第04章 数据处理技术

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网络数据处理技术快速上手指南(十)

网络数据处理技术快速上手指南(十)

在当今信息爆炸的时代,网络数据处理技术已经成为各行各业不可或缺的一部分。

无论是企业、政府还是个人,都需要有效地处理和分析大量的网络数据,以获取有用的信息和洞察力。

然而,对于初学者来说,网络数据处理技术可能是一个艰深的领域。

本文将为你提供一个快速上手的指南,帮助你掌握网络数据处理技术的基本原理和常用工具。

第一部分:网络数据处理技术简介网络数据处理技术是指利用计算机和网络技术对网络上的数据进行收集、存储、分析和处理的过程。

它包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析和数据可视化等环节。

网络数据处理技术的应用范围非常广泛,涉及到商业智能、金融分析、市场营销、医疗健康、社交网络等诸多领域。

第二部分:数据采集与清洗数据采集是网络数据处理技术的第一步,它涉及到从网络上收集各种类型的数据。

常见的数据来源包括网页、社交媒体、传感器、日志文件等。

在进行数据采集时,需要注意数据的合法性和准确性,避免采集到无效或错误的数据。

数据清洗则是指对采集到的数据进行去重、去噪、填充缺失值等处理,以确保数据的质量和完整性。

第三部分:数据存储与管理数据存储是指将采集到的数据进行存储和管理,以便后续的分析和处理。

常见的数据存储方式包括关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库等。

在选择数据存储方式时,需要根据数据的规模、结构和访问方式进行合理的选择。

此外,数据管理也是数据处理技术中的重要环节,包括数据备份、数据恢复、权限管理等内容。

第四部分:数据分析与挖掘数据分析与挖掘是网络数据处理技术中最核心的环节,它涉及到对大量的数据进行统计分析、模式识别、预测建模等操作,以发现数据中的规律和洞察。

常见的数据分析工具包括Python、R、SAS、SPSS等,它们提供了丰富的数据分析函数和算法,可以帮助用户进行高效的数据分析。

第五部分:数据可视化与展现数据可视化是将数据转化为图表、图形、地图等形式,以便用户更直观地理解和分析数据。

常见的数据可视化工具包括Tableau、Power BI、等,它们提供了丰富的可视化功能和模板,可以帮助用户快速地创建各种类型的数据可视化图表。

《食品分析(第3版)》教学课件—04实验方法评价与数据处理

《食品分析(第3版)》教学课件—04实验方法评价与数据处理
第四章 实验方法评价与数据处理
分析方法的评价指标
评价分析方法好坏的指标主要有: 1、准确度:测量值与真实值相符合的程度。准确度 通常用绝对误差或相对误差表示。 2、精密度:指多次重复测定某一样品时,所得测定 值的离散程度。精密度通常用标准差或相对标准差 来表示。精密度与待测物质绝对量有关,一般规定: mg 级Cv(变异系数或相对标准差)为5%;μg级Cv为 10%,ng级Cv为50%左右。 3、检测限:检测限是指分析方法在适当的置信水平 内,能从样品检测被测组分的最小量或最小浓度。 4、成本与效益:从实际工作需要出发,快速,微量, 低廉,技术要求不高,操作安全的测定方法应列为 首选的分析方法。
变异系数(相对标准差)
变异系数:是衡量资料中各观测值变异程度 的另一个统计量。当进行两个或多个资料 变异程度的比较时,如果度量单位与平均 数相同,可以直接利用标准差来比较。如 果单位和(或)平均数不同时,比较其变 异程度就不能采用标准差,而需采用标准 差与平均数的比值来比较,这就是变异系 数,用CV(Coefficient of Variance)表示。
S
2 2
n1 n2 2
式 16-9
2. 当检验两个均值之间是否有显著性差异时,按式16-8计算t值:
式16-7中, S—标准差
式16-8中,S—合并标准差, 按16-9式计算
式16—9中,S1: 第一个样本的方差; S2 : 第二个样本的方差 n1---第一个样本的测定次数; n2---第二个样本的测定次数
μ
μ
μ
μ μ+ μ+ μ+
For Example
the average height for adult men in the United States is about 178 cm, with a standard deviation of around 8 cm. This means that most men (about 68 percent, assuming a normal distribution) have a height within 8 cm of the mean (170–185 cm), whereas almost all men (about 95%) have a height within 16 cm of the mean (163–193 cm). How about, If the average height is still about 178 cm and the standard deviation were zero, then.......?

