第三章 数据采集与处理技术
数据采集与处理技术
计算机数据采集与处理技术1-8章课后习题答案马明建第三版第一章绪论1.1 数据采集系统的任务：答：数据采集的任务就是采集传感器输出的模拟信号并转换成计算机能识别的数字信号，然后送入计算机进行相应的计算和处理，得出所需数据。
同时，将计算得到的数据进行显示或打印，以便实现对某些物理量的监视，其总一部分数据还将被生产过程中的计算机控制系统用来控制某些物理量。
（P15）1.2数据采集系统主要实现哪些基本功能?.答：数据采集系统主要实现以下９个方面的基本功能：数据采集；模拟信号处理；数字信号处理；开关信号处理；二次数据计算；屏幕显示；数据存储；打印输出；人机联系。
（P15）1.3简述数据采集系统的基本结构形式，并比较其特点。
答：数据采集系统的基本结构形式主要有两种：一种是微型计算机数据采集系统，另一种是集散型数据采集系统。
微型计算机数据采集系统的特点是：系统结构简单，技术容易实现，满足中小规模数据采集要求；对环境要求不高；价格低廉，系统成本低；可座位集散型数据采集系统的一个基本组成部分；其相关模板和软件都比较齐全，容易构成西欧它能够，便于使用与维修。
集散型数据采集系统的主要特点是：系统适应能力强；系统可靠性高；系统实时响应性好；对系统硬件要求不高；特别适合在恶劣环境下工作。
（P16）1.4数据采集系统的软件功能模块是如何划分的？各部分都完成哪些功能？答：数据采集系统软件功能模块一般由以下部分组成：（1）模拟信号采集与处理程序。
其主要功能是对模拟输入信号进行采集、标度变换、滤波处理以及二次数据计算，并将数据存入磁盘。
（2）数字信号采集与处理程序。
其功能是对数字输入信号进行采集及码制之间的转换。
（3）脉冲信号处理程序。
其功能是对输入的脉冲信号进行电平高低判断和计数。
（4）开关信号处理程序。
其功能是判断开关信号输入状态变化情况，若发生变化，则执行相应的处理程序。
（5）运行参数设置程序。
其功能是对数据采集系统的运行参数进行设置。
数据采集与处理技术PPT课件
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
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。
中科大数据采集与处理技术课件——模拟多路开关资料.精讲
T8
缺点：为分立元件，需专门 的电平转换电路驱动，
VDD R28
UC8 通道选择8
R18
T8
使用不方便。
结型场效应管多路开关
数据采集与处理技术
模拟多路开关
3.2 多路开关的工作原理及主要技术指标
1. 多路开关工作原理
场效应管开关
② 绝缘栅场效应管开关
其工作原理与结型场效 应管多路开关类似。
优点：开关切换速度快，导通电 阻小，且随信号电压变化 波动小；易于和驱动电路 集成。
缺点：衬底要有保护电压，P沟 道加正电压，N沟道加负 电压。
数据采集与处理技术
Ui1
T1
Uo
-20V
R21
UC1 R11
. . Ui8 .
