数据采集与处理PPT课件
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数据采集与处理技术PPT课件
技术创新
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
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
交流数据采集与处理课件
第一节 电量变送器
将一种电量变换为供测量用的直流电量。 可用来测量发电厂和变电站的电压、电流、 有功功率、无功功率、电能和频率等各种电 气量。 发电厂电量接入DCS、称ECS 输入交流电压、电流、功率，输出直流电 压:0～5V；电流:0～1mA 、4～20mA
一、交流电流变送器，
大电流变为小电流 电气隔离
如将150A的满量程值放大10倍后成为1500，系数K 即有11位有效位数。在1500转换成二进制数后，与K 相乘，并在二－十进制转换后，将小数点向左移一位， 即为150.0A的表达。
遥测量用四位十进制D3D2D1D0显示。用小数点标 志F1F2来设定小数点位置，其内容由通信双方约定。 例如小数点设在最低位D0之前，把F1F2置为01。例如 幅值为150A的电流，可得 0100010111011100
精密交-直流变换电路将交流电压变为 0~5v的直流电压
经电阻变为电压信号
恒流输出电路得到0~1mA或4~20mA 直流输出信号。
精密交流直流转换
问常题规：的为桥什式么整不 流用 存常 在规 管的 压桥 降式 ，整 转流换？非线性。 实现精密实整现流精关密键整是流运的算关放键大是器什的么虚？短虚断
直流采样
对于50Hz的基波，上述计算可得到7个分组值，每 个分组值恰好分别等于对基波进行每周期7次采样的 各个采样值，并且不包含任何7次谐波成分。 。
第五节 标度变换
0101011011100101---→ 86.2A
第五节 标度变换 例如被测电流的满量程为1500A，经变换后 的满量程结果为2047。当电流在0～1500A范围 内变化时，模/数转换的输出在0～2047之间变 动，两者呈线性比例关系。设遥测量的实际值 为S，模/数转换后的值为D，因为S和D呈线性 比例关系，所以可以以满量程的对应关系来求 出标度变换系数K。对于12位模/数转换器， D=2047，则
将一种电量变换为供测量用的直流电量。 可用来测量发电厂和变电站的电压、电流、 有功功率、无功功率、电能和频率等各种电 气量。 发电厂电量接入DCS、称ECS 输入交流电压、电流、功率，输出直流电 压:0～5V；电流:0～1mA 、4～20mA
一、交流电流变送器，
大电流变为小电流 电气隔离
如将150A的满量程值放大10倍后成为1500，系数K 即有11位有效位数。在1500转换成二进制数后，与K 相乘，并在二－十进制转换后，将小数点向左移一位， 即为150.0A的表达。
遥测量用四位十进制D3D2D1D0显示。用小数点标 志F1F2来设定小数点位置，其内容由通信双方约定。 例如小数点设在最低位D0之前，把F1F2置为01。例如 幅值为150A的电流，可得 0100010111011100
精密交-直流变换电路将交流电压变为 0~5v的直流电压
经电阻变为电压信号
恒流输出电路得到0~1mA或4~20mA 直流输出信号。
精密交流直流转换
问常题规：的为桥什式么整不 流用 存常 在规 管的 压桥 降式 ，整 转流换？非线性。 实现精密实整现流精关密键整是流运的算关放键大是器什的么虚？短虚断
直流采样
对于50Hz的基波，上述计算可得到7个分组值，每 个分组值恰好分别等于对基波进行每周期7次采样的 各个采样值，并且不包含任何7次谐波成分。 。
第五节 标度变换
0101011011100101---→ 86.2A