01-中华人民共和国数据安全法(最终稿)

01-中华人民共和国数据安全法(最终稿)

中华人民共和国数据安全法(2021年6月10日第十三届全国人民代表大会常务委员会第二十九次会议通过)目录第一章 总则第二章 数据安全与发展第三章 数据安全制度第四章 数据安全保护义务第五章 政务数据安全与开放第六章 法律责任第七章 附则第一章 总则第一条 为了规范数据处理活动,保障数据安全,促进数据开发利用,保护个人、组织的合法权益,维护国家主权、安全和发展利益,制定本法。

第二条 在中华人民共和国境内开展数据处理活动及其安全监管,适用本法。

在中华人民共和国境外开展数据处理活动,损害中华人民共和国国家安全、公共利益或者公民、组织合法权益的,依法追究法律责任。

第三条 本法所称数据,是指任何以电子或者其他方式对信息的记录。

数据处理,包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。

数据安全,是指通过采取必要措施,确保数据处于有效保护和合法利用的状态,以及具备保障持续安全状态的能力。

第四条 维护数据安全,应当坚持总体国家安全观,建立健全数据安全治理体系,提高数据安全保障能力。

第五条 中央国家安全领导机构负责国家数据安全工作的决策和议事协调,研究制定、指导实施国家数据安全战略和有关重大方针政策,统筹协调国家数据安全的重大事项和重要工作,建立国家数据安全工作协调机制。

第六条 各地区、各部门对本地区、本部门工作中收集和产生的数据及数据安全负责。

工业、电信、交通、金融、自然资源、卫生健康、教育、科技等主管部门承担本行业、本领域数据安全监管职责。

公安机关、国家安全机关等依照本法和有关法律、行政法规的规定,在各自职责范围内承担数据安全监管职责。

国家网信部门依照本法和有关法律、行政法规的规定,负责统筹协调网络数据安全和相关监管工作。

第七条 国家保护个人、组织与数据有关的权益,鼓励数据依法合理有效利用,保障数据依法有序自由流动,促进以数据为关键要素的数字经济发展。

第八条 开展数据处理活动,应当遵守法律、法规,尊重社会公德和伦理,遵守商业道德和职业道德,诚实守信,履行数据安全保护义务,承担社会责任,不得危害国家安全、公共利益,不得损害个人、组织的合法权益。

酸碱滴定的实验-硫酸与氨水

酸碱滴定的实验-硫酸与氨水

检测溶液的PH值,确保实 验环境的稳定性。
记录每次PH值检测的结果, 以备后续对比分析。
实验安全
佩戴防护器 材
如眼镜、手套等。
实验区域通 风
保持实验区域通 风良好,避免气
味浓烈。
废液处理
正确处理实验产 生的废液,防止 对环境造成污染。
避免吸入
实验过程中避免 直接吸入试剂蒸
气。
总结
通过充分的实验准备工作和安全意识,可以确保 酸碱滴定实验的顺利进行。在实验前做好相应准 备,并遵守安全操作规范,是保证实验成功的关 键。
环境监测
酸雨监测
检测大气中酸性气体的含 量,预防酸雨的发生
土壤调查
分析土壤中的酸碱度,指 导农业生产和土地利用
水质检测
监测水体的pH值,保护水 资源环境
教育意义
酸碱滴定实验对学生的化学实验能力培养有重要 意义,推广应用广泛。学生通过实验实践,掌握 酸碱中和的方法,提高实验技能和科学素养。
未来展望
标定溶液
01 浓度标定
准确测定溶液中硫酸和氨水保标定溶液中的硫酸和氨水在反应过程中 达到平衡状态。
03 实验原理
了解标定溶液的基本原理,掌握正确操作方 法。
PH值检测
使用PH试纸
PH计检测
溶液稳定性
数据记录
将PH试纸浸泡在溶液中, 观察颜色变化。
使用PH计仪器精确检测溶 液的PH值。
● 03
第3章 滴定过程
滴定终点判断
01 颜色变化
指示剂颜色的变化反映溶液的酸碱性质
02 精确控制
需要准确判断反应的终点
03 反应终点
在颜色变化的瞬间停止滴定
记录数据
滴定时间
记录每滴液的滴入时间

