激光雷达高速数据采集系统解决方案.pdf
激光雷达 数据采集原理
激光雷达的数据采集原理主要基于激光测距技术。
激光雷达是一种利用激光进行测距的设备，通过发射激光束，并接收由目标物体反射回来的激光信号，可以计算出激光信号从发射到接收的时间，从而推算出目标的距离。
激光雷达通常被用于感知周围环境中的物体，包括但不限于车辆、行人和其他障碍物。
数据采集的过程主要涉及以下几个步骤：1. 硬件准备：激光雷达设备通常包括一个或多个激光发射器和一个接收器阵列。
这些设备被安装在车辆或其他移动设备上，以便能够覆盖周围环境。
2. 发射激光：激光雷达设备发射激光脉冲，这些脉冲被发送到周围环境中的物体上。
3. 反射回的信号接收：当激光脉冲遇到目标物体时，它会反弹回来，被激光雷达设备的接收器接收。
4. 数据处理：接收器将接收到的信号发送到数据处理系统，该系统会测量激光脉冲从发射到接收的时间，并据此计算出目标的距离。
此外，激光雷达通常还提供其他信息，如目标的方位角、俯仰角和速度等。
5. 传输和存储：数据处理系统将收集到的数据传输到存储设备中，以便后续分析和使用。
激光雷达的数据采集原理具有一些关键优势。
首先，激光雷达的精度非常高，能够提供厘米级的距离测量结果。
其次，由于其工作原理是基于激光脉冲的反射，因此对环境的适应性较强，可以在各种天气和光照条件下工作。
此外，激光雷达还可以同时检测多个目标，并区分不同的物体，这对于自动驾驶等应用非常重要。
然而，激光雷达也存在一些限制。
例如，由于其工作原理是基于激光，因此可能会对人的眼睛造成伤害，需要在安全的环境下使用。
此外，激光雷达的成本相对较高，且在某些应用场景下（如低空飞行器）可能受到激光束发散的限制。
因此，在选择使用激光雷达时，需要根据具体的应用场景和需求进行权衡。
基于机载激光雷达技术的山区高速公路勘测设计方案探究
基于机载激光雷达技术的山区高速公路勘测设计方案探究ZHANG Lijun;PAN Jiawei;CAO Zhiyong【摘要】为提高山区高速公路勘测设计中的工作效率,降低野外勘测工作量,提出了一种基于机载激光雷达技术(Li DAR)来实现高速公路勘测设计的数据采集和路线选型.研究结果表明:采用机载激光雷达系统将线路采集的进场数据、点云数据、正射影像反馈回设计人员,设计者可直接利用反馈数据和等高线来进行线路选型和纵断计算,将控制测量与勘查设计同步作业,提高勘测精确度和选线准确度.通过实例验证表明建立的Li DAR系统能够为山区高速公路线路选择提供精确的数据参考,有效降低公路设计勘测工程量.【期刊名称】《公路工程》【年(卷),期】2018(043)006【总页数】5页(P169-173)【关键词】机载激光雷达;DEM;点云数据;正射影像【作者】ZHANG Lijun;PAN Jiawei;CAO Zhiyong【作者单位】;;【正文语种】中文【中图分类】U4120 引言随着交通事业的发展，山地地区高速公路工程建设项目不断出现。
复杂的山区地形给公路建设的测量工作带来较大难度，对山区高速公路勘测设计的精度和效率提出更高要求。
传统单独依靠地形图内容无法精确的描绘公路地貌地形细节，导致精度损失[1-4]。
以激光扫描测距技术(Li DAR)的应用为获取高时空分辨率地球空间信息提供了一个精确的技术手段[5-8]。
机载激光雷达技术高度集成了传统的单一线划图和DEM、DOM等卫星影像图，实现了各专业资料和作用的协同共享[9-12]。
欧美等国家已经将Li DAR技术广泛应用于地形测图、公路线路断面测量中，在测量精度、测量速度以及测量成本中都具备较大的优势[13-15]。
国内外相关学者也开展了对激光测量系统的研发[16,17]，如美国Fdedsse 等采用机载激光雷达系统用于加利福利亚高速道路建设中，相较于传统人工野外勘测，缩短了2/3的工期，降低投资成本近一半[18]；Pxies等通过运用Li DAR应用于松散地质下公路线路的勘测得到不同的公路选线，并结合计算机辅助工具计算土方填量，有效降低了投资成本[19]。
无人机激光雷达点云数据处理研究
