第三章 数据采集与处理技术
数据采集与处理技术
计算机数据采集与处理技术1-8章课后习题答案马明建第三版第一章绪论1.1 数据采集系统的任务：答：数据采集的任务就是采集传感器输出的模拟信号并转换成计算机能识别的数字信号，然后送入计算机进行相应的计算和处理，得出所需数据。
同时，将计算得到的数据进行显示或打印，以便实现对某些物理量的监视，其总一部分数据还将被生产过程中的计算机控制系统用来控制某些物理量。
（P15）1.2数据采集系统主要实现哪些基本功能?.答：数据采集系统主要实现以下９个方面的基本功能：数据采集；模拟信号处理；数字信号处理；开关信号处理；二次数据计算；屏幕显示；数据存储；打印输出；人机联系。
（P15）1.3简述数据采集系统的基本结构形式，并比较其特点。
答：数据采集系统的基本结构形式主要有两种：一种是微型计算机数据采集系统，另一种是集散型数据采集系统。
微型计算机数据采集系统的特点是：系统结构简单，技术容易实现，满足中小规模数据采集要求；对环境要求不高；价格低廉，系统成本低；可座位集散型数据采集系统的一个基本组成部分；其相关模板和软件都比较齐全，容易构成西欧它能够，便于使用与维修。
集散型数据采集系统的主要特点是：系统适应能力强；系统可靠性高；系统实时响应性好；对系统硬件要求不高；特别适合在恶劣环境下工作。
（P16）1.4数据采集系统的软件功能模块是如何划分的？各部分都完成哪些功能？答：数据采集系统软件功能模块一般由以下部分组成：（1）模拟信号采集与处理程序。
其主要功能是对模拟输入信号进行采集、标度变换、滤波处理以及二次数据计算，并将数据存入磁盘。
（2）数字信号采集与处理程序。
其功能是对数字输入信号进行采集及码制之间的转换。
（3）脉冲信号处理程序。
其功能是对输入的脉冲信号进行电平高低判断和计数。
（4）开关信号处理程序。
其功能是判断开关信号输入状态变化情况，若发生变化，则执行相应的处理程序。
（5）运行参数设置程序。
其功能是对数据采集系统的运行参数进行设置。
数据采集与处理技术PPT课件
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
信息处理技术员中的数据采集与处理技术
信息处理技术员中的数据采集与处理技术数据采集与处理是信息处理技术员工作中的重要环节，对于提取和处理数据有着关键性的作用。
在信息处理技术员的工作中，数据采集与处理技术涉及到多个方面，如数据源的选择、数据的采集方法和数据的处理方式等。
本文将通过介绍数据采集与处理技术的原则、方法以及常见应用案例，帮助读者了解这一领域的基础知识。
一、数据采集技术数据采集是指从各种数据源中提取数据的过程。
合理选择数据源对于数据采集的成功至关重要。
常见的数据源包括传感器、仪表、数据库以及其他与数据相关的设备。
数据采集技术的目标是获取准确、可靠的数据，并确保数据的完整性和一致性。
1. 传感器数据采集传感器是最常用的数据采集设备之一。
传感器可以感知和测量各种物理量，如温度、湿度、压力等。
在数据采集过程中，技术员需要选择适合于具体应用的传感器，并进行传感器的安装和校准。
通过传感器的数据采集，可以收集到真实、精确的物理量数据，为后续的数据处理提供基础。
2. 仪表数据采集仪表数据采集是通过连接到仪表设备上，将仪表数据转换为数字信号，以便进行数据处理。
仪表数据采集需要技术员了解不同类型的仪表设备，包括流量计、压力表、电流表等，并掌握相应的连接与配置方法。
通过仪表数据采集，可以实时监测设备状态，及时掌握生产过程中的关键数据。
3. 数据库数据采集数据库是存储结构化数据的重要工具，数据处理技术员需要了解数据库的基本操作和查询语言。
通过数据库数据采集，可以方便地提取和处理大量的数据。
技术员可以通过SQL语句查询数据库，获取所需的数据，并进行进一步的处理和分析。
二、数据处理技术数据处理是将采集到的原始数据经过整理、清洗和加工，转化为可用的信息的过程。
数据处理技术的主要目标是提取有用的信息、发现其中隐藏的规律，并为决策提供支持。
1. 数据清洗数据清洗是数据处理的第一步，也是最为重要的一步。
在数据清洗过程中，技术员需要检查数据的完整性、一致性和准确性，并采取相应的措施进行纠正。
中科大数据采集与处理技术课件——模拟多路开关资料.精讲
T8
缺点：为分立元件，需专门 的电平转换电路驱动，
VDD R28
UC8 通道选择8
R18
T8
使用不方便。
结型场效应管多路开关
数据采集与处理技术
模拟多路开关
3.2 多路开关的工作原理及主要技术指标
1. 多路开关工作原理
场效应管开关
② 绝缘栅场效应管开关
其工作原理与结型场效 应管多路开关类似。
优点：开关切换速度快，导通电 阻小，且随信号电压变化 波动小；易于和驱动电路 集成。
缺点：衬底要有保护电压，P沟 道加正电压，N沟道加负 电压。
数据采集与处理技术
Ui1
T1
Uo
-20V
R21
UC1 R11
. . Ui8 .