《预处理技术》课件

《预处理技术》课件

提高数据质量: 通过清洗、转换、 集成等操作,提 高数据的准确性、 完整性和一致性
提高数据分析效 率:预处理技术 可以减少数据分 析过程中的重复 工作,提高数据 分析的效率
支持决策制定: 预处理技术可以 帮助企业更好地 理解和利用数据, 支持决策制定
提高数据安全性: 预处理技术可以 保护数据隐私, 防止数据泄露和 滥用
数据可视化:将数据转换为易 于理解的图表和图形,便于分 析和决策
Part Three
数据预处理
数据清洗
目的:提高数据 质量,去除噪声 和异常值
方法:包括缺失 值处理、异常值 处理、重复值处 理等
工具:可以使用 Python的 Pandas库进行数 据清洗
应用:数据清洗 在数据分析、机 器学习等领域具 有广泛应用
特征变换
特征提取:从原始数据中提取出有用的特征 特征选择:选择对模型性能影响最大的特征 特征缩放:将特征缩放到相同的范围,避免特征之间的差异过大 特征编码:将类别特征转换为数值特征,便于模型处理
特征降维
目的:降低特征维度,提高模型效 率
应用场景:图像识别、语音识别、 自然语言处理等领域
添加标题
添加标题
模型融合:将多个 模型融合以提高预 测精度
模型更新:根据新 的数据对模型进行 更新和优化
Part Six
结果预处理
结果展示与解释
结果展示:将预处理后的数据以图表、图形等形式展示出来 解释:对展示的结果进行解释,包括数据的含义、数据的变化趋势等 结论:根据展示的结果得出结论,如数据的变化趋势、数据的异常情况等 建议:根据结论提出建议,如改进措施、下一步研究方向等
数ห้องสมุดไป่ตู้清洗:去除异常值、 缺失值等

