第2章数据采集与处理
旅游行业:旅游大数据分析应用方案
旅游行业:旅游大数据分析应用方案第一章旅游大数据概述 (2)1.1 旅游大数据的定义 (2)1.2 旅游大数据的特点 (2)1.3 旅游大数据的价值 (3)第二章旅游大数据采集与处理 (3)2.1 数据采集方法 (3)2.2 数据预处理 (4)2.3 数据存储与备份 (4)第三章旅游市场分析 (4)3.1 市场规模与趋势 (4)3.1.1 市场规模 (4)3.1.2 市场趋势 (4)3.2 消费者行为分析 (5)3.2.1 旅游动机 (5)3.2.2 旅游消费行为 (5)3.3 竞争对手分析 (5)3.3.1 行业竞争格局 (5)3.3.2 主要竞争对手 (6)3.3.3 竞争对手优势与劣势 (6)第四章旅游目的地分析 (6)4.1 目的地选择因素 (6)4.2 目的地吸引力分析 (7)4.3 目的地竞争力分析 (7)第五章旅游产品分析与优化 (7)5.1 产品种类与结构 (7)5.2 产品定价策略 (8)5.3 产品组合与优化 (8)第六章旅游营销策略 (9)6.1 营销渠道分析 (9)6.2 营销活动策划 (9)6.3 营销效果评估 (10)第七章旅游服务优化 (11)7.1 服务质量评价 (11)7.1.1 评价指标体系构建 (11)7.1.2 评价方法与流程 (11)7.2 服务满意度分析 (11)7.2.1 满意度调查方法 (11)7.2.2 满意度分析指标 (11)7.3 服务改进策略 (12)7.3.1 基础设施优化 (12)7.3.2 服务人员培训与选拔 (12)7.3.3 服务流程优化 (12)7.3.4 顾客体验提升 (12)第八章旅游安全与风险管理 (12)8.1 旅游安全数据分析 (12)8.2 旅游风险类型与评估 (13)8.3 应对策略与预案 (13)第九章旅游产业融合发展 (14)9.1 旅游与文化的融合 (14)9.1.1 文化资源的旅游化 (14)9.1.2 旅游与文化产业的互动发展 (14)9.2 旅游与科技的融合 (14)9.2.1 智慧旅游 (15)9.2.2 科技创新在旅游中的应用 (15)9.3 旅游与环保的融合 (15)9.3.1 低碳旅游 (15)9.3.2 生态旅游 (15)第十章旅游大数据政策与法规 (15)10.1 旅游大数据政策环境 (15)10.2 旅游大数据法规建设 (16)10.3 旅游大数据行业自律与监管 (16)第一章旅游大数据概述1.1 旅游大数据的定义旅游大数据是指在旅游行业活动中产生的、通过网络、物联网、移动设备等渠道收集的海量、高速、多样化和价值密度低的数据集合。
财务大数据分析姚培荣教案
财务大数据分析-姚培荣-教案第一章:财务大数据分析概述1.1 大数据时代的背景介绍1.2 财务大数据的概念与特点1.3 财务大数据分析的重要性与挑战1.4 财务大数据分析的应用领域第二章:财务数据采集与处理2.1 财务数据采集的方法与工具2.2 财务数据清洗与整合的技术2.3 财务数据存储与管理的方法2.4 财务数据预处理与转换的实践案例第三章:财务数据分析方法与应用3.1 描述性统计分析与可视化3.2 财务比率分析与趋势分析3.3 财务预测与预算分析3.4 财务风险评估与防范策略第四章:财务大数据分析工具与平台4.1 常见财务数据分析工具介绍4.2 Excel在财务数据分析中的应用案例4.3 Python与R语言在财务数据分析中的应用案例4.4 财务大数据分析平台的选型与实施第五章:财务大数据分析实战案例解析5.1 财务报表分析案例5.2 财务趋势预测案例5.3 财务风险评估案例5.4 财务决策支持案例第六章:财务数据挖掘与建模6.1 财务数据挖掘的概念与方法6.2 财务数据挖掘的技术与工具6.3 财务预测模型的构建与应用6.4 财务评价模型的构建与应用第七章:财务大数据可视化7.1 财务大数据可视化的概念与意义7.2 财务大数据可视化的技术手段7.3 财务报表的可视化呈现第八章:财务数据分析的实战技巧8.1 财务数据分析的策略与步骤8.2 财务数据分析中的数据挖掘技巧8.3 财务数据分析中的模型构建技巧8.4 财务数据分析报告的沟通与呈现技巧第九章:财务大数据分析在企业决策中的应用9.1 财务大数据分析在投资决策中的应用9.2 财务大数据分析在融资决策中的应用9.3 财务大数据分析在成本控制中的应用9.4 财务大数据分析在绩效评估中的应用第十章:财务大数据分析的未来发展趋势10.1 财务大数据分析技术的创新与应用10.2 财务大数据分析在金融科技领域的应用10.3 财务大数据分析在企业数字化转型中的应用10.4 财务大数据分析的伦理与法律问题探讨第十一章:财务大数据分析在行业应用案例解析11.1 制造业财务大数据分析案例11.2 金融行业财务大数据分析案例11.3 零售业财务大数据分析案例11.4 科技公司财务大数据分析案例第十二章:大数据分析在财务风险管理中的应用12.1 财务风险管理的重要性12.2 大数据分析在财务风险识别中的应用12.3 大数据分析在财务风险评估中的应用12.4 财务风险应对策略的制定与实施第十三章:财务大数据分析在法规遵从与审计中的应用13.1 财务报表审计的现状与挑战13.2 财务大数据分析在审计准备中的应用13.3 财务大数据分析在审计执行中的应用13.4 财务大数据分析在法规遵从性检查中的应用第十四章:高级财务数据分析技术探讨14.1 高级财务数据分析方法概述14.2 多元统计分析在财务数据分析中的应用14.3 时间序列分析在财务数据分析中的应用14.4 机器学习与深度学习在财务数据分析中的应用第十五章:财务大数据分析的实践与展望15.1 财务大数据分析的实践经验分享15.2 财务大数据分析在企业战略决策中的应用15.3 财务大数据分析在教育与培训中的应用15.4 财务大数据分析的未来挑战与机遇重点和难点解析重点:1. 大数据时代的背景及其对财务管理的影响。