T1
+4V T8
-20V
UC8 R18
R28
T8 +4V
绝缘栅场效应管多路开关
模拟多路开关
3.2 多路开关的工作原理及主要技术指标
1. 多路开关工作原理 Ui1 T1
数据采集与处理技术
模拟多路开关
3.3 多路开关集成芯片 1. 无译码器的多路开关
TL182C，AD7510，AD7511，AD7512，CD4066， TS12A44513，TS3A4741，TS3A24159，… …
RON < 0.3Ω
TS12A44513芯片
数据采集与处理技术
CD4066芯片
模拟多路开关
数据采集与处理技术
模拟多路开关
3.3 多路开关集成芯片 2. 有译码器的多路开关
CD4501
C
B
A
INH
导通
0
0
数据采集与处理技术
数据采集与处理技术数据采集与处理技术在当今信息时代中占据了重要地位。
随着科技的不断发展，越来越多的数据可以被获取和利用。
数据采集与处理技术旨在提取有用的信息，帮助人们做出明智的决策，并为企业的发展提供支持。
本文将探讨数据采集与处理技术的应用、挑战和未来发展。
一、数据采集技术数据采集技术是指将现实世界中的数据转化为数字形式的过程。
随着物联网的兴起，各种传感器和设备不断涌现，使得数据采集变得更加容易。
例如，智能手机、智能手表、智能家居等设备可以记录用户的活动，并将数据传输到云端进行分析。
同时，为了获取更全面的数据，企业还可以通过问卷调查、社交媒体分析等方式进行数据采集，以了解消费者的需求和市场趋势。
二、数据处理技术数据处理技术是指将大量的原始数据转化为可用信息的过程。
传统的数据处理方法包括数据清洗、转换和加载。
数据清洗是指去除重复、缺失和错误的数据，以提高数据质量。
数据转换是指将数据从一个形式转化为另一个形式，例如将文本数据转化为数值数据。
数据加载是指将处理后的数据存储到数据库或数据仓库中，以供进一步分析和应用。
随着技术的不断创新，数据处理的方法也在不断发展。
例如，人工智能和机器学习技术可以通过模式识别和数据挖掘，自动发现数据中的规律和趋势，从而提供更精确的分析结果。
三、应用领域数据采集与处理技术已经广泛应用于各个领域。
在医疗行业中，通过采集患者的病历数据和临床试验数据，可以提供个性化诊疗方案和健康管理建议。
在交通运输领域，通过采集交通流量、车辆位置和路况等数据，可以实现智能交通管理和拥堵预测。
在金融行业，通过采集用户的交易记录和信用评分，可以提供个性化的金融服务和风险管理。
四、挑战与解决方案然而，数据采集与处理技术面临着一些挑战。
首先，隐私和安全问题是当前数据处理的重要难题。
大量的个人数据被采集和处理，可能导致用户隐私的泄露和信息安全的风险。
因此，需要制定相关的法律法规和技术手段来保护个人数据的安全。
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
《数据采集与处理技术》马明建 知识点总结
一、绪论1、“数据采集”是指将温度、压力、流量、位移等模拟量经测量转换电路输出电量后再采集转换成数字量后，再由PC 机进行存储、处理、显示或打印的过程。
2、数据采集系统的任务：采集传感器输出的模拟信号并转换成计算机能识别的数字信号，然后送入计算机进行相应的处理，得出所需的数据。
3、数据采集系统的组成：数据输入通道，数据存储与管理，数据处理，数据输出及显示这五个部分组成。
4、数据处理系统的分为预处理和二次处理两种（实时（在线）处理和事后（脱机）处理。
）5、微型计算机数据采集系统，集散型数据采集系统。
6、一般微型计算机数据采集与处理系统是由传感器、模拟多路开关、程控放大器、采样/保持器、A/D 转换器、计算机及外设等部分组成。
7、微型计算机数据采集系统的特点是（1）、系统结构简单；（2）、环境要求不高；（3）、价格低廉，降低成本；（4）、可作为集散型系统的基本组成部分；（5）、软件齐全，易构成系统，便于使用和维修；8、集散型数据采集系统的特点：（1）、系统的适应能力强；（2）、系统的可靠性高；（3）、系统的实时响应性好；（4）、对系统硬件的要求不高。
二、模拟信号的数字化处理1、在数据采集系统中同时存在着那两种不同形式的信号：离散数字信号和连续模拟信号2、连续的模拟信号转换为离散的数字信号，经历了两个断续过程：时间断续、数值断续3、采样周期Ts 决定采样信号的质量和数量:4、采样定理在fc=1/(2Ts)时是不适应的。
