第二章数据采集基础 2
信号处理-习题(答案)
数字信号处理习题解答 第二章 数据采集技术基础2。
1 有一个理想采样系统，其采样角频率Ωs =6π，采样后经理想低通滤波器H a （j Ω)还原,其中⎪⎩⎪⎨⎧≥Ω<Ω=Ωππ30321)(，，j H a 现有两个输入，x 1（t ）=cos2πt ，x 2(t )=cos5πt 。
试问输出信号y 1(t )，y 2(t ）有无失真？为什么？分析:要想时域采样后能不失真地还原出原信号,则采样角频率Ωs 必须大于等于信号谱最高角频率Ωh 的2倍，即满足Ωs ≥2Ωh 。
解:已知采样角频率Ωs =6π，则由香农采样定理，可得 因为x 1(t ）=cos2πt ，而频谱中最高角频率πππ32621=<=Ωh ,所以y 1(t ）无失真；因为x 2（t )=cos5πt ,而频谱中最高角频率πππ32652=>=Ωh ，所以y 2(t )失真。
2.2 设模拟信号x (t )=3cos2000πt +5sin6000πt +10cos12000πt ,求：（1） 该信号的最小采样频率；（2） 若采样频率f s =5000Hz ，其采样后的输出信号； 分析:利用信号的采样定理及采样公式来求解.错误!采样定理采样后信号不失真的条件为：信号的采样频率f s 不小于其最高频率f m 的两倍，即f s ≥2f m○，2采样公式)()()(s nT t nT x t x n x s===解：（1）在模拟信号中含有的频率成分是f 1=1000Hz ，f 2=3000Hz,f 3=6000Hz∴信号的最高频率f m =6000Hz由采样定理f s ≥2f m ，得信号的最小采样频率f s =2f m =12kHz (2）由于采样频率f s =5kHz,则采样后的输出信号⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛++⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛-+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫⎝⎛====n n n n n n n n n n n f n x nT x t x n x s s nT t s522sin 5512cos 13512cos 10522sin 5512cos 35112cos 105212sin 5512cos 3562cos 10532sin 5512cos 3)()()(πππππππππππ 说明：由上式可见,采样后的信号中只出现1kHz 和2kHz 的频率成分，即kHzf f f kHzf f f ss 25000200052150001000512211======，，若由理想内插函数将此采样信号恢复成模拟信号,则恢复后的模拟信号()()t t t f t f t y ππππ4000sin 52000cos 132sin 52cos 13)(21-=-=可见，恢复后的模拟信号y (t ) 不同于原模拟信号x (t )，存在失真，这是由于采样频率不满足采样定理的要求，而产生混叠的结果.第三章 傅里叶分析I. 傅里叶变换概述3。
人工智能可穿戴设备数据采集与应用指南
人工智能可穿戴设备数据采集与应用指南第一章：人工智能可穿戴设备概述 (3)1.1 设备简介 (3)1.2 发展历程 (3)1.3 发展趋势 (3)第二章：可穿戴设备数据采集原理 (4)2.1 数据采集方式 (4)2.2 数据采集流程 (4)2.3 数据采集注意事项 (5)第三章：数据预处理与清洗 (5)3.1 数据预处理方法 (5)3.1.1 数据整合 (5)3.1.2 数据转换 (5)3.1.3 数据填充 (6)3.1.4 数据降维 (6)3.2 数据清洗策略 (6)3.2.1 错误数据清洗 (6)3.2.2 重复数据清洗 (6)3.2.3 异常数据清洗 (6)3.3 数据预处理与清洗工具 (6)3.3.1 Python库 (7)3.3.2 R语言 (7)3.3.3 SQL (7)3.3.4 Excel (7)第四章：人工智能技术在数据采集中的应用 (7)4.1 机器学习算法 (7)4.2 