数据采集与处理技术
按照采样周期,对模拟、数字、开关信号
采样。
*
1.3 数据采集系统的基本功能
特点:
在规定的一段连续时间内,其幅值为 连续值。
优点:
便于传送。
缺点:
易受干扰。
信号 类型
①由传感器输出的电压信号
②由仪表输出的电流信号
0~20mA
4~20mA
*
1.3 数据采集系统的基本功能
信号 处理
①将采样信号
②将转换的数字信号作标度变换
3. 数字信号处理
数字信号—
指在有限离散瞬时上取值间断 的信号。
特点:
时间和幅值都不连续的信号。
→
数字信号
*
1.3 数据采集系统的基本功能
传送方式
将数字信号采入计算机后,进行 码制转换。如 BCD→ASCII, 便于在屏幕上显示。
1788年,英国机 械师 J.瓦特(Watt) 在改进蒸汽机的同 时,发明了离心式 调速器,如左图。
这是机械式蒸 汽机转速的闭环自 动调速系统。
当蒸汽机输出 轴转速发生变化 时,离心调速器自 动调节进汽阀门的 开度,从而控制蒸 汽机的转速。
数据 采集
1.4 数据采集系统的结构形式
结构形式 微型计算机数据采集系统 集散型数据采集系统
硬件
软件
系统组成
*
1.4 数据采集系统的结构形式
微型计算机数据采集系统
系统的结构如图1-1所示。
*
1.4 数据采集系统的结构形式
图1-1 微型计算机数据采集系统
第1章 绪 论
Part One
*
数据采集系统的基本功能
本节教学目标 理解模拟信号与处理 理解数字信号与处理 理解二次数据计算
地理信息系统2地理数据及其采集与预处理
地理信息系统的核心功能是地理数据处理, 它实现了空间数据与属性数据的完美结合。数学 方法确实是其强有力的支撑。
地理计算学(Geocomputation)的实质是借 助于现代化的计算理论、计算方法和计算技术, 通过对“整体”和“大容量”的地理数据进行处 理,揭示复杂地理系统的运行机制,探索和寻求 新的地理系统理论。
表2.4.1 某县人工造林地面积的统计分组数据
分组 序号 分组 标志 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
(0,1]
(1,2]
(2,3]
(3,4]
(4,5]
(5,6]
(6,7]
(7,8]
(8,9]
(9,10]
(10,11)
组 中 值
频 数 频 率 向上 累计 频数 向下 累计 频数
0.5
第2章 地理数据及其 采集与预处理
本章主要内容
地理数据的类型 地理数据的基本特征
地理数据的采集与处理
地理数据的统计处理 地理数据分布的集中化与均衡度指数
第1节 地理数据的类型
两个概念: 空间数据:用于描述地理实体、地理要 素、地理现象、地理事件及地理过程产 生、存在和发展的地理位置、区域范围 及空间联系。 属性数据:用于描述地理实体、地理要 素、地理现象、地理事件、地理过程的 有关属性特征。
1
— 1 1 0
1
1 — 1 0
0
1 1 — 1
1
0 0 1 —
注:1表示两城市之间通航; 0表示两城市之间不通航。
⑤名义尺度数据
表2.1.5 地块序列号 土地利用类型 1 13 土地利用类型 2 15 3 21 4 14 5 14 6 31
第2节 地理数据的基本特征
数据采集与处理技术第3版(上册)课后习题解答-马明建
LSB 2
第5章 习题与思考题
③ 输入信号的最大变化率为
dU i •
dtmax
f
•Um
则 由③有
diU 3 .1 4 1 13 0 1 0 3.4 1 13 (0 V) d tmax
由②有
第5章 习题与思考题
1LSB 2
dU
•
dt
tCO
NV
( 1 1 0 0 0 . 0 % 0 2 1 6 1 ) 0 1 0 6
则最高信号频率
fmax
1
2n1(tAP
12tAP)
1
3.702kHz
2121 3.14(101)109
2
第5章 习题与思考题
5-7. 一个数据采集系统的孔径时间tAP=2ns, 试问一个10kHz信号在其变化率最大点
被采样时所能达到的分辨率是多少?
解:∵
fmax
1
2ntAP
∴ 2n 1
fmaxtAP
T d 0.00001
第3章 习题与思考题
⑵ 选择多路开关
∵ 由表3.5可知,CD4051的ton和toff 都为0.8μs
则 CD4051开关的切换时间为1.6μs
开关的切换速率
1 6250 60 2 k0 5 H 1.61 0 6
∴ 多路开关选择 CD4051。
第4章 习题与思考题
4-2. 设一数据采集系统有测量放大器,已知 R1=R2=5kΩ,RG=100Ω,R4=10kΩ , R5=20kΩ,若R4和R5的精度为0.1%, 试求此放大器的增益及CMRR。
则
tA C 1 1 1 0 3 0 t CO 1 N 1 1 0 3 V 1 0 1 0 6 0 9 1 5 s 0
大数据分析在金融风控中的应用手册