5、消除频率混淆的措施：频域衰减较快的信号，提高采样频率;频域衰减较慢的信号，用低通滤波器。
6、采样控制方式的选择：（1）、无条件采样（2）、中断方式（3）、查询方式（4）、DMA 方式7、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数倍比较，以最接近于采样信号幅值的最小数量单位来代替该幅值。
量化单位2nFSR q =8、完成量化和编码的器件是模/数转化器。
9、量化的两种方法：“只舍不入” 、“有舍有入”10、编码是指把量化信号的电平用数字代码来表示。
《数据采集与处理》课件
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。
数据采集与处理技术研究
数据采集与处理技术研究随着技术的不断发展，数据采集和处理技术也不断地被引入各个领域。
数据采集和处理技术是现代科技的重要组成部分，对科学研究、社会管理、经济发展等方面都有重要的影响和作用，本文将对数据采集和处理技术进行探究和研究。
一、数据采集数据采集是指通过各种手段收集和获取原始数据的过程。
数据采集的方法有很多种，例如手工输入、仪器采集、传感器采集等。
手工输入是最原始的数据采集方式，通过人工手动输入实现数据采集。
这种方法的优点是简单易行，但缺点是工作效率低、易错，适用于数据量小、格式简单的情况。
仪器采集是使用各种仪器设备对数据进行自动采集。
例如，在科学实验中，化学分析仪、光谱仪、显微镜等仪器都可以进行针对性的数据采集。
这种方法的优点是数据精度高、自动化程度高，但是缺点是采集设备价格昂贵，适用范围受到限制。
传感器采集则是一种非常常见的数据采集方法，通过安装各种传感器将采集的数据传输到计算机或其他设备上，这种方法广泛应用于工业控制、农业、气象、环境监测等领域。
传感器采集的优点是数据精度高、自动化程度高，但需要设备投资，同时需要确定要采集的数据类型和范围。
二、数据处理数据采集是收集数据的过程，而数据处理则是将采集到的大量数据进行分析、加工和计算，得到有用的信息的过程。
数据处理的目的是将原始数据转化为有用的信息，进而对各种业务和研究做出决策或推理。
数据处理的方法有很多种，包括数据清洗、数据预处理、数据挖掘和数据分析等。
其中，数据清洗是最基本的数据处理方式，它是指在数据分析之前通过各种手段将不完整、不正确或重复的数据元素进行清理。
数据预处理是指在对数据进行分析之前，对数据进行一系列统计学处理和数学处理，进行特征提取，以便更适合进行数据挖掘和分析。
数据挖掘则是一种通过挖掘数据集，发现其中潜藏的信息、模式和规律的过程。
数据挖掘可以对数据进行分类、聚类、回归分析等，从而得出对应的结果。
数据分析是对数据进行更深度、更综合的分析和研究，通过对数据相关性的分析，发现数据中的关键因素，并对数据进行建模和预测。
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。
数据采集与处理技术
数据采集与处理技术数据是现代社会生产和生活中的重要组成部分，全球各个领域的数据不断涌现，如何高效地采集、处理和应用这些数据，已经成为了当今世界上各个行业必须面对的挑战。
因此，在这篇文章中，我将从以下两个方面探讨数据采集和处理技术。
一、数据采集技术随着信息技术的发展，大量现实中的数据已经可以被采集并应用，如生产过程中的传感器数据、社会舆情、人口流动等数据。
数据采集通常包括以下步骤：1. 传感器或设备的选择和部署传感器或设备的选择和部署是进行数据采集的第一步。
根据需要采集的数据类型，选择相应的传感器或设备，并确定其部署的位置和数量。
例如，在监测空气质量时，可以使用多个传感器分布在不同的位置来收集数据。
2. 数据采集器的选择和安装数据采集器是用于连接传感器或设备以收集数据的硬件设备。
根据采集的数据的类型和数量，选择合适的数据采集器，并安装在合适的位置，以便于传输数据并提高采集效率。
3. 数据存储和传输采集到的数据需要存储在数据库中，以便于后续的处理和分析。
此外，数据传输也是数据采集的重要环节之一。
对于高速数据采集应用，要优先考虑采用高速存储和传输技术。
