第2章数据采集与处理
旅游行业:旅游大数据分析应用方案

旅游行业:旅游大数据分析应用方案第一章旅游大数据概述 (2)1.1 旅游大数据的定义 (2)1.2 旅游大数据的特点 (2)1.3 旅游大数据的价值 (3)第二章旅游大数据采集与处理 (3)2.1 数据采集方法 (3)2.2 数据预处理 (4)2.3 数据存储与备份 (4)第三章旅游市场分析 (4)3.1 市场规模与趋势 (4)3.1.1 市场规模 (4)3.1.2 市场趋势 (4)3.2 消费者行为分析 (5)3.2.1 旅游动机 (5)3.2.2 旅游消费行为 (5)3.3 竞争对手分析 (5)3.3.1 行业竞争格局 (5)3.3.2 主要竞争对手 (6)3.3.3 竞争对手优势与劣势 (6)第四章旅游目的地分析 (6)4.1 目的地选择因素 (6)4.2 目的地吸引力分析 (7)4.3 目的地竞争力分析 (7)第五章旅游产品分析与优化 (7)5.1 产品种类与结构 (7)5.2 产品定价策略 (8)5.3 产品组合与优化 (8)第六章旅游营销策略 (9)6.1 营销渠道分析 (9)6.2 营销活动策划 (9)6.3 营销效果评估 (10)第七章旅游服务优化 (11)7.1 服务质量评价 (11)7.1.1 评价指标体系构建 (11)7.1.2 评价方法与流程 (11)7.2 服务满意度分析 (11)7.2.1 满意度调查方法 (11)7.2.2 满意度分析指标 (11)7.3 服务改进策略 (12)7.3.1 基础设施优化 (12)7.3.2 服务人员培训与选拔 (12)7.3.3 服务流程优化 (12)7.3.4 顾客体验提升 (12)第八章旅游安全与风险管理 (12)8.1 旅游安全数据分析 (12)8.2 旅游风险类型与评估 (13)8.3 应对策略与预案 (13)第九章旅游产业融合发展 (14)9.1 旅游与文化的融合 (14)9.1.1 文化资源的旅游化 (14)9.1.2 旅游与文化产业的互动发展 (14)9.2 旅游与科技的融合 (14)9.2.1 智慧旅游 (15)9.2.2 科技创新在旅游中的应用 (15)9.3 旅游与环保的融合 (15)9.3.1 低碳旅游 (15)9.3.2 生态旅游 (15)第十章旅游大数据政策与法规 (15)10.1 旅游大数据政策环境 (15)10.2 旅游大数据法规建设 (16)10.3 旅游大数据行业自律与监管 (16)第一章旅游大数据概述1.1 旅游大数据的定义旅游大数据是指在旅游行业活动中产生的、通过网络、物联网、移动设备等渠道收集的海量、高速、多样化和价值密度低的数据集合。
财务大数据分析姚培荣教案

财务大数据分析-姚培荣-教案第一章:财务大数据分析概述1.1 大数据时代的背景介绍1.2 财务大数据的概念与特点1.3 财务大数据分析的重要性与挑战1.4 财务大数据分析的应用领域第二章:财务数据采集与处理2.1 财务数据采集的方法与工具2.2 财务数据清洗与整合的技术2.3 财务数据存储与管理的方法2.4 财务数据预处理与转换的实践案例第三章:财务数据分析方法与应用3.1 描述性统计分析与可视化3.2 财务比率分析与趋势分析3.3 财务预测与预算分析3.4 财务风险评估与防范策略第四章:财务大数据分析工具与平台4.1 常见财务数据分析工具介绍4.2 Excel在财务数据分析中的应用案例4.3 Python与R语言在财务数据分析中的应用案例4.4 财务大数据分析平台的选型与实施第五章:财务大数据分析实战案例解析5.1 财务报表分析案例5.2 财务趋势预测案例5.3 财务风险评估案例5.4 财务决策支持案例第六章:财务数据挖掘与建模6.1 财务数据挖掘的概念与方法6.2 财务数据挖掘的技术与工具6.3 财务预测模型的构建与应用6.4 财务评价模型的构建与应用第七章:财务大数据可视化7.1 财务大数据可视化的概念与意义7.2 财务大数据可视化的技术手段7.3 财务报表的可视化呈现第八章:财务数据分析的实战技巧8.1 财务数据分析的策略与步骤8.2 财务数据分析中的数据挖掘技巧8.3 财务数据分析中的模型构建技巧8.4 财务数据分析报告的沟通与呈现技巧第九章:财务大数据分析在企业决策中的应用9.1 财务大数据分析在投资决策中的应用9.2 财务大数据分析在融资决策中的应用9.3 