.2 数据采集技术 (9)5.2 数据预处理 (9)5.2.1 数据清洗 (9)5.2.2 数据整合 (9)5.3 数据分析技术 (9)5.3.1 描述性统计分析 (9)5.3.2 机器学习算法 (10)5.3.3 深度学习技术 (10)第六章用户行为建模与识别 (10)6.1 用户行为模型构建 (10)6.1.1 模型概述 (10)6.1.2 模型构建方法 (10)6.2 用户行为识别算法 (11)6.2.1 算法概述 (11)6.2.2 算法实现 (11)6.3 模型训练与优化 (11)6.3.1 模型训练 (11)6.3.2 模型优化 (11)第七章防作弊策略设计 (12)7.1 动态防作弊策略 (12)7.1.1 策略概述 (12)7.1.2 策略设计 (12)7.2 基于规则的防作弊策略 (12)7.2.1 策略概述 (12)7.2.2 策略设计 (12)7.3 基于机器学习的防作弊策略 (12)7.3.1 策略概述 (13)7.3.2 策略设计 (13)第八章系统安全与隐私保护 (13)8.1 系统安全措施 (13)8.1.1 安全架构设计 (13)8.1.2 安全审计 (13)8.1.3 安全防护策略 (14)8.2 数据加密与保护 (14)8.2.1 加密算法选择 (14)8.2.2 加密密钥管理 (14)8.2.3 数据加密与解密 (14)8.3 用户隐私保护策略 (14)8.3.1 用户信息收集原则 (14)8.3.2 用户信息存储与处理 (14)8.3.3 用户隐私保护措施 (14)第九章系统实现与测试 (15)9.1 系统开发环境 (15)9.1.2 软件环境 (15)9.1.3 开发工具 (15)9.2 关键模块实现 (15)9.2.1 用户行为分析模块 (15)9.2.2 数据采集模块 (15)9.2.3 数据处理模块 (16)9.2.4 特征提取模块 (16)9.2.5 模型训练模块 (16)9.2.6 报警与处理模块 (16)9.3 系统测试与优化 (16)9.3.1 功能测试 (16)9.3.2 功能测试 (16)9.3.3 压力测试 (16)9.3.4 安全测试 (16)9.3.5 优化与调整 (16)第十章总结与展望 (17)10.1 工作总结 (17)10.2 系统不足与改进方向 (17)10.3 未来研究方向 (18)第一章绪论1.1 研究背景互联网技术的飞速发展,网络游戏产业在我国经济中的地位日益显著。
汽车行业车联网技术与智能售后服务系统方案

汽车行业车联网技术与智能售后服务系统方案第一章绪论 (2)1.1 车联网技术概述 (2)1.2 智能售后服务系统概述 (2)1.3 研究目的与意义 (3)1.3.1 提高汽车行业竞争力 (3)1.3.2 提升客户满意度 (3)1.3.3 优化售后服务体系 (3)1.3.4 推动汽车产业转型升级 (3)1.3.5 提高道路安全性 (3)第二章车联网技术发展现状与趋势 (3)2.1 国内外车联网技术发展现状 (3)2.2 车联网技术发展趋势 (4)2.3 车联网技术在我国的应用前景 (4)第三章车联网技术架构与关键环节 (5)3.1 车联网技术架构 (5)3.1.1 硬件层面 (5)3.1.2 网络层面 (5)3.1.3 数据处理与分析层面 (5)3.1.4 应用与服务层面 (5)3.2 关键环节分析 (5)3.2.1 车载终端设备研发 (5)3.2.2 通信网络建设 (6)3.2.3 数据处理与分析 (6)3.2.4 应用与服务开发 (6)3.3 技术融合与创新 (6)3.3.1 跨界融合 (6)3.3.2 技术创新 (6)3.3.3 产业链协同 (6)第四章智能售后服务系统设计 (6)4.1 系统总体设计 (6)4.2 系统模块划分 (7)4.3 系统功能描述 (7)第五章车联网数据采集与处理 (8)5.1 数据采集技术 (8)5.2 数据处理方法 (8)5.3 数据安全与隐私保护 (8)第六章智能诊断与预警系统 (9)6.1 故障诊断技术 (9)6.1.1 技术概述 (9)6.1.2 数据采集与处理 (9)6.1.3 故障诊断方法 (9)6.2 预警系统设计 (9)6.2.1 预警系统概述 (9)6.2.2 数据采集与处理 (10)6.2.3 故障预测方法 (10)6.2.4 预警提示 (10)6.3 系统集成与优化 (10)6.3.1 系统集成 (10)6.3.2 系统优化 (10)6.3.3 系统测试与验证 (10)第七章智能售后服务流程优化 (10)7.1 服务流程重构 (10)7.2 服务效率提升 (11)7.3 服务质量改进 (11)第八章车联网技术在售后服务中的应用 (12)8.1 车辆远程诊断 (12)8.2 维修服务指导 (12)8.3 零部件供应链管理 (13)第九章智能售后服务系统实施与评估 (13)9.1 系统实施策略 (13)9.2 系统评估方法 (14)9.3 案例分析 (14)第十章未来发展与挑战 (15)10.1 智能售后服务系统发展趋势 (15)10.2 面临的挑战与应对策略 (15)10.3 发展前景与建议 (16)第一章绪论1.1 车联网技术概述车联网技术作为现代信息技术与汽车产业的深度融合,是新一代信息技术的典型代表。
智慧环保监测系统建设与运营管理方案

智慧环保监测系统建设与运营管理方案第一章概述 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)1.3 项目意义 (2)第二章系统架构设计 (3)2.1 系统总体架构 (3)2.2 系统模块划分 (3)2.3 系统技术路线 (4)第三章硬件设施建设 (4)3.1 监测设备选型 (4)3.2 设备安装与调试 (5)3.3 网络设施建设 (5)第四章软件系统开发 (5)4.1 系统需求分析 (5)4.2 系统设计 (6)4.3 系统开发与测试 (6)第五章数据采集与处理 (6)5.1 数据采集方式 (6)5.2 数据传输与存储 (7)5.3 数据处理与分析 (7)第六章环保监测预警系统 (8)6.1 预警模型建立 (8)6.2 预警阈值设置 (8)6.3 预警信息发布 (9)第七章系统运行维护与管理 (9)7.1 系统运维管理 (9)7.1.1 运维组织架构 (9)7.1.2 运维流程与规范 (9)7.1.3 运维人员培训与考核 (9)7.1.4 运维资源配置 (9)7.2 系统安全与稳定性保障 (10)7.2.1 安全防护策略 (10)7.2.2 系统稳定性保障 (10)7.2.3 系统备份与恢复 (10)7.3 系统升级与优化 (10)7.3.1 系统升级策略 (10)7.3.2 系统优化措施 (10)7.3.3 系统升级与优化实施 (10)第八章人员培训与素质提升 (10)8.1 培训计划制定 (10)8.2 培训内容与方式 (11)8.2.1 培训内容 (11)8.2.2 培训方式 (11)8.3 培训效果评估 (11)第九章项目评估与效益分析 (12)9.1 项目实施效果评估 (12)9.2 项目经济效益分析 (12)9.3 项目社会效益分析 (13)第十章合作与推广 (13)10.1 合作模式摸索 (13)10.2 推广策略制定 (13)10.3 项目可持续发展与优化 (14)第一章概述1.1 项目背景社会经济的快速发展,环境污染问题日益严重,对人类生活和生态系统造成了严重影响。
交通行业智能路网规划与导航系统开发方案

交通行业智能路网规划与导航系统开发方案第一章概述 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目意义 (3)第二章交通行业现状分析 (4)2.1 交通行业发展趋势 (4)2.2 我国交通路网现状 (4)2.3 存在问题与挑战 (4)第三章智能路网规划与导航系统需求分析 (5)3.1 功能需求 (5)3.1.1 基础功能 (5)3.1.2 高级功能 (5)3.2 功能需求 (5)3.2.1 响应速度 (6)3.2.2 数据准确性 (6)3.2.3 系统稳定性 (6)3.2.4 可扩展性 (6)3.3 可行性分析 (6)3.3.1 技术可行性 (6)3.3.2 经济可行性 (6)3.3.3 社会效益 (6)3.3.4 