数据分析技术作业指导书

数据分析技术作业指导书

数据分析技术作业指导书一、概述数据分析技术作为一种重要的工具,已经在各个领域得到广泛应用。

本指导书旨在帮助学生掌握数据分析技术的基本原理和方法,以及如何应用这些技术进行实际的数据分析工作。

二、数据收集和清洗1. 数据收集数据收集是数据分析的第一步,学生需要了解如何获取数据。

可以从互联网上下载已有的数据集,也可以自行设计实验或调查来收集数据。

数据的来源应当可靠,并且数量足够以保证分析的可靠性。

2. 数据清洗在进行数据分析之前,学生需要对原始数据进行清洗。

这包括处理缺失数据、异常值、重复值等。

清洗后的数据应当准确无误,才能保证后续分析的准确性。

三、数据探索和可视化1. 数据探索数据探索是了解数据的基本特征和关系的过程。

学生需要运用一些统计方法,如计算均值、方差、相关系数等,以了解数据的分布和变化情况。

此外,还可以使用一些探索性数据分析方法,如频率分析、箱线图等,来揭示数据中的模式和规律。

2. 数据可视化数据可视化是将数据进行图表展示的过程。

学生需要熟悉基本的图表类型,如柱状图、折线图、散点图等,并了解何时使用何种图表来呈现数据。

同时,还可以运用一些高级的可视化方法,如热力图、雷达图等,来更加直观地展示数据的特征。

四、数据分析方法1. 描述性统计描述性统计是对数据进行总结和描述的过程。

学生需要熟悉一些常用的描述性统计方法,如平均数、中位数、标准差等,并能够运用这些方法对数据进行分析和解释。

2. 预测性分析预测性分析是基于历史数据来预测未来趋势和结果的过程。

学生需要了解一些预测性分析方法,如时间序列分析、回归分析等,并能够运用这些方法对未来进行预测和评估。

3. 关联性分析关联性分析是寻找数据之间的相关关系的过程。

学生需要掌握一些关联性分析方法,如相关分析、卡方检验等,并能够运用这些方法来探索数据中的关联关系。

五、数据分析实践在数据分析实践中,学生需要运用所学的数据分析技术来解决实际问题。

可以根据老师布置的作业或者自己感兴趣的问题来选择数据集和分析方法。

社交媒体数据分析

社交媒体数据分析
数据采集和页面解析
Selenium 自动化测试工具,也可用于模拟用户操 作进行数据采集
社交媒体数据采集过程
数据清洗
01 清除异常数据,保证数据质量
数据存储
02 将数据存储在数据库或云端,方便后续处理
数据处理
03 对数据进行分析和挖掘,发现有用信息
总结
社交媒体数据采集是数据分析的第一步,通过合理的工具和技术,可以 获取高质量的数据,为后续的分析和应用打下基础。
Chapter
社交媒体数据分析工具概述
社交媒体数据分析工具包括传统的统计分析软件如SPSS、SAS,也包括 专门用于社交媒体数据分析的工具如Brandwatch、Sprout Social等。 这些工具可以帮助分析师更好地理解社交媒体上用户行为和趋势。
社交媒体数据分析工具的特点
数据可视化
工具提供直观的图表和 图形,帮助用户更好地 理解数据
为什么进行社交 媒体数据分析?
进行社交媒体数据分析有利于企业了解用户的 喜好和兴趣,更好地制定营销策略和推广方案。 通过分析用户的行为数据和互动方式,企业可 以精准定位目标群体,提高品牌知名度和用户 忠诚度,从而提升销售额和市场份额。
社交媒体数据分析的应用领域
市场营销 优化广告投放策略
舆情监测 快速响应负面舆情
品牌建设 提升品牌知名度
产品研发 了解用户需求和反馈
社交媒体数据分析的技术工具
数据挖掘 挖掘用户行为数据
发现用户喜好
自然语言处理 情感分析 舆情监测
机器学习
预测用户行为 个性化推荐
社交网络分析 关键人物识别 群体互动分析
社交媒体数据分析案例分析
Facebook数据分析
01 用户画像分析

