第二章数据采集技术
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：
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。
无人机数据采集处理与应用技术研究
无人机数据采集处理与应用技术研究第一章引言无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）是在无人操控或者远程操控的情况下，能够自主飞行、进行各种任务的飞行器，具有高效、灵活、低成本、安全等优点。
近年来，无人机在农业、测绘、环境保护、灾害监测等领域开展了广泛应用。
无人机数据采集处理技术的不断提高，为各个领域的应用提供了有力的技术保障。
本文将对无人机数据采集和处理技术进行研究和探讨，以期为相关领域的研究和实践提供参考。
第二章无人机数据采集技术2.1 传感器技术传感器是无人机数据采集的重要工具，主要包括光学传感器、雷达传感器、气象传感器、惯性单元等。
其中，光学传感器包括相机、激光扫描仪、多光谱相机等，可用于获取地面影像、数字高程模型等数据；雷达传感器用于获取包括距离、遥感、运动状态等信息；气象传感器可用于监测大气环境信息等。
惯性单元主要包括加速度计、陀螺仪和磁力计等，用于实现无人机的姿态控制。
2.2 通信技术无人机通过通信技术与地面站或其他无人机、卫星进行通信，从而实现数据传输和任务的协调控制。
近年来，无人机之间的通信技术不断完善，通信状况的可靠性和抗干扰性得到提升。
同时，地面站也在不断发展新的通信技术，例如在农业领域的无人机服务平台。
2.3 航迹规划技术航迹规划是指无人机在执行任务时充分考虑地形、天气、任务需求等因素，通过算法确定最优航迹，以获得最佳效果。
航迹规划技术的精度和可靠性决定了无人机能否完成任务，并对无人机的安全性与稳定性产生关键作用。
为此，研究人员设计了多种航迹规划算法，例如基于遗传算法的多目标航迹规划算法，基于机器学习的航迹规划算法等。
第三章无人机数据处理技术3.1 数据预处理技术无人机采集到的数据存在多种不确定性和噪声，需要进行预处理以提高数据质量和准确性。
常用的预处理技术包括图像校正、去除运动模糊、去除噪声等。
3.2 数据后处理技术数据后处理是对采集到的数据进行处理和分析，从而提取有用信息的过程。
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。
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。
第2章 信息系统数据的采集与编码
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2.1.3 数据处理
数据处理是指对数据进行收集、存储、分类、排序、查询、维护(录入、修改和删除)、 统计和传输等一系列活动的总称，是将数据转换为信息的过程。 1. 数据处理的目的 (1) 把原始数据转换为易于分析、传递、加工及处理的形式。 (2) 从大量的原始数据中，根据应用需求，提取有用信息，为管理与决策提供依据。 (3) 把编辑后的数据存储起来，供以后使用。 2. 数据处理的基本任务 (1) 数据采集：依据信息系统的需求，采集相关数据。 (2) 数据转换：把采集的数据，转换成计算机能够处理的形式。 (3) 数据输入：将数据输入信息系统中。 (4) 数据筛选：根据用户需求，对数据进行筛选、分类和排序。 (5) 数据组织：把具有某种逻辑关系的数据组织起来，以某种方式存放在计算机存 储器中。合理组织数据，可以使数据处理的速度加快，并且占用的存储空间变小。 (6) 数据加工：根据用户需求，对数据进行加工，包括算术运算、逻辑运算等。 (7) 数据存储：将数据存储在计算机的存储设备(一般以数据库的形式存储)中。 (8) 数据检索：根据用户需求，检索相应的数据。 (9) 数据发布：通过网络把数据发布给相关的部门与人员。 (10) 数据输出：将数据以需要的格式预览或打印输出。
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2.4 信息系统基础数据的采集与编码