第五节 标度变换 例如被测电流的满量程为1500A，经变换后 的满量程结果为2047。当电流在0～1500A范围 内变化时，模/数转换的输出在0～2047之间变 动，两者呈线性比例关系。设遥测量的实际值 为S，模/数转换后的值为D，因为S和D呈线性 比例关系，所以可以以满量程的对应关系来求 出标度变换系数K。对于12位模/数转换器， D=2047，则
《数据采集与处理》课件
《数据采集与处理 》PPT课件
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。
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ppt课件
板c13
图3
Y地图 = X面板 * a2 + Y面板 * b2 + 这六个参数。
c2
3.3.2坐标变换的地理意义
(4)实现多图幅拼接或不同比例尺间地图的匹配
当需求对多幅地图进展数字化时，假设在多幅地 图之间或在不同比例尺之间建立了一个一致的坐 标系，并在每一幅地图都输入一定数量的控制点 及相应的地理坐标，那么经由控制点拟合的坐标 变换公式，将一切图幅的数字化仪平面坐标转换 为所建立的坐标系中的坐标，使得图幅拼接或不 同比例尺间地图的匹配成为能够。
由数字化设备读取的坐标值直接依 赖于该设备的坐标系统及其设置， 并不代表实践地理坐标，因此有必 要建立坐标转换公式，在数字化过 程中将设备坐标转换为实践地理坐 标。
3.3.2 坐标变换的地理意义
(3)控制数据采集的精度
由控制点建立的坐标转换公式实践 上是一组回归方程，经过在图面上均 匀选取适当数目的控制点，并准确输 入控制点的实践地理坐标，可以提高 回归方程的拟和精度，进一步控制数 字化的精度。
控制点〔tic〕概念
地图上具有控制地图图幅准确度的 一些点，也称地理控制点〔同名点〕， 通常这些点都具有准确的实地坐标或可 以准确定位的，如图幅图廓点、公路网 格点、丈量点、道路交叉口等
2.3.2 地图扫描数字化
1、扫描仪数字化思想 经过扫描将地图转换为栅格数据，然后采用栅 格数据矢量化的技术追踪出线和面，采用方式 识别技术识别出点和注记，并根据地图内容和 地图符号的关系自动给矢量数据赋以属性值。 2、主要方法 自动矢量化 交互式矢量化 ：采用人机交互方式
➢ 空间数据编辑内容 ➢ 数据不完好、反复 ➢ 空间数据位置不正确 ➢ 空间数据比例尺不准确 ➢ 空间数据变形 ➢ 几何和属性衔接有误 ➢ 属性数据不完好
《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47页PPT
2、线条细化
剥离法：其实质是从数字图像上，由上而下 ，自左到右一次选3×3个像元，进行分析， 以不影响其连通性为原则决定中心像元是否 可以剥离，逐次排下去，可以将线条带剥离 成单个像元的细线
地图扫描数字化（自动矢量化）
3、跟踪，生成矢量格式坐标链
自动搜索方法 ●搜索结点—— 3 × 3网格法 ●结点间8个方向跟踪组成网格链，逐个网格取其中 心点坐标，转换成矢量坐标链弧段
2.5 栅格数据常用的获取方法
2.5.1 遥感数据 2.5.2手工方式：可在专题地图上均匀地划分网 格，每一单位格子覆盖部分的属性数据成为各 点的值，形成栅格地图文件；
2.5.3 矢量数据转换：数字化仪跟踪，得到矢量 数据，再转为栅格数据；
2.5.4 图片扫描数据：扫描数字化方法，逐步扫 描专题地图，将扫描数据重新采样和再编码得到 栅格数据文件。
2.2 主要采集方法 ➢ 已存在于其它系统的几何数据，经过转换装载 ➢ 测量仪器获得地几何数据，传输进入数据库 ➢ 遥感影像提取专题信息，需要进行几何纠正、光谱纠
正、影像增强、图像变换、结构信息提取等，属于遥 感图像处理内容 ➢ 栅格数据的获取，通过扫描仪输入，大多可直接进入 GIS ➢ 矢量数据采集
➢ 数据转换：各种交换格式数据（DXF/E00 /MIF等 ➢ 遥感/GPS数据：图象、GPS坐标点文件等 ➢ 数字测量：形成纸质地图或坐标点文件 ➢ 已有纸质地图：地图数字化