法律法规支持 (6)第四章系统架构设计 (6)4.1 总体架构 (6)4.2 关键技术架构 (7)4.3 数据架构 (7)第五章数据采集与处理 (8)5.1 数据采集方法 (8)5.2 数据预处理 (8)5.3 数据存储与管理 (8)第六章智能路网规划算法研究 (9)6.1 路网规划算法选择 (9)6.1.1 算法需求分析 (9)6.1.2 算法选择 (9)6.2 路网规划算法实现 (9)6.2.1 遗传算法实现 (10)6.2.2 蚁群算法实现 (10)6.2.3 粒子群算法实现 (10)6.3 算法优化与评估 (10)6.3.2 算法评估 (10)第七章导航系统设计与实现 (11)7.1 导航系统架构 (11)7.1.1 系统整体架构 (11)7.1.2 系统硬件架构 (11)7.1.3 系统软件架构 (11)7.2 导航算法设计与实现 (12)7.2.1 算法概述 (12)7.2.2 路径规划算法设计 (12)7.2.3 路径优化算法设计 (12)7.2.4 路径预测算法设计 (12)7.3 系统测试与优化 (13)7.3.1 测试策略 (13)7.3.2 测试结果分析 (13)7.3.3 优化方案 (13)第八章系统集成与测试 (13)8.1 系统集成策略 (13)8.1.1 集成目标与原则 (13)8.1.2 集成流程 (14)8.2 测试方法与指标 (14)8.2.1 测试方法 (14)8.2.2 测试指标 (14)8.3 测试结果分析 (14)8.3.1 单元测试结果分析 (14)8.3.2 集成测试结果分析 (15)8.3.3 功能测试结果分析 (15)8.3.4 压力测试结果分析 (15)8.3.5 兼容性测试结果分析 (15)第九章项目实施与推广 (15)9.1 项目实施步骤 (15)9.1.1 需求分析与规划 (15)9.1.2 技术研发与测试 (15)9.1.3 系统集成与部署 (15)9.1.4 运营管理与维护 (15)9.2 推广策略 (16)9.2.1 政策引导 (16)9.2.2 市场推广 (16)9.2.3 用户体验 (16)9.2.4 示范应用 (16)9.3 风险评估与应对 (16)9.3.1 技术风险 (16)9.3.2 市场风险 (16)9.3.3 政策风险 (16)第十章总结与展望 (16)10.1 项目成果总结 (17)10.2 项目不足与改进方向 (17)10.3 未来发展趋势与展望 (17)第一章概述1.1 项目背景我国经济的快速发展,交通需求不断增长,交通拥堵、出行不便等问题日益突出,对交通行业的可持续发展提出了严峻挑战。
智慧社区服务平台建设方案

智慧社区服务平台建设方案第一章:项目背景与目标 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)第二章:智慧社区服务平台架构设计 (3)2.1 平台架构概述 (3)2.2 技术架构 (3)2.3 业务架构 (3)第三章:关键技术选型与实施 (4)3.1 关键技术概述 (4)3.2 技术选型 (4)3.2.1 大数据技术 (4)3.2.2 云计算技术 (4)3.2.3 物联网技术 (5)3.2.4 人工智能技术 (5)3.2.5 网络安全技术 (5)3.3 技术实施 (5)3.3.1 数据采集与处理 (5)3.3.2 数据存储与分析 (5)3.3.3 应用系统开发与部署 (5)3.3.4 网络安全防护 (5)3.3.5 用户体验优化 (6)第四章:功能模块设计与实现 (6)4.1 功能模块概述 (6)4.2 用户管理模块 (6)4.3 服务管理模块 (6)4.4 数据管理模块 (7)第五章:数据采集与处理 (7)5.1 数据采集 (7)5.1.1 采集对象及范围 (7)5.1.2 采集方式 (7)5.1.3 采集流程 (7)5.2 数据处理 (8)5.2.1 数据清洗 (8)5.2.2 数据整合 (8)5.2.3 数据加密 (8)5.3 数据分析 (8)5.3.1 数据挖掘 (8)5.3.2 数据可视化 (8)5.3.3 应用场景 (8)第六章:安全保障措施 (8)6.1 安全需求分析 (8)6.2 技术安全保障 (9)6.3 管理安全保障 (9)第七章:用户体验优化 (10)7.1 用户体验需求分析 (10)7.1.1 用户画像构建 (10)7.1.2 用户需求挖掘 (10)7.2 交互设计 (10)7.2.1 交互逻辑优化 (10)7.2.2 交互方式创新 (11)7.3 界面设计 (11)7.3.1 界面布局 (11)7.3.2 界面风格 (11)8.1 运营管理策略 (11)8.2 维护与更新 (12)8.3 用户反馈与改进 (12)第九章:项目评估与效益分析 (13)9.1 项目评估指标 (13)9.2 效益分析 (13)9.3 项目改进建议 (14)第十章:未来发展展望 (14)10.1 行业发展趋势 (14)10.2 技术创新方向 (15)10.3 市场拓展策略 (15)第一章:项目背景与目标1.1 项目背景信息技术的迅猛发展,互联网、大数据、人工智能等新兴技术已深入人们生活的各个领域。
基于RFID技术的农产品追溯体系构建方案

基于RFID技术的农产品追溯体系构建方案第一章绪论 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 国内外研究现状 (3)1.4 研究方法与论文结构 (3)第二章:RFID技术概述 (4)第三章:基于RFID技术的农产品追溯体系构建 (4)第四章:农产品追溯体系关键技术研究 (4)第五章:实证分析 (4)第六章:结论与展望 (4)第二章 RFID技术概述 (4)2.1 RFID技术基本原理 (4)2.2 RFID系统组成 (4)2.3 RFID技术在农产品追溯中的应用 (5)第三章农产品追溯体系构建需求分析 (5)3.1 农产品追溯体系需求背景 (5)3.2 农产品追溯体系功能需求 (6)3.3 农产品追溯体系功能需求 (6)第四章农产品追溯体系架构设计 (7)4.1 系统架构设计原则 (7)4.2 系统架构设计 (7)4.3 系统模块划分 (8)第五章数据采集与处理 (8)5.1 数据采集技术 (8)5.2 数据处理方法 (8)5.3 数据存储与传输 (9)第六章农产品追溯信息编码与标识 (9)6.1 编码原则与方法 (9)6.1.1 编码原则 (9)6.1.2 编码方法 (10)6.2 标识技术选择 (10)6.2.1 RFID技术 (10)6.2.2 条码技术 (10)6.2.3 二维码技术 (10)6.3 信息编码与标识应用 (10)6.3.1 信息编码应用 (10)6.3.2 标识技术应用 (10)第七章农产品追溯体系关键技术研究 (11)7.1 数据挖掘技术在农产品追溯中的应用 (11)7.1.1 数据挖掘技术概述 (11)7.1.2 数据挖掘技术在农产品追溯中的应用 (11)7.2 云计算在农产品追溯中的应用 (11)7.2.1 云计算概述 (11)7.2.2 云计算在农产品追溯中的应用 (11)7.3 区块链技术在农产品追溯中的应用 (12)7.3.1 区块链技术概述 (12)7.3.2 区块链技术在农产品追溯中的应用 (12)第八章系统开发与实现 (12)8.1 系统开发环境与工具 (12)8.2 系统开发流程 (13)8.3 系统功能实现 (13)第九章系统测试与优化 (14)9.1 系统测试方法 (14)9.1.1 功能测试 (14)9.1.2 功能测试 (14)9.1.3 稳定性测试 (14)9.1.4 安全性测试 (14)9.2 系统功能测试 (15)9.2.1 数据采集与处理速度测试 (15)9.2.2 系统响应时间测试 (15)9.2.3 并发处理能力测试 (15)9.3 系统优化策略 (15)9.3.1 数据库优化 (15)9.3.2 网络优化 (15)9.3.3 系统架构优化 (15)9.3.4 代码优化 (15)第十章结论与展望 (16)10.1 研究结论 (16)10.2 存在问题与改进方向 (16)10.3 研究展望 (16)第一章绪论1.1 研究背景经济的快速发展,人民生活水平不断提高,对农产品的品质和安全问题日益关注。
