高速数据采集技术发展综述
基于FPGA的高速数据采集系统设计
基于FPGA的高速数据采集系统设计武汉纺织大学毕业设计（论文）任务书课题名称：基于FPGA的高速数据采集系统设计完成期限： 2012年3月2日至2012年5月25日学院名称电子与电气工程学院专业班级电子082 学生姓名陈明秀学号 0803741084 指导老师王骏指导教师职称讲师学院领导小组组长签字一、课题训练内容采集系统的研制工作;以实现对模拟高频信号的处理和控制。
课题选用现场可编程逻辑器件FPGA技术，在Altera公司的Quartus II开发环境中应用VHDL 语言进行FPGA的编程与仿真，研究各模块的设计方法和控制流程，结合USB2.0总线接口技术，以期实现系统与PC机连接，在PC上对数据进行分析、显示和监控等，最后对系统性能指标进行验证。
1. 培养学生通过图书馆、互联网等资源查阅相关资料（包括外文资料），训练学生自主获得知识的能力和自学能力；2. 培养学生把所学的知识用于实践并引申到相关专业知识上，锻炼出自学能力；3. 锻炼学生外文阅读及翻译能力；4. 锻炼学生的自我创新能力；5. 在书写论文的过程中，锻炼学生的语言组织能力、逻辑思维能力、办公软件使用的能力；6. 培养学生与人合作、相互交流的能力。
二、设计（论文）任务和要求1. 大量收集与本课题有关的资料：到图书馆、各大书店寻找无线充电技术以及相关电路的资料，并认真进行阅读；到各大数据库和相关网站上搜索与本课题相关的学位论文和相关资料。
2. 第四周前上交毕业设计开题报告一份。
开题报告内容与学校模板要求一致，字数不少于2000字；经指导教师检查合格后才能进行后续工作。
3. 理清论文的总体思路，完成主要的研究工作：1)以CY7C68013为核心，设计一个FPGA的最小系统，并在此基础上通过编写VHDL程序进行系统的开发。
2)对数据采集，高频电路设计信号和电源完整性设计。
3)提高数据采集总体设计方案。
4)结合USB2.0接口的控制器CY7C68013芯片，采集系统进行硬件设计。
数据采集与信号处理技术综述
数据采集与信号处理技术综述随着科技的不断发展，数据采集和信号处理技术也在不断提升，这不仅对社会产生了积极的影响，也为各行各业带来了便利和效率的提升。
在本文中，我们将针对数据采集与信号处理技术进行一些综述和探讨。
一、数据采集技术1. 什么是数据采集？数据采集可以理解为在特定环境下，对要获取的数据进行识别、解码和传输的过程。
按照其特点，数据采集可以分为模拟信号采集和数字信号采集两种方式。
2. 模拟信号采集的特点模拟信号采集主要是指以连续形式存在的信号，通过对这些信号的处理和转换，把其转换成为能被计算机识别和处理的数字信号。
3. 数字信号采集的特点数字信号采集是指将模拟信号通过模数转换器转换成数字信号的过程。
数字信号的主要特点是信号处理速度快、噪声抗干扰性能好等优点。
4. 数据采集应用领域数据采集技术应用领域十分广泛，包括传感器数据采集、环境数据采集、工业数据采集、医疗数据采集等，这些领域都是数据采集技术的应用重点。
二、信号处理技术1. 什么是信号处理？信号处理，是指对信号进行采集、处理、改善或变换等过程，使得信号在给定的应用场合下能够产生出最佳的效果。
2. 信号处理的分类信号处理可分为模拟信号处理和数字信号处理两种方式。
其中，模拟信号处理主要是针对模拟信号的处理，涉及的领域较广泛，包括音频处理、图像处理、生物医学信号处理等；数字信号处理则是在模拟信号采样后，将数字信号进行处理，常见的应用包括噪声过滤、滤波器设计、时域滤波等。
3. 数字信号处理的发展数字信号处理的发展随着计算机和数码化技术的发展而飞速发展，数字信号处理技术已经成为信息处理、通信、语音、图像、生物医学等领域不可或缺的技术手段。
三、数据采集与信号处理技术的优势1. 数据采集与信号处理技术的优势数据采集与信号处理技术的优势是实现高效率和低成本操作，节约人力、物力和财力，使得在实用性和经济性方面取得一个很好的平衡。
2. 数据采集与信号处理技术在实践中的应用在医疗领域，数据采集和信号处理技术可以帮助医生更快速、准确地诊断疾病，提高治疗效果。
国内智慧高速建设研究综述