统计数据：GIS重要的属性数据源 文本资料：行业部门的有关法律文档、行业规范等。
1.数据源种类
数据转换是目前空间数据共享的一个重要途径，因此，
基本功能。
2.空间数据采集的任务
2.1采集任务：将地理实体的几何数据和属性 数据输入到地理数据库中，就是GIS的数据采 集。 即将现有的地图、外业观测成果、航空像片、 遥感图像、文本资料等转换成GIS可以处理和 接收的数字形式，通常经过验证、修改、编 辑等处理。采集方式与数据源有关。
剥离法：其实质是从数字图像上，由上而下 ，自左到右一次选3×3个像元，进行分析， 以不影响其连通性为原则决定中心像元是否 可以剥离，逐次排下去，可以将线条带剥离 成单个像元的细线
地图扫描数字化（自动矢量化）
3、跟踪，生成矢量格式坐标链
自动搜索方法 ●搜索结点—— 3 × 3网格法 ●结点间8个方向跟踪组成网格链，逐个网格取其中 心点坐标，转换成矢量坐标链弧段
2.5 栅格数据常用的获取方法
2.5.1 遥感数据 2.5.2手工方式：可在专题地图上均匀地划分网 格，每一单位格子覆盖部分的属性数据成为各 点的值，形成栅格地图文件；
2.5.3 矢量数据转换：数字化仪跟踪，得到矢量 数据，再转为栅格数据；
2.5.4 图片扫描数据：扫描数字化方法，逐步扫 描专题地图，将扫描数据重新采样和再编码得到 栅格数据文件。
2.2 主要采集方法 ➢ 已存在于其它系统的几何数据，经过转换装载 ➢ 测量仪器获得地几何数据，传输进入数据库 ➢ 遥感影像提取专题信息，需要进行几何纠正、光谱纠
正、影像增强、图像变换、结构信息提取等，属于遥 感图像处理内容 ➢ 栅格数据的获取，通过扫描仪输入，大多可直接进入 GIS ➢ 矢量数据采集
➢ 数据转换：各种交换格式数据（DXF/E00 /MIF等 ➢ 遥感/GPS数据：图象、GPS坐标点文件等 ➢ 数字测量：形成纸质地图或坐标点文件 ➢ 已有纸质地图：地图数字化
统计数据：GIS重要的属性数据源 文本资料：行业部门的有关法律文档、行业规范等。
1.数据源种类
数据转换是目前空间数据共享的一个重要途径，因此，
基本功能。
2.空间数据采集的任务
2.1采集任务：将地理实体的几何数据和属性 数据输入到地理数据库中，就是GIS的数据采 集。 即将现有的地图、外业观测成果、航空像片、 遥感图像、文本资料等转换成GIS可以处理和 接收的数字形式，通常经过验证、修改、编 辑等处理。采集方式与数据源有关。
《数据采集与处理》课件
认识数据分析的定义、作用 和基本原理。
数据分析的方法和流程
了解常用的数据分析方法和 流程，以及如何为决策提供 有力支持。
常用数据分析工具和技 术
介绍统计分析、机器学习和 数据可视化等常用的数据分 析工具和技术。
实例分析
以某电商平台为例介绍数 据采集和处理的流程
通过实际案例演示数据采集和处 理的全过程。
使用Python进行数据分析 示例
展示使用Python进行数据分析的 示例和实用技巧。
数据可视化实战
展示如何利用数据可视化工具创 建精美的图表和图形。
总结
数据采集和处理的重要 性和必要性
总结数据采集和处理在决策 和业务中的不可或缺的作用。
数据分析的应用前景和 未来发展
展望数据分析在各个行业中 的应用前景和未来发展趋势。
探索网络爬虫、数据库读取和文 件导入等多种数据采集方法。
数据处理
1
数据清洗的概念和重要性
了解数据清洗在数据处理中的作用和必要性。
2
数据清洗的基本步骤
深入了解缺失值处理、异常值处理和重复值处理等关键步骤。
3
数据转换的方法和技巧
掌握数据规范化、数据聚合和数据透视表等数据转换技术。
数据分析
数据分析的基本概念
《数据采集与处》PPT课件
# 数据采集与处理 ## 概述 - 数据采集和处理的重要性 - 数据采集的种类及其特点 - 数据处理的流程和方法
数据采集
数据源的分类
了解不同类型的数据源对数据采 集的影响和优势。