第五章数据采集与处理

一、数字滤波
第五章数据采集与处理
一、数字滤波
1、中值滤波 对于去掉脉冲性质的干扰比较有效, 但对快速变化过程的参数(如流量) 则不宜采用。 在中值滤波中,n值不易太大, 一般取3—5即可。
第五章数据采集与处理
一、数字滤波
2、算术平均滤波 算术平均滤波就是把n次采样值进行相加, 然后取其算术平均值作为本次采样值
LOOPl:INC RO
; 指向下一个采样值
DJNZ R7, LOOP ; 未加完继续
MOV R2,#03H
; 右移次数
LOOP2: CLR
XCH A,R1
RRC A
XCH R1,A
RRC A
DJNZ R2,LOOP2
MOV FIN,A
; 平均值存入FIN单元
第五章数据采集与处理
RET
一、数字滤波
START :CLR A
; 结果单元低八位清。
MOV Rl,A
; 结果单元高八位清。
MOV Ro,#DATA ; 采样值首地址
MOV R7, #08H ; 循环次数送R7
第五章数据采集与处理
LOOP:ADD A,@RO ; 累加
JNC LOOPl
;无进位转LOOP1
INC Rl
; 结果单元高八位加1TT源自式中,令RCT RC
其算式为 u o (n) T ( 1 )u i(n) T u o [n (1 )T ]
第五章数据采集与处理
一、数字滤波 5、一阶滞后滤波 适用于消除周期性干扰, 优点:在干扰频率很低的时候,可以通过 调整RC来消除干扰,而模拟RC滤波器由 于受电容容量的限制,其时间常数不可能 过大,使得它对频率很低的干扰无法消除。
数据采集与处理总结
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数据采集与处理总结一、引言数据采集与处理是现代社会中非常重要的工作环节,它涉及到对海量数据进行获取、整理、分析和应用等过程。
本文将从采集前的准备工作、采集过程的优化、数据处理的方法和数据分析的应用等方面进行总结,以期能够提高数据采集与处理的效率和质量。
二、准备工作1.明确目标:在进行数据采集之前,我们需要明确采集的数据类型、范围和目标,以及数据的用途和需求,这样才能有针对性地进行准备工作。
2.数据源的确定:确定数据的来源,可以通过调查问卷、网络爬虫、数据库查询和样本测试等方式来获取数据。
3.采集规则的制定:根据数据的特点和需求,制定数据采集的规则和标准,以确保采集的数据具有一致性和准确性。
4.技术设备和工具的准备:准备好必要的技术设备和工具,如计算机、网络设备、数据库软件等,以确保采集过程的顺利进行。
三、采集过程的优化1.选择合适的采集工具:根据采集的数据类型和特点,选择合适的采集工具,如爬虫软件、数据提取工具等,以提高采集效率。
2.优化数据采集的流程:对采集的流程进行优化,去除无关的环节和重复的操作,简化采集过程,提高效率。
3.确保数据的完整性和准确性:在采集过程中,要保证数据的完整性和准确性。
可以通过添加数据校验和验证机制,以及进行数据过滤、去重等操作,来确保数据的质量。
四、数据处理的方法1.数据清洗:对采集的原始数据进行清洗,去除无效和错误的数据,修复和填充缺失的数据,以提高数据的质量。
2.数据转换:根据数据的需求和分析目的,对采集的数据进行格式转换和结构调整,以适应后续的数据处理和分析工作。
3.数据聚合:将多个数据源的数据进行聚合和整合,以便于进行更深入的数据分析和挖掘。
4.数据异常检测:对数据进行异常检测和处理,包括异常值的发现、异常行为的识别等,以提高数据的可靠性。
五、数据分析的应用1.趋势分析:对历史数据进行趋势分析,预测未来的数据变化趋势,为决策提供参考。
2.关联分析:通过对不同维度的数据进行关联分析,挖掘数据之间的关联关系,以发现隐藏在数据中的规律和信息。
智能种植管理系统研发