财务大数据分析在成本控制中的应用9.4 财务大数据分析在绩效评估中的应用第十章:财务大数据分析的未来发展趋势10.1 财务大数据分析技术的创新与应用10.2 财务大数据分析在金融科技领域的应用10.3 财务大数据分析在企业数字化转型中的应用10.4 财务大数据分析的伦理与法律问题探讨第十一章:财务大数据分析在行业应用案例解析11.1 制造业财务大数据分析案例11.2 金融行业财务大数据分析案例11.3 零售业财务大数据分析案例11.4 科技公司财务大数据分析案例第十二章:大数据分析在财务风险管理中的应用12.1 财务风险管理的重要性12.2 大数据分析在财务风险识别中的应用12.3 大数据分析在财务风险评估中的应用12.4 财务风险应对策略的制定与实施第十三章:财务大数据分析在法规遵从与审计中的应用13.1 财务报表审计的现状与挑战13.2 财务大数据分析在审计准备中的应用13.3 财务大数据分析在审计执行中的应用13.4 财务大数据分析在法规遵从性检查中的应用第十四章:高级财务数据分析技术探讨14.1 高级财务数据分析方法概述14.2 多元统计分析在财务数据分析中的应用14.3 时间序列分析在财务数据分析中的应用14.4 机器学习与深度学习在财务数据分析中的应用第十五章:财务大数据分析的实践与展望15.1 财务大数据分析的实践经验分享15.2 财务大数据分析在企业战略决策中的应用15.3 财务大数据分析在教育与培训中的应用15.4 财务大数据分析的未来挑战与机遇重点和难点解析重点:1. 大数据时代的背景及其对财务管理的影响。
数据采集与处理技术

按照采样周期,对模拟、数字、开关信号
采样。
*
1.3 数据采集系统的基本功能
特点:
在规定的一段连续时间内,其幅值为 连续值。
优点:
便于传送。
缺点:
易受干扰。
信号 类型
①由传感器输出的电压信号
②由仪表输出的电流信号
0~20mA
4~20mA
*
1.3 数据采集系统的基本功能
信号 处理
①将采样信号
②将转换的数字信号作标度变换
3. 数字信号处理
数字信号—
指在有限离散瞬时上取值间断 的信号。
特点:
时间和幅值都不连续的信号。
→
数字信号
*
1.3 数据采集系统的基本功能
传送方式
将数字信号采入计算机后,进行 码制转换。如 BCD→ASCII, 便于在屏幕上显示。
1788年,英国机 械师 J.瓦特(Watt) 在改进蒸汽机的同 时,发明了离心式 调速器,如左图。
这是机械式蒸 汽机转速的闭环自 动调速系统。
当蒸汽机输出 轴转速发生变化 时,离心调速器自 动调节进汽阀门的 开度,从而控制蒸 汽机的转速。
数据 采集
1.4 数据采集系统的结构形式
结构形式 微型计算机数据采集系统 集散型数据采集系统
硬件
软件
系统组成
*
1.4 数据采集系统的结构形式
微型计算机数据采集系统
系统的结构如图1-1所示。
*
1.4 数据采集系统的结构形式
图1-1 微型计算机数据采集系统
第1章 绪 论
Part One
*
数据采集系统的基本功能
本节教学目标 理解模拟信号与处理 理解数字信号与处理 理解二次数据计算
地理信息系统2地理数据及其采集与预处理

地理信息系统的核心功能是地理数据处理, 它实现了空间数据与属性数据的完美结合。数学 方法确实是其强有力的支撑。
地理计算学(Geocomputation)的实质是借 助于现代化的计算理论、计算方法和计算技术, 通过对“整体”和“大容量”的地理数据进行处 理,揭示复杂地理系统的运行机制,探索和寻求 新的地理系统理论。
表2.4.1 某县人工造林地面积的统计分组数据
分组 序号 分组 标志 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
(0,1]
(1,2]
(2,3]
(3,4]
(4,5]
(5,6]
(6,7]
(7,8]
(8,9]
(9,10]
(10,11)
组 中 值
频 数 频 率 向上 累计 频数 向下 累计 频数
0.5
第2章 地理数据及其 采集与预处理
本章主要内容
地理数据的类型 地理数据的基本特征
地理数据的采集与处理
地理数据的统计处理 地理数据分布的集中化与均衡度指数
第1节 地理数据的类型