数据采集的基本流程
从确定需求到数据采集和存储， 确保数据的准确性和完整性。
数据采集方法的介绍
数据处理的挑战与解决 方法
探讨数据处理过程中可能遇 到的挑战，并提供解决方法 和最佳实践。
数据分析的方法和流程
了解常用的数据分析方法和 流程，以及如何为决策提供 有力支持。
常用数据分析工具和技 术
介绍统计分析、机器学习和 数据可视化等常用的数据分 析工具和技术。
实例分析
以某电商平台为例介绍数 据采集和处理的流程
通过实际案例演示数据采集和处 理的全过程。
使用Python进行数据分析 示例
展示使用Python进行数据分析的 示例和实用技巧。
数据可视化实战
展示如何利用数据可视化工具创 建精美的图表和图形。
总结
数据采集和处理的重要 性和必要性
总结数据采集和处理在决策 和业务中的不可或缺的作用。
数据分析的应用前景和 未来发展
展望数据分析在各个行业中 的应用前景和未来发展趋势。
探索网络爬虫、数据库读取和文 件导入等多种数据采集方法。
数据处理
1
数据清洗的概念和重要性
了解数据清洗在数据处理中的作用和必要性。
2
数据清洗的基本步骤
深入了解缺失值处理、异常值处理和重复值处理等关键步骤。
3
数据转换的方法和技巧
掌握数据规范化、数据聚合和数据透视表等数据转换技术。
数据分析
数据分析的基本概念
《数据采集与处》PPT课件
# 数据采集与处理 ## 概述 - 数据采集和处理的重要性 - 数据采集的种类及其特点 - 数据处理的流程和方法
数据采集
数据源的分类
了解不同类型的数据源对数据采 集的影响和优势。
数据采集的基本流程
从确定需求到数据采集和存储， 确保数据的准确性和完整性。
数据采集方法的介绍
数据处理的挑战与解决 方法
探讨数据处理过程中可能遇 到的挑战，并提供解决方法 和最佳实践。
《数据获取与处》课件
热力图
通过颜色的深浅表 示数据的大小。
可视化工具
Power BI
功能强大的商业智能工具，支持 多种图表类型和数据源。
Tableau
可视化分析工具，易于操作和定 制。
D3.js
适用于制作交互式数据可视化， 需要一定的编程基础。
Excel
适用于简单的数据分析和可视化 。
Python的可视化库
如Matplotlib、Seaborn等，适 用于数据科学和机器学习领域。
时间序列聚合
介绍如何对时间序列数据进行聚合，如移动平均、累计和等。
多维聚合
描述如何使用多维分析方法对数据进行聚合，如使用OLAP、多维数据模型等。
03
数据可视化
图表类型
折线图
用于展示数据随时 间变化的趋势。
散点图
用于展示两个变量 之间的关系。
柱状图
用于比较不同类别 之间的数据。
饼图
用于表示各部分在 整体中所占的比例 。
非关系型数据库
使用NoSQL数据库（如MongoDB 、Cassandra等）存储非结构化数据 。
云存储
将数据存储在云服务提供商的存储设 施中（如AWS S3、阿里云OSS等） 。
数据仓库
将大量数据进行整合，形成一个中心 化的数据存储设施，便于分析和查询 。
02
数据处理
数据清洗
缺失值处理
详细描述如何处理数据中的缺失值，如使用 均值填充、中位数填充或插值等方法。
。
03
数据挖掘的应用领域
金融欺诈检测、客户细分、推荐 系统等。
02
数据挖掘的常用算法
分类、聚类、关联规则等。
Hale Waihona Puke 04数据挖掘的挑战
数据采集与处理 ppt课件
采样过程如图2.2所示。
数据采集与处理
7
UEST
C
x(t)
2.2 采样过程
xS(nTS )
δTs(t)
图2.2中：
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； TS — 采样周期。
有舍有入
1. ″只舍不入″的量化 如图2.12所示。
数据采集与处理
34
UEST C
xS(nTS)
2.7 量化与量化误差
xq(nTS)
.
.
.
.
.
.