国内智慧高速建设研究综述目录一、内容概览 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (3)1.3 国内外研究现状概述 (5)二、智慧高速建设理论基础 (6)2.1 智慧高速的定义与特征 (8)2.2 智慧高速的技术支撑 (9)2.3 智慧高速的建设目标与要求 (10)三、国内智慧高速建设实践进展 (11)3.1 东部地区智慧高速建设实践 (12)3.2 中部地区智慧高速建设实践 (14)3.3 西部地区智慧高速建设实践 (15)3.4 重点城市智慧高速建设实践案例分析 (16)四、国内智慧高速建设存在的问题与挑战 (17)4.1 技术与标准问题 (18)4.2 数据安全与隐私保护问题 (19)4.3 基础设施建设与维护问题 (21)4.4 人才队伍建设与培养问题 (21)五、国内智慧高速建设的发展趋势与展望 (23)5.1 智慧高速建设的发展趋势 (24)5.2 智慧高速建设的未来展望 (26)5.3 对政策制定与支持的建议 (27)六、结论与建议 (28)6.1 研究结论总结 (29)6.2 对未来研究的建议 (30)6.3 对政策制定者的建议 (31)一、内容概览随着中国经济的快速发展，高速公路作为国家基础设施建设的重要组成部分，对于促进区域经济发展、提高人民生活水平具有重要意义。
国内智慧高速建设取得了显著成果，不仅在技术层面实现了创新突破，还在管理模式、服务水平等方面取得了显著提升。
本文将对国内智慧高速建设的现状、技术发展、管理模式和服务水平进行综述，以期为我国智慧高速建设提供有益的参考和借鉴。
技术发展：针对智慧高速建设中的关键技术，如车路协同、自动驾驶、智能交通服务等，进行了深入研究和探讨。
重点介绍了国内外相关技术的发展趋势、应用场景和技术特点，为我国智慧高速建设提供了技术支撑。
管理模式：从政府、企业和市场的角度，分析了智慧高速建设中的管理模式及其优缺点。
提出了一种基于政府主导、企业参与、市场化运作的管理模式，以实现智慧高速建设的可持续发展。
数据挖掘综述
数据挖掘综述引言：数据挖掘是一种通过自动或者半自动的方法，从大量数据中发现隐藏在其中的有价值的信息的过程。
随着大数据时代的到来，数据挖掘在各个领域中的应用越来越广泛。
本文将对数据挖掘的概念、应用领域、技术方法、挑战和未来发展进行综述。
一、数据挖掘的概念1.1 数据挖掘的定义数据挖掘是指通过应用统计学、机器学习、人工智能等技术，从大规模数据集中提取出实用的信息和模式的过程。
1.2 数据挖掘的目标数据挖掘的目标是通过发现数据中的潜在规律和关联，为决策提供支持，并发现新的商业机会。
1.3 数据挖掘的基本步骤数据挖掘的基本步骤包括问题定义、数据采集和清洗、特征选择和变换、模型构建、模型评估和应用。
二、数据挖掘的应用领域2.1 金融领域数据挖掘在金融领域中被广泛应用，如信用评估、风险管理、欺诈检测等。
2.2 零售领域数据挖掘在零售领域中可以匡助企业进行销售预测、市场细分、推荐系统等。
2.3 医疗领域数据挖掘在医疗领域中可以用于疾病预测、药物研发、医疗资源优化等。
三、数据挖掘的技术方法3.1 分类与预测分类与预测是数据挖掘中常用的技术方法，通过构建模型来预测未来的结果或者分类新的数据。
3.2 聚类分析聚类分析是将数据集中的对象划分为不同的组，使得组内的对象相似度高，组间的相似度低。
3.3 关联规则挖掘关联规则挖掘是寻觅数据集中的频繁项集和关联规则，用于发现数据中的相关性和规律。
四、数据挖掘的挑战4.1 数据质量问题数据挖掘的结果受到数据质量的影响，数据质量不高会导致挖掘结果不许确。
4.2 隐私保护问题在数据挖掘过程中，可能涉及到用户的隐私信息，如何保护用户隐私是一个重要的挑战。
4.3 大数据处理问题随着数据量的增加，如何高效地处理大规模数据成为数据挖掘中的难题。
五、数据挖掘的未来发展5.1 深度学习与数据挖掘的结合深度学习作为一种强大的机器学习方法，与数据挖掘的结合将会进一步提升数据挖掘的能力。
5.2 增强学习的应用增强学习是一种通过试错来优化决策的方法，将其应用于数据挖掘领域可以发现更多的隐藏规律。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述引言概述：随着信息技术的快速发展，大数据时代已经到来。
大数据的概念是指规模大、种类多、速度快的数据集合，对数据的采集、存储、处理和分析提出了巨大挑战。
本文将通过文献综述的方式，探讨大数据时代的发展现状和未来趋势。
一、大数据的定义和特点1.1 大数据的定义：大数据是指规模大、种类多、速度快的数据集合，通常包括结构化数据和非结构化数据。