大数据分析在金融风控中的应用手册第1章:概述 (3)1.1 金融风控背景 (3)1.2 大数据分析简介 (3)1.3 大数据在金融风控中的应用价值 (3)第2章:数据采集与处理 (3)2.1 数据来源 (3)2.2 数据预处理 (3)2.3 数据质量评估 (3)第3章:数据挖掘技术 (3)3.1 传统数据挖掘方法 (4)3.2 深度学习在金融风控中的应用 (4)3.3 强化学习在金融风控中的应用 (4)第4章:信用评分模型 (4)4.1 逻辑回归模型 (4)4.2 决策树模型 (4)4.3 随机森林模型 (4)第5章:反欺诈模型 (4)5.1 基于规则的欺诈检测 (4)5.2 基于机器学习的欺诈检测 (4)5.3 实时反欺诈系统 (4)第6章:风险监测与预警 (4)6.1 风险指标体系 (4)6.2 风险监测方法 (4)6.3 预警系统构建 (4)第7章:风险度量与评估 (4)7.1 风险价值(VaR) (4)7.2 预期损失(EL) (4)7.3 条件风险价值(CVaR) (4)第8章:信贷审批与风险控制 (4)8.1 信贷审批流程优化 (4)8.2 风险控制策略 (4)8.3 信贷组合管理 (4)第9章:投资决策与风险管理 (4)9.1 资产配置 (4)9.2 投资组合优化 (4)9.3 风险预算 (4)第10章:大数据技术在保险风控中的应用 (4)10.1 保险风险评估 (4)10.2 保险欺诈检测 (5)10.3 保险理赔优化 (5)第11章:大数据技术在证券市场风控中的应用 (5)11.2 量化交易策略 (5)11.3 市场异常检测 (5)第12章:大数据风控未来发展趋势与挑战 (5)12.1 技术发展趋势 (5)12.2 数据安全与隐私保护 (5)12.3 监管政策与合规要求 (5)第1章:概述 (5)1.1 金融风控背景 (5)1.2 大数据分析简介 (5)1.3 大数据在金融风控中的应用价值 (6)第二章:数据采集与处理 (6)2.1 数据来源 (6)2.2 数据预处理 (7)2.3 数据质量评估 (7)第三章:数据挖掘技术 (7)3.1 传统数据挖掘方法 (7)3.2 深度学习在金融风控中的应用 (8)3.3 强化学习在金融风控中的应用 (8)第四章:信用评分模型 (9)4.1 逻辑回归模型 (9)4.2 决策树模型 (9)4.3 随机森林模型 (10)第五章:反欺诈模型 (10)5.1 基于规则的欺诈检测 (10)5.1.1 规则制定 (10)5.1.2 规则执行 (11)5.2 基于机器学习的欺诈检测 (11)5.2.1 特征工程 (11)5.2.2 模型训练与评估 (11)5.2.3 模型部署与应用 (11)5.3 实时反欺诈系统 (12)第6章:风险监测与预警 (12)6.1 风险指标体系 (12)6.1.1 风险指标选取原则 (12)6.1.2 风险指标分类 (12)6.1.3 风险指标体系构建 (12)6.2 风险监测方法 (12)6.2.1 数据挖掘方法 (12)6.2.2 指标监测方法 (13)6.2.3 实时监测方法 (13)6.3 预警系统构建 (13)6.3.1 预警系统架构 (13)6.3.2 预警阈值设定 (13)6.3.4 预警信息发布与响应 (13)6.3.5 预警系统评估与优化 (13)第7章:风险度量与评估 (13)7.1 风险价值(VaR) (14)7.2 预期损失(EL) (14)7.3 条件风险价值(CVaR) (14)第8章:信贷审批与风险控制 (14)8.1 信贷审批流程优化 (15)8.2 风险控制策略 (15)8.3 信贷组合管理 (15)第9章:投资决策与风险管理 (16)9.1 资产配置 (16)9.2 投资组合优化 (16)9.3 风险预算 (17)第10章:大数据技术在保险风控中的应用 (17)10.1 保险风险评估 (17)10.2 保险欺诈检测 (18)10.3 保险理赔优化 (18)第11章:大数据技术在证券市场风控中的应用 (19)11.1 股票市场风险监测 (19)11.2 量化交易策略 (19)11.3 市场异常检测 (20)第12章:大数据风控未来发展趋势与挑战 (20)12.1 技术发展趋势 (20)12.2 数据安全与隐私保护 (21)12.3 监管政策与合规要求 (21)第1章:概述1.1 金融风控背景1.2 大数据分析简介1.3 大数据在金融风控中的应用价值第2章:数据采集与处理2.1 数据来源2.2 数据预处理2.3 数据质量评估第3章:数据挖掘技术3.1 传统数据挖掘方法3.2 深度学习在金融风控中的应用3.3 强化学习在金融风控中的应用第4章:信用评分模型4.1 逻辑回归模型4.2 决策树模型4.3 随机森林模型第5章:反欺诈模型5.1 基于规则的欺诈检测5.2 基于机器学习的欺诈检测5.3 实时反欺诈系统第6章:风险监测与预警6.1 风险指标体系6.2 风险监测方法6.3 预警系统构建第7章:风险度量与评估7.1 风险价值(VaR)7.2 预期损失(EL)7.3 条件风险价值(CVaR)第8章:信贷审批与风险控制8.1 信贷审批流程优化8.2 风险控制策略8.3 信贷组合管理第9章:投资决策与风险管理9.1 资产配置9.2 投资组合优化9.3 风险预算第10章:大数据技术在保险风控中的应用10.1 保险风险评估10.2 保险欺诈检测10.3 保险理赔优化第11章:大数据技术在证券市场风控中的应用11.1 股票市场风险监测11.2 量化交易策略11.3 市场异常检测第12章:大数据风控未来发展趋势与挑战12.1 技术发展趋势12.2 数据安全与隐私保护12.3 监管政策与合规要求第1章:概述在当今经济全球化、金融创新不断加速的背景下,金融风控作为金融行业的核心环节,对于维护金融市场的稳定、保护投资者利益具有的作用。
数据采集与处理技术
数据采集与处理技术
25
2 4 频率混淆与消除频混的措施
本节教学目标
➢ 理解产生频率混淆的原因 ➢ 理解消除频率混淆的措施
数据采集与处理技术
26
2 4 频率混淆与消除频混的措施
1 频率混淆
什么是〞频率混淆〞 ?