两个概念: 空间数据:用于描述地理实体、地理要 素、地理现象、地理事件及地理过程产 生、存在和发展的地理位置、区域范围 及空间联系。 属性数据:用于描述地理实体、地理要 素、地理现象、地理事件、地理过程的 有关属性特征。
1
— 1 1 0
1
1 — 1 0
0
1 1 — 1
1
0 0 1 —
注:1表示两城市之间通航; 0表示两城市之间不通航。
⑤名义尺度数据
表2.1.5 地块序列号 土地利用类型 1 13 土地利用类型 2 15 3 21 4 14 5 14 6 31
第2节 地理数据的基本特征
数据采集与处理技术第3版(上册)课后习题解答-马明建

LSB 2
第5章 习题与思考题
③ 输入信号的最大变化率为
dU i •
dtmax
f
•Um
则 由③有
diU 3 .1 4 1 13 0 1 0 3.4 1 13 (0 V) d tmax
由②有
第5章 习题与思考题
1LSB 2
dU
•
dt
tCO
NV
( 1 1 0 0 0 . 0 % 0 2 1 6 1 ) 0 1 0 6
则最高信号频率
fmax
1
2n1(tAP
12tAP)
1
3.702kHz
2121 3.14(101)109
2
第5章 习题与思考题
5-7. 一个数据采集系统的孔径时间tAP=2ns, 试问一个10kHz信号在其变化率最大点
被采样时所能达到的分辨率是多少?
解:∵
fmax
1
2ntAP
∴ 2n 1
fmaxtAP
T d 0.00001
第3章 习题与思考题
⑵ 选择多路开关
∵ 由表3.5可知,CD4051的ton和toff 都为0.8μs
则 CD4051开关的切换时间为1.6μs
开关的切换速率
1 6250 60 2 k0 5 H 1.61 0 6
∴ 多路开关选择 CD4051。
第4章 习题与思考题
4-2. 设一数据采集系统有测量放大器,已知 R1=R2=5kΩ,RG=100Ω,R4=10kΩ , R5=20kΩ,若R4和R5的精度为0.1%, 试求此放大器的增益及CMRR。
则
tA C 1 1 1 0 3 0 t CO 1 N 1 1 0 3 V 1 0 1 0 6 0 9 1 5 s 0
大数据分析在金融风控中的应用手册

大数据分析在金融风控中的应用手册第1章:概述 (3)1.1 金融风控背景 (3)1.2 大数据分析简介 (3)1.3 大数据在金融风控中的应用价值 (3)第2章:数据采集与处理 (3)2.1 数据来源 (3)2.2 数据预处理 (3)2.3 数据质量评估 (3)第3章:数据挖掘技术 (3)3.1 传统数据挖掘方法 (4)3.2 深度学习在金融风控中的应用 (4)3.3 强化学习在金融风控中的应用 (4)第4章:信用评分模型 (4)4.1 逻辑回归模型 (4)4.2 决策树模型 (4)4.3 随机森林模型 (4)第5章:反欺诈模型 (4)5.1 基于规则的欺诈检测 (4)5.2 基于机器学习的欺诈检测 (4)5.3 实时反欺诈系统 (4)第6章:风险监测与预警 (4)6.1 风险指标体系 (4)6.2 风险监测方法 (4)6.3 预警系统构建 (4)第7章:风险度量与评估 (4)7.1 风险价值(VaR) (4)7.2 预期损失(EL) (4)7.3 条件风险价值(CVaR) (4)第8章:信贷审批与风险控制 (4)8.1 信贷审批流程优化 (4)8.2 风险控制策略 (4)8.3 信贷组合管理 (4)第9章:投资决策与风险管理 (4)9.1 资产配置 (4)9.2 投资组合优化 (4)9.3 风险预算 (4)第10章:大数据技术在保险风控中的应用 (4)10.1 保险风险评估 (4)10.2 保险欺诈检测 (5)10.3 保险理赔优化 (5)第11章:大数据技术在证券市场风控中的应用 (5)11.2 量化交易策略 (5)11.3 市场异常检测 (5)第12章:大数据风控未来发展趋势与挑战 (5)12.1 技术发展趋势 (5)12.2 数据安全与隐私保护 (5)12.3 监管政策与合规要求 (5)第1章:概述 (5)1.1 金融风控背景 (5)1.2 大数据分析简介 (5)1.3 大数据在金融风控中的应用价值 (6)第二章:数据采集与处理 (6)2.1 数据来源 (6)2.2 数据预处理 (7)2.3 数据质量评估 (7)第三章:数据挖掘技术 (7)3.1 传统数据挖掘方法 (7)3.2 