智能种植管理系统研发第一章绪论 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (3)1.3 研究内容与方法 (4)1.3.1 研究内容 (4)1.3.2 研究方法 (4)第二章智能种植管理系统概述 (4)2.1 智能种植管理系统的定义 (4)2.2 智能种植管理系统的发展历程 (4)2.2.1 传统农业阶段 (4)2.2.2 机械化和自动化阶段 (5)2.2.3 信息化阶段 (5)2.2.4 智能化阶段 (5)2.3 智能种植管理系统的关键组成部分 (5)2.3.1 数据采集与传输 (5)2.3.2 数据处理与分析 (5)2.3.3 决策支持与优化 (5)2.3.4 自动控制与执行 (5)2.3.5 用户界面与交互 (5)2.3.6 安全保障与隐私保护 (6)第三章系统需求分析 (6)3.1 功能需求 (6)3.1.1 系统概述 (6)3.1.2 功能模块划分 (6)3.1.3 功能需求详细描述 (6)3.2 功能需求 (7)3.2.1 响应时间 (7)3.2.2 系统容量 (7)3.2.3 系统稳定性 (8)3.3 可靠性需求 (8)3.3.1 硬件可靠性 (8)3.3.2 软件可靠性 (8)第四章系统设计 (8)4.1 系统总体设计 (8)4.1.1 系统架构 (8)4.1.2 功能模块划分 (8)4.1.3 系统工作流程 (9)4.2 系统模块设计 (9)4.2.1 数据采集模块 (9)4.2.2 数据处理模块 (9)4.2.3 决策支持模块 (9)4.2.5 系统设置模块 (9)4.2.6 监控预警模块 (9)4.3 系统硬件设计 (9)4.3.1 传感器设计 (10)4.3.2 执行器设计 (10)4.3.3 数据传输设备设计 (10)4.4 系统软件设计 (10)4.4.1 系统架构设计 (10)4.4.2 数据库设计 (10)4.4.3 功能模块实现 (10)第五章数据采集与处理 (10)5.1 数据采集技术 (11)5.1.1 概述 (11)5.1.2 传感器技术 (11)5.1.3 数据传输技术 (11)5.2 数据处理方法 (11)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 数据存储与查询 (11)5.3.1 数据存储 (12)5.3.2 数据查询 (12)5.3.3 数据安全与隐私保护 (12)第六章智能决策支持系统 (12)6.1 决策模型建立 (12)6.1.1 模型概述 (12)6.1.2 模型构建方法 (12)6.2 决策算法研究 (13)6.2.1 算法概述 (13)6.2.2 算法研究内容 (13)6.3 决策结果分析 (13)6.3.1 结果展示 (13)6.3.2 结果分析 (13)第七章系统集成与测试 (14)7.1 系统集成策略 (14)7.2 系统测试方法 (14)7.3 系统功能评估 (15)第八章系统应用案例 (15)8.1 农业种植案例 (15)8.1.1 项目背景 (15)8.1.2 系统应用 (15)8.2 花卉种植案例 (16)8.2.1 项目背景 (16)8.3 果蔬种植案例 (16)8.3.1 项目背景 (16)8.3.2 系统应用 (16)第九章经济效益与市场分析 (17)9.1 经济效益分析 (17)9.1.1 投资回报分析 (17)9.1.2 经济效益评估 (17)9.2 市场前景分析 (17)9.2.1 市场需求分析 (17)9.2.2 市场规模预测 (17)9.3 竞争对手分析 (17)9.3.1 主要竞争对手 (18)9.3.2 竞争优势与劣势分析 (18)第十章总结与展望 (18)10.1 研究成果总结 (18)10.2 存在问题与不足 (18)10.3 未来发展趋势与研究方向 (19)第一章绪论1.1 研究背景我国农业现代化进程的推进,智能化、信息化技术在农业生产中的应用日益广泛。
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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:
二、标度变换 2、非线性参数标度变换 如果被测参数是非线性的,即被测参数与测 量值呈非线性关系,则其标度变换公式应根 据具体问题具体分析。 节流式流量传感器进行测量时,其流量与差 压的关系为 :