2.4.1 人员数据的采集与编码
1. 民族数据的采集与编码 2. 籍贯数据的采集与编码 3. 政治面貌数据的采集与编码 4. 学历数据的采集与编码 5. 学位数据的采集与编码 6. 职称数据的采集与编码
2.4.2 图书数据的采集与编码
1. 图书类型数据的采集与编码 2. 出版社数据的采集与编码
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2.5.3 准备图书数据
准备的图书数据如表2-18所示。
第二章DEM的数据获取
(5)选择性采样
选择地性线及地形特征点采点。
特点：
（a）点的分布和密度与地形最匹配，数据 冗余度最小。
（b）作业效率低，不易实现自动化作业。
（6）混合采样
选择性采样+规则采样（或渐进采样）
形成
附加地形特征的 规则格网DEM
沿特征附加三角网的 混合格网（Grid-Tin) DEM
地形特征点 单独存贮
地形图比例尺与等高距关系为：
1：20万
25~100m
1：10万
10~40m
1：5万
10~20m
1：2.5万
5~20m
1：1万
2.5~10m
通常Байду номын сангаас为高程精度达三分之一等高距。
由地形图获取DEM数据的特点
➢ 需有合适的地形图（比例尺、时间） ➢ 数据质量依赖于原图质量 ➢ 数字化会降低原图精度 ➢ 数据现势性通常较差 ➢ 是丰富而廉价的数据来源
➢ 摄影测量是DEM重要的数据源，是进行数据库更新的重要方式之 一
➢ 现有地形图是DEM的另一重要数据源，经过大量的实践证明，从 等高线地形图生产DEM的方法已经成熟，可以广泛应用于生产
➢ 使用激光扫描、干涉雷达等新型技术进行DEM数据采集是很有发 展前景的DEM采集方式
➢ 不论从何种数据源获取DEM数据，在采集等高线或规则格网的同 时采集重要的地形特征点线是保证DEM质量和提高工作效率的重要 措施
对每个扫描像元探测记录地表辐射值形成影像。 同时测出像元a至地表的斜距，由已知的影像外方位 元素（GPS＋IMU系统测得）推算得A点的地面坐标， 形成DEM。
s
a p
o
A
（2）基本结构组成
影像
《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。
物联网中的数据采集与传输技术研究
物联网中的数据采集与传输技术研究第一章：引言物联网是指通过互联网将各种物体连接起来，实现信息的交互和互通的网络。
在物联网中，数据的采集和传输技术是非常重要的环节。
本文将重点研究物联网中的数据采集与传输技术，探讨其原理、应用和发展趋势。
第二章：数据采集技术数据采集是物联网中的核心环节，其主要功能是将物理世界中的数据转化为数字信号，以便于处理和传输。
常见的数据采集技术包括传感器技术、RFID技术和影像采集技术。
传感器技术是最常见也是最重要的数据采集技术之一。
传感器能够将物理量转化为电信号，包括温度、湿度、光强等。
常见的传感器包括温度传感器、湿度传感器、光电传感器等。
传感器的选择将根据具体应用的需求来进行。
RFID技术（Radio Frequency Identification）利用无线电技术将存储在标签上的数据传输到读写器上。
通过RFID技术，可以实现对物体的实时监测和追踪。
RFID技术的应用广泛，包括物流管理、仓库管理等领域。
影像采集技术是将物体的影像转化为数字信号的技术。
它通过摄像头、数字图像处理等手段，采集物体的影像，并进行处理和分析。
影像采集技术在安防监控、医学影像等领域有广泛的应用。
第三章：数据传输技术数据采集之后，需要将数据传输到云端或其他终端进行处理和存储。
数据传输技术直接影响着物联网系统的性能和可靠性。
常见的数据传输技术包括有线传输和无线传输。
有线传输技术包括以太网、局域网等。
以太网是物联网中最常用的有线传输技术之一，它利用双绞线、光纤等介质将数据传输到物联网的中心节点或云端服务器。
以太网传输速度快、可靠性高，适用于数据量较大、要求实时性的应用场景。
无线传输技术包括蓝牙、Wi-Fi、ZigBee等。