深度学习算法 (8)4.3 自然语言处理 (8)第五章：可穿戴设备数据存储与管理 (9)5.1 数据存储方式 (9)5.1.1 本地存储 (9)5.1.2 云端存储 (9)5.2 数据管理策略 (9)5.2.1 数据分类 (9)5.2.2 数据清洗 (9)5.2.3 数据加密 (10)5.2.4 数据分析 (10)5.3 数据安全性 (10)5.3.1 设备认证 (10)5.3.2 用户认证 (10)5.3.3 数据加密 (10)5.3.4 数据备份 (10)5.3.5 安全审计 (10)第六章：数据挖掘与分析 (10)6.1 数据挖掘方法 (10)6.1.1 分类方法 (10)6.1.2 聚类方法 (10)6.1.3 关联规则挖掘 (11)6.1.4 序列模式挖掘 (11)6.2 数据分析技术 (11)6.2.1 描述性统计分析 (11)6.2.2 可视化分析 (11)6.2.3 相关性分析 (11)6.2.4 因子分析 (11)6.3 数据挖掘与分析工具 (11)6.3.1 R语言 (11)6.3.2 Python (11)6.3.3 SQL (12)6.3.4 Tableau (12)6.3.5 Hadoop (12)第七章：人工智能在健康监测中的应用 (12)7.1 心率监测 (12)7.2 血压监测 (12)7.3 睡眠监测 (12)第八章：人工智能在运动辅助中的应用 (13)8.1 运动数据分析 (13)8.2 运动建议与指导 (13)8.3 运动辅助工具 (14)第九章：人工智能在情感识别中的应用 (14)9.1 情感识别技术 (14)9.2 情感分析应用 (15)9.3 情感识别工具 (15)第十章：人工智能在智能交互中的应用 (15)10.1 语音识别 (15)10.2 手势识别 (16)10.3 智能 (16)第十一章：可穿戴设备数据安全与隐私保护 (17)11.1 数据安全策略 (17)11.2 隐私保护技术 (17)11.3 法律法规与政策 (18)第十二章：人工智能可穿戴设备的发展前景与挑战 (18)12.1 发展前景 (18)12.2 技术挑战 (19)12.3 产业挑战 (19)第一章：人工智能可穿戴设备概述1.1 设备简介人工智能可穿戴设备是指将人工智能技术应用于各种穿戴设备中，通过智能化的数据处理和交互方式，为用户提供更加便捷、个性化的服务。
大数据导论-思维、技术与应用 第2章 大数据采集
社交网络 交互数据
移动互联 网数据
数据结构
结构化 半结构化 非结构化
大数据分类
在大数据体系中，将传统数据分类为业务数据，而将传统数据体系中没 有考虑过的新数据源分为线下行为数据、线上行为数据和内容数据三大 类。
业务数据
消费者数据、客户关系数据、库存数据、账目数据等；
行业数据
车流量数据、能耗数据、PM2.5数据等；
PART 02 系统日志采集方法
许多公司的平台每天都会产生大量的日志，并且一般为流 式数据，比如搜索引擎的pv和查询等。处理这些日志需要 特定的日志系统。目前使用最广泛的用于系统日志采集的 海量数据采集工具有Hadoop的Chukwa，Apache Flume， Facebook的Scribe和LinkedIn的Kafka等
2 系统日志采集
系统日志采集主要是收集公司业务平台日常产生的大量日志数据，供进行离线和在线的大 数据分析系统使用。高可用性、高可靠性、可扩展性是日志收集系统所具有的基本特征。 系统日志采集工具均采用分布式架构，能够满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。
大数据采集方法分类
3 网络数据采集
网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息的过程。网 络爬虫会从一个或若干初始网页的URL开始，获得各个网页上的内容，并且在抓取网页的 过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列，直到满足设置的停止条件为止。这样 可将非结构化数据、半结构化数据从网页中提取出来，存储在本地的存储系统中。
大数据采集方法分类
4 感知设备数据采集