二、数据处理技术数据处理是对采集到的数据进行分析和处理的过程，包括数据过滤、数据清洗、数据聚合、统计分析和机器学习等技术。
1. 数据过滤数据过滤是指对采集到的原始数据进行初步的处理，筛选掉无用的数据，以减少后续的数据处理量。
例如，在温度传感器采集数据时，可能会发生异常数据的情况，这些数据应该被剔除。
2. 数据清洗数据清洗是指对采集到的数据进行去重、去噪、纠错等处理，以保证数据的准确性和完整性。
例如，在人口流动数据处理中，应注意处理因重复数据、缺失数据和错误数据导致的数据偏差。
3. 数据聚合数据聚合是将多个数据源采集的数据进行合并，通过聚合操作生成高质量的数据。
例如，在合并多个温度传感器数据时，可以通过对数据进行加权聚合来计算整个区域的平均温度。
4. 统计分析统计分析是对数据进行统计、计算、可视化等操作，以提炼有用的信息。
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。
数据采集与处理技术
数据采集与处理技术参考书目：1．数据采集与处理技术马明建周长城西安交通大学出版社2．数据采集技术沈兰荪中国科学技术大学出版社3．高速数据采集系统的原理与应用沈兰荪人民邮电出版社第一章绪论数据采集技术(Data Acquisition)是信息科学的一个重要分支,它研究信息数据的采集、存贮、处理以及控制等作业。
在智能仪器、信号处理以及工业自动控制等领域，都存在着数据的测量与控制问题。
将外部世界存在的温度、压力、流量、位移以及角度等模拟量（Analog Signal）转换为数字信号（Digital Signal）, 在收集到计算机并进一步予以显示、处理、传输与记录这一过程，即称为“数据采集”。
相应的系统即为数据采集系统（Data Acquisition System,简称DAS）数据采集技术以在雷达、通信、水声、遥感、地质勘探、震动工程、无损检测、语声处理、智能仪器、工业自动控制以及生物医学工程等领域有着广泛的应用。
1．1 数据采集的意义和任务数据采集是指将温度、压力、流量、位移等模拟量采集、转换为数字量后，再由计算机进行存储、处理、显示或打印的过程。
相应的系统称为数据采集系统。
数据采集系统的任务：采集传感器输出的模拟信号并转换成计算机能识别的数字信号，然后送入计算机，根据不同的需要由计算机进行相应的计算和处理，得出所需的数据。
与此同时，将计算得到的数据进行显示或打印，以便实现对某些物理量的监视，其中一部分数据还将被生产过程中的计算机控制系统用来控制某些物理量。
数据采集系统的好坏，主要取决于精度和速度。
1．2 数据采集系统的基本功能1.数据采集：采样周期2.模拟信号处理3.数字信号处理4.开关信号处理：来自开关器件5.二次数据计算：平均、累积、变化率、差值、最大值、最小值6.屏幕显示7.数据存储8.打印输出9.人机联系1．3 数据采集系统的结构形式硬件和软件组成。
从硬件方面来看，有两种结构形式：一种是微型计算机数据采集系统、另一种是集散型数据采集系统。
数据采集与处理技术第3版(上册)课后习题答案--马明建
1-3. 简述数据采集系统的基本结构形式，并 比较其特点。 解：数据采集系统的基本结构形式有
⑴ 微型计算机数据采集系统
⑵ 集散型数据采集系统
第2章 习题与思考题
2-2. 试说明为什么在实际采样中，不能完全 满足采样定理所规定的不失真条件？ 解： 若模拟信号为 x(t ) A sin(2f C t )
8-3. 现有一BASIC语句为 “U = (H * 256 + L) *10 / 4096”， 试问该语句完成什么任务？语句中的 “H * 256 + L”部分起什么作用，为 什么要“H * 256”？ 解： ⑴ 将12位二进制码转换成十进制数。 ⑵ “H*256+L”是将高四位二进制码与低 八位二进制码组合成12位二进制码； ⑶ 高四位二进制码上移八位，所以H*256。
FSR 1. 最小数量单位是量化单位 q，q = n 。 2
2. q 与FSR成正比，与2 成反比。
n
第3章 习题与思考题
3-2. 模拟多路开关输入端一般是几个端子？ 输出端为几个端子的通道选择器？ 解：
模拟多路开关输入端一般是8 个端子， 输出端为 1 个端子的通道选择器。
第3章 习题与思考题