无人机激光雷达点云数据处理研究近年来，随着科技的发展，无人机激光雷达点云数据处理技术得到广泛关注和研究。
无人机搭载激光雷达系统可以获取大规模高精度点云数据，这种技术已被广泛应用于测绘、建筑安全检测、森林资源监测、城市规划和环境保护等领域。
一、无人机激光雷达点云数据采集一台无人机搭载激光雷达系统可以在短时间内采集大量精确的点云数据。
无人机搭载的激光雷达系统可以发送激光束，在接收器接收反弹的激光后，计算机处理数据，生成三维点云数据。
在数据采集方面，无人机搭载激光雷达系统可以完成难以达到的采集任务，如在高山峡谷、森林、城市楼宇等高难度场所采集数据。
此外，用无人机搭载激光雷达系统可以完成地面难以到达或无法采集的区域数据采集。
二、无人机激光雷达点云数据处理无人机激光雷达点云数据处理是激光雷达技术的一个重要组成部分。
无人机激光雷达点云数据处理主要包括数据预处理、点云分割、点云地面分类等。
数据预处理是指将从激光雷达系统采集到的原始数据进行预处理和滤波，去除数据中噪声和杂点等因素造成的干扰。
点云分割是将点云数据根据各个目标进行分离，并将相同目标的点云分成一个整体进行处理。
点云地面分类是将地面点云数据与非地面点云数据进行分类，使非地面点云数据集中在一起进行处理，提高数据处理的效率。
三、无人机激光雷达点云数据应用无人机激光雷达点云数据在实际应用中可以大大提高工作效率和效益。
无人机点云数据采集与处理可以被应用于制作数字地图、城市规划、建筑模型和自然资源调查等领域。
在制作数字地图方面，无人机激光雷达点云数据可以提供高精度的三维地图，这种地图可以帮助规划城市、制作航空图、资源平衡估算等工作。
在城市规划方面，无人机搭载激光雷达技术可以提供大规模点云数据，使城市相应地区的建筑物及环境特征得到精确地理解。
在建筑模型制作方面，无人机搭载激光雷达系统可以采集建筑物的表面形状数据，以非常高的质量构建建筑模型和纹理贴图。
此外，无人机搭载激光雷达系统可以用于森林资源调查，以监测森林蓄积量，森林覆盖率和森林结构等。
激光雷达数据处理matlab
一、激光雷达技术概述激光雷达是一种使用激光束来测量距离、速度和方向的遥感技术。
它通过发射激光脉冲并接收反射光来获取目标物体的位置信息，广泛应用于自动驾驶、航空航天领域。
二、激光雷达数据处理的重要性激光雷达获取的原始数据需要经过一系列处理步骤才能得到可用的信息。
数据处理是激光雷达系统中非常重要的步骤，直接影响到最终的数据质量和信息提取效果。
三、激光雷达数据处理的流程激光雷达数据处理一般包括数据读取、去噪、地面提取、目标检测与跟踪等步骤。
1. 数据读取首先需要将激光雷达采集到的原始数据导入到Matlab环境中进行处理。
一般数据格式包括ASCII格式、二进制格式等。
2. 数据去噪由于激光雷达数据容易受到噪声干扰，需要进行去噪处理。
常见的方法包括滤波、波形拟合、信号处理等。
3. 地面提取在激光雷达数据中，地面点的位置与形状是非常重要的信息。
地面提取是激光雷达数据处理的关键步骤，它可以过滤掉大部分无关的点云数据，保留有效信息。
4. 目标检测与跟踪激光雷达可以用于检测和跟踪目标物体，如车辆、行人等。
通过激光雷达获取的目标信息可以用于自动驾驶、交通监控等应用领域。
四、Matlab在激光雷达数据处理中的应用Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数，可以方便地对激光雷达数据进行处理和分析。
1. 数据可视化Matlab可以用于对激光雷达数据进行可视化，包括点云数据的显示、图像生成、立体显示等。
2. 数据处理算法Matlab提供了众多数据处理算法，如滤波、拟合、聚类等，适用于激光雷达数据的去噪、地面提取、目标检测等环节。
3. 仿真与验证Matlab还可以用于激光雷达系统的仿真和验证，通过建立模型和算法进行数据处理的验证和优化。
五、结语本文通过介绍激光雷达数据处理的概念和流程，以及Matlab在该领域的应用，展现了激光雷达数据处理在科研和工程应用中的重要性和广泛性。
