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
《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。
第五章 数据采集与处理
二、数据采集系统基本功能
5、能够定时或随时以表格或图形形式 打印采集数据。 6、具有实时时钟 。 7、系统在运行过程中，可随时接受由 键盘输入的命令，以达到随时选择采集、 显示、打印的目的。
第一节
数据采集系统的 基本功能和一般结构
一、数据采集系统组成原理
二、数据采集系统基本功能 三、数据采集系统的一般结构 四、数据采集系统的三种工作方式
二、标度变换 三、非线性补偿 四、查表法 五、上下限检查
本科课程：
计算机控制系统
二、标度变换 在微型计算机控制系统中，检测的物理 参数都有着不同的量纲和数值 ，由A／D转 换后得到的都是只能表示其大小的二进制代 码。 为了便于显示、打印及报警，必须把这些数 字量转换成它所代表的实际值，即工程量， 这就是所谓的标度变换 。 标度变换的方法有：线性变换法、公式转换 法、多项式插值法和查表法等等。
一、数字滤波 2、算术平均滤波 压力、流量等周期变化的参数进行平滑 加工效果较好，而对消除脉冲干扰效果 不理想，所以它不适合脉冲干扰比较严 重的场合。对于n值的选择， 通常流量取12次， 压力取4次。
一、数字滤波 3、限幅滤波 考虑到被测参数在两次采样时间间隔内， 一般最大变化的增量 x 总在一定的范围内， 如果两次采样的实际增量 xn xn1 x 则认为是正常的，否则认为是干扰造成的， 则用上次的采样 xn1 代替本次采样值 xn
一、数字滤波 5、一阶滞后滤波 一阶滞后滤波又称为一阶惯性滤波，它相 当于RC低通滤波器。 假设滤波器的输入电压为 Ui(t) ， 输出为Uo(t) ，则们之间存在下列关系 ：
duo (t ) RC u o (t ) u i (t ) dt
一、数字滤波 5、一阶滞后滤波 采用两点式数值微分公式，可得：
《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。
数据采集与处理演示幻灯片
微机控制技术
第三章 数据采集与处理技术
1
1、误差校正 2、数字滤波 3、标度转换 4、越限报警
2
在计算机控制系统中， 数据采集与处理是最 基本的功能。 生产过程的各参数通过传感器、 变送器、输入通道，以数字量的形式进入计算 机中。计算机在对这些数字量进行控制、显示、 存储、打印之前，必须根据 需要进行一定的数 据处理。
6
1）首先测量第0 路的校准信号（接地信号）。理论上电压 为零的信号，经放大电路、A/D转换电路进入CPU的数值应当 为零，而实际上由于零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。
2）然后依次采集1、2、… n各路的值，每次采集到的数字 量N1、N2、… Nn值是实际值与零点偏移值N0之和。
3)对经过前两步得到的测量数据进行分析，寻找规律，判断 事物性质，生成所需要的控制信号，此称为 二次处理。
信号调理都是由硬件完成，而一次和二次处理一般由软件实 现。通常所说的数据处理多指上述的一次处理。一次处理的 主要任务是提高检测数据的可靠性，并使数据格式化、标准 化，以便运算、显示、打印或记录。
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 进行一次系统校准。
9
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。
V ? VR N NR
8
如果在校准时，计算并存放VR／NR的值作为校准系数，则测 量校准时，只需行一次乘法即可。
有时校准输入信号 VR不容易得到，这时可采用输入信号 Vi。 校准时，计算机测出这时的对应输入 Ni，而人工采用其它的 高精度仪器测出这时的Vi，并输入计算机中，然后计算机计 算并存放Vi／Ni的值，代替前面的VR／NR来作校准系数
第三章 数据采集与处理技术
1
1、误差校正 2、数字滤波 3、标度转换 4、越限报警
2
在计算机控制系统中， 数据采集与处理是最 基本的功能。 生产过程的各参数通过传感器、 变送器、输入通道，以数字量的形式进入计算 机中。计算机在对这些数字量进行控制、显示、 存储、打印之前，必须根据 需要进行一定的数 据处理。
6
1）首先测量第0 路的校准信号（接地信号）。理论上电压 为零的信号，经放大电路、A/D转换电路进入CPU的数值应当 为零，而实际上由于零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。
2）然后依次采集1、2、… n各路的值，每次采集到的数字 量N1、N2、… Nn值是实际值与零点偏移值N0之和。
3)对经过前两步得到的测量数据进行分析，寻找规律，判断 事物性质，生成所需要的控制信号，此称为 二次处理。
信号调理都是由硬件完成，而一次和二次处理一般由软件实 现。通常所说的数据处理多指上述的一次处理。一次处理的 主要任务是提高检测数据的可靠性，并使数据格式化、标准 化，以便运算、显示、打印或记录。
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 进行一次系统校准。
9
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。
V ? VR N NR
8
如果在校准时，计算并存放VR／NR的值作为校准系数，则测 量校准时，只需行一次乘法即可。
有时校准输入信号 VR不容易得到，这时可采用输入信号 Vi。 校准时，计算机测出这时的对应输入 Ni，而人工采用其它的 高精度仪器测出这时的Vi，并输入计算机中，然后计算机计 算并存放Vi／Ni的值，代替前面的VR／NR来作校准系数
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。
数据采集技术PPT课件
系统设计灵活。 （3）数据采集与数据处理紧密，形成数据采
集与处理系统，可实现从数据采集、处理到 控制的全部工作。
2
（4）数据采集过程一般都具有“实时”特性，实时的 标准是能满足实际需要。
（5）随着微电子技术的发展，电路集成度的提高，数 据采集系统的体积越来越小，可靠性越来越高，出 现单片数据采集系统。
✓ CMOS：互补金属氧化物（PMOS管和NMOS管）共 同构成的互补型MOS集成电路制造工艺，功耗很低、 电压范围宽、抗干扰能力强。
✓ TTL：集成电路输入级和输出级全采用晶体管组成的 单元门电路，多发射极实现输入级“与”逻辑，输 出级晶体管实现“非”逻辑。与非门输出结果为： 有0出1，全1出0。+5V等价于逻辑“1”，0V等价于 逻辑“0”，被称做TTL（晶体管-晶体管逻辑电平） 信号系统 。
率信号和开关量信号等。
7
二、数据采集系统的主要性能指标 ➢ ①系统分辨率； ➢ ②系统精度； ➢ ③采集速率； ➢ ④动态范围； ➢ ⑤非线性失真。
8
第二节 数据釆集基本电路
一、运算放大器和测量放大器 1.运算放大器 在模拟集成电路中，集成运算放大器是最基本
又是用途最广的一种电路。集成运算放大器是 高增益、多级直接耦合放大器，在模拟计算中， 这种放大器能够实现各种数学运算，故称为运 算放大器。 ✓ 直接耦合:将前一级的输出端直接连接到后一级 的输入端。 高增益单片集成化运算放大器在自动控制、测 量仪表、计算技术等许多方面都有着极其广泛 的应用，是模拟电子领域中最重要的有源器件。