《云计算导论:概念 架构与应用》第4章PaaS服务模式

《云计算导论:概念 架构与应用》第4章PaaS服务模式
作为新一代云应用平台,Cloud Foundry专为私有云计算环境、企业级数据中心和公有云 服务提供商所打造。
4.3.2 特点
1. 开发框架的选择性
Cloud Foundry云平台支持各种框架的灵活选择, 这些框架包括Spring for Java、.NET、Ruby on Rails、Node.js、Grails、Scala on Lift以及更多合 作伙伴提供的框架(如Python,PHP等),大大 提高了平台的灵活性。
17
Cloud Foundry是VMware推出的业界第一个开源PaaS云平台,它支持多种框架、语言、 运行时环境、云平台及应用服务,使开发人员能够在几秒钟内进行应用程序的部署和扩展,无 需担心任何基础架构的问题。同时,它本身是一个基于Ruby on Rails的由多个相对独立的子系 统通过消息机制组成的分布式系统,使平台在各层级都可水平扩展,既能在大型数据中心里运 行,也能在一台计算机中运行,二者使用相同的代码库。
Cloud Foundry PaaS平台
4.3.3 逻辑结构
Cloud Foundry是由相对独立的多 个模块构成的分布式系统,每个模块单 独存在和运行,各模块之间通过消息机 制进行通信。Cloud Foundry各模块本 身是基于Ruby语言开发的,每个部分可 以认为拿来即可运行,不存在编译等过 程。
Brokers
(健康管 Execution (服务代
理器) (应用执行) 理)
Messag e Bus (消息总 线)
Metering &
Logging (计量和 日志)
123456 78
4.3.4 整体架构
从图中可以看到,Cloud Foundry平台主要 由Router、Cloud Controller、Health Manager、 DEA、NFS、NATS、Cloud Controller Database以及Service等模块组成。这些模块协 同合作,通过特定的消息传输机制和API接口进 行通信,就可以使整个云平台正常运行。由于 在集群环境下每个模块都有多个部署节点,从 而保证了云平台的可靠性和弹性动态扩展的需 求,使得应用程序可以稳定可靠地运行在Cloud Foundry云平台上。
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对输入位数大于输出位数的处理方法就是忽略高位 数的最低几位。 转换器的输入值为 位 转换器 数的最低几位。如:10位A/D转换器的输入值为 0011111010,此值经处理后送入 位D/A转换器的值就 转换器的值就 ,此值经处理后送入8位 转换器 变为00111110。这在计算机中通过向右移位的方法是很 变为 。 容易实现的。 容易实现的。 由于10位 转换器的采样分辨率要比8位 由于 位A/D转换器的采样分辨率要比 位A/D转换 转换器的采样分辨率要比 转换 器高的多,因此, 器高的多,因此,虽然舍去了最低的两位数会产生一定 的误差,但这一误差仍比采用8位输入 位输入8位输出系统的误 的误差,但这一误差仍比采用 位输入 位输出系统的误 差小。 差小。 2.输入位数小于输出位数 . 当输入器件的分辨率比输出器件低时,如采用 位A/D 输入器件的分辨率比输出器件低时,如采用8位 转换器采样,而通过10位 转换器进行输出, 转换器采样,而通过 位D/A转换器进行输出,就会 转换器进行输出 出现输入位数小于输出位数的情况
负时取00H,信号极性为正时取FFH。否则,将运算 ,信号极性为正时取 负时取 。否则, 结果直接作为偏差信号 偏差信号。 结果直接作为偏差信号。 2.输入、输出信号分为单双极性 .输入、 在控制系统中, 在控制系统中,有时会出现输入信号和给定信号 是单极性的,即数字量00H~FFH对应同极性的信号, 对应同极性的信号, 是单极性的,即数字量 对应同极性的信号 如0~+5V;而输出信号则要求是双极性的,即数字量 ;而输出信号则要求是双极性的, 00H~FFH对应的是双极性的,如-5V~+5V。 对应的是双极性的, 对应的是双极性的 + 。 这类系统的数据预处理与双极性的输入输出系统 的方法相同,由于系统的输入是单极性的, 的方法相同,由于系统的输入是单极性的,因此不必 判断极性,只需根据偏差值的大小和符号判断即可。 判断极性,只需根据偏差值的大小和符号判断即可。 系统的数据预处理程序流程图如图4-2所示 所示。 系统的数据预处理程序流程图如图 所示。
4.1 测量数据预处理技术
对测量数据的予处理是计算机控制系统数据处理 对测量数据的予处理是计算机控制系统数据处理 予处理 的基础,这包括数字调零技术、 的基础,这包括数字调零技术、系统校准技术以及 输入、输出数据的极性与字长的予处理技术。 输入、输出数据的极性与字长的予处理技术 4.1.1 系统误差的自动校准 在控制系统的测量输入通道中, 在控制系统的测量输入通道中,一般均存在放大器 等器件的零点偏移 漂移, 零点偏移和 等器件的零点偏移和漂移,会造成放大电路的增益误 差及器件参数的不稳定等现象, 差及器件参数的不稳定等现象,它们都会影响测量数 据的准确性,这些误差都属于系统误差 系统误差。 据的准确性,这些误差都属于系统误差。它的特点是 在一定的测量条件下,其变化规律是可以掌握的, 在一定的测量条件下,其变化规律是可以掌握的,产 生误差的原因一般也是知道的。因此, 生误差的原因一般也是知道的。因此,系统误差是可 以通过适当的技术方法来确定并加以校正的, 以通过适当的技术方法来确定并加以校正的,一般采 用软件程序进行处理, 用软件程序进行处理,即可对这些系统误差进行自动 校准。 校准。