随着激光雷达技术的不断发展，激光雷达数据处理的需求也日益增加，Matlab作为一种多功能且灵活的工具，为激光雷达数据处理提供了便利和有效的解决方案。
激光雷达的数据处理与应用
激光雷达的数据处理与应用一、激光雷达概述激光雷达（LIDAR）是一种利用激光束扫描物体并测量距离、速度和方向的遥感技术。
它有着高精度、高分辨率、远距离、全天候、三维数据等优点，广泛应用于机器人、自动驾驶、测绘、地质勘探、城市规划等领域。
二、激光雷达数据处理激光雷达所采集的数据一般为三维点云数据，是由一个光束扫描得到的数据集合。
点云数据的处理主要包括数据去噪、地面提取、特征提取、点云配准等步骤。
1. 数据去噪数据去噪是点云处理过程中的重要一步，可以提高后续处理的效率和数据的准确性。
常见的数据去噪方法有Hampel滤波、高斯滤波、形态学滤波等。
2. 地面提取激光雷达所采集的点云数据中包含了地面、建筑物、植被等信息。
在机器人、自动驾驶等应用场景中，地面信息是非常重要的。
地面提取可以采用基于聚类、分割、曲面拟合等方法，例如RANSAC算法、最小二乘法等。
3. 特征提取在机器人、自动驾驶等场景中，需要从点云数据中提取出一些特征信息，例如建筑物的角点、墙面等信息。
特征提取可以采用Harris角点检测、SIFT、SURF等方法。
4. 点云配准激光雷达常常需要在不同的时间、位置、角度下采集数据，不同数据之间需要进行配准。
点云配准可以采用基于特征的配准、基于ICP（Iterative Closest Point）的配准等方法。
三、激光雷达应用激光雷达的广泛应用使其逐渐成为人工智能、机器人、自动驾驶等领域的重要技术之一。
下面列举几个典型的应用案例。
1. 机器人导航激光雷达可以用于机器人的导航和避障。
机器人通过激光雷达获取周围环境信息，结合自身运动状态，利用SLAM （Simultaneous Localization And Mapping）算法构建环境地图，实现自主导航。
2. 自动驾驶激光雷达是自动驾驶系统中不可或缺的部分。
它可以获取周围环境信息，包括道路、车辆、行人等，实现自动驾驶车辆的感知与决策。
3. 测绘激光雷达可以用于地形测量、海洋勘探、空中摄影等测绘领域。
基于FPGA与DSP的雷达高速数据采集系统
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时序 以及 Ｄ Ｐ的 Ｅ Ｆ的设 置参 数 ，并 对 异 步 ＨＦ 数 据 读 写 进 行 仿 真 。结 合 硬 件 结 构 详 细地 分 析 设 计 应 注 意 的 问 Ｓ ＭＩ Ｏ
中高层大气测风激光雷达数据采集系统
第42卷第1期2015年1月Vol.42,No.1January,2015中国激光CHINESE JOURNAL OF LASERS 中高层大气测风激光雷达数据采集系统高昕1韩於利2金革11中国科学技术大学核探测与核电子学国家重点实验室,安徽合肥2300262中国科学技术大学中国科学院临近空间重点实验室,安徽合肥230026摘要研制了应用于中高层大气(15~60km)多普勒测风激光雷达(DWL)的双模式数据获取系统(DMDAQ)。
该系统技术指标达到国际先进水平，不仅满足了中高层大气多普勒测风激光雷达线性动态探测范围大、时空分辨率高的技术要求，而且以其集成度高、可重构的特性满足当前车载DWL 研制中小型化和更新升级的需要。
为了验证该数据获取系统的性能，进行了风场观测对比实验。
结果显示，车载DWL 系统对风场观测的结果与气球探测结果在重叠区域(15~35km)上基本一致。
同时，对车载DWL 系统的实时回波信号分析显示，在60km 探测高度上的风速测量精度为6m/s 。