3-3. 某数据采集系统具有8个模拟通道。各通 道输入信号的频率可达5kHz，而且至少 要用每个采样周期10个采样点的速度进 行采样。问： ⑴ 多路开关的切换速率应是多少？ ⑵ 可选用什么类型的多路开关？ 解： ⑴ ∵ fC = 5 kHz， 采样频率 f S 2 f C 2 5 103 1104 (Hz)
则
由③有
dUi 3 3 3.14110 10 31.4 10（V） dt max
大数据导论 第3章 大数据采集及预处理
2）在工作方式上：Flume-og采用了多Master的形式。为了 保证配置数据的一致性，Flume引入了ZooKeeper，用于保 存系统配置的数据，ZooKeeper本身具有可保证配置数据的 一致性和高可用，同时，在配置数据发生变化时， ZooKeeper可以通知Flume Master节点。Flume Master间使 用gossip协议同步数据。
智能感知层
包括数据传感体系、网络通信体 系、传感适配体系、智能识别体 系及软硬件资源接入系统，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。涉及 有针对大数据源的智能识别、感 知、适配、传输、接入等技术。 随着物联网技术、智能设备的发 展，这种基于传感器的数据采集 会越来越多，相应对于这类的研 究和应用也会越来越重要。
3.1 大数据采集
第三章 大数据采集及预处理
常用的数据采集的方式
大数据的采集通常采用多个数据库来接收终端数据，包括智能硬件端、 多种传感器端、网页端、移动APP应用端等，并且可以使用数据库进 行简单的处理工作。
01 数据抓取
02 数据导入
03 物联网传感设备自动信息采集
3.1 大数据采集
大数据采集的研究分类
数据采集与处理技术在物联网中的应用
数据采集与处理技术在物联网中的应用在物联网（Internet of Things）的应用中，数据采集与处理技术发挥着至关重要的作用。
通过采集物联网中的各种数据，如温度、湿度、光线、声音等，然后将这些数据进行分析和处理，可以为物联网提供更加智能化、高效化的应用。
一、数据采集技术在物联网中的应用数据采集技术是物联网中不可或缺的技术之一。
数据采集系统可以利用各种传感器、摄像头等设备对物联网中的环境信息、物品信息和人员信息等进行实时监控、采集和处理，将采集的数据上传到云端，为后续的处理和应用提供支持。
例如，在智能家居场景下，温度、湿度、光线等常见的传感器设备可以实时采集室内环境数据，并将这些数据上传到云端，由人工智能算法进行分析和处理，为用户提供智能化的空调、照明等控制方案。
在智慧城市方面，各种传感器设备可以将监测到的气象、环境、交通、能源等数据上传到云端，为城市的交通、环保、能源等多个领域提供更加智能的服务。
二、数据处理技术在物联网中的应用数据处理技术是物联网中数据应用的重要环节。
随着物联网设备数量的增加和数据采集的日益频繁，数据处理算法需要具备高效、实时、精确的特点，才能支持物联网应用的发展。
数据处理算法的多样性也是物联网应用面临的挑战之一。
随着图像、视频、声音等非结构化数据在物联网应用中的不断增多，如何将这些非结构化数据转化为可供分析的结构化数据也是一个重要的科研热点。
例如，在智能交通方面，人工智能算法可以利用收集到的数据对城市的交通流量、拥堵状况、车辆违规行为等进行实时监控和分析，提供交通指挥、车辆调度等智能化的服务。
在物联网安全方面，数据处理算法可以利用收集到的数据对物联网设备的安全性进行监测和分析，防范网络攻击和信息泄漏等风险。
三、数据采集与处理技术在智能制造中的应用在智能制造领域，数据采集与处理技术也发挥着重要的作用。
通过对生产过程中的各种参数、状态和质量进行实时监控和分析，可以提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量等。
《基于LabVIEW的数据采集与处理技术》课件第3章
当我们从多个通道连续采集数据时，默认情况下，数据 采集函数返回的数据是波形。图3-8所示的是由3个通道采集的 数据，这个波形数组包含3个成员，每个成员对应一个通道的 数据，其中，有采样开始时间t0、采样间隔dt和采样数据数组。