3q 2q q 0 TS 2TS 3TS …
(a)
3q
2q q
t
0 TS 2TS 3TS …
t
(b)
图2.12 “只舍不入”量化过程
将信号幅值轴分成若干层，各层之间的间 隔均等于量化单位q。
⑴无条件采样
特点：运行采样程序，立即采集数据，直 到将一段时间内的模拟信号的采样 点数据全部采完为止。
优点：为无约束采样。
数据采集与处理
23
UEST
2.6 模拟信号的采样控制方式
C
缺点：不管信号是否准备好都采样，可能
容易出错。
①定时采样：采样周期不变 方法
②变步长采样：采样周期变化
⑵ 条件采样
①查询方式 方法
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) 。
数据采集与处理
15
数据采集与处理
7
UEST
C
x(t)
2.2 采样过程
xS(nTS )
δTs(t)
图2.2中：
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； TS — 采样周期。
有舍有入
1. ″只舍不入″的量化 如图2.12所示。
数据采集与处理
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UEST C
xS(nTS)
2.7 量化与量化误差
xq(nTS)
.
.
.
.
.
.
3q 2q q 0 TS 2TS 3TS …
(a)
3q
2q q
t
0 TS 2TS 3TS …
t
(b)
图2.12 “只舍不入”量化过程
将信号幅值轴分成若干层，各层之间的间 隔均等于量化单位q。
⑴无条件采样
特点：运行采样程序，立即采集数据，直 到将一段时间内的模拟信号的采样 点数据全部采完为止。
优点：为无约束采样。
数据采集与处理
23
UEST
2.6 模拟信号的采样控制方式
C
缺点：不管信号是否准备好都采样，可能
容易出错。
①定时采样：采样周期不变 方法
②变步长采样：采样周期变化
⑵ 条件采样
①查询方式 方法
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) 。
数据采集与处理
15
数据采集及处理课件
数据类型
结构化数据（如数据库表 ）、非结构化数据（如文 本、图片、视频等）
数据采集方法
网络爬虫
自动化抓取网页数据，适用于大 规模数据采集
API接口
通过调用API接口获取数据，适用 于实时数据采集
传感器采集
通过传感器设备采集实时数据，如 温度、湿度等
数据质量评估
01
02
03
04
完整性
检查数据是否完整，是否有缺 失值
图形数据库
以图形结构存储数据，如Neo4j，适 用于表示复杂的关系和网络结构。
04
数据分析与可视化
数据分析方法
描述性统计
01
通过图表、图形和数字摘要对数据进行初步分析，如均值、中
位数、众数、方差、标准差等。
探索性数据分析
02
通过绘制散点图、箱线图等，观察数据的分布、异常值、离群
点等，为进一步分析做准备。
通过收集城市运行数据，实现交通管理、 环境监测、公共安全等领域的智能化管理 和服务。
医疗健康
金融风险防控
通过挖掘医疗数据，实现疾病预测、辅助 诊断和个性化治疗等应用。
通过监测金融市场数据，实现风险识别、 预警和防控。
06
数据安全与隐私保护
数据安全威胁与挑战
数据泄露风险
包括个人信息、敏感信息和企业内部数据等泄露的风险。
1
数据采集
使用爬虫技术获取社交网络 平台上的舆情数据，通过 API接口获取用户信息。
数据处理
清洗和整合舆情数据，进行 情感分析和主题建模，挖掘 舆论热点和趋势。
应用场景
监测品牌声誉、危机事件、 公共政策等方面的舆情动态 ，提供决策支持。
案例三：推荐系统设计与实现
第4章 数据采集与处理技术ppt课件
Q K P
K为系数
对于这种开平方的非线性关系常用牛顿迭代 公式进行线性化处理。其迭代公式为：
yn1 2(yn 1yn x 1)yn 11 2(yn x 1yn 1 )
常用的牛顿迭代初值是y0=（1+x）/2，当yn和 x 之间的误差随着迭代次数减小到规定值时，就停止 运算。
2） 查表法 有些非线性参数不能用一般算术运算计算出
对 分 查 表 法 的 最 高 搜 索 次 数 Log2N-1。 和 顺 序 查表法相比，对分法可以大大减少查表次数，提高 检索效率。
3） 折线法（线性插值法）
在实际工作中，有许多非线性关系只能通过一 条曲线来表示，对于这种场合可用折线法及非线性 插值逼近法来解决。
曲线斜率变化越小，替代直线越逼近特性曲线， 则折线法带来的误差就越小。因此，折线法适用于 斜率变化不大的特性曲线的线性化。
称为滤波系数，
T为采样周期；Tf为滤波器时间常数；
xk为本次采样输入；yk、yk-1为本次和上次滤波
输出。
（5）复合滤波
为了进一步提高滤波效果，可以把两种不同 的数字滤波器组合起来，构成复合数字滤波器。 如把算术平均滤波和中值滤波组合起来。即先找 出N个采样值的最大值xmax和最小值xmin,使得
1. 线性化处理程序设计
1）计算法