频率混淆 — 模拟信号中的高频成分
|
f
|
>
_1_ 被 2TC
叠加到低频
成分 | f |< 2_1T_C上的现象;
=
— ;
2
综上所述;只有在采样起始点严格地控制
在=
—
2
时;
才能由采样信号xSnTS
不失真地
恢复出原模拟信号xt ;然而这是难以做到的;
数据采集与处理技术
23
2 3 采样定理
结论: 采样定理对于
fC
=
_1_ 2TS
是不适用的;
数据采集与处理技术
24
第2章 模拟信号的数字化处理
2 4 频率混淆与消除频混的措施
低于fc 的频率部分;
| X ( f)|
- 1 - fC
2TS
0
fC 1
f
2TS
图24 fC与TS的关系
数据采集与处理技术
19
2 3 采样定理
⑵ 条件2的物理意义 采样周期 Ts 不能大于信号截止周期 Tc 的一
半;
3 采样定理不适用的情况
一般来说;采样定理在
fC
=
_1_ 2TS
时是不适用的;
数据采集与处理技术
教学内容
第2章 模拟信号的数字化处理
数据采集与处理技术
1
第2章 模拟信号的数字化处理
交通行业智能交通大数据应用方案
交通行业智能交通大数据应用方案第一章智能交通大数据概述 (2)1.1 交通大数据的定义与特点 (2)1.2 智能交通系统的构成与作用 (3)第二章数据采集与处理 (3)2.1 数据采集技术 (3)2.2 数据预处理 (4)2.3 数据存储与备份 (4)第三章交通信息分析 (4)3.1 实时交通状况分析 (4)3.2 交通流量预测 (5)3.3 交通拥堵分析与缓解策略 (5)第四章路网优化与管理 (6)4.1 路网布局优化 (6)4.2 交通信号控制 (6)4.3 交通组织与管理 (6)第五章公共交通优化 (7)5.1 公共交通运行监测 (7)5.2 公共交通线路优化 (7)5.3 公共交通调度与管理 (8)第六章出行服务创新 (8)6.1 实时出行信息服务 (8)6.1.1 数据采集与处理 (8)6.1.2 信息发布与推送 (8)6.1.3 出行信息可视化展示 (9)6.2 智能出行建议 (9)6.2.1 数据挖掘与分析 (9)6.2.2 智能推荐算法 (9)6.2.3 多样化出行方案 (9)6.3 出行服务个性化定制 (9)6.3.1 用户画像构建 (9)6.3.2 个性化出行服务推荐 (9)6.3.3 持续优化与迭代 (9)第七章安全预防与处理 (10)7.1 交通预警 (10)7.1.1 预警方法 (10)7.1.2 预警应用 (10)7.2 处理与救援 (10)7.2.1 处理方法 (10)7.2.2 救援方法 (10)7.3 安全风险分析与评估 (11)7.3.1 风险分析方法 (11)7.3.2 风险评估应用 (11)第八章环境保护与节能减排 (11)8.1 交通污染源分析 (11)8.2 节能减排措施 (11)8.3 环境监测与预警 (12)第九章交通政策制定与评估 (12)9.1 交通政策制定 (12)9.1.1 引言 (12)9.1.2 数据来源与分析 (12)9.1.3 政策制定流程 (13)9.2 政策效果评估 (13)9.2.1 引言 (13)9.2.2 评估方法与指标 (13)9.2.3 评估流程 (13)9.3 政策调整与优化 (14)9.3.1 引言 (14)9.3.2 政策调整方向 (14)9.3.3 政策优化方法 (14)第十章智能交通大数据产业发展 (14)10.1 产业链分析 (14)10.2 市场前景预测 (15)10.3 产业政策与规划 (15)第一章智能交通大数据概述1.1 交通大数据的定义与特点交通大数据是指在交通领域中,通过各类传感器、监控设备、移动通信设备等收集和整合的海量、动态、复杂的数据集合。
传媒行业智能化内容生产方案
传媒行业智能化内容生产方案第1章智能化内容生产概述 (3)1.1 传媒行业发展趋势 (3)1.2 智能化内容生产意义 (3)1.3 智能化内容生产技术框架 (4)第2章数据采集与处理 (4)2.1 多源数据采集 (4)2.2 数据清洗与预处理 (5)2.3 数据存储与管理 (5)第3章内容分析与挖掘 (6)3.1 文本分析与挖掘 (6)3.1.1 基于自然语言处理的文本分析 (6)3.1.2 基于知识图谱的文本挖掘 (6)3.2 音频分析与挖掘 (6)3.2.1 声音特征提取 (6)3.2.2 语音识别与关键词提取 (6)3.2.3 情感分析 (6)3.3 视频分析与挖掘 (6)3.3.1 视频内容理解 (6)3.3.2 视频摘要与关键词提取 (6)3.3.3 视频情感分析 (7)3.3.4 跨媒体分析与挖掘 (7)第4章人工智能技术应用 (7)4.1 自然语言处理 (7)4.1.1 文本分类与标签化 (7)4.1.2 自动摘要与 (7)4.1.3 情感分析与评论挖掘 (7)4.2 语音识别与合成 (7)4.2.1 语音识别 (7)4.2.2 语音合成 (8)4.3 计算机视觉 (8)4.3.1 图像识别与分类 (8)4.3.2 视频内容分析 (8)4.3.3 无人机与虚拟现实 (8)第5章智能化内容创作 (8)5.1 自动写作 (8)5.1.1 基于大数据分析的选题策划 (8)5.1.2 机器学习与自然语言处理 (8)5.1.3 智能写作辅助工具 (8)5.2 自动配音 (9)5.2.1 语音合成技术 (9)5.2.2 语音识别与同步 (9)5.3 自动剪辑 (9)5.3.1 视频内容分析 (9)5.3.2 机器学习与剪辑策略 (9)5.3.3 智能调色与特效处理 (9)5.3.4 智能字幕与配音同步 (9)第6章智能化内容审核 (10)6.1 审核标准与规范 (10)6.1.1 审核原则 (10)6.1.2 审核标准 (10)6.2 自动审核技术 (10)6.2.1 文本审核技术 (10)6.2.2 图像审核技术 (10)6.2.3 音频审核技术 (10)6.3 审核结果反馈与优化 (11)6.3.1 审核结果反馈 (11)6.3.2 审核优化 (11)第7章用户画像与个性化推荐 (11)7.1 用户画像构建 (11)7.1.1 数据来源及处理 (11)7.1.2 特征工程 (11)7.1.3 用户标签体系 (11)7.1.4 用户画像更新 (11)7.2 个性化推荐算法 (12)7.2.1 基于内容的推荐算法 (12)7.2.2 协同过滤推荐算法 (12)7.2.3 深度学习推荐算法 (12)7.3 推荐系统优化 (12)7.3.1 冷启动问题优化 (12)7.3.2 多样性优化 (12)7.3.3 实时性优化 (12)7.3.4 用户反馈机制 (12)第8章智能化内容分发 (13)8.1 内容分发策略 (13)8.1.1 数据驱动的内容推荐 (13)8.1.2 时间序列分发策略 (13)8.1.3 个性化分发策略 (13)8.2 多平台分发技术 (13)8.2.1 平台兼容性技术 (13)8.2.2 跨平台内容管理技术 (13)8.3 分发效果评估 (14)8.3.1 曝光率评估 (14)8.3.2 用户满意度评估 (14)8.3.3 营收效益评估 (14)第9章跨媒体协同生产 (14)9.1 跨媒体内容整合 (14)9.1.1 多源内容采集 (14)9.1.2 内容处理与存储 (14)9.1.3 内容融合与呈现 (15)9.2 协同生产模式 (15)9.2.1 人才培养与团队建设 (15)9.2.2 工作流程优化 (15)9.2.3 跨媒体内容策划 (15)9.3 跨媒体内容传播 (15)9.3.1 多平台分发 (15)9.3.2 个性化推荐 (15)9.3.3 跨媒体互动 (15)9.3.4 数据分析与优化 (15)第10章智能化内容生产管理与评估 (16)10.1 生产流程管理 (16)10.1.1 生产流程规划 (16)10.1.2 生产任务分配 (16)10.1.3 协同工作管理 (16)10.2 质量控制与评估 (16)10.2.1 质量标准制定 (16)10.2.2 质量评估方法 (16)10.2.3 质量改进措施 (17)10.3 效益分析与优化建议 (17)10.3.1 效益分析 (17)10.3.2 优化建议 (17)第1章智能化内容生产概述1.1 传媒行业发展趋势互联网、大数据、人工智能等技术的迅速发展,传媒行业正面临着深刻的变革。
商务数据采集与处理第2章 商务数据采集工具及应用
Python 抓取网页文档的接口更简 洁;与其他动态脚本语言相比, Python 的urllib2 包提供了较为完整的 访问网页文档的API。Python 中有优 秀的第三方包可以实现网页高效抓 取,并可用极短的代码完成网页的标 签过滤功能。
Contents 目录
1 商务数据采集工具介绍 2 爬虫软件在商务数据分析中的应用 3 Python 爬虫在商务数据采集中的应用
一、商务数据采集工具介绍
商务数据采集工具主要分为编程类及可视化采集工具两类。
编程类工具
编程类工具需要利用各类编程语言对网 页内容实现抓取,当前主流的编程类采集工 具主要有Python、Java 和PHP 等;编程 类采集工具具有通用性和可协作性,爬虫语 言可以直接作为软件开发代码当中的一部分 协作使用。但是编程类采集工具的编码工作 比较烦琐,针对不同类型的数据采集工作, 需要定制化开发不同的程序代码,适于有较 长时间系统性学习的使用者使用。
Java 具有以下优点: (1)面向对象。 (2)稳健、安全、可移 植、高性能。 (3)跨平台。 (4)编译型静态语言。
Java 的缺点是:
占用大量内存,并且启 动时间相对较长,编译 速度较慢。
二、爬虫软件在商务数据分析中的应用 1 常见爬虫软件
2. Python Python 具有以下特征: (1)解释性语言。 (2)拥有丰富的库。 (3)跨平台。 (4)可移植、可拓展。 (5)支持GUI 的编程。 (6)可嵌入。
<li.*?list-item.*?data-title="(.*?)".*?>
使用相同的判断方法来提取 data-score 属性的信息,正则表达式写为:
网络营销数据分析指南
网络营销数据分析指南第1章网络营销数据分析基础 (4)1.1 数据分析概述 (4)1.2 网络营销数据来源与类型 (4)1.3 数据分析工具与技巧 (4)第2章数据采集与处理 (5)2.1 数据采集方法与技巧 (5)2.1.1 网络爬虫 (5)2.1.2 API接口 (5)2.1.3 手动采集 (5)2.1.4 社交媒体数据采集 (5)2.2 数据清洗与预处理 (5)2.2.1 数据清洗 (5)2.2.2 数据标准化 (5)2.2.3 数据整合 (6)2.2.4 数据转换 (6)2.3 数据存储与管理 (6)2.3.1 关系型数据库 (6)2.3.2 非关系型数据库 (6)2.3.3 数据仓库 (6)2.3.4 云存储服务 (6)第3章数据分析方法与模型 (6)3.1 描述性统计分析 (6)3.1.1 频率分析 (6)3.1.2 描述性统计量 (7)3.1.3 数据可视化 (7)3.2 假设检验与推断性分析 (7)3.2.1 参数检验 (7)3.2.2 非参数检验 (7)3.2.3 相关性分析 (7)3.3 预测分析模型 (7)3.3.1 回归分析 (7)3.3.2 时间序列分析 (7)3.3.3 机器学习算法 (7)3.3.4 神经网络 (8)第4章网站流量分析 (8)4.1 网站流量概述 (8)4.1.1 网站流量的定义 (8)4.1.2 网站流量的关键指标 (8)4.1.3 网站流量分析的意义 (8)4.2 用户行为数据跟踪与挖掘 (8)4.2.1 用户行为数据跟踪 (9)4.3 流量来源分析与优化 (9)4.3.1 流量来源分析 (9)4.3.2 流量来源优化 (9)第5章用户行为分析 (10)5.1 用户行为数据采集 (10)5.1.1 数据采集途径 (10)5.1.2 数据采集内容 (10)5.1.3 数据采集注意事项 (10)5.2 用户行为分析模型 (10)5.2.1 RFM模型 (10)5.2.2 用户行为路径分析 (11)5.2.3 用户留存分析 (11)5.3 用户画像构建 (11)5.3.1 用户画像构建方法 (11)5.3.2 用户画像应用 (11)第6章营销策略数据分析 (11)6.1 营销目标设定与量化 (11)6.1.1 确定营销目标 (11)6.1.2 量化营销目标 (11)6.1.3 营销目标分解 (12)6.2 营销渠道分析与优化 (12)6.2.1 营销渠道概述 (12)6.2.2 渠道数据收集与分析 (12)6.2.3 渠道优化策略 (12)6.3 竞品数据分析 (12)6.3.1 竞品数据收集 (12)6.3.2 竞品分析指标 (12)6.3.3 竞品策略借鉴与改进 (12)第7章内容营销数据分析 (12)7.1 内容营销效果评估指标 (13)7.1.1 曝光度与触达率 (13)7.1.2 用户互动度 (13)7.1.3 转化率 (13)7.2 文章与页面分析 (13)7.2.1 文章类型分析 (13)7.2.2 页面结构分析 (13)7.2.3 关键词分析 (13)7.3 视频与直播数据分析 (13)7.3.1 视频观看行为分析 (13)7.3.2 直播数据分析 (14)7.3.3 视频与直播内容优化 (14)第8章社交媒体数据分析 (14)8.1 社交媒体数据来源与类型 (14)8.1.2 用户行为数据 (14)8.1.3 内容数据 (14)8.1.4 社交网络数据 (14)8.2 社交媒体影响力评估 (14)8.2.1 粉丝数量 (14)8.2.2 互动率 (15)8.2.3 内容传播度 (15)8.2.4 KOL(关键意见领袖)影响力 (15)8.3 社交媒体营销策略优化 (15)8.3.1 内容策略 (15)8.3.2 传播策略 (15)8.3.3 互动策略 (15)8.3.4 KOL合作策略 (15)8.3.5 监测与调整 (15)第9章电子商务数据分析 (15)9.1 电子商务数据指标体系 (15)9.1.1 销售指标 (15)9.1.2 流量指标 (16)9.1.3 营销活动指标 (16)9.2 产品数据分析 (16)9.2.1 产品销售排名 (16)9.2.2 产品关联分析 (16)9.2.3 产品评价分析 (16)9.2.4 产品利润分析 (16)9.3 用户购买路径分析 (16)9.3.1 浏览路径分析 (17)9.3.2 购物车分析 (17)9.3.3 支付路径分析 (17)9.3.4 跟踪用户流失原因 (17)第10章数据驱动决策与案例解析 (17)10.1 数据驱动营销策略制定 (17)10.1.1 数据收集与处理 (17)10.1.2 数据分析方法与模型 (17)10.1.3 数据驱动营销策略实施 (17)10.2 数据分析成功案例解析 (17)10.2.1 案例一:某电商平台用户画像分析 (17)10.2.2 案例二:某社交媒体广告投放策略优化 (18)10.2.3 案例三:某品牌跨界营销活动策划 (18)10.3 数据分析在营销领域的未来发展趋势 (18)10.3.1 数据分析技术不断升级 (18)10.3.2 跨界融合成为趋势 (18)10.3.3 数据安全与隐私保护日益重视 (18)第1章网络营销数据分析基础1.1 数据分析概述数据分析作为一种科学的方法论,在网络营销领域具有重要价值。
企业全面质量管理中的数据采集与处理
企业全面质量管理中的数据采集与处理企业全面质量管理是一种可以提高企业产品质量,管理效率和竞争力的全局性管理方法。
然而,企业如何实现全面质量管理往往需要依靠数据采集与处理,能够有效地获取信息并对信息进行分析和应用。
本文将会概述企业全面质量管理的数据采集与处理方面。
第一章:数据采集1.1 什么是数据采集?数据采集是指利用计算机、网络等信息技术手段,收集精选企业的商品信息、销售信息、用户信息等数据,以支撑企业的全面质量管理。
1.2 数据采集方法(1)人工采集人工采集是指手工逐条获取企业的各类数据信息并以此作为批量分享的资产形成可供应的数据资源。
但这种方法比较耗时,有一定误差率,且难以自动化处理。
(2)网络爬虫采集网络爬虫采集是一种自动化的数据收集方法,可以自动获取企业的销售数据,新品发布信息等等,不需要人工干预,但也有一定程度上的误差。
1.3 未来发展趋势数据采集技术已经迅速发展,未来将会越来越注重的是精准采集数据信息,同时避免大量无用信息的采集,如何打造一个有效且便于管理的采集平台将是一个必需要解决的问题。
第二章:数据处理2.1 数据清洗一般而言,充分的数据清洗几乎可以解决90%以上的数据问题,企业在进行数据清洗时,应该对数据进行逐条验证,并清除无关数据的清洗精细工作。
2.2 数据晶化数据晶化是指将原始数据聚合起来,以便于数据分析和应用,数据晶化的层次可以有多层,以适应各项需要。
经过晶化的数据将包含原始数据的概要,可以节约数据存储和分析的时间成本。
2.3 数据模型数据模型是指企业对数据进行建模,以便进行有关数据分析和应用,数据模型也有多个层次,分别对应着不同的需求。
在数据分析的过程中,数据模型可以发挥重要的作用,如产生统计分析,预测分析和控制分析等。
第三章:数据应用3.1 统计分析企业可以采用统计分析的方式来获取客户信息和产品信息,进而对企业的经营战略进行调整和优化。
3.2 建模分析企业建模分析是指对企业历史数据进行处理,并提出各种可能的数据模型,以便企业进行决策或者排除某些数据不合理,从而保证数据分析的可靠性和准确性。
电学中并联电路实验设计与数据分析
支路电阻值 计算
通过实验数据计 算支路电阻
● 02
第二章 实验数据采集与处理
数据采集方法
01 基本方法
介绍数据采集的基本方法
02 误差解决
探讨数据采集中可能存在的误差和解决方案
03 准确性
强调数据采集的准确性和可靠性
数据处理流程
处理流程分 析
分析实验数据的 处理流程
结果展示
展示数据处理的 结果和分析结论
教学推动
推动并联电路实 验在教学和科研
中的应用
产业应用
分析实验对工程 技术和产业发展
的意义
展望与挑战
未来发展
面临的 挑战和难题
问题解决
提出未来解决问题的思路 和方法
实验总结
01 主要内容
总结实验设计和数据分析的主要内容
02 可行性强调
强调实验的可行性和重要性
感谢观看
THANKS
尝试新颖的实验方法和技术
实验过程描述
具体实施过程
准备实验器材 连接电路并调试 进行实验数据采集
操作场景展示
实验现场照片 操作视频
挑战和应对措施
电路连接故障 数据采集异常
实验效果展示
数据展示
数值分析结果
讨论实验结 果
实验结果意义和 应用前景
图表展示
用于数据可视化 表示
实验心得体会
在此次电学实验中,通过设计实验和分析实验数 据,我对并联电路的特性有了更深入的了解。实 验过程中的挑战也让我学到了很多解决问题的方 法,希望在未来的实验中能够更加熟练地操作和 分析数据,为学习和科研打下坚实的基础。
实验器材及仪器
电流表
用于测量电路中 的电流
电阻箱
智能医疗的数据分析
智能医疗数据分析的价值
个性化医疗
通过数据分析,医疗机 构可以根据个体的特征 和需求,为患者提供个 性化的医疗服务,提升 治疗效果。
效率优化
优化医疗流程、资源 调配和病患管理,提 高医疗效率,降低医 疗成本。
预防性医疗
数据分析可以帮助医疗 机构预测疾病的发生和 流行趋势,通过提前干 预进行疾病的预防。
智能医疗数据分析的应用领域
临床决策支持
基于患者数据和临床指 南提供决策建议 提高医生决策的准确性 和效率
疾病预测和预防
利用患者历史数据进行 疾病预测 制定个性化预防方案
医疗资源优化
根据病情和资源情况合 理分配医疗资源 提高医疗资源利用率
医药研发
加速药物研发过程 提高新药研发成功率
智能医疗数据分析的意义
数据分析
大数据应用 人工智能技术 预测模型建立