由于数据采集函数的参数多态，我们也可以使它们返回一 个二维标量数组。这个数组每列包含一个通道的数据，每行包 含一次扫描的数据，如图3-9所示。数据实际采集的顺序为 s0c0、s0c1、s0c2、s1c0、s1c1、s1c2、s2c0、s2c1、s2c2……
虚拟通道控件和虚拟通道常数的快捷菜单中都有一个I/O Name Filtering选项，选择该选项会弹出一个小对话框，用来 设置显示在通道下拉列表中的通道名类别。默认情况下显示模 拟输入通道。
使用虚拟通道时，数据采集函数的通道参数可以接受的数 据格式与图3-1相似。使用虚拟通道定址时不必再为数据采集 函数连接device输入参数，LabVIEW自动忽略这个参数。如果 不需要更改通道设置，那么也不必连接input limits或input config等参数。
物理通道地址不需要在管理与控制资源管理器(MAX)中进 行通道设置，而只要在程序中的数据采集函数的通道参数 Channel或Channels中写入通道号就能访问指定通道采集的数 据。在数据采集过程中按通道参数列出的顺序扫描通道，在数 据输出过程中按通道参数列出的顺序刷新。而数据采集卡的设 置直接对数据采集函数生效。
第 3 章 模拟信号的采集
在图3-3中，通道数组用3个成员指定了8个通道，极限数 组的3个成员与之对应。通道0、1、2和3的极限为－0.5～0.5； 通道4的极限为 －1～1；通道5、6、7的极限为－5～5。
如果在MAX中设置了通道，极限设置所用的单位就是通 道设置中用于某个特定通道名的物理单位。例如，我们在数据 采集向导中设置了一个通道的物理单位为Deg C，极限设置值 就被看做摄氏度。如果没有在MAX中设置通道，用于极限设 置的缺省单位值通常是伏特。
第三章 数据采集与处理
例：下图是一个温度测控系统，某种热电偶 传感器把现场中的温度0～1200℃转变为0～ 48mV信号，经输入通道中的运算放大器放大 到0～5V，再由8位A/D转换成00～FFH的数字 量，这一系列的转换过程是由输入通道的硬 件电路完成V
0~5V
……
(n-N+1)T (n-N+3)T
(n-2)T
nT
t
(n-N)T (n-N+2)T
(n-3)T (n-1)T
第十七页，共48页。
——2 中值滤波
中值滤波是将信号y 的连续m次采样值按大小进行排序，
取其中间值作为本次的有效采样值。采样次数m应为奇 数，一般3～5次即可。
中值滤波对缓变过程中的偶然因素引起的波动或采样器 不稳定造成的误差所引起的脉动干扰比较有效，而 对快速变化过程(如流量)的信号采样则不适用。
系统校准主要适用于传感器特性随时间会发生变化的场合。如 电容式湿度传感器，其输入输出特性会随着时间而发生变化， 一般一年以上变化会大于精度容许值，需要每隔一段时间进行 一次系统校准。
第八页，共48页。
3.2 数字滤波处理
计算机系统通过输入通道采集到的数据信号，虽经硬件 的抗干扰处理，仍会有很多随机干扰噪声。因此，为了 达到准确的测量与控制，一般情况下还需要进行数字 滤波。 所谓数字滤波，就是对输入信号采样多次，然后通过一 定的程序计算或程序判断进行数字处理，以削弱或滤除 干扰造成的误差，从而获得一个真实信号的过程。
采样值y(k1)作为本次有效采样值。
当| y(k)y(k1) | Y 时，则取 y(k) 当| y(k)y(k1) | > Y 时，则取y(k)=y(k-1) Y──相邻两次采样值所允许的最大偏差，其大小取决于控制 系统采样周期T和信号Y的正常变化率。
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12
16 20 24
4096
65536 1048576 16777216
0.0244%
0.0015% 0.000095% 0.0000060%
2.44 mV
0.15 mV 9.53 uV 0.60 uV
表1.1 系统的分辨率（满度值为10 V）
数据采集系统的主要技术指标
2.系统精度：当系统工作在额定采集速率下，每个离散 子样的转换精度。 模数转换器的精度是系统精度的极限值。 系统精度是系统的实际输出值与理论输出值之差，它 是系统各种误差的总和。通常表示为满度值的百分数。 3.采集速率（系统通过速率、吞吐率）：在满足系统精 度指标的前提下，系统对输入模拟信号在单位时间内 所完成的采样次数，或者说是系统每个通道、每秒钟 可采集的子样数目。 “采集”包括对被测物理量进行采样、量化、编码、 传输、存储等过程。 采集速率的倒数是采样周期。