感知设备数据采集是通过传感器、摄像头和其他智能终端自动采集信号、图片或录像来获 取数据。大数据智能感知系统需要实现对结构化、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。主要关键技术 包括针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等。
数据采集管理制度范文
数据采集管理制度范文数据采集管理制度第一章总则第一条为规范和加强数据采集工作，保障数据的准确性、完整性、安全性和合法性，制定本制度。
第二条本制度适用于本单位内所有数据采集工作。
第三条数据采集是指通过各种方式和渠道，获取并整理有关对象、事件、事物的各类数据信息。
第四条数据采集工作必须遵循公平、公正、合法、保密的原则，确保数据的真实、准确、完整、及时。
第五条本单位内所有从事数据采集工作的人员，必须遵守本制度的规定，并承担相应的责任。
第六条数据采集工作应公开透明，数据采集结果可接受公众监督。
第二章数据采集流程第七条数据采集包括需求确定、数据收集、数据处理以及数据发布四个环节。
第八条需求确定环节是数据采集的基础，必须准确把握数据采集目标、内容、方法和时间要求。
需求确定结果需经上级主管部门审核和批准后方可实施。
第九条数据收集环节应根据需求确定的内容和方法，采取合适的方式和渠道收集数据。
数据收集应符合法律法规的规定，不能侵犯他人的合法权益。
第十条数据处理环节是对收集到的数据进行整理、清洗、归纳等工作，确保数据的准确、完整和逻辑性。
第十一条数据发布环节是将处理完毕的数据进行公开或向相关部门提供，供公众或相关利益相关方使用。
第三章责任和义务第十二条数据采集工作应有明确的负责人，负责数据采集方案的制定、执行和结果的评估等工作。
第十三条数据采集工作人员必须熟悉数据采集的相关知识和方法，并接受相关培训，确保数据采集工作的准确性和可靠性。
第十四条数据采集工作人员应对所采集的数据保密，不得泄露、篡改、私自使用以及非法交易数据。
第十五条数据采集工作人员应及时更新自身专业知识，了解国内外数据采集领域的最新发展，并积极应用于实践中。
第十六条数据采集工作人员在执行任务过程中，如发现数据不准确、不完整或存在其他问题，应及时向负责人报告，并采取相应的纠正措施。
第十七条数据采集工作涉及到的相关部门和人员应互相配合，共同完成数据采集工作，并及时交流和分享工作成果。
数据标注工程第2章 数据采集与清洗
3.APP移动端数据采集。APP是获取用户移动端数据的一种方法 ，APP中的SDK插件可以将用户使用APP的信息汇总给指定服务器。
4.与数据服务机构进行合作。数据服务机构通常具备规范的数 据共享和交易渠道，人们可以在平台上快速、明确地获取自己所需 要的数据。
4. 干净数据回流。通过以上三大环节，基本已经可以得到干净数据，这时需要将将其 替换掉原来的“脏”数据，实现干净数据回流，以提高数据质量，同时也避免了重复进 行数据清洗的工作。
2.3 数据清洗
2.3.3 MapReduce数据去重
假设目前采集了两个文本文 件，里面涉及不少重复数据， 具体如左图：
对于上述两个文件中的每行 数据，我们都可以将其看作 是Map和Reduce函数处理后 的Key值，当出现重复的Key 值，就将其合并在一起，从 而达到去重的目的。如右图：
2.3 数据清洗
数据清理主要是达到数据格式标 准化、异常数据清除、数据错误 纠正、重复数据的清除等目标。 数据集成是将多个数据源中的数 据结合起来并统一存储，建立数 据仓库。 数据变换是通过平滑聚集、数据 概化、规范化等方式将数据转换 成适用于数据挖掘的形式。 数据归约是指在对挖掘任务和数 据本身内容理解的基础上，寻找 依赖于发现目标的数据的有用特 征，以缩减数据规模，从而在尽 可能保持数据原貌的前提下，最 大限度地精简数据量。
2.语音数据。在实际应用中，语音处理软件Praat、Transcriber、 SPPAS等都是常用的语音标注工具。
3.文本数据。可通过IEPY、DeepDive (Mindtagger)、BRAT、 SUTDAnnotator、Snorkel、Slate、Prodigy等开源文本工具进行标注。
《大数据》第2章 数据采集与预处理