深度学习在金融风控中的应用 (8)3.3 强化学习在金融风控中的应用 (8)第四章:信用评分模型 (9)4.1 逻辑回归模型 (9)4.2 决策树模型 (9)4.3 随机森林模型 (10)第五章:反欺诈模型 (10)5.1 基于规则的欺诈检测 (10)5.1.1 规则制定 (10)5.1.2 规则执行 (11)5.2 基于机器学习的欺诈检测 (11)5.2.1 特征工程 (11)5.2.2 模型训练与评估 (11)5.2.3 模型部署与应用 (11)5.3 实时反欺诈系统 (12)第6章:风险监测与预警 (12)6.1 风险指标体系 (12)6.1.1 风险指标选取原则 (12)6.1.2 风险指标分类 (12)6.1.3 风险指标体系构建 (12)6.2 风险监测方法 (12)6.2.1 数据挖掘方法 (12)6.2.2 指标监测方法 (13)6.2.3 实时监测方法 (13)6.3 预警系统构建 (13)6.3.1 预警系统架构 (13)6.3.2 预警阈值设定 (13)6.3.4 预警信息发布与响应 (13)6.3.5 预警系统评估与优化 (13)第7章:风险度量与评估 (13)7.1 风险价值(VaR) (14)7.2 预期损失(EL) (14)7.3 条件风险价值(CVaR) (14)第8章:信贷审批与风险控制 (14)8.1 信贷审批流程优化 (15)8.2 风险控制策略 (15)8.3 信贷组合管理 (15)第9章:投资决策与风险管理 (16)9.1 资产配置 (16)9.2 投资组合优化 (16)9.3 风险预算 (17)第10章:大数据技术在保险风控中的应用 (17)10.1 保险风险评估 (17)10.2 保险欺诈检测 (18)10.3 保险理赔优化 (18)第11章:大数据技术在证券市场风控中的应用 (19)11.1 股票市场风险监测 (19)11.2 量化交易策略 (19)11.3 市场异常检测 (20)第12章:大数据风控未来发展趋势与挑战 (20)12.1 技术发展趋势 (20)12.2 数据安全与隐私保护 (21)12.3 监管政策与合规要求 (21)第1章:概述1.1 金融风控背景1.2 大数据分析简介1.3 大数据在金融风控中的应用价值第2章:数据采集与处理2.1 数据来源2.2 数据预处理2.3 数据质量评估第3章:数据挖掘技术3.1 传统数据挖掘方法3.2 深度学习在金融风控中的应用3.3 强化学习在金融风控中的应用第4章:信用评分模型4.1 逻辑回归模型4.2 决策树模型4.3 随机森林模型第5章:反欺诈模型5.1 基于规则的欺诈检测5.2 基于机器学习的欺诈检测5.3 实时反欺诈系统第6章:风险监测与预警6.1 风险指标体系6.2 风险监测方法6.3 预警系统构建第7章:风险度量与评估7.1 风险价值(VaR)7.2 预期损失(EL)7.3 条件风险价值(CVaR)第8章:信贷审批与风险控制8.1 信贷审批流程优化8.2 风险控制策略8.3 信贷组合管理第9章:投资决策与风险管理9.1 资产配置9.2 投资组合优化9.3 风险预算第10章:大数据技术在保险风控中的应用10.1 保险风险评估10.2 保险欺诈检测10.3 保险理赔优化第11章:大数据技术在证券市场风控中的应用11.1 股票市场风险监测11.2 量化交易策略11.3 市场异常检测第12章:大数据风控未来发展趋势与挑战12.1 技术发展趋势12.2 数据安全与隐私保护12.3 监管政策与合规要求第1章:概述在当今经济全球化、金融创新不断加速的背景下,金融风控作为金融行业的核心环节,对于维护金融市场的稳定、保护投资者利益具有的作用。
数据采集与处理技术

数据采集与处理技术
25
2 4 频率混淆与消除频混的措施
本节教学目标
➢ 理解产生频率混淆的原因 ➢ 理解消除频率混淆的措施
数据采集与处理技术
26
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〞 ?
频率混淆 — 模拟信号中的高频成分
|
f
|
>
_1_ 被 2TC
叠加到低频
成分 | f |< 2_1T_C上的现象;
=
— ;
2
综上所述;只有在采样起始点严格地控制
在=
—
2
时;
才能由采样信号xSnTS
不失真地
恢复出原模拟信号xt ;然而这是难以做到的;