计算法就是在已测参数的基础上，利用各种 运算程序计算出需要的参数。用计算法处理数据 一般可按以下步骤进行： a. 根据物理和工程实际求出被测参数的数学表达 式； b. 根据要求的精度，确定A/D转换器的位数，并设 计出相应的硬件电路； c. 根据被测参数的数学表达式，进行相应的数据 处理。
这种方法的优点是可以提高精度，但插值点的选 取比较麻烦。
2. 工程量标度变换
K为系数
对于这种开平方的非线性关系常用牛顿迭代 公式进行线性化处理。其迭代公式为：
yn1 2(yn 1yn x 1)yn 11 2(yn x 1yn 1 )
常用的牛顿迭代初值是y0=（1+x）/2，当yn和 x 之间的误差随着迭代次数减小到规定值时，就停止 运算。
2） 查表法 有些非线性参数不能用一般算术运算计算出
对 分 查 表 法 的 最 高 搜 索 次 数 Log2N-1。 和 顺 序 查表法相比，对分法可以大大减少查表次数，提高 检索效率。
3） 折线法（线性插值法）
在实际工作中，有许多非线性关系只能通过一 条曲线来表示，对于这种场合可用折线法及非线性 插值逼近法来解决。
曲线斜率变化越小，替代直线越逼近特性曲线， 则折线法带来的误差就越小。因此，折线法适用于 斜率变化不大的特性曲线的线性化。
称为滤波系数，
T为采样周期；Tf为滤波器时间常数；
xk为本次采样输入；yk、yk-1为本次和上次滤波
输出。
（5）复合滤波
为了进一步提高滤波效果，可以把两种不同 的数字滤波器组合起来，构成复合数字滤波器。 如把算术平均滤波和中值滤波组合起来。即先找 出N个采样值的最大值xmax和最小值xmin,使得
1. 线性化处理程序设计
1）计算法
计算法就是在已测参数的基础上，利用各种 运算程序计算出需要的参数。用计算法处理数据 一般可按以下步骤进行： a. 根据物理和工程实际求出被测参数的数学表达 式； b. 根据要求的精度，确定A/D转换器的位数，并设 计出相应的硬件电路； c. 根据被测参数的数学表达式，进行相应的数据 处理。
这种方法的优点是可以提高精度，但插值点的选 取比较麻烦。
2. 工程量标度变换
电力系统自动监控技术交流数据采集与处理PPT课件
Voltage will be 0 to 100V and current may as high as 25 times of the rated current, that is 125A or 25A.
.
13
The voltage and current are still too big for the AAF, S/H, MUX, ADC and other electronic circuit.
.
9
Typical hardware structure
❖ The following Figure shows the general hardware outline of a numeric protection relay.
❖ It consists of: Galvanic Isolation Transformer Anti-Alias Filter S/H Amplifier Multiplexer ADC Micro-Processor Timer
.
28
原理电路
.
29
工作过程
❖ Sample mode:
S/H is high and AS is closed.
Vout=Vin
❖ Hold mode:
S/H is low and AS is opened.
Vout=VC= Vin (just before AS
open)
.
30
波形
.
31
基本要求:
多路切换开关
❖ Function :
In general case, relays need multichannel inputs
(3phase voltage, 3phase current, zero sequence current etc.)
.
13
The voltage and current are still too big for the AAF, S/H, MUX, ADC and other electronic circuit.
.
9
Typical hardware structure
❖ The following Figure shows the general hardware outline of a numeric protection relay.
❖ It consists of: Galvanic Isolation Transformer Anti-Alias Filter S/H Amplifier Multiplexer ADC Micro-Processor Timer
.
28
原理电路
.
29
工作过程
❖ Sample mode:
S/H is high and AS is closed.
Vout=Vin
❖ Hold mode:
S/H is low and AS is opened.
Vout=VC= Vin (just before AS
open)
.
30
波形
.