蓝牙技术适用于距离较近、设备数量较少的场景，如蓝牙耳机、蓝牙音箱等。
Wi-Fi技术能够提供较大的无线覆盖范围，并支持更多的设备连接。
ZigBee技术适用于小范围、低功耗的设备连接，如家庭自动化等。
大数据处理方法总结
大数据处理方法总结第一章介绍大数据时代的到来使得数据处理成为当代的一项重要任务。
随着互联网、社交媒体、物联网等技术的快速发展，数据量呈指数级增长，传统的数据处理方法已经无法满足对大数据的高效处理需求。
因此，本文将总结大数据处理的各种方法，包括数据采集、存储、处理和分析等方面。
第二章数据采集数据采集是大数据处理的第一步，它涉及到如何从多个来源获取数据并将其整合成结构化或非结构化的格式。
常见的数据采集方法包括爬虫技术、数据抓取和API接口等。
爬虫技术通过模拟浏览器行为来抓取网页数据，数据抓取是通过特定软件或脚本从数据库或文件中提取数据，API接口是通过调用开放的数据接口来获取数据。
数据采集的关键在于选择合适的方法和技术，并能够处理各种可能的异常情况。
第三章数据存储数据存储是大数据处理中的重要环节，为了能够高效地存储和管理大规模的数据，需要采用适当的数据存储技术。
传统的关系型数据库在面对大数据处理时性能较差，因此，出现了许多新型的数据存储技术。
例如，分布式文件系统（如Hadoop的HDFS）能够将数据分散存储在多个节点上，分布式数据库（如Cassandra）能够将数据分布在不同的服务器上，列式数据库（如Vertica）则将数据以列的方式进行存储，提高了读取和查询的效率。
选择合适的数据存储技术需要综合考虑数据的特点、处理需求和成本等因素。
第四章数据处理数据处理是大数据处理过程中的核心环节，它包括数据清洗、数据转换和数据集成等步骤。
数据清洗是指在原始数据中去除重复、错误或不完整的数据，以确保数据的质量和准确性。
数据转换是将原始数据转换为目标格式，常见的转换操作包括数据筛选、聚合和计算等。
数据集成是将来自不同数据源的数据整合在一起，以便进行后续的分析和挖掘。
数据处理的关键在于选取合适的工具和算法，并能够高效地处理大规模的数据。
第五章数据分析数据分析是大数据处理的最终目标，通过对海量数据的分析和挖掘，可以发现隐藏在数据中的规律和信息。
数据采集技术
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(一) 传感器的主要技术指标
将被测量→转换后续电路可用电量： 1.测量范围：与被测量实际变化范围相一致。 2.测量精度：符合整个测试系统根据总精度要求 而分配给传感器的精度指标； 3.转换速度（带宽）：符合整机要求； 4.能满足被测介质和使用环境的特殊要求，如耐 高温、耐高压、防腐、抗振、防爆、抗电磁干扰 、体积小、质量轻和不耗电或耗电少等； 5.能满足用户对可靠性和可维护性的要求。 12
…
……
数据 采集站N
…
模拟信号或数字信号
网络式数据采集结构
7
请总结每种数据采 集系统结构的主要 特点！及适用场合。
8
§2.2 模拟信号调理
数据采集系统信号调理（Signal Conditioning）的任务：
• 实现非电量信号向电信号的转换、小信号 放大、滤波等；
• 与软件配合实现零点校正、线性化处理、 温度补偿、误差修正和量程切换等功能。
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放大器噪声分析0
后级电路K
VON
VIN
VIN VON / K
总的等效输出噪声：
VON (VIN0 K0 K )2 (VIN K )2
总的等效输入噪声：
VIN
VON K0K
VI2N 0
(VIN K0
)2
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假定不设前放时，输入信号被电路噪声淹没，即：VIS＜VIN， 加入前放后，希望VIS>V'IN，就必须使V'IN<VIN，
（a） VIN
(VIN0 K )2 VI2N1 K
VI2N 0
(VIN1 K
)2
（b） VIN
(VIN1K )2 (VIN0K )2 K
VI2N0 VI2N1
电子商务中的数据采集分析方法研究