数据采集与处理技术
23
2 3 采样定理
结论: 采样定理对于
fC
=
_1_ 2TS
是不适用的;
数据采集与处理技术
24
第2章 模拟信号的数字化处理
2 4 频率混淆与消除频混的措施
低于fc 的频率部分;
| X ( f)|
- 1 - fC
2TS
0
fC 1
f
2TS
图24 fC与TS的关系
数据采集与处理技术
19
2 3 采样定理
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;
3 采样定理不适用的情况
一般来说;采样定理在
fC
=
_1_ 2TS
时是不适用的;
数据采集与处理技术
教学内容
第2章 模拟信号的数字化处理
数据采集与处理技术
1
第2章 模拟信号的数字化处理
交通行业智能交通大数据应用方案

交通行业智能交通大数据应用方案第一章智能交通大数据概述 (2)1.1 交通大数据的定义与特点 (2)1.2 智能交通系统的构成与作用 (3)第二章数据采集与处理 (3)2.1 数据采集技术 (3)2.2 数据预处理 (4)2.3 数据存储与备份 (4)第三章交通信息分析 (4)3.1 实时交通状况分析 (4)3.2 交通流量预测 (5)3.3 交通拥堵分析与缓解策略 (5)第四章路网优化与管理 (6)4.1 路网布局优化 (6)4.2 交通信号控制 (6)4.3 交通组织与管理 (6)第五章公共交通优化 (7)5.1 公共交通运行监测 (7)5.2 公共交通线路优化 (7)5.3 公共交通调度与管理 (8)第六章出行服务创新 (8)6.1 实时出行信息服务 (8)6.1.1 数据采集与处理 (8)6.1.2 信息发布与推送 (8)6.1.3 出行信息可视化展示 (9)6.2 智能出行建议 (9)6.2.1 数据挖掘与分析 (9)6.2.2 智能推荐算法 (9)6.2.3 多样化出行方案 (9)6.3 出行服务个性化定制 (9)6.3.1 用户画像构建 (9)6.3.2 个性化出行服务推荐 (9)6.3.3 持续优化与迭代 (9)第七章安全预防与处理 (10)7.1 交通预警 (10)7.1.1 预警方法 (10)7.1.2 预警应用 (10)7.2 处理与救援 (10)7.2.1 处理方法 (10)7.2.2 救援方法 (10)7.3 安全风险分析与评估 (11)7.3.1 风险分析方法 (11)7.3.2 风险评估应用 (11)第八章环境保护与节能减排 (11)8.1 交通污染源分析 (11)8.2 节能减排措施 (11)8.3 环境监测与预警 (12)第九章交通政策制定与评估 (12)9.1 交通政策制定 (12)9.1.1 引言 (12)9.1.2 数据来源与分析 (12)9.1.3 政策制定流程 (13)9.2 政策效果评估 (13)9.2.1 引言 (13)9.2.2 评估方法与指标 (13)9.2.3 评估流程 (13)9.3 政策调整与优化 (14)9.3.1 引言 (14)9.3.2 政策调整方向 (14)9.3.3 政策优化方法 (14)第十章智能交通大数据产业发展 (14)10.1 产业链分析 (14)10.2 市场前景预测 (15)10.3 产业政策与规划 (15)第一章智能交通大数据概述1.1 交通大数据的定义与特点交通大数据是指在交通领域中,通过各类传感器、监控设备、移动通信设备等收集和整合的海量、动态、复杂的数据集合。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
包含低于fc 的频率部分。
数据采集与处理
10
YSU
2.3 采样定理
| X ( f)|
- 1 - fC 2TS
0
fC
1 2TS
f
图 2 . 4 fc与 T的s 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
11
YSU
2.3 采样定理
3. 采样定理不适用的情况
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 — 采样时间; TS — 采样周期。
数据采集与处理
6
YSU
2.2 采样过程
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: TS ↓, xs(nTs ) ↑,内存量↑;