一个周期的波形需采10个样点，那么这样的A/D转换 器最高也只有处理频率为1KHz的模拟信号。把转换 时间减小，信号频率可提高。
书中主要讲述了如何确定A/D转换器的位数以及如何确定A/D转 换器的转换速率，详细公式和实例说明见书P77~78页。
3.5.3 高速数据采集系统
1 高速数据采集系统分类 2 高速数据采集系统基本功能 3 高速数据采集系统的结构形式
号，单端输入和差分输入； 根据信号通道的结构方式：单通道及多通道输入方式。
高速数据采集系统基本功能
一般来说，高数采集系统的任务是采集各种类 型传感器输出的模拟信号并转换成数字信号后输入 计算机处理，得到特定的数据结果。同时将计算得
到波形和数值进行显示，对各种物理量状态监控。
高速数据采集系统的结构形式
开关设备测试 是一个巨大的挑战, 要求特殊的 硬件和软
件 才能产生精确可靠的测试结果. 硬件的挑战包括绝缘，放 大器漂移，噪声和抗电磁干扰和需要电池操作等。软件挑战 包括数据完整，重复性和可靠性等。例如核电备用柴油机的 测试。
零区测试 零区 (CZ) 指的是在高功率断路器上的中断现象. 现在不
可能通过中断高压电路来进行，而是通过其他方式，如电
– 用于学习虚拟仪器（尤其是数据采集）的相关编程技术
USB总线
（注意: 不是前面所说的传输电缆）
PC
接线端+传输线缆+ 数据采集设备
数据采集系统基本组成
数据采集系统包括硬件和软件两大部分，硬件部分又可分为 模拟部分和数字部分。
图1.1 数据采集系统硬件基本组成
3.5.1 数据采集系统结构形式的确定
PC
• Windows • Linux • Mac
部分常用的数据采集设备类型
• 实验室、工业环境使用
– 基于PCI/PXI接口 – 往往需要外接端子和线缆
• 便携式/远距离
–练习
– 如ELVIS 、myDAQ – 除了数据采集硬件电路之外还 集成了其他一些功能，如数字 万用表、可编程电源等
4 高速数据采集系统基本原理
5 高速数据采集系统的发展趋势
6 高速数据采集的应用
高速数据采集系统分类
高速数据采集系统的结构形式多种多样，常见的分类方法 有以下几种： 根据适应环境不同：隔离型和非隔离型，集中式和分布式； 根据控制功能：智能化和非智能化采集系统；
根据模拟信号的性质：电压和电流信号，高电平和低电平信
（2）如何确定A/D转换器的转换速率 A/D转换器从启动转换到转换结束，输出稳定的数 字量，需要一定的转换时间。转换时间的倒数就是每 秒钟能完成的转换次数，称为转换速率。 确定A/D转换器的转换速率时，应考虑系统的采样
速率。
例如，如果用转换时间为100us的A/D转换器，
则其转换速率为10KHz。根据采样定理和实际需要，
100%
A1为基波振幅，Ak为第k次谐波的振幅。
多路模拟开关的选择要点
选择多路模拟开关时，应充分考虑
信号的特点及系统特性，尽量选择导通
电阻小、漏电电流小、切换速度快的芯 片，同时应注意要适当地限制通道数量， 有必要时可以采用MUX的多路扩展方式。
A/D转换器的选择要点
采用 A/D 转换器的模拟信号采集是一个要求比较 高的工作，需要考虑多方面的问题。这里介绍需要重 点注意的几个问题。 • 采样速度。采样速度决定了数据采集系统的实时性。
换后得到的数字信号输人到DSP芯片；再由DSP芯片对该数字 信号进行各种数字信号算法的处理。
高速数据采集系统的发展趋势
(1)新型快速、高分辨率的数据转换部件不断涌现，大大提高了 数据采集系统的性能。 (2)高性能单片机的问世和各种数字信号处理器的涌现，进一步
推动了数据采集系统的广泛应用。
(3)智能化传感器(Smarts nor)的发展，必将对今后数据采集系统 的发展产生深远的影响。 (4)与微型机配套的数据采集部件的大量问世，大大方便了数据 采集系统在各个领域里应用并有利于促进数据采集系统技术的
进一步发展。
(5)分布式数据采集是数据采集系统发展的一个重要趋势。
高速数据采集的应用
高速数据采集系统具有极高的采样率，尤其适合用于瞬间 测量量产生变化的场合。例如：在电力传输或者爆炸，冲击波， 火箭发射过程中。 电力测试的应用包括：