电子商务中的数据采集分析方法研究第一章：绪论随着互联网的迅速发展，电子商务变得越来越普及和重要。
作为一种创新的商业模式，电子商务给人们带来了前所未有的商机和方便。
同时，电子商务也带来了大量的数据，这些数据对于企业的发展至关重要。
因此，数据采集分析成为电子商务中极为重要的一个环节。
本文将从不同角度来探究电子商务中的数据采集分析方法。
第二章：数据采集数据采集是数据采集分析的第一步。
数据采集可以从各个渠道进行，常见的渠道包括企业自身网站、第三方网站、社交媒体和搜索引擎等。
采集数据的方式包括爬虫、API接口、抓取等。
其中，爬虫是最为常见的一种方式，它可以自动爬取网络上的信息并存储在数据库中。
第三章：数据过滤和清理采集到的数据大多数情况下都要进行过滤和清理。
数据过滤和清理是数据分析的重要前提。
数据过滤通常指的是根据一定的条件过滤出需要的数据，例如根据关键词过滤出同行竞争对手的数据。
而数据清理通常指的是将采集到的数据进行去重、去噪、去缺失等处理，确保数据的准确性和鲁棒性。
数据过滤和清理的准确性直接影响到后续的分析结果。
第四章：数据分析数据分析是整个数据采集分析的核心。
通过对采集到的数据进行分析，可以发现潜在的商业机会和问题，进而制定出更好的商业策略。
数据分析包括数据可视化、数据挖掘、机器学习、统计分析等技术。
其中，数据可视化技术可以将数据转化为图表和图形，更直观和易于理解。
数据挖掘技术可以挖掘出潜在的商业机会和规律。
机器学习技术可以根据历史数据进行预测和决策。
统计分析技术可以从全局的角度进行数据分析并提出合理的建议。
第五章：数据应用数据应用是数据采集分析的最后一步。
经过前面的数据采集、过滤和清理、分析等步骤，研究人员可以形成一些有效的结论和预测结果。
数据应用就是要将这些结论和预测结果应用到实际的商业决策中。
数据应用包括商业策略的制定、产品的研发等。
通过数据应用，企业可以更好地了解市场和客户需求，制定更好的商业策略和产品设计，从而更好地提高企业的商业价值和竞争力。
数据采集与处理技术的创新研究
数据采集与处理技术的创新研究第一章前言数据采集和处理技术在现代生活中扮演着越来越重要的角色。
这些技术不仅能够增强我们对日常生活的理解，还可以帮助我们更好地管理和利用资源。
在一些领域，比如物联网、大数据分析和人工智能，数据采集和处理技术对于成功实现项目目标至关重要。
本文章旨在探讨数据采集和处理技术的创新研究，深入了解这些技术如何支持创新及其在现实生活中的应用。
第二章数据采集技术的创新研究在数据采集技术的创新研究方面，我们可以看到很多进步和变化。
过去，数据采集主要依赖于手动输入或传感器采集数据。
然而，这种方法往往效率低下且容易出错。
现在，随着物联网技术和智能设备的出现，数据采集已经发生了变革。
这些设备可以自动采集数据，并通过网络传输和存储数据。
这种方法的效率更高且更精确。
此外，大数据技术的出现也为数据采集带来了创新。
现在，企业可以利用网络抓取工具和网络爬虫从网页和社交媒体上收集数据，这些数据可以为企业提供有价值的信息，帮助企业更好地进行市场研究和决策。
第三章数据处理技术的创新研究随着数据采集技术的改进，数据处理技术也在不断创新。
传统的数据处理技术主要依赖于关系型数据库来存储和分析数据。
然而，这种方法在大数据领域显得笨重且效率低下。
因此，人们开始研究新的数据处理技术来能够更好地处理大数据。
分布式计算是一种新的数据处理技术，基于Hadoop等开源技术，可以高效地处理大规模数据。
此外，各种数据挖掘和机器学习算法的出现，也为数据处理带来了新的机遇。
这些算法可以帮助人们从数据中发现有用的模式和信息，以及为决策提供有力的支持和洞察力。
第四章数据采集和处理技术在现实生活中的应用数据采集和处理技术的创新研究为现实生活中的各个领域带来了巨大的机遇和潜力。
以下是数据采集和处理技术在一些领域中的应用：（1）医疗保健：医疗保健领域可以通过数据采集和处理来改善医疗保健服务。
医疗机构可以利用传感器和智能设备来监控病人的健康状况，并通过数据分析来提供更好的医疗服务。
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