1.2 大数据的特点：大数据具有四个特点，即3V特征，即Volume（数据量大）、Velocity（数据处理速度快）、Variety（数据类型多样）、Value（数据价值高）。
二、大数据的应用领域2.1 金融领域：大数据在金融领域的应用包括风险管理、反欺诈、精准营销等方面。
2.2 医疗领域：大数据在医疗领域的应用包括个性化治疗、疾病预测、医疗资源优化等方面。
2.3 零售领域：大数据在零售领域的应用包括用户画像分析、商品推荐系统、库存管理等方面。
三、大数据技术和工具3.1 数据采集技术：大数据的采集技术包括传感器技术、网络爬虫技术、日志文件采集技术等。
3.2 数据存储技术：大数据的存储技术包括分布式文件系统、NoSQL数据库、云存储等。
3.3 数据处理技术：大数据的处理技术包括MapReduce、Spark、Hadoop等。
四、大数据时代的挑战和机遇4.1 挑战：大数据时代面临的挑战包括数据安全、数据隐私、数据质量等方面。
4.2 机遇：大数据时代带来的机遇包括数据驱动决策、商业智能、创新服务等方面。
4.3 发展趋势：大数据时代的发展趋势包括数据治理、数据可视化、人工智能与大数据的结合等。
五、大数据时代的未来展望5.1 数据科学家的需求：随着大数据时代的到来，数据科学家的需求将越来越大。
5.2 数据安全和隐私保护：在大数据时代，数据安全和隐私保护将成为重要议题。
5.3 人工智能与大数据的融合：未来，人工智能技术将与大数据技术深度融合，推动产业变革和创新。
交通信息主要采集技术综述
交通信息采集技术综述摘要：智能交通系统的发展离不开交通采集信息的支持，交通信息采集技术的不断成熟与革新为交通信息处理和服务提供了丰富的交通数据资源。
总结目前动态交通采集信息流行的采集技术及方法；并分析多种采集技术的优缺点，为面向交通信息利用的交通信息采集、预处理技术方法提供参考。
关键词：交通信息；采集技术；智能交通；检测技术；综述Traffic Information Acquisition Technology OverviewAbstract:The development of the intelligent transportation system cannot leave the support of gathering information,traffic information collection technology matures and innovation for traffic information processing and service provides a rich data resources.Summary of the current dynamic traffic popular gathering information acquisition technology and method;And analyzes the advantages and disadvantages of various acquisition technology,for traffic information using the method of traffic information collection,pretreatment technology to provide the reference.Key words:Traffic Information; Acquisition Technology; Intelligent Transportation; Detection Technology; Overview0引言交通信息是ITS顺利实施的重要前提，及时、准确地感知多源的交通信息对于ITS来说是至关重要的。
先进的自动驾驶数据采集与存储技术研究综述
先进的自动驾驶数据采集与存储技术研究综述
浩源;刘金来;禹梓浩;武涛;孙天骏
【期刊名称】《汽车技术》
【年(卷),期】2024()2
【摘要】针对自动驾驶数据采集过程中的触发控制与存储记录问题,从先进的自动驾驶数据采集与存储技术出发,首先调研了国内外部分整车制造商车辆的传感器配置方案,然后对汽车事件数据记录(EDR)系统、自动驾驶数据记录系统(DSSAD)以及一般L3级自动驾驶汽车的数据采集与存储方案展开综述,得出了现有数据采集与存储技术将会产生低质量、高噪声的冗余数据的结论,最后基于特斯拉影子模式介绍了一种人机共驾模式下的驾驶数据采集存储方式,总结归纳出目前先进的自动驾驶数据采集技术研究的发展趋势。