关键词遥感;测风激光雷达;双边缘技术;数据获取;大动态范围中图分类号TN958.98文献标识码Adoi:10.3788/CJL201542.0113002Data Acquisition System for Wind Lidar in the Upper AtmosphereGao Xin 1Han Yuli 2Jin Ge 11State Key Laboratory of Particle Detection and Electronics,University of Science and Technology of China,Hefei,Anhui 230026,China2Chinese Academy of Sciences Key Laboratory of Geospace Environment,University of Science andTechnology of China,Hefei,Anhui 230026,ChinaAbstract A double mode data acquisition (DMDAQ)system is developed for Doppler wind Lidar (DWL)in theupper atmosphere (15~60km).The technical indicators of the system reach international advanced level.TheDMDAQ system not only satisfies the requirements of upper atmospheric DWL with the properties of widelinear dynamic detection range and excellent spatial and temporal resolution,but also conveniently to updateand incorporate in the miniaturization mobile DWL system due to its high integration and reconfigurablecharacteristics.In order to evaluate the performance of the DMDAQ system,the wind field observationcontrast experiment is carried out.The result reveals that the Lidar observation agrees well with theradiosonde balloon in the height range of overlapping data (15~35km).Besides,the accuracy of wind velocityis 6m/s in the 60km detection height according to the simultaneous DWL echo signal.Key words remote sensing;wind Lidar;double-edge technique;data acquisition;large dynamic rangeOCIS codes 010.3640;120.1880;280.3640收稿日期:2014-07-21;收到修改稿日期:2014-08-23基金项目:国家自然科学基金(11375179)作者简介:高昕(1987—)，女，博士研究生，主要从事激光雷达电子学系统方面的研究。
大疆激光雷达禅思L1数据 操作指南
禅思L1数据采集操作操作指南关于如何使用禅思L1，本文整理了数据采集操作建议参数。
其中数据采集注意事项包含作业前注意事项、精度验证、手动数据采集建议参数、地形测绘场景、河道/交通道路测绘场景、电力线场景等内容。
内容基于列表所示固件版本编写，如后续固件更新，请以最新内容为准。
作业中使用RTK定位、惯导预热、惯导校准，作业前的这三个动作能大幅提升作业精度，一定要掌握。
一、RTK定位L1点云数据处理需要获取厘米级定位精度数据才能解算，在进行作业前必连接网络RTK并确保作业时RTK全程FIX。
如不能保证连接，请架设基站并进行后处理。