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。
数据采集软件的技术要点与案例
数据采集软件的技术要点与案例第一章：引言近年来，随着大数据时代的到来，数据采集变得越来越重要。
数据采集软件的使用已经成为现代企业的标配，为企业提供了在决策制定和业务运营中帮助更多的见解。
本章将介绍数据采集软件的背景和重要性。
第二章：数据采集软件的基本原理2.1 数据来源数据采集软件的第一个要点是确定数据来源。
数据可以来自于各种渠道，包括网页、移动应用程序、传感器设备等。
合理选择数据来源可以提高数据采集的效率和质量。
2.2 数据采集方式数据采集软件可通过多种方式进行数据的获取，包括API接口、爬虫、解析文件等。
选择合适的数据采集方式可以确保数据的准确性和完整性。
2.3 数据存储数据采集软件还需要考虑数据的存储方式。
常见的存储方式包括关系型数据库、非关系型数据库、云存储等。
选择适当的存储方式可以提高数据的可用性和可扩展性。
第三章：数据采集软件的关键功能3.1 自动化数据采集数据采集软件需要实现自动化采集功能，减少人工操作，降低错误率。
通过设置合适的采集规则和定时任务，数据采集软件能够自动从各种数据源中获取所需数据，并将其存储到指定位置。
3.2 数据清洗和处理采集到的原始数据往往包含噪声、重复和缺失等问题，数据采集软件需要提供数据清洗和处理功能，以确保采集到的数据质量。
例如，软件可以去除重复数据、填充缺失值、转换数据格式等。
3.3 数据分析和可视化为了更好地理解和利用采集到的数据，数据采集软件需要具备数据分析和可视化功能。
通过对数据进行统计分析、图表绘制等方式，数据采集软件可以帮助用户发现数据中的规律、趋势和异常。
第四章：数据采集软件的案例分析4.1 电商数据采集软件以电子商务为例，数据采集软件可以帮助电商企业从各大电商平台上采集商品信息、销售数据等，以支持企业的市场竞争分析、商品定价策略等方面的决策。
4.2 物流数据采集软件物流行业需要大量的运输、仓储、配送等数据来支持物流运作的管理和优化。
数据采集软件可以帮助物流企业从车载设备、传感器、仓库管理系统等数据源中采集所需数据，以提供更准确的运输计划和库存管理等决策支持。
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，
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高温、耐高压、防腐、抗振、防爆、抗电磁干扰
、体积小、质量轻和不耗电或耗电少等；
5.能满足用户对可靠性和可维护性的要求。
(二) 选用什么类型传感器
对于一种被测量，常常有多种传感器可以测量， 例如测量温度的传感器就有：热电偶、热电阻、热敏 电阻、半导体PN结、IC温度传感器、光纤温度传感器 等好多种。在都能满足测量范围、精度、速度、使用 条件等情况下，应侧重考虑成本低、相配电路是否简 单、可靠性等因素进行取舍，尽可能选择性能价格比
• 与实现转换所采用的电路技术有关
• 与位数有关
• 采集系统转换时间还与接口模式有关
(3) 精度与误差
绝对误差(精度) 数字输出码所对应的模拟输入电压实 际值与理想值之差。 绝对误差由增益误差、偏移误差、非线性 误差、噪声等组成。 相对误差(精度) 数字输出码所对应的模拟输入实际值与 理想值之差与模拟满量程值之比，用％表 示 。绝对误差/满量程值之比。
3. 共模抑制比高，能对直流和低频信号进行准
确、安全的测量。
GF289集成隔离放大器
GF289典型接法
第三节 传统 A/D转换器及接口技术
1. ADC的基本概念 2. 技术指标的含义 3. 比较型ADC、积分型ADC、V/F的转换原理 4. 典型芯片选择及接口设计
（3、4看书查阅资料自学）
1.ADC的基本概念
环境温度的改变会造成偏移、增益 和线性度误差的变化。
二、传统ADC的转换原理
(一) 比较型ADC 比较型ADC可分为反馈比较型及非反馈（直接 ）比较型两种。高速的并行比较型ADC是非反 馈的，智能仪器中常用到的中速中精度的逐次
逼近型ADC是反馈型.