【总页数】16页(P1-16)
【作者】浩源;刘金来;禹梓浩;武涛;孙天骏
【作者单位】吉林大学;吉林大学
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
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工业物联网中的数据采集和传输技术综述
工业物联网中的数据采集和传输技术综述工业物联网是一种将传感器、设备和其他物体互联互通的网络系统，它实现了工业设备的智能化、自动化和远程监控。
在工业物联网系统中，数据采集和传输是实现物联网功能的关键环节。
本文将综述工业物联网中的数据采集和传输技术，包括传感器技术、通信技术以及数据处理和传输的关键技术。
数据采集是工业物联网中的第一步，它通过传感器、仪表和其他设备收集实时数据。
传感器技术是数据采集的核心。
工业物联网中的传感器通常包括温度传感器、湿度传感器、压力传感器、气体传感器、声音传感器等。
传感器能够将检测到的物理量转换为电信号，并通过接口将数据传递给数据采集设备。
现代传感器具有小型化、低功耗、高精度和高可靠性的特点，能够适应各种复杂的工业环境。
数据传输是将采集到的数据从现场设备发送到数据中心或云平台的过程。
在工业物联网中，数据传输要求短延迟、高可靠性和大带宽。
目前常用的数据传输技术主要包括有线传输技术和无线传输技术。
有线传输技术主要使用以太网、工业以太网、现场总线等技术实现数据传输。
有线传输技术具有稳定可靠的特点，适用于工业环境中长距离、高带宽和低延迟的数据传输。
无线传输技术包括蓝牙、Wi-Fi、Zigbee、LoRa等技术，它们具有无线传输、自组织网络、低功耗和灵活布网等特点，适用于分散布点、易变环境和移动设备的数据传输。
数据处理和传输是将采集到的海量数据进行预处理、压缩、编码和传输的过程。
在工业物联网中，数据处理和传输需要满足数据处理速度快、数据传输稳定和数据安全可靠的要求。
常用的数据处理技术包括数据滤波、数据压缩、数据编码和数据加密等。
数据传输技术中，常用的协议包括MQTT、CoAP、HTTP和TCP/IP等。
MQTT是一种轻量级的发布订阅消息传输协议，适用于大规模的物联网应用。
CoAP是一种基于REST架构的低功耗约束应用协议，适用于资源受限的物联网设备。
HTTP和TCP/IP则是用于互联网通信的传输协议，它们在工业物联网中广泛应用于数据传输和远程监控。
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高速数据采集技术发展综述摘要：高速数据采集系统广泛应用于军事、航天、航空、铁路、机械等诸多行业。
区别于中速及低速数据采集系统，高速数据采集系统内部包含高速电路，电路系统1/3以上数字逻辑电路的时钟频率>=50MHz；对于并行采样系统，采样频率达到50MHz，并行8bit以上；对于串行采样系统，采样频率达到200MHz，目前广泛使用的高速数据采集系统采样频率一般在200KS/s~100MS/s，分辨率16bit~24bit。
本篇文章主要简单介绍高速数据采集技术的发展，高速数据采集系统的结构、功能、原理、实现形式以及一些主要的应用。
关键词：高数数据采集系统、系统结构、系统原理、系统功能、实现形式、应用举例。
引言：高速数据采集技术在通信、航天、雷达等多个领域中广泛应用。
随着软件无线电、通信技术、图像采集等技术的发展，对数据采集系统的要求越来越高，不仅要求较高的采集精度和采样速率，还要求采集设备便携化、网络化与智能化，并且需要将采集信息稳定的传输到计算机，进行显示与数据处理。
同时，以太网协议已经成为当今局域网采用的最通用的通信协议标准。
在嵌入式领域中，将以太网协议与数据采集系统相结合，形成局域网，实现方便可靠的数据传输与控制，是当前的研究热点。
1. 高速数据采集的发展数据采集系统起始于20世纪50年代，由于数据采集测试系统具有高速性和～定的灵活性，可以满足众多传统方法不能完成的数据采集和测试任务，因而得到了初步的认可。
到了70年代中后期，在数据采集系统发展过程中逐渐分为两类，一类是实验室数据采集系统，另一类是工业现场数据采集系统。
就使用的总线而言，实验室数据采集系统多采用并行总线，工业现场数据采集系统多采用串行数据总线。