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2.1大数据采集架构
机器有如下显示：
第二章 数据采集与预处理
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2.1大数据采集架构
第二章 数据采集与预处理
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第二章 数据采集与预处理
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2.1大数据采集架构
第二章 数据采集与预处理
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Apache Kafka被设计成能够高效地处理大量实时数据，其特点是快速的、可扩展的、分布 式的，分区的和可复制的。Kafka是用Scala语言编写的，虽然置身于Java阵营，但其并不 遵循JMS规范。
Topics（话题）：消息的分类名。 Producers（消息发布者）：能够发布消息到
Topics的进程。 Consumers（消息接收者）：可以从Topics接
互联网时代，网络爬虫也是许多企业获 取数据的一种方式。Nutch就是网络爬 虫中的娇娇者，Nutch是Apache旗下的 开源项目，存在已经超过10年，拥有 大量的忠实用户。
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第二章 数据采集与预处理
Flume体系架构
2.1大数据采集架构
第二章 数据采集与预处理
2.1.3 Apache Kafka数据采集
收消息的进程。 Broker（代理）：组成Kafka集群的单个节点。
基本Kafka集群的工作流程
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2.1大数据采集架构
第二章 数据采集与预处理
1、Topics
Topics是消息的分类名（或Feed的名称）。Kafka集群或Broker为每一个Topic都会维护一个 分区日志。每一个分区日志是有序的消息序列，消息是连续追加到分区日志上，并且这些消 息是不可更改的。
第二章统计数据的采集
第二章统计数据的采集学习目标知识目标：了解统计数据的类型；掌握统计数据的搜集组织形式和方法，以及统计数据搜集方案、调查问卷的设计方法。
能力目标：能够设计统计数据搜集方案和调查问卷，并能组织实施统计调查。
第一节统计数据的类型关键词：统计数据；定类数据；定序数据；定距数据；定比数据一、统计数据的计量尺度统计数据是采用某种计量尺度对客观现象进行计量的结果，采用不同的计量尺度会得到不同类型的统计数据。
因而人们在搜集统计数据之前要先对客观现象进行计量或测量。
按照计量学的一般分类方法以及对事物计量的精确程度，可将计量尺度由低级到高级、由粗略到精确分为四个层次：定类尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度。
对客观现象进行计量或测量时，采用不同的计量尺度可以得到不同类型的统计数据，而不同类型的统计数据需要用不同的统计分析方法来进行分析。
（一）定类尺度定类尺度也称类别尺度或列名尺度，是最粗略、最低层次的计量尺度。
这种计量尺度只能按照事物的某种属性对其进行平行的分类或分组。
例如，企业按组织形式分为独资企业、合伙企业和公司等。
这种计量尺度只能反映事物之间的类别差，对事物之间的其他差别不能反映。
因而，使用这种尺度对客观现象所作的分类，各类别之间只是并列关系，不能区分彼此的优劣或大小，各类别之间的顺序可以改变。
运用定类尺度计量出的统计数据，通常是通过计算出每一类别中各元素或个体出现的频数或频率来进行分析。
（二）定序尺度定序尺度又称顺序尺度,是对客观现象之间等级差别或顺序差别的一种测度。
这种计量尺度不仅可以将客观现象分成不同的类别，而且还可以确定这些类别的优劣或顺序。
定序尺度的计量结果也表现为类别，但与定类尺度测度的类别不一样，这些类别之间可以比较顺序。