技术创新
智能设备应用 远程医疗服务 智慧医疗平台
数据分析在智能 医疗中的应用
数据分析在智能医疗中扮演着重要角色,通过 大数据分析和人工智能技术,可以建立有效的 预测模型。这些模型可以帮助医疗机构更好地 进行资源分配和治疗方案制定,提高医疗服务 的质量和效率。
医疗数据的隐私保护
随着医疗数据的数字化,数据隐私保护越来越受到关注。数据加密技术 可以保护数据在传输和存储过程中的安全性,访问控制机制可以限制数 据的访问范围,匿名化技术则可以保护个体隐私信息。这些措施可以有 效保护医疗数据的安全性和隐私性。
医疗数据的隐私保护方法
数据加密技术 AES加密、RSA加密
智能医疗技术在个体健康管理中的应用案例中,可以实时监测个体健康 状况,及时预警健康风险,并通过数据分析评估个体的健康风险。这些 应用案例有助于个体实时掌握健康情况,及时采取预防措施,提升整体 健康水平。
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,
电网监控与调度自动化题库及答案
第一章概述1.简述电网监控与调度自动化系统的基本结构答:电网监控与调度自动化系统按其功能可分为四个子系统:(1)信息采集和命令执行子系统;(2)信息传输子系统;(3)信息的收集、处理和控制子系统;(4)人机联系子系统。
2.简述电力调度系统的目标及其应用的主要技术手段答:电网监控与调度自动化系统的目标:保障电力系统安全稳定、优质高效、经济环保地持续运行。
对应的技术手段是在监控系统的基础上的自动发电控制AGC和经济调度控制EDC技术第二章交流数据采集与处理1. 简述交流数据采集技术方案的基本原理答:对交流量瞬时值直接采样,通过A/D变换将模拟量变为数字量,由微机对这些数字量进行运算,获得被测电压、电流、有功、无功功率和电能量值。
2. 简述微机变送器的工作过程答:变送器的输入信号经过相应的TV、TA变成0~5V交流电压信号,这些信号输入到多路模拟电子开关MPX,CPU经并行接口芯片,将当前需要采样的某路信号地址送到MPX,MPX立即将选定的模拟电压输出到采样保持器。
采样保持器按确定的采样时序信号采集该信号,A/D转换器将采样保持器输出的模拟电压转换成数字量,并经与非门向CPU发出转换结束信号,CPU中断当前工作,经并行接口电路读得A/D转换输出数据。
CPU再次发出选择下一路采样的地址信号到MPX,CPU对已采集的数据进行处理,并计算出线路上的各种电气量值。
3. 简述标度变换的意义与基本原理(求用四位十进制数显示满量程为140KV电压的标度变换系数K)答:标度变换的意义:电力系统中各种参数有不同的量纲和数值范围,如V与kV,A 与kA。
这些信号经过各种变换器转化为A/D转换器能接受的信号范围,经A/D转换为标幺值形态的数字量,但无法表明该测量值的大小。
为了显示、打印、报警及向调度传送,必须把这些数字量转换成具有不同量纲的数值,这就是标度变换。
第三章远动终端RTU1.简述RTU的种类、功能与基本结构答:种类:TTU、RTU、FTU功能:1)远方功能:遥测、遥控、遥信、遥调、电力系统统一时钟、转发,适合多种规约的数据远传;2)当地功能:CRT显示、汉子报表打印、本机键盘、显示器、远方终端的自检与自调功能。
声音传播实验的设计与分析
常用的数据 处理方法和 软件工具
介绍常见的数据 处理工具和技术
数据展示与解读
展示和解读实验数据是科学研究的重要环节,只 有正确展示和解读数据,才能得出科学结论。在 数据展示过程中,应注重数据的准确性和可信度, 同时进行深入的数据分析,从而为实验结果的可 靠性评估提供依据。
实验案例分析
具体实验案例进行数据处理和解读 01 演示
提高声学技 术
推动声学科研发 展
验证理论模 型
比对实验结果与 预期模型
实验背景
声音传播实验基于声 学原理,借鉴声学技 术的历史发展,通过 研究动机和现状,探 讨声音在不同环境中 的传播特点。
实验设备
声音发生器
产生声音信号 调节频率和振幅
麦克风
接收声音信号 转换为电信号
频谱分析仪
分析声音频谱 测量声音强度
● 06
第六章 总结与展望
实验成果总结
01 成果总结
对实验结果进行全面总结和分析
02 创新点
介绍实验中的创新之处
03 亮点
突出实验中的亮点和特色
实验经验分享
经验教训
及时记录实验数据 精细调节实验参数 严谨分析实验结果
提高技术水平
持续学习最新实验技术 参与学术交流和讨论 不断挑战自己的实验能力
实验技术在工程中的应用
01 声学工程
将实验技术应用于声学工程中
02 工程设计
实验数据在工程设计中的作用
03 价值与贡献
实验技术对工程项目的价值与贡献
实验成果的社会意义
影响和推动
实验结果对社会 的影响和推动作
用
促进作用
实验对社会发展 和进步的促进作
用
应用前景
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包含低于fc 的频率部分。
数据采集与处理
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2.3 采样定理
| X ( f)|
- 1 - fC 2TS
0
fC
1 2TS
f
图 2 . 4 fc与 T的s 关 系
⑵ 条件2的物理意义
采样周期 Ts 不能大于信号截止周期 Tc 的一半。
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2.3 采样定理
3. 采样定理不适用的情况
x(t)
xS(nTS )
t
K
τ
TS 2TS 3TS …
t
TS
图2.2 采样过程
xs(nTs ) — 采样信号; 0, TS, 2 TS — 采样时刻
τ — 采样时间; TS — 采样周期。
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2.2 采样过程
应该指出,在实际应用中, τ << TS 。
采样周期 TS 决定了采样信号的质量和数量: TS ↓, xs(nTs ) ↑,内存量↑;
讨论: 当φ = 0, xs(nTs ) = 0,即采样值为零, 无法恢复原来的模拟信号x(t) 。
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2.3 采样定理
当0 <| sin φ |<1时, xs(nTs )的幅值均小 于原模拟信号,出现失真。
当| sin φ |= 1 时, xs(nTs ) = (-1)nA,它 与原信号x(t)的幅值相同,但必须保证 φ = π / 2。