高压脉冲测试
大多数的电网都通过塔架上的电缆来传送电能. 其暴露在 野外，经常遭受雷击，进而可能损坏变电站的设备. 元器件 的损坏将导致部分电力分配能力的损失，并耗费高昂的修理 费用. 变压器，电涌放电器，绝缘体和开关设备的测试 对于 质量校准过程和保证元件的承受力是非常重要的. 电力开关设备测试
多通道数据采集系统的几种结构形式
单通道共享A/D转换器
各通道有各自独立的采样保持器，但公用一个A/D 转换器。通过多路开关分，对各路信号分时进行 A/D转换。能够实现多路信号的同步采集，但采集 速度稍慢。
多通道共享采样保持器与A/D转换器
各通道公用一个采样保持器和A/D转换器。工作时， 通过多路开关将各路信号分时切换，输入到公用的 采样保持器中，实现多路信号的分时采集，而非同 步采集。并且采集速度最慢。优点是节省硬件成本， 适于对采集速度要求不高的应用场合。
（1）如何确定A/D转换器的位数
A/D转换器位数的确定，应该从数据采集系统的静态 精度和动态平滑性这两个方面进行考虑。
目前，大多数测量装置的精度值不小于01%~0.5%，故
A/D转换器的精度取0.05%~0。1%即可，相应的二进制码 为10~11位，加上符号位，即为11~12位。当有特殊的应用 时，A/D转换器要求更多的位数，这时往往可采用双精度 的转换方案。
3.5.2 系统参数设计和器件选择
数据采集系统的主要技术指标：
被采集信号的特点
系统响应时间 系统分辨率 系统的精度
数据采集系统的主要技术指标
1. 系统分辨率：数据采集系统可以分辨的输入信号的 最小变化量。通常用最低有效位值（ LSB ）占系统 满刻度信号的百分比表示，或用系统可分辨的实际 电压数值来表示。有时也用信号满刻度值可以划分 的级数来表示。
常见的数据采集形式有以下几种： 1. 单通道数据采集系统
2. 多通道并行数据采集系统
3. 多通道同步型数据采样系统
4. 多通道共享采样/保持器与A/D转换器
多通道数据采集系统的几种结构形式
多通道A/D转换
每个通道都有各自独自的采样保持器与A/D转换器， 这种结构形式可以对各通道输入信号进行同步、高速 数据采集。
弧. 所有的电路中断器都通过移除相互之间的接触来完成， 这样接触之间产生电弧. 零区现象 是压力，温度，离子密度， 等离子流等的指标. 零区测试 用来了解电弧现象以及确定成 功的电流中断的主要参数。
数据采集系统的主要技术指标
4.动态范围：某个物理量的变化范围。信号的动态范围 是指信号的最大幅值和最小幅值之比的分贝数。采 集系统的动态范围通常定义为所允许输入的最大幅 值Vimax与最小幅值Vimin之比的分贝数，动态范围：
Vi max I i 20lg Vi min
瞬时动态范围：对大动态范围信号的高精度采集时， 某一时刻系统所能采集到的信号的不同频率分量幅 值之比的最大值，即幅值最大频率分量的幅值 Afmax 与幅度最小频率分量的幅值 Afmin 之比的分贝数。瞬 A f max 时动态范围：
I 20 lg
A f min
数据采集系统的主要技术指标
5. 非线性失真（谐波失真）：给系统输入一个频率为 f 的正弦波时，其输出中出现很多频率为 kf（ k 为正整 数）的新的频率分量的现象，称为非线性失真。谐 波失真系数用来衡量系统产生非线性失真的程度， 它通常用下式表示：
H
2 A2 A32 ... 2 A12 A2 A32 ...
和系统的通过率都会影响误差的计算。正常情况下，A/D 转换前向通道的总误差应小于等于A/D转换器的量化误差， 否则选取高分辨率A/D转换器也没有实际意义。 • 孔径误差。A/D转换是一个动态的过程，需要一定的转换 时间。而输入的模拟量总是在连续不断变化的，这样便 造成转换输出的不确定性误差，即孔径误差。为了确保
第三章 信号采集与信号调理技术
3.5 数据采集系统的设计
数据采集系统概述
信号调理 传感器 / 信号 I/O 数据采集 硬件 总线 数据采集 软件
典型的数据采集系统硬件架构
数据采集硬件可以将PC变为一个自动化系统
传感器
• 任意类型
信号连接
• 直接连接 • 或通过接线端
DAQ设备
• • • • PCI/PXI PCIe/PXIe USB Ethernet
较小的孔径误差，则要求A/D转换器具有与之相适应的转