例如，合格产品可以分为优等品、一等品、二等品、三等品等等。
定序尺度对事物的计量要比定类尺度精确一些，但它也只是测度了事物类别之间的顺序，并未测量出类别之间的准确差值。
定序尺度可用于分类，也可以用于统计分析中确定中位数、四分位数、众数等指标的位置。
七天网络阅卷学校用户规范操作指南之欧阳歌谷创编
第一章七天网络阅卷系统欧阳歌谷（2021.02.01）1.1 七天网络阅卷业务流程七天网络阅卷业务以考试为中心，考试是整个网络阅卷的主线，网络阅卷业务是从创建一个“考试”开始的，网络阅卷最终的成绩发布也是以“考试”为单位进行发布的。
图1.1所示的就是一次考试的网络阅卷流程图。
基础数据包括考生单位名册、考生名册和教师名册，是考试之前导入到阅卷系统数据库中。
其中考生名单每学年更新一次。
考试数据包括客观题分值和答案、主观题分值和任务分配，每扫描完一门学科的答卷后，录入到阅卷系统中。
网站主页的下载频道里提供相关表格的下载。
图1.1 网络阅卷业务流程1.2学校网阅负责人（系统管理员）职责学校网络阅卷业务的具体实施者，也是七天网络面向学校培训的主要人员，主要完成以下工作：1、管理学校的基础数据，包括班级名册、考生名册和教师名册；2、打印考生条码；3、管理本校与网阅有关的用户，包括校长、教务部门、学科组长和年级组长等，并对他们的权限进行设置，授权包括考试授权、科目授权和操作授权；4、考试安排的管理，包括考试安排的添加、修改、存档和监控；5、答卷扫描和答卷入库；6、答卷图像切割和任务分配；启用网络阅卷6、监督教师的阅卷进度和阅卷质量；7、生成和发布成绩第二章基础数据采集2.1 考生单位对于学校用户，考生单位就是考生所在的班级。
考生单位由“单位代码”和“单位名称”构成。
2.1.1 单位代码对于学校用户，学校可以根据本校制定的规则对考生单位（即考生所在的班级）进行编码。
建议按照“年级编码+班级序号”的格式进行编码，如高一（1）班的编码为G101，初三（1）班的编码为C301，其他以此类推。
年级编码表如表2.1所示。
2.1.2 单位名称对于学校用户，单位名称即为考生所在的班级名称，按照“年级名称（班级序号）班”的规则命名，如“高一（1）班”，“七年级（11）班”等。
2.1.3 考生单位数据上报格式图2.1考生单位数据上报格式2.1.4 清空考生名册图2.2 清空考生名册2.2 考生名册2.2.1 考生信息的构成考生信息由考号、姓名、身份证号码和家长手机号码组成，其中考号和姓名为必填项，身份证号码和家长手机号码为可填项。
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偏差，当增益为 500时，非线性偏差可达到 0.1%，相当于把12
位A／D转换器变成10位以下转换器。
VIRTUAL INSTRUMENT
⑷建立时间：从阶跃信号驱动瞬间至测量放大器输出电压达到并保持 在给定误差范围内所需的时间。测量放大器的建立时间随增益的增 加而上升。当增益大于200时，为达到误差范围±0.01％，要求建立 时间为50uS～100uS，甚至350uS的建立时间。 ⑸恢复时间:从测量放大器撤除驱动信号瞬间至放大器由饱和状态恢复
电压跟随器为同相放大的特例，
V0
低频时，其放大倍数接近1，具有 高输入阻抗和低输出阻抗，因此常 在信号处理中用作阻抗变换器。
跟随器
VIRTUAL INSTRUMENT
2.5.1 测量放大器
使用测量放大器的原因：弱信号、强干扰 1）通用运算放大器的抗共模干扰能力远低于测量放大器。尤其对于交流共 模信号，原因：无法接入“输入保护电路”。
管只有其中一路导通，但由于其它模拟开关断开时，只是处于高阻状态，仍
有漏电流对导通一路产生影响；通道越多，漏电流越大，通道间干扰也越多。 3.切换速度：高速信号传输，要求切换速度高，同时要考虑后一段采样保持和 A/D的速度。 4.开关电阻：多路开关的开关电阻，尤其当与开关串联的负载为低阻抗时，应 选择导通电阻足够低的多路开关。
VIRTUAL INSTRUMENT
第 2 章 数据采集基础知识
VIRTUAL INSTRUMENT
回顾
数据采集系统 模拟信号的数字化 采样过程
量化
信号调理