G K p
式中G——被测介质流量; K——系数,与被测介质及节流装置的尺寸有关 p ——节流装置的差压。
请求信号,单片机读入数据。
3、DMA法:直接存储器存取——适用于转换速度要
求高,前两种不能满足要求。 DMA接口
A/D转换的数据——DMA中的数据存储器——主存储器
第二节
数据采集系统常用的数据处理 一、数字滤波
二、标度变换 三、非线性补偿 四、查表法 五、上下限检查
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在微型计算机控制系统中,将A/D转换后 的数据输入到计算机后,在进行显示、计 算及控制之前,还须根据需要进行相应的 加工处理,如数字滤波、标度变换、非线 性补偿及上下限检查等等,以满足系统的 要求。
一、数字滤波 如果 xn1 xn x 表明 xn 1 值维持接近 xn 值,xn 值是可信的,用最近一个采样 xn 1 作为滤波输出,否则就以(Xn+Xn+1)/2的 值作为滤波输出,这一方法既保证了采样 的实时性,也考虑到采样值变化的连续性。
一、数字滤波 限速滤波的算法算式为:
x n ,当 x n x n 1 x x n 1 ,当 x n 1 x n x yn 再采样( x x ) / 2,当 x x x n 1 n 1 n n
一、数字滤波 限幅滤波和限速滤波的方法对抑制带有 随机性的干扰较为有效,但涉及 x 到值 如何确定的问题。
n
i
——n次采样值的算术平均值 式中 y n Xi——第i次采样值; n——采样次数。
一、数字滤波
2、算术平均滤波 算术平均滤波程序如下: 将n次采样值存放在起始地址为DATA的 RAM中(本程序n--8)。经过算术平均滤波后 的采样值存于片内RAM的FIN单元。 ORG 1000H START :CLR A ; 结果单元低八位清。 MOV Rl,A ; 结果单元高八位清。 MOV Ro,#DATA ; 采样值首地址 MOV R7, #08H ; 循环次数送R7
LOOP:ADD A,@RO ; 累加 JNC LOOPl ;无进位转LOOP1 INC Rl ; 结果单元高八位加1 LOOPl:INC RO ; 指向下一个采样值 DJNZ R7, LOOP ; 未加完继续 MOV R2,#03H ; 右移次数 LOOP2: CLR XCH A,R1 RRC A XCH R1,A RRC A DJNZ R2,LOOP2 MOV FIN,A ; 平均值存入FIN单元 RET
三、数据采集系统的一般结构 多通道模拟量数据采集系统程序流程图 如图(a)、(b)所示,图(a)为主程序流程 图,图(b)为实现连续顺序巡回数据采集 的子程序,其中有一个延时是为了保证 LF398采样过程的完成。
三、数据采集系统的一般结构
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
一、数字滤波 5、一阶滞后滤波 适用于消除周期性干扰, 优点:在干扰频率很低的时候,可以通过 调整RC来消除干扰,而模拟RC滤波器由 于受电容容量的限制,其时间常数不可能 过大,使得它对频率很低的干扰无法消除。
注意:并不是在任何一个系统中都需要 进行数字滤波。
第二节
数据采集系统常用的数据处理 一、数字滤波
二、标度变换 1、线性标度变换原理 设被测参数与其对应的数字量之间呈线性关 系,则标度变换公式为
N x No Ax Ao ( Am Ao ) Nm No
式中Ao——测量仪表的下限; Am——测量仪表的上限; Ax——实际测量值(工程量); No——测量仪表下限所对应的数字量 Nm——测量仪表上限所对应的数字量 Nx一一测量值所对应的数字量。
第二节
数据采集系统常用的数据处理 一、数字滤波
二、标度变换 三、非线性补偿 四、查表法 五、上下限检查
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三、非线性补偿 在实际工程中,有许多测量元件是非线性 的 ,常采用软件进行非线性补偿和校正。 用软件进行非线性补偿的常用方法有线性插 值法和二次抛物线插值法 。