逐次逼近式转换器原理
(二) 积分型ADC
双积分ADC
Af (1 2R1 / RG )
由上式可知，通过调节电阻RG，可以很方 便地改变仪用放大器的闭环增益。当采用 集成仪用放大器时，RG一般为外接电阻。
在实际的设计仪用放大电路过程中， 重点考虑以下主要性能指标： 1.非线性度 3. 建立时间 2. 温漂 4. 恢复时间
5. 电源引起的失调
6. 共模抑制比
第一节 数据采集系统的组成结构
传感器
模拟信号调理 数据采集电路
微机系统
图2.1 数据采集系统的基本组成
多路模拟输入通道数据采集系统
◆同时测量多种物理量或同一种物理
量的多个测量点。
多路模拟输入通道可分为两大类型：
◆集中式采集
◆分布式采集
一、多路模拟信号集中采集式 1. 集中式数据采集系统的典型结构之一
三、信号调理通道中的常用放大器
仪用放大器 程控增益放大器
隔离放大器
(一) 仪用放大器
仪用放大器的基本结构
仪用放大器上下对称，即图中R1=R2，R4 ＝R6，R5＝R7。则放大器闭环增益为：
Af (1 2R1 / RG ) R5 / R4
假设R4=R5，即第二级运算放大器增益为 1，则可以推出仪用放大器闭环增益为：
1. 非线性度 它是指放大器实际输出输入关系曲线
与理想直线的偏差。
VO
VI
2. 温漂
温漂是指仪用放大器输出电压随温 度变化而变化的程度。
输出电压会随温度的变化而发生
(1~50)V/℃变化，这与仪用放大器的增 益有关。
3. 建立时间
指从阶跃信号驱动瞬间至仪用放大器输出电
压达到并保持在给定误差范围内所需的时间。
•前置放大器的放大倍数应该多大？
放大器噪声分析
VIS VIN0 前置放大器K0 VIN VOS
后级电路K
VON
VIN VON / K
总的等效输出噪声：
VON
(VIN 0 K 0 K ) (VIN K )
2
2
总的等效输入噪声：
VON VIN K0 K
V
2 IN 0
VIN 2 ( ) K0
4. 恢复时间
指放大器撤除驱动信号瞬间至放大器由饱和
状态恢复到最终值所需的时间。 放大器的建立时间和恢复时间是由频带宽度决 定，直接影响数据采集系统的采样速率。 放大器增益带宽积指标
5. 电源引起的失调
指电源电压每变化1%，引起放大器的 漂移电压值。
仪用放大器一般用作数据采集系统的
前置放大器，对于共电源系统，该指标则 是设计系统稳压电源的主要依据之一。
两种调理电路的对比
（a） VIN
2 (VIN 0 K ) 2 VIN 1
K
V
2 IN 0
VIN1 2 ( ) K
(VIN1 K ) 2 (VIN 0 K ) 2 2 2 VIN 0 VIN1 （b） VIN K
，调理电路中放大器设置在 VIN VIN 由于 K＞1,所以， 滤波器前面有利于减少电路的等效输入噪声。
b．微分线性度误差
定义为ADC传输特性台阶的宽度（实际的量
子值）与理想量子值之间的误差，也就是
两个相邻码间的模拟输入量的差值对于
Vr/2n的偏离值。
失码（Missing Cord）或跳码(Skipped
Cord)，也叫做非单调性。
ADC的积分线性度误差
ADC的微分线性度误差
ADC的失码现象
温度对误差的影响
高的传感器。
1. 大信号输出传感器 : 为了与A/D输入要求相适应，传感器厂家 开始设计、制造一些专门与A/D相配套的 大信号输出传感器。
传感器 小电压 小信号放大 信号修正与变换 滤波 A/D 微机
小电流
传感器 大电压 V/F
传感器
大电流
光电耦合 I/V转换
微机
图3.5 大信号输出传感器的使用
2. 数字式传感器：
采用频率敏感效应器件构成，也可以由 敏感参数R、L、C构成的振荡器，或模拟 电压输入经 V/F转换等。 具有测量精度高、抗干扰能力强、便于
远距离传送等优点。
频率量及开关量输出传感器的使用
传感器 频率 输出 开关量 输出 放大 整形 整形 光电 隔离 光电 隔离 计算机
传感器
计算机
3. 集成传感器 集成传感器是将传感器与信号调理 电路做成一体。例如，将应变片、应变 电桥、线性化处理、电桥放大等做成一
应用场合:
•高共模电压场合：如电力线电流取样、 强电场中测量小范围电压差； •测试现场干扰比较大的微弱模拟信号， 而对信号的传递精度要求又高; •多个系统不能共地.