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VIRTUAL INSTRUMENT
2.5 放大器
原因：弱信号、强干扰；动态范围宽，共模干扰电压大。 目的：检测叠加在高共模电压上的微弱信号。 要求：高输入阻抗、共模抑制能力强、失调及漂移小、噪声低、闭环增益
2.6.Hale Waihona Puke 采样／保持器的工作原理K
UC Ui t
跟踪 保持 跟踪
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主要性能指标：
1.泄漏电流：通过断开的模拟开关的电流。会导致输出端误差电压 。如果传输
的是电流量，并且信号源内阻很大，要考虑误差电压的影响。
2.通道数量：对切换开关传输被测信号的精度和切换速度有直接影响。通道数 越多，寄生电容和泄漏电流通常也越大，尤其是在使用集成模拟开关时，尽
以高阻抗、高共模抑制能力传送信号。
应用于生物医学测量中，确保人体不受超过10uA以上漏
电流和高电压（可达几百伏以及数千伏）的危害。
应用于工业中，防止因故障而使电网电压对低压信号电路
（包括计算机）造成损坏。
仪器仪表安全接口。
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隔离放大器分类
⑴按隔离模式分类：
①两口隔离：指信号输入部分和信号输出部分欧姆隔离。采取
通频带
信噪比
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4、两种基本运算放大电路
Rf Vi Vi R VN VP + _ V0 R VP + VN _ Rf V0
反相放大器
同相放大器
1.反相放大器增益：Avf＝V0/Vi＝－Rf/R
反相放大器近似比例运算，输入电阻和输出电阻均减少。
信号则要求无任何衰减，信号源不必接地。
VIRTUAL INSTRUMENT
隔离放大器的作用：
1. 采用浮离式设计，消除输入、输出端之间的耦合，用于共模抑 制比高的模拟信号的传输过程中，保证系统的可靠性。例如 输入数据采集系统的信号是微弱的模拟信号，而测试现场的
干扰比较大，对信号的传递精度要求又高。
多路开关参数的漂移性及每路电阻的一致性也需作考虑。
VIRTUAL INSTRUMENT
2.6.2 采样保持电路
连续的模拟信号转换成离散的数字信号，需时间离散和数值离散 。
x (t )
x(t)
采样/保持
xS(nTS)
t
xS(nTS)
量化
xq(nTS)
编码
xq(nTS)
4q 3q 2q q
TS 2TS 3TS …
4) 测量放大器集成芯片简介
集成测量放大器有AD521、AD522、AD620、AD621、INA101、INA104、
INA110、INA115等芯片。
AD521引脚功能
AD521基本连接
VIRTUAL INSTRUMENT
5.2.2 隔离放大器
隔离放大器是一种特殊的测量放大电路，其输入、输出和电源电路之间没
输入耦合电路：将输入信号耦合到 放大器上
基本放大器的结构框图
输出耦合电路：将放大后的信号耦 耦合电路通常具有滤波、蓄能、隔 合到负载
离、阻抗变换等一种或几种功能。
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3. 放大器的技术指标
放大倍数：AU、AUS、Ai、Ais 输入阻抗：Ri=U0/Ii 输出阻抗
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⑴共模抑制比
2) 测量放大器主要技术指标
当测量放大器两个输入端具有等量电压变化值Uic时，在测量放 大器的输出端输出电压值变化Uoc，则共模抑制比
CMRR 20 lg U oc (dB) U ic
⑵温度漂移：输出电压随温度的变化而变化的程度。通常（1 ～50）uV/℃。 ⑶非线性度：测量放大器实际输出输入关系曲线与理想直线的 偏差。当增益为1时，一个12位 A／D转换器有 0.025％的非线性
VIRTUAL INSTRUMENT
2.6.3 采样／保持器的工作原理
采样/保持器是一种具有信号输入、信号输出 以及由外部指令控制的模拟门电路。