25
模拟多路开关有机械式、电磁式和电子式三大类。 ➢ 纯机械式开关在现代数据采集系统中已很少使用。 ➢ 电磁式多路开关主要是指各种继电器、干簧管等，
集与处理系统，可实现从数据采集、处理到 控制的全部工作。
2
（4）数据采集过程一般都具有“实时”特性，实时的 标准是能满足实际需要。
（5）随着微电子技术的发展，电路集成度的提高，数 据采集系统的体积越来越小，可靠性越来越高，出 现单片数据采集系统。
✓ CMOS：互补金属氧化物（PMOS管和NMOS管）共 同构成的互补型MOS集成电路制造工艺，功耗很低、 电压范围宽、抗干扰能力强。
✓ TTL：集成电路输入级和输出级全采用晶体管组成的 单元门电路，多发射极实现输入级“与”逻辑，输 出级晶体管实现“非”逻辑。与非门输出结果为： 有0出1，全1出0。+5V等价于逻辑“1”，0V等价于 逻辑“0”，被称做TTL（晶体管-晶体管逻辑电平） 信号系统 。
率信号和开关量信号等。
7
二、数据采集系统的主要性能指标 ➢ ①系统分辨率； ➢ ②系统精度； ➢ ③采集速率； ➢ ④动态范围； ➢ ⑤非线性失真。
8
第二节 数据釆集基本电路
一、运算放大器和测量放大器 1.运算放大器 在模拟集成电路中，集成运算放大器是最基本
又是用途最广的一种电路。集成运算放大器是 高增益、多级直接耦合放大器，在模拟计算中， 这种放大器能够实现各种数学运算，故称为运 算放大器。 ✓ 直接耦合:将前一级的输出端直接连接到后一级 的输入端。 高增益单片集成化运算放大器在自动控制、测 量仪表、计算技术等许多方面都有着极其广泛 的应用，是模拟电子领域中最重要的有源器件。
25
模拟多路开关有机械式、电磁式和电子式三大类。 ➢ 纯机械式开关在现代数据采集系统中已很少使用。 ➢ 电磁式多路开关主要是指各种继电器、干簧管等，
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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：
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
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：
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
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
UEST
C
x(t)
2.2 采样过程
xS(nTS )
δTs(t)
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 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：
一般来说，采样定理在
fC
1 时是不适用的。
2TS
例如，设信号
x ( t ) A s i n ( 2 f C t )02
当
fC
1 2TS
时，其采样值为
xS(nT S)Asin(T nS T S )
数据采集与处理
12
UEST C
则有
2.3 采样定理
xS(nTS)= A sin(πn + φ) = A ( sin πn cos φ + cos πn sin φ)
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
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
= 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
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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。
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
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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。
数据采集与处理
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2.1 概 述
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。
数据采集与处理
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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。
x ( t) **
例如：
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
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(nsT)sT isT n(st( t nnsT)sT)
唯一确定。
(22)
式中 n =０，±１， ±２，……，
fc — 信号的截止频率
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
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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
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。
数据采集与处理
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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？
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 31 100 010 010 011
计算机
n
图2.1 信号转换过程
数据采集与处理
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第 2 章 模拟信号的数字化处理
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 2 TS
0
fC 1
f
2TS
图2.4 fc与 Ts的 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。
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
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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：