获取厘米级定位数据的方法如下：1、自架基站方案（D-RTK2）首先，将D-RTK2基站架设到已知点上，并确保测量杆稳固地放置在地面上。
接下来，在M300RTK的设置页面中选择D-RTK2作为GNSS模块，并将D-RTK2的工作模式切换为模式5。
随后，通过适当的对频步骤，将飞行器与D-RTK2基站进行连接。
进入APP的高级模式（默认密码通常为123456），在相应的设置项中，将D-RTK2的坐标修改为已知点的精确坐标。
注意，高程值需要在已知点的高程基础上增加1.8米，以考虑D-RTK2基站的仪器高度。
完成上述设置后，当D-RTK2基站架设并连接妥当，且飞行器在飞行过程中全程保持RTK固定解状态时，L1成果文件中将自动包含基站的相关数据。
若需在不使用RTK模式的情况下进行飞行任务，可以在遥控器的RTK设置中将其设置为“无”，并切换至相应的GNSS模式进行飞行。
任务完成后，使用Type-C线连接D-RTK2基站，将对应时间段内生成的后缀为.DAT的基站数据文件拷贝出来，并放置在与点云原始数据相同的文件夹中。
最后，在大疆智图（DJITerra）软件中进行数据处理时，系统将自动识别并加载这些基站数据文件，从而自动进行后RTK解算，以提高定位精度和数据的准确性。
2、自架基站方案（第三方RTK设备）在面临网络RTK信号不稳定或中断的情况下，可以采取以下优化措施来确保飞行数据的准确性和完整性：1.架设第三方RTK基站：将一台可靠的第三方RTK基站设备精确架设于测区内的已知点上。
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激光雷达高速数据采集系统解决方案0、引言1、当雷达探测到目标后, 可从回波中提取有关信息，如实现对目标的距离和空间角度定位,并由其距离和角度随时间变化的规律中得到目标位置的变化率，由此对目标实现跟踪; 雷达的测量如果能在一维或多维上有足够的分辨力, 则可得到目标尺寸和形状的信息; 采用不同的极化方法，可测量目标形状的对称性。
雷达还可测定目标的表面粗糙度及介电特性等。
接下来坤驰科技将为您具体介绍一下激光雷达在数据采集方面的研究。
1、雷达原理目标标记：目标在空间、陆地或海面上的位置, 可以用多种坐标系来表示。
在雷达应用中, 测定目标坐标常采用极(球)坐标系统, 如图1.1所示。
图中, 空间任一目标P所在位置可用下列三个坐标确定:1、目标的斜距R；2、方位角α；仰角β。
如需要知道目标的高度和水平距离, 那么利用圆柱坐标系统就比较方便。
在这种系统中, 目标的位置由以下三个坐标来确定: 水平距离D，方位角α，高度H。
图1.1 用极(球)坐标系统表示目标位置系统原理：由雷达发射机产生的电磁能, 经收发开关后传输给天线, 再由天线将此电磁能定向辐射于大气中。
电磁能在大气中以光速传播, 如果目标恰好位于定向天线的波束内, 则它将要截取一部分电磁能。
目标将被截取的电磁能向各方向散射, 其中部分散射的能量朝向雷达接收方向。
雷达天线搜集到这部分散射的电磁波后, 就经传输线和收发开关馈给接收机。
接收机将这微弱信号放大并经信号处理后即可获取所需信息, 并将结果送至终端显示。
图1.2 雷达系统原理图测量方法1）.目标斜距的测量雷达工作时, 发射机经天线向空间发射一串重复周期一定的高频脉冲。
如果在电磁波传播的途径上有目标存在, 那么雷达就可以接收到由目标反射回来的回波。
由于回波信号往返于雷达与目标之间, 它将滞后于发射脉冲一个时间tr, 如图1.3所示。
我们知道电磁波的能量是以光速传播的, 设目标的距离为R, 则传播的距离等于光速乘上时间间隔, 即2R=ct r 或2rctR图1.3 雷达测距2). 目标角位置的测量目标角位置指方位角或仰角, 在雷达测量这两个角位置基本上都是利用天线的方向性来实现的。
雷达天线将电磁能量汇集在窄波束内, 当轴时回天线波束轴对准目标时, 回波信号最强, 如图1.4实线所示。
当目标偏离天线波束波信号减弱, 如图上虚线所示。
根据接收回波最强时的天线波束指向, 就可确定目标的方向, 这就是角坐标测量的基本原理。