随着微型机的发展，诞生了采集器、仪表等同计算机融为一体的数据采集系统。
由于这种数据采集系统的性能优良，超过了传统的自动检测仪表和专用数据采集系统，因此获得了惊人的发展他3。
随着计算机的普及应用，数据采集系统得到了极大的发展，基于标准总线并带有高速DSP的高速数据采集板卡产品也越来越多，技术先进、市场主流的厂商主要有Spectrum Signal Processing，SPEC，Signatec，Acquisition Logic，Blue Wave等公司2001年Acquisition logic公司推出了基于PCI总线，采样率为500MS／s，1GS／s的8bit数据采集板卡AL500和AL51G，它的存储深度分别为64MB，256MB和1000MB三种。
PCI 总线为主模式，数据宽度32bit，时钟频率33MHz，在突发模式下传输速率可达到133MB ／s。
两种板卡还同时具有数字信号处理功能：通过板卡上的现场可编程门阵列FPGA来实现数字信号处理，并且能实时地完成200MHz输入数据带宽2次型插值或400MHz输入数据带宽4次型插值运算等。
2003年2月Ultraview公司生产出了型号为AD21250DMA的数据采集卡，PCI总线、采样率1．25GS／s、数据宽度8bit，其存储深度8GB。
在66MHz、64bit的数据宽度下，PCI总线DMA模式向主机传输数据速率高达320MB／s。
此卡可以在基于PCI总线的运行操作系统为Solaris 8 Unix的Spare所有平台上使用。
2006年美国安捷伦公司推出了8款“Infinium DS080000B”系列示波器，测定带宽范围为2GHz-13GHz，用于高速串行接口等技术研发，可将最大带宽测定范围扩展至13GHz。
其产品在硬件上是通用的，在软件上可以显示出用户可使用的带宽，并提供了2GHz到13GHz的多种型号示波器。
在此系列的产品中使用了可降低示波器误差和触发抖动的技术。
此次的产品采用了软件触发，因为硬件触发无法检测到需要测定的10GHz信号。
利用间歇式突发信号进行触发时，能检测到脉冲宽度为70ps的小突波。
对于高速数据采集系统而言，基于标准总线、高速信号处理性能、超高速A／D和具有海量数据存储深度所组成的超高速数据采集系统已经成为现代的发展趋势。
在系统的设计和选用时，主要考虑这四个方面，即不仅要考虑高速数据采集部分，还要考虑其处理器的性能、数据存储深度和标准总线接口，因为系统的整体性能已经不再单单是高速数据采集部分的性能，数字信号处理、数据存储深度和标准总线接口也已成为对系统整体性能评价的重要指标，对于不同的应用环境和要求或不同的应用领域，系统的这四个组成部分会有所区别。
在自动测试、工业控制和信号处理领域中广泛应用的标准总线有CompactPCI、PCI、PMC、PXI、VME和VXI等，每一种总线都有不同的优缺点，所以对于系统的性能来说总线的选择是很重要的。
早期的数据采集系统基于ISA、PCI总线，系统庞大而且难以扩展；单片机的出现使数据采集系统得到了发展，基于单片机的数据采集系统在一段时间内广泛应用，但单片机处理数据能力比较低；随着数据采集的要求不断提高，基于DSP、FPGA等高端微处理器的数据采集系统开始发展，同时，基于PC的高速数据采集系统也日趋成熟。
将数据采集系统与个人计算机结合起来，以实现采集和控制任务的自动化是一种必然趋势。
2. 高速数据采集系统的结构高速数据采集系统的结构形式多种多样，常见的分类方法有以下几种：根据适应环境不同：隔离型和非隔离型，集中式和分布式；根据控制功能：智能化和非智能化采集系统；根据模拟信号的性质：电压和电流信号，高电平和低电平信号，单端输入和差分输入；根据信号通道的结构方式：单通道及多通道输入方式。
3. 高速数据采集系统基本功能一般来说，高数采集系统的任务是采集各种类型传感器输出的模拟信号并转换成数字信号后输入计算机处理，得到特定的数据结果。
同时将计算得到波形和数值进行显示，对各种物理量状态监控。
4. 高速数据采集系统的结构和原理从高速数据采集系统的硬件组成来分，有两种：集成微型计算机的数据采集系统，集散型数据采集系统。
集散型数据采集系统由包含A/D,AMP,DSP,FPGA的数据采集卡组成的数据采集系统，可以独立采集模拟和数字信号，数据通过光纤或网络传输到PC的硬盘进行保存及处理。
集成微型计算机的数据采集系统则是将PC及数据采集卡集成一体，采集卡采集完的数据直接保存在内部的硬盘，无需通过线缆传输。