组成：模拟开关K、电容CH和缓冲放大器A。
K
模拟信号 Ui 驱动信号
UC
A CH
模拟地
UO
采样／保持器的一般结构形式
VIRTUAL INSTRUMENT
其它措施进行电源隔离。
②三口隔离：指输入、输出和供电部分三部分彼此欧姆隔离。 ⑵按隔离方法分类： ①光电隔离 ②电容隔离 ③变压器隔离（电磁隔离）
电容隔离放大器
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隔离放大器技术指标
隔离放大器是特殊的放大器，除增益、输入阻抗、偏置电流、频率响应、
失调电压和非线性等一般放大器性能外，它还具有以下三种特性： ①最大隔离模电压 V ISO ： 隔离放大器的输入地和输出地往往不在同一电位 上，其间的电位差叫隔离电压。最大隔离模电压决定了系统共模电压的完全 极限，一般要大于2000V。 ②隔离模抑制（共模抑制比）IMR：指输入放大器的差动信号经过隔离壁的 同时对共模输入的抑制。因此称为隔离模抑制。 ③隔离电压及漏电流：隔离电压指在连续使用时，隔离壁能承受的额定值。
稳定性高。
作用：用于将传感器或基本转换电路输出的微弱信号 不失真地加以放大，以便进一步对信号加工和处理。
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1. 放大器的分类
结 构：直流耦合放大器和交流耦合放大器
放大级数量：单级放大器和多级放大器 单极放大器：晶体管放大器和场效应晶体管放大器 晶体管放大器：共射极、共基级和共集电极放大器
可编程增益放大器可由测量放大器、模拟开关及电阻
网络来实现，也可采用集成控制测量放大器，如 PGA200/201，PGA102，AD612/614等
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2.5.4 电荷放大器
电荷放大器将机械量转变成与其成正比的微弱电荷Q， 而且输出阻抗Ra极高。电荷变换级是将电荷变换为与其成 正比的电压,将高输出阻抗变为低输出阻抗。专门用于压电 式传感器的信号调理，将压电传感器产生的电荷转换成电 压信号。
t
x(n)
计算机
x (n )
T 2TS 3TS …
S
t
011
100
010
001
010
011
n
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2.6.3 采样保持器的工作原理
问题：模拟信号进行A／D转换时，从启动转换到转换 结束输出数字量，需要一定的转换时间，当输 入信号频率较高时，会造成很大的转换误差。 解决方法：采用一种器件，在A／D转换时保持住输 入信号电平，在A／D转换结束后跟踪输 入信号的变化。从而避免在A/D转换期间 由于信号变化而产生误差。 采样／保持器：用于对模拟输入信号进行采样，然 后根据逻辑控制信号指令保持瞬态值， 保证模数转换期间以最小的衰减保持信 号的一种器件。
2.5.5 斩波自稳零放大器
设计思想：将放大器的失调电压记忆在电容上，把它反馈 到放大器的输入端，从而抵消放大器本身的失调电压。
特点：具有极低的失调电压，适合于对放大器失调电压要 求高的场合。 集成电路：ICL7650、TLC2654等。
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到最终值所需的时间。
测量放大器的建立时间和恢复时间直接影响数据采集系统的采样速
率。 ⑹电源引起的失调：电源电压每变化1％所引起放大器的漂移电压值。
VIRTUAL INSTRUMENT
集成测量放大器多数采用厚膜工艺，外接元件少，无需精密匹配电阻，使
用灵活，能处理几微伏到几伏的电压信号。可对差分直流和交流信号进行 精密放大能进行快速采样，抑制由十到数百兆的噪声信号。
2.6 多路模拟开关及采样保持器
2.6.1 多路模拟开关
把多个通道的信号逐个分时接通送入A/D转换器，完成 多路到一路转换的开关称为多路模拟开关；反之完成一路到 多路转换的开关，称为反多路开关。 集成模块： 多输入单输出：AD7501、AD7502、AD7506等； 单输入多输出：CD4501、CD4502等。