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
13
YSU
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2.3 采样定理
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。
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
YSU
第 2 章 模拟信号的数字化处理
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:
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
*
t
f S = 500Hz
Ts
0.002s
**
1/100 s=0.01s
fS2400Hz。
图2.5 高频与低频的混淆
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
14
YSU
第 2 章 模拟信号的数字化处理
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?
一般来说,采样定理在
fC
1 时是不适用的。
2 TS
例如,设信号
x ( t) A s i n ( 2 fC t) 02
当
fC
1 2 TS
时,其采样值为
xS(nTS)Asin(T nS TS )
数据采集与处理
12
YSU
2.3 采样定理
则有
xS(nTS)= A sin(πn + φ) = A ( sin πn cos φ + cos πn sin φ) = A cos πn sin φ = A(-1) n sin φ
数据采集与处理
16
YSU
2.4 频率混淆与消除频混的措施
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
17
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
2
YSU
2.1 概 述
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
3
YSU
2.1 概 述
数据采集与处理
9
YSU
2.3 采样定理
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
YSU
2.4 频率混淆与消除频混的措施
不产生频率混淆现象的临界条件:
fS = 2 fC
2. 消除频混
为了减小频率混淆,通常可以采用两种方法:
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 3TS …
t
x(n) S
001 011 100 010 010 011
计算机
n
图2.1 信号转换过程
数据采集与处理
4
YSU
第 2 章 模拟信号的数字化处理
YSU
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
YSU
第 2 章 模拟信号的数字化处理
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
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
YSU
x(t)
2.2 采样过程
xS(nTS )
δTs(t)
图2.2中:
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
15
YSU
2.4 频率混淆与消除频混的措施
频率混淆如图2.5所示。 例如:
x ( )t
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
YSU
2.3 采样定理
则连续信号
x(t) xs(n
n
sin
T s)
Ts
(tn
T s)
Ts (tnT s)
唯一确定。
(22)
式中 n =0,±1, ±2,……,
fc — 信号的截止频率