下图是基于DSP的数据采集系统，一般包括：AD模数转换芯片、SDRAM动态数据存储元件、Flash静态数据存储元件、HPI主机接口、USB接口、PCI接口等。
输人信号可以是语音信号、调制后的电话信号、编码的数字信号、压缩的图像信号，也可以是各种传感器输出的信号。
如果输人信号的幅度较小或者过大，一般都需要经过放大器单元将输入信号幅度放大或者缩小后，送到AD进行模数转换；如果输入信号带有较大的噪声，一般需要经过一个硬件的模拟滤波单元，将信号滤波整形后，送到AD进行模数转换。
AD能将模拟信号变换成数字信号，但必须满足奈奎斯特采样定理，也就是为了保证不丢失信息的所有信息，采样频率必须高于输入信号最高频率的2倍，一般为5倍以上。
AD变换后得到的数字信号输人到DSP芯片；再由DSP芯片对该数字信号进行各种数字信号算法的处理。
一般的高速数据采集与处理系统主要有实时和准实时两种。
前者是指采集完后马上进行处理，采集与相继处理同时进行，同时将前面处理好的结果输出至各种输出设备。
而后者是指先采集几兆甚至几百兆字节的数据，存在DRAM中，处理完这一批数据后再采集下一批数据进行处理。
或者仅仅采一批数据先存在DRAM中，然后送入PC机进行后处理。
在实时性要求较高的场合，一般都要用 FPGA进行预处理，然后送至专用DSP进行处理，或者全部用FPGA进行处理。
一般而言，低层的信号预处理算法处理的数据量大，对处理速度的要求高，但运算结构相对比较简单，适于用FPGA进行硬件实现，这样能同时兼顾速度及灵活性。
高层处理算法的特点是所处理的数据量较低层算法少，但算法的控制结构复杂，适于用运算速度高、寻址方式灵活、通信机制强大的专用DSP芯片来实现。
为了简便，将用于数据处理的FPGA专用DSP 统称为DSP，一般的超高速采集与处理系统的组成框图如下图所示。
图中DSP可能由单片FPGA或单片专用DSP组成，也可能由多片FPGA或多片专用DSP 组成，或者是由FPGA和专用DSP共同组成。
当由多片DSP构成系统时，DSP之间的通信还可能需要加上多端口RAM或FIFO。
当单片A／D能达到指标时，尽量选用单片A／D，因为如果用多片A／D来组合的话，会增加后续电路的复杂性，而且组合起来的A／D的有效位数会降低5. 高速数据采集系统性能评估在高速应用场合，ADC 的动态特性非常重要。
常用的评估动态特性的参数有：信噪比（SNR ）、信号与噪声加失真比（SINAD ）、有效比特位数（ENOB ）、谐波失真（THD ）、无杂散动态范围（SFDR ）、双音交调失真（双音IMD ）、多音交调失真（多音IMD ）、电压驻波比（VSWR ）等。
其中比较重要的是SBR,SINAD,THD,SFDR 。
由于当输入正弦波信号的交流功率为22REFA 时，以dB 表示的SNR 与ENOB 存在如下的简单正比关系。
763.102.6d +∙=N SNR B所以ENOB 用得也比较多。
6. 高速数据采集的软件实现以非连续采集方式为例, 说明如何在VC+ +下实现高速数据采集和存储。
在程序中, 采集卡通过外部的时钟脉冲来触发工作, 时钟周期为1ms 。
在第一次触发脉冲到来后, 采集卡开始采集。
采集完成后将得到的数据以DMA 方式传送到计算机内存中。
当第二次脉冲到来后, 程序将内存中的数据写入到硬盘中, 形成文件。
也就是说, 每2ms 完成一次数据的采集与存储。
其中, 每次采样数为2 600, 每个采样用16bit 来存储, 因此系统的存储速度为5MB/ s 左右。
程序的运行流程如图1 所示。
7. 高速数据采集系统的应用高速数据采集与处理主要应用在激光雷达、高分辨率微波雷达、软件无线电、数字测量仪及虚拟仪器、射频信号处理、高能物理、电子对抗中。
1 激光雷达激光雷达（laser radar）是指用激光器作为辐射源的雷达。
激光雷达是激光技术与雷达技术相结合的产物。
由发射机、天线、接收机、跟踪架及信息处理等部分组成。
发射机是各种形式的激光器，如二氧化碳激光器、掺钕钇铝石榴石激光器、半导体激光器及波长可调谐的固体激光器等；天线是光学望远镜；接收机采用各种形式的光电探测器，如光电倍增管、半导体光电二极管、雪崩光电二极管、红外和可见光多元探测器件等。
激光雷达采用脉冲或连续波2种工作方式，探测方法分直接探测与外差探测。
激光雷达在军事上可用于对各种飞行目标轨迹的测量。