31
基本要求:
多路切换开关
❖ Function :
In general case, relays need multichannel inputs
(3phase voltage, 3phase current, zero sequence current etc.)
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0Hz， 但 fS 2900Hz
**
f 1 = 100Hz
f S = 500Hz
Ts
0.002s
*
t
**
1／100 s=0.01s
fS2400Hz。
图2.5 高频与低频的混淆
数据采集与处理
16
UEST
2.4 频率混淆与消除频混的措施
C
由图2.5可见，三种频率的曲线没有区别：
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？
数据采集与处理
2
UEST
2.1 概 述
C
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。
数据采集与处理
3
UEST
2.1 概 述
唯一确定。
(22)
式中 n =０，±１， ±２，……，
fc — 信号的截止频率
数据采集与处理
9
UEST
2.3 采样定理
C
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
TS ↓， xs(nTs ) ↑，内存量↑；
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。
数据采集与处理
7
UEST
第 2 章 模拟信号的数字化处理
C
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
C
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。
数据采集与处理
5
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C
x(t)
2.2 采样过程
xS(nTS )
δTs(t)
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。
数据采集与处理
17
UEST
2.4 频率混淆与消除频混的措施
C
不产生频率混淆现象的临界条件：
图2.2中：
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； TS — 采样周期。
数据采集与处理
6
UEST
2.2 采样过程
C
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：
UEST C
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
数据采集与处理
1
UEST
第 2 章 模拟信号的数字化处理
C
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
2.4 频率混淆与消除频混的措施
C
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
x ( )t **
分。
f 2 = 400Hz f S = 500Hz
*
t
若以 fs = 500Hz进行采样，
C
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
数据采集与处理
4
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第 2 章 模拟信号的数字化处理
数据采集与处理
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2.3 采样定理
C
3. 采样定理不适用的情况
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 )
数据采集与处理
12
UEST C
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
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
C
| 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。
结论：采样定理对于
fC
1 2TS
不适用的。
数据采集与处理
14
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第 2 章 模拟信号的数字化处理
C
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 2TC
）被
叠加到低频
成分（| f | 1 ）上的现象。 2TC
数据采集与处理
15
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2.3 采样定理
C
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。
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。
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：
① 频谱X(f)为有限频谱，即当时| f |≥ fc， X(f) =0
1 ② TS ≤ 2 f C
数据采集与处理
8
UEST C
则连续信号
2.3 采样定理
x(t)n xs(nT s)siTnsT(st(tnnT s)T s)
则有
2.3 采样定理
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
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) 。
数据采集与处理
**
f 1 = 100Hz
f S = 500Hz
Ts
0.002s
*
t
**
1／100 s=0.01s
fS2400Hz。
图2.5 高频与低频的混淆
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2.4 频率混淆与消除频混的措施
C
由图2.5可见，三种频率的曲线没有区别：
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
C
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
唯一确定。
(22)
式中 n =０，±１， ±２，……，
fc — 信号的截止频率
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2.3 采样定理
C
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
TS ↓， xs(nTs ) ↑，内存量↑；
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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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
C
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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C
x(t)
2.2 采样过程
xS(nTS )
δTs(t)
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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2.4 频率混淆与消除频混的措施
C
不产生频率混淆现象的临界条件：
图2.2中：
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； TS — 采样周期。
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2.2 采样过程
C
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：
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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
数据采集与处理
1
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第 2 章 模拟信号的数字化处理
C
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
2.4 频率混淆与消除频混的措施
C
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
x ( )t **
分。
f 2 = 400Hz f S = 500Hz
*
t
若以 fs = 500Hz进行采样，
C
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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2.3 采样定理
C
3. 采样定理不适用的情况
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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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
包含低于fc 的频率部分。
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C
| 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。
结论：采样定理对于
fC
1 2TS
不适用的。
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C
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 2TC
）被
叠加到低频
成分（| f | 1 ）上的现象。 2TC
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2.3 采样定理
C
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。
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。
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：
① 频谱X(f)为有限频谱，即当时| f |≥ fc， X(f) =0
1 ② TS ≤ 2 f C
数据采集与处理
8
UEST C
则连续信号
2.3 采样定理
x(t)n xs(nT s)siTnsT(st(tnnT s)T s)
则有
2.3 采样定理
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
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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