天线波束指向实际上也是辐射波前的方向。
图1.4 角坐标测量3). 相对速度的测量对速度时, 接有些雷达除确定目标的位置外, 还需测定运动目标的相对速度, 例如测量飞机或导弹飞行时的速度。
当目标与雷达站之间存在相收到回波信号的载频相对于发射信号的载频产生一个频移, 这个频移在物理学上称为多卜勒频移, 它的数值为式中, fd 为多卜勒频移，单位为Hz; v r 为雷达与目标之间的径向速度，单位为m/s; λ为载波波长，单位为m 。
当目标向着雷达站运动时, v r ＞0, 回波载频提高; 反之v r ＜0, 回波载频降低。
雷达只要能够测量出回波信号的多卜勒频移fd, 就可以确定目标与雷达站之间的相对速度。
4). 目标尺寸和形状如果雷达测量具有足够高的分辨力, 就可以提供目标尺寸的测量。
由于许λrd v f 2=多目标的尺寸在数十米量级, 因而分辨能力应为数米或更小。
目前雷达的分辨力在距离维已能达到, 但在通常作用距离下切向距离(RQ)维的分辨力还远达不到, 增加天线的实际孔径来解决此问题是不现实的。
然而当雷达和目标的各个部分有相对运动时, 就可以利用多卜勒频率域的分辨力来获得切向距离维的分辨力。
例如，装于飞机和宇宙飞船上的SAR(综合孔径)雷达, 与目标的相对运动是由雷达的运动产生的。
高分辨力雷达可以获得目标在距离和切向距离方向的轮廓(雷达成像)。
2、数据采集系统坤驰科技自主研发的QT1138是一款同时具备直流耦合程控放大器和支持宽带通讯信号输入的高速数据采集卡。
这些特性使得QT1138成为激光雷达系统数字处理模块中应用的理想工具。
QT1138提供快速的PCI Express 2.0 x8数据传输接口，尤其适合于OEM应用。
QT1138的采样率在8通道工作工作模式下为250Msps/CH。
模拟带宽在交流输入模式下高达300MHz，适合宽带IF采样应用；在直流程控输入模式下高达100MHz，适合高速窄脉冲采集；开发套件允许用户自定义实时处理算法。
系统性能●最大支持8通道同步采集。
●最高250MSPS采样率。
●采用250MSPS单芯片双通道ADC。
●16bit 转换精度。
●支持AC、DC藕合方式；支持高频脉冲信号输入。
●最大板载4GB DDR3存储器。
●支持外部触发输入或输出。
●PCIe x8 Gen2数据传输接口，连续传输率3.0GB/s。
● 具有板载FPGA 支持高速实时信号处理能力 ● FPGA 支持用户自定义逻辑开发。
● 快速PCIe 总线实时传输采集数据 ● 捕获宽带信号。
● 提供开放的QTex 逻辑开发平台 ● 用户可自定义开发FPGA ● 大容量板载存储器● 缩短开发时间，加快系统搭建速度● 硬件可接受定制修改，如有此需求请联系坤驰科技系统框图：JTAGCH1 INPUT REF CLK INPUTTrig/GPIOCH2 INPUTCH3 INPUTCH4 INPUTCH5 INPUT CH6 INPUTCH7 INPUT CH8 INPUT硬件功能：PCI Express x8 总线QT1138 通过PCI Express 8-lane 总线连接到计算机主机。
每对Lane 支持5.0Gbps （Gen2）的数据传输速度。
QT1138采集卡采用PCI Express 16-lane 插卡的机械结构，使用其中8-lane 物理连接。
QT1138使用PCI Express Gen2传输协议时，连续数据读写速度为3.0GB/s。
对于一些较老的主板可能不支持PCI Express Gen2传输，QT1138 将自动降为PCI Express Gen1协议传输，此时连续数据读写速度为1.4GB/s。
模拟信号输入QT1138 具有8个独立的模拟信号输入通道为用户提供4种输入方式选择：标配:交流耦合●采用Balun耦合，单端输入●输入阻抗50Ω，输入范围2Vpp●默认输入带宽100KHz ~300MHz-OPT2:直流耦合●采用运算放大器直流耦合，单端输入●输入阻抗50Ω，输入范围2Vpp，软件可配置●默认输入带宽DC~100MHz-OPT3:带程控增益输入●直流耦合，单端输入●支持软件程控增益设置●输入阻抗50Ω，输入范围±50mVpp到±5Vpp，软件可配置●输入带宽DC~100MHz●具有直流偏置调节功能INPUT板载采集存储器QT1138板载128位宽DDR3存储器用于缓存采集数据。