三、非线性补偿 线性插值法: 线性插值法是指在给定的两点之间用一条直 线去代替两点之间的曲线,使非线性参数线 性化,以便于参数的计算。 设输入值x在区间( x , x )内,则对应的逼 近值为:
二、标度变换 解:由给定条件得
Am=80°C,Ao=20°C,Nm=0FFH=255,No=0B7H=183
在温度为20°C时,检测所得模拟电压是1V, 所以相应的数字量应为 : No=255*l/5=51 对测量数字量0B7H的工程量线性转换结果为 :
Ax=20+(80-20)(183-51)/(255-51)=58.82°C
u o (nt) u o [(n 1)T ] RC u o (nT ) u i (nT ) t
式中,令 u
t T
o
(nT),ui (nT)
为nT时刻的采样值, 为采样周期,上式整理得:
RC RC (1 )u o (nT ) u i (nT ) u o [( n 1)T ] T T
二、标度变换 如果把测量仪表的下限A。(输入信号为0)所 对应的A/D转换器值定为0,即No=0 则上述标度变换公式可简化为
Nx Ax Ao ( Am Ao ) Nm
二、标度变换 例 某烟厂用计算机采集烟叶发酵 室的温度变化数据,该室温度测量范围是 20—80°C,所得模拟信号为1—5V,采用铂 热电阻(线性传感元件)测温。用8位A/D转 换器进行转换数字量,转换器输入0—5V时 输出是00H一0FFH。某一时刻计算机采集到 的数字量为0B7H,用计算机作工程量线性转 换。
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
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四、数据采集系统的三种工作方式
用单片机控制ADC时,多数采用查询法和中断控制 两种方法。 1、查询法:对ADC状态进行监视,如转换结束, 读入数据。
2、中断控制法:ADC转换结束并向单片机发出中断
一、数字滤波
一、数字滤波 1、中值滤波 对于去掉脉冲性质的干扰比较有效, 但对快速变化过程的参数(如流量) 则不宜采用。 在中值滤波中,n值不易太大, 一般取3—5即可。
一、数字滤波 2、算术平均滤波 算术平均滤波就是把n次采样值进行相加, 然后取其算术平均值作为本次采样值
yn
1 n
x
i 1
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一、数据采集系统组成原理 数据采集和数据处理系统从功能上说, 主要是对生产现场随时产生的大量数据 (如温度、压力、流量、成分、速度、 位移量等)进行巡回检测、收集、记录、 统计、运算、分析、判断等处理,最后 由显示器或打印机输出其结果,但它并 不直接控制生产过程。
一、数据采集系统组成原理
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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
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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
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
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二、数据采集系统基本功能
1、对多个输入通道输入的生产现场信息 能够按顺序逐个巡回检测,或按指定要求 对某一个通道进行有选择检测。 2、在系统内部能存储采集的数据。 3、能够对所采集的数据进行检查和处理, 例如越限检查、数字滤波、线性化、数字 量-工程量转换等。 4、当采集到的数据超出规定的上限值或 下限值时,能够发出声光报警信号,提 示操作人员处理。