也反映信号的极性。假设信号的变化范围为 也反映信号的极性。假设信号的变化范围为5V~+5V,信号经 转换得到的数字量为00H~FFH ,信号经A/D转换得到的数字量为 转换得到的数字量为 数字量的最高位D7表示信号的极性 表示信号的极性。 数字量的最高位 表示信号的极性。当D7=0时,表 = 时 示输入信号为负极性,即数字量00H~7FH表示 表示-5V~0V 示输入信号为负极性,即数字量 表示 的模拟信号; 的模拟信号;当D7=1时,表示输入信号为正极性, = 时 表示输入信号为正极性, 即数字量7FH~FFH表示 表示0V~+5V的模拟信号。 的模拟信号。 即数字量 表示 的模拟信号 在由双极性信号组成的闭环定值控制系统中,设给 在由双极性信号组成的闭环定值控制系统中, 定信号为R,采样输入信号为Z,则偏差值E 定信号为 ,采样输入信号为 ,则偏差值 = R - Z。 。 因为R 的值对应的是双极性信号,所以偏差值E 因为 和 Z 的值对应的是双极性信号,所以偏差值 也是双极性信号 双极性信号, 也是双极性信号,因此在参加运算前也必须进行预处 理才能保证最终结果的正确。 理才能保证最终结果的正确。 预处理的规则:如果偏差值的绝对值大于 预处理的规则:如果偏差值的绝对值大于80H(此 ( 为无符号数),则偏差信号取最大值, ),则偏差信号取最大值 为无符号数),则偏差信号取最大值,即信号极性为
多路开关 V0 V1 A Vn A/D CPU 前置放大器 模数转换器 计算机
图4-1 数字调零电路
数字调零电路如图4-1所示。在测量输入通道中, 数字调零电路如图 所示。在测量输入通道中, 所示 CPU分时巡回采集 路校准电路与 路传感变送器送 分时巡回采集1路校准电路与 分时巡回采集 路校准电路与n路传感变送器送 来的电压信号。首先是第0 来的电压信号。首先是第 路的校准信号即接地信 理论上电压为零的信号, 放大电路、 号,理论上电压为零的信号,经放大电路、A/D转 转 换电路进入CPU的数值应当为零,而实际上由于零 的数值应当为零, 换电路进入 的数值应当为零 点偏移产生了一个不等于零的数值, 点偏移产生了一个不等于零的数值,这个值就是零 点偏移值N0;然后依次采集1、 、 点偏移值 ;然后依次采集 、2、… n路,每次采 路 集到的数字量N1、 、 集到的数字量 、N2、… Nn值就是实际值与零点 值就是实际值与零点 偏移值N0之和 之和。 偏移值 之和。计算机要进行的数字调零就是做一 次减法运算, 次减法运算,使(Ni- N0)的差值成为本次测量的 ) 实际值。很显然,采用这种方法,可去掉放大电路 放大电路、 实际值。很显然,采用这种方法,可去掉放大电路、 A/D转换电路本身的偏移及随时间与温度而发生的 转换电路本身的偏移及随时间与温度而发生的 转换电路本身的偏移及随时间与温度 各种漂移的影响, 各种漂移的影响,从而大大降低对这些电路器件的 偏移值的要求,降低硬件成本。 偏移值的要求,降低硬件成本。
压力、位置、角度信号等 压力、位置、角度信号等。这就要求在实施控制 不仅要考虑信号的幅度,还要考虑到信号的极性。 时,不仅要考虑信号的幅度,还要考虑到信号的极性。 为此,在对A/D转换后的数据和 转换后的数据和D/A转换前的数据进 为此,在对 转换后的数据和 转换前的数据进 行处理前,必须根据数据的极性先进行预处理, 行处理前,必须根据数据的极性先进行预处理,才能 保证得到正确的结果。 保证得到正确的结果。 系统中有的输入信号是单极性的 系统中有的输入信号是单极性的,而输出信号则 单极性 要求是双极性 双极性的 如流量、压力等控制回路; 要求是双极性的,如流量、压力等控制回路;有的则 是要求输入和输出信号都是双极性的,如位置、 是要求输入和输出信号都是双极性的,如位置、角度 等控制回路。下面就这两种情况分别加以讨论。 等控制回路。下面就这两种情况分别加以讨论。 1.输入、输出信号同为双极性 .输入、 在输入、输出都是双极性信号的控制系统中, 在输入、输出都是双极性信号的控制系统中,程 序处理的输入和输出数据不仅反映信号幅度的大小, 序处理的输入和输出数据不仅反映信号幅度的大小,
2.系统校准 . 上述数字调零不能校正由传感器本身引入的误差。 上述数字调零不能校正由传感器本身引入的误差。 为了克服这种缺点,可采用系统校准处理技术。 为了克服这种缺点,可采用系统校准处理技术。 系统校准的原理与数字调零差不多,只是把测量 系统校准的原理与数字调零差不多, 的原理与数字调零差不多 电路扩展到包括现场的传感器, 电路扩展到包括现场的传感器,而且不是在每次采集 数据时都进行校准, 数据时都进行校准,而是在需要时人工接入标准参数 进行校准测量,把测得的数据存储起来, 进行校准测量,把测得的数据存储起来,供以后实际 测量使用。 测量使用。一般自动校准系统只测一个标准输入信号 VR,零点漂移的补偿仍由数字调零来完成。 ,零点漂移的补偿仍由数字调零来完成。 输入字调零 :测得实际被测输入数字调零后测得 标准输入信号VR的数据为 ,而测得实际被测输入 标准输入信号 的数据为NR, 的数据为 信号V时的数据为 时的数据为N,则可按如下校准式来计算V。 信号 时的数据为 ,则可按如下校准式来计算 。