DDR3读写数据率为1033MHz ，能为用户提供最大128Gb/s 的数据吞吐率，支持各种采集模式下的数据并发读写。
采集时钟发生器QT1138采用超低抖动时钟信号产生模块配合高稳定、低相位噪声时钟参考源来保证采集时钟的性能。
时钟发生器采用独立的屏蔽模块，支持板载参考源、外部参考时钟源以及同步接口参考时钟输入。
通用输入输出接口XilinxVirtex 6FPGADirectionXIO1XIO2XIO3XIO4MMCX 1MMCX 2MMCX 3MMCX 4前面板有4个通用IO 可以使用。
可以通过编程自定义这些IO 用途；同时这些IO 可通过软件设置，作为输入、输出触发信号使用。
散热方式：QT1135提供两种散热方式，用户可以根据自己的机箱尺寸和安装条件进行选择： 标配: 轴流风扇散热采集功能以及选项：环形缓冲采集模式QT1138设计了环形缓冲功能，因此具备采集触发时间前数据的能力。
一旦采集卡满足触发条件，触发前的采集数据和触发后的数据同时存入板载的大容量存储器中；随后通过PCI Express总线读入到主机中。
在一次触发-采集过程中，用户可以自由设置触发前采集数据长度和触发后采集数据长度，这两个长度之和为一次采集数据总长度。
F IFO采集模式该功能将板载内存虚拟为一个大容量FIFO，允许采集数据由该FIFO缓冲后连续不断的通过PCI Express 总线传输到主机内存或硬盘中。
在FIFO模式下，系统会预先设置FIFO容量和实时监测FIFO 状态，并自动启动PCI Express DMA操作，进行数据搬运工作。
FIFO 模式工作后，其采集数据长度容许无限长，限制条件为主机的内存容量或硬盘容量。
多次触发采集模式多次触发采集模式将存储空间分成N个子段，可以接收连续触发操作。
系统自动将每次触发前后采集的数据存入对应的存储器子段，这个过程不需要软件干预，采集卡也不需要重新启动。
存储空间分段的数量受设置的每次采集数据长度和板载内存容量大小限制；FIFO 模式下分段数量不受限制。
TriggerMemory触发模式选项QT1138支持多种触发模式：●软件触发●通道触发，任意4个通道均能设置为触发源，触发方式有上升沿大于、下降沿小于阈值触发；阈值窗口触发。
●外触发，前面板上的4个通用IO均能作为触发源使用，可上沿或下沿触发或各个IO组合逻辑触发。
逻辑开发：用户FPGA开发包：QT1138支持用户自定义逻辑开发，提供完整的FPGA逻辑工程，并提供Verilog-HDL的用户逻辑接口源代码。
FPGA开发软件使用XILINX ISE 14.5。
FPGA同时开放FPGA JTAG 调试接口。
用户可以使用XILINX USB-JTAG电缆和ChipScope 软件进行逻辑在线调试。
FPGA 开发包选项：-标配:采用XC6VLX240T-2 FPGA-OPT14:采用XC6VSX315T-2 FPGA软件以及选项：Windows 设备驱动QT1138提供32位Windows XP、Windows 7以及64位windows 7设备驱动程序。
可以使用Visual C++，Visual Studio 2010，LabWindows/CVIQTCapture LabQTCapture Lab应用软件基于Windows 32位/64位平台，具有虚拟示波器功能，方便设置硬件，读取/保存数据以及波形显示/频谱分析功能。
第三方软件支持QT1138提供LabView，LabWidows/CVI以及MATLAB程序接口。
以上程序均提供例程。
动态技术指标：噪声和失真：SNR(dBFs) ENOB(Bits)71.5 11.6时钟抖动：分频)3、应用领域●宽带雷达系统●激光雷达系统●宽带通信系统●高能物理测试●光电倍增管采集系统。