TS ↑, xs(nTs ) ↓,丢失的某些信息。
不能无失真地恢复成原来的信号,出 现误差。
因此,采样周期必须依据某个定理来选择。
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第 2 章 模拟信号的数字化处理
2.3 采样定理
1. 采样定理
设有连续信号x(t),其频谱X(f),以采 样周期TS采得的信号为xs(nTs)。如果频谱 和采样周期满足下列条件:
x ( )t **
分。
f 2 = 400Hz f S = 500Hz
*
t
若以 fs = 500Hz进行采样,
x ( )t
* **
此时 fS2100Hz, 但 fS 2900Hz
**
f 1 = 100Hz
*
t
f S = 500Hz
Ts
0.002s
**
1/100 s=0.01s
fS2400Hz。
图2.5 高频与低频的混淆
综上所述,只有在采样起始点严格地控制 在φ = π / 2时,才能由采样信号xs(nTs )不失真地 恢复出原模拟信号x(t) ,然而这是难以做到的。
结论:采样定理对于
fC
1 2TS
不适用的。
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第 2 章 模拟信号的数字化处理
2.4 频率混淆与消除频混的措施
1. 频率混淆 什么是频率混淆?
一般来说,采样定理在
fC
1 时是不适用的。
2 TS
例如,设信号
x ( t) A s i n ( 2 fC t) 02
当
fC
1 2 TS
时,其采样值为
xS(nTS)Asin(T nS TS )
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2.3 采样定理
则有
xS(nTS)= A sin(πn + φ) = A ( sin πn cos φ + cos πn sin φ) = A cos πn sin φ = A(-1) n sin φ
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2.4 频率混淆与消除频混的措施
由图2.5可见,三种频率的曲线没有区别:
对于100Hz的信号,采样后的信号波形 能真实反映原信号。
对于400Hz和900Hz的信号,则采样后 完全失真了,也变成了100Hz的信号。
于是原来三种不同频率信号的采样值 相互混淆了。
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②数字信号— 计算机运算、处理的信息。
在开发数据采集系统时,首先遇到的问题:
如何把传感器测量到的模拟信号转换 成数字信号?
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2.1 概 述
连续模拟信号转换成数字信号,经历了以下过程:
①时间断续
过程
量化
②数值断续
编码
信号转换过程如图2.1所示。
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2.1 概 述
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2.3 采样定理
采样定理指出:对一个频率在0~ fc 内的连 续信号进行采样,当采样 频率为 fs ≥2 fc 时,由采样 信号 xs(nTs )能无失真地恢 复为原来信号x(t) 。
2. 采样定理中两个条件的物理意义
⑴ 条件1的物理意义
模拟信号x(t)的频率范围是有限的,只
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2.4 频率混淆与消除频混的措施
不产生频率混淆现象的临界条件:
fS = 2 fC
2. 消除频混
为了减小频率混淆,通常可以采用两种方法:
x(t)
x(t)
t
采样/保持
xS(nTS)
xS(nTS)
量化
xq(nTS)
编码
x(n)
TS 2TS 3TS …
t
xq(nTS)
4q
3q
2q
q
T 2TS 3TS …
t
x(n) S
001 011 100 010 010 011
计算机
n
图2.1 信号转换过程
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第 2 章 模拟信号的数字化处理
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第2章 模拟信号的数字化处理
2.1 概述 2.2 采样过程 2.3 采样定理 2.4 频率混淆及其消除的措施 2.6 模拟信号的采样控制方式 2.7 量化与量化误差 2.8 编码
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第 2 章 模拟信号的数字化处理
2.1 概述
在数据采集系统中存在两种信号:
信号 ①模拟信号— 被采集物理量的电信号。 种类
2.2 采样过程
采样过程— 一个连续的模拟信号x(t),通 过一个周期性开闭(周期为TS, 开关闭合时间为τ)的采样开 关K 之后,在开关输出端输出 一串在时间上离散的脉冲信号 xs(nTs )。
采样过程如图2.2所示。
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x(t)
2.2 采样过程
xS(nTS )
δTs(t)
图2.2中:
频率混淆— 模拟信号中的高频成分
(|
f
|
1 2TC
)被
叠加到低频
成分(| f | 2T1C)上的现象。
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2.4 频率混淆与消除频混的措施
频率混淆如图2.5所示。 例如:
x ( )t
f 3 = 900Hz f S = 500Hz
**
*
t
某模拟信号中含有频率为
**
900Hz,400Hz及100Hz的成
① 频谱X(f)为有限频谱,即当时| f |≥ fc, X(f) =0
1 ② TS ≤ 2 f C
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2.3 采样定理
则连续信号
x(t) xs(n
n
sin
T s)
Ts
(tn
T s)
Ts (tnT s)
唯一确定。
(22)
式中 n =0,±1, ±2,……,
fc — 信号的截止频率