1.数字调零 数字调零 零点偏移是造成系统误差的主要原因之一 是造成系统误差的主要原因之一, 零点偏移是造成系统误差的主要原因之一,因 此零点的自动调整在实际应用中最多, 此零点的自动调整在实际应用中最多,常把这种用 软件程序进行零点调整的方法称为数字调零 数字调零。 软件程序进行零点调整的方法称为数字调零。
开始
Байду номын сангаас
读数据R和Z
计算E=R- Z
N
R ≥ Z否?
Y
E ≥ 80H否? N 00H A
Y
N
E ≥ 80H否? Y
E+80H
A
FFH
A
A
RESULT 返回
图4-2 输入单极性输出双极性的数据预处理程序流程图
4.1.3 数据字长的预处理 在计算机控制系统中经常会出现数据字长不一致的 情况。如有的系统采用12位 转换器采样数据 情况。如有的系统采用 位A/D转换器采样数据,而输 转换器采样数据, 出采用8位 转换器; 出采用 位D/A转换器;有的系统使用 位A/D转换器进 转换器 有的系统使用8位 转换器进 行采样,而为了提高计算的精度,采用双字节运算程序 行采样,而为了提高计算的精度,采用双字节运算程序 计算。为了满足不同的精度要求,数据在进行数字滤波 数字滤波、 计算。为了满足不同的精度要求,数据在进行数字滤波、 标度变换和控制运算后必须对数字量的位数加以处理 后必须对数字量的位数加以处理。 标度变换和控制运算后必须对数字量的位数加以处理。 1. 输入位数大于输出位数 当输入器件的分辨率高于输出器件时,如采用 位 当输入器件的分辨率高于输出器件时,如采用10位 分辨率高于输出器件时 A/D转换器采样,而CPU把处理后的 位二进制数通 转换器采样, 把处理后的10位二进制数通 转换器采样 把处理后的 转换器输出, 过8位D/A转换器输出,就会出现输入位数大于输出位 位 转换器输出 数的情况。 数的情况。
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