特点：
1. 能保护系统元件不受高共模电压的损害，
防止高压对低压信号系统的损坏。
2. 泄漏电流低，对于测量放大器的输入端无须
提供偏流返回通路。
6. 共模抑制比
CMRR=20logAdef/Acom 共模电压存在场合
(二) 程控增益放大器
程控放大器是常用部件，在许多实际 应用中，为了在整个测量范围内获取合适 的分辨力，常采用可变增益放大器。 增益由仪器内置计算机的程序控制。这 种由程序控制增益的放大器，称为程控放 大器。
程控放大器原理框图
ADC的分辨率定义为ADC所能分辨 的输入模拟量的最小变化量。 用ADC输出数字量的位数n表示， 代表ADC有2n个可能状态，可分辨出
满量程值的1/2n 的输入变化量。此
输入变化量称为1LSB（即一个量子Q）
(2) 转换时间
A/D转换器完成一次转换所需的时间 定义为A/D转换时间。其倒数称为转换 速率。
量化特性及量化误差
一般而言，n位ADC的理想传输函数由以下两 个式子定义：
Vn (1/ 2)(Vr / 2 ) Vi Vn (1/ 2)(Vr / 2 )
n n
Vr是模拟输入满量程
理想ADC的传输特性和量化误差
A/D转换器技术指标的含义
•分辨率
•转换时间 •精度
•误差
(1) 分辨率
对正负波形对称的干扰信号抑制效果更好。
(三) V/F型ADC
它主要由V/F转换器和计数器构成。V/F型
ADC的特点是：与积分式ADC一样，对工频干
扰有一定的抑制能力；分辨率较高；特别适
体，构成集成压力传感器。
采用集成传感器可以减轻输入通道的
信号调理任务，简化通道结构。
4. 光纤传感器：
这种传感器其信号拾取、变换、传输
都是通过光导纤维实现的，避免了电路 系统的电磁干扰。 光纤传感器可以从根本上解决由现场通 过传感器引入的干扰。
二、运用前置放大器的依据
当传感器输出信号比较小，必须选用前 置放大器进行放大。 •放大器为什么要“前置”,即设置在调理 电路的最前端？
双积分式ADC的优点： • 对R、C及时钟脉冲Tc的长期稳定性无过高要 求即可获得很高的转换精度。 •微分线性度极好，不会有非单调性。因为积 分输出是连续的，因此，计数必然是依次进行 的,即从本质上说，不会发生丢码现象。 •积分电路为抑制噪声提供了有利条件。双积 分式 ADC 是测量输入电压在定时积分时间 T1 内的平均值，对干扰有很强的抑制作用，尤其
增益误差（满量程误差）
指ADC输出达到满量程时，实际模拟输入与理想 模拟输入之间的差值，以模拟输入满量程的百 分数表示。可调，受温度影响。
线性度误差
积分线性度误差和微分线性度误差两种。
a．积分线性度误差
偏移误差和增益误差均已调零后的实际传输特 性与通过零点和满量程点的直线之间的最大偏 离值，有时也称为线性度误差。
偏移误差（又称为偏移电压）
定义:为使ADC的输出最低位为1，施加
到ADC模拟输入端的实际电压与理论值 (1/2Vr／2n)(即1/2LSB所对应的电压值)之 差. 在一定环境温度条件下，偏移电压是可 以调零的。在ADC的产品技术说明书中都给 出偏移误差的温度系数，单位为10-6/℃， 其值约在几到几十范围内。