T1
+4V T8
-20V
UC8 R18
R28
T8 +4V
绝缘栅场效应管多路开关
模拟多路开关
3.2 多路开关的工作原理及主要技术指标
1. 多路开关工作原理 Ui1 T1
数据采集与处理技术
模拟多路开关
3.3 多路开关集成芯片 1. 无译码器的多路开关
TL182C，AD7510，AD7511，AD7512，CD4066， TS12A44513，TS3A4741，TS3A24159，… …
RON < 0.3Ω
TS12A44513芯片
数据采集与处理技术
CD4066芯片
模拟多路开关
数据采集与处理技术
模拟多路开关
3.3 多路开关集成芯片 2. 有译码器的多路开关
CD4501
C
B
A
INH
导通
0
0
数据采集与处理技术
数据采集与处理技术数据采集与处理技术在当今信息时代中占据了重要地位。
随着科技的不断发展，越来越多的数据可以被获取和利用。
数据采集与处理技术旨在提取有用的信息，帮助人们做出明智的决策，并为企业的发展提供支持。
本文将探讨数据采集与处理技术的应用、挑战和未来发展。
一、数据采集技术数据采集技术是指将现实世界中的数据转化为数字形式的过程。
随着物联网的兴起，各种传感器和设备不断涌现，使得数据采集变得更加容易。
例如，智能手机、智能手表、智能家居等设备可以记录用户的活动，并将数据传输到云端进行分析。
同时，为了获取更全面的数据，企业还可以通过问卷调查、社交媒体分析等方式进行数据采集，以了解消费者的需求和市场趋势。
二、数据处理技术数据处理技术是指将大量的原始数据转化为可用信息的过程。
传统的数据处理方法包括数据清洗、转换和加载。
数据清洗是指去除重复、缺失和错误的数据，以提高数据质量。
数据转换是指将数据从一个形式转化为另一个形式，例如将文本数据转化为数值数据。
数据加载是指将处理后的数据存储到数据库或数据仓库中，以供进一步分析和应用。
随着技术的不断创新，数据处理的方法也在不断发展。
例如，人工智能和机器学习技术可以通过模式识别和数据挖掘，自动发现数据中的规律和趋势，从而提供更精确的分析结果。
三、应用领域数据采集与处理技术已经广泛应用于各个领域。
在医疗行业中，通过采集患者的病历数据和临床试验数据，可以提供个性化诊疗方案和健康管理建议。
在交通运输领域，通过采集交通流量、车辆位置和路况等数据，可以实现智能交通管理和拥堵预测。
在金融行业，通过采集用户的交易记录和信用评分，可以提供个性化的金融服务和风险管理。
四、挑战与解决方案然而，数据采集与处理技术面临着一些挑战。
首先，隐私和安全问题是当前数据处理的重要难题。
大量的个人数据被采集和处理，可能导致用户隐私的泄露和信息安全的风险。
因此，需要制定相关的法律法规和技术手段来保护个人数据的安全。
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
《数据采集与处理技术》马明建 知识点总结
一、绪论1、“数据采集”是指将温度、压力、流量、位移等模拟量经测量转换电路输出电量后再采集转换成数字量后，再由PC 机进行存储、处理、显示或打印的过程。
2、数据采集系统的任务：采集传感器输出的模拟信号并转换成计算机能识别的数字信号，然后送入计算机进行相应的处理，得出所需的数据。
3、数据采集系统的组成：数据输入通道，数据存储与管理，数据处理，数据输出及显示这五个部分组成。
4、数据处理系统的分为预处理和二次处理两种（实时（在线）处理和事后（脱机）处理。
）5、微型计算机数据采集系统，集散型数据采集系统。
6、一般微型计算机数据采集与处理系统是由传感器、模拟多路开关、程控放大器、采样/保持器、A/D 转换器、计算机及外设等部分组成。
7、微型计算机数据采集系统的特点是（1）、系统结构简单；（2）、环境要求不高；（3）、价格低廉，降低成本；（4）、可作为集散型系统的基本组成部分；（5）、软件齐全，易构成系统，便于使用和维修；8、集散型数据采集系统的特点：（1）、系统的适应能力强；（2）、系统的可靠性高；（3）、系统的实时响应性好；（4）、对系统硬件的要求不高。
二、模拟信号的数字化处理1、在数据采集系统中同时存在着那两种不同形式的信号：离散数字信号和连续模拟信号2、连续的模拟信号转换为离散的数字信号，经历了两个断续过程：时间断续、数值断续3、采样周期Ts 决定采样信号的质量和数量:4、采样定理在fc=1/(2Ts)时是不适应的。
5、消除频率混淆的措施：频域衰减较快的信号，提高采样频率;频域衰减较慢的信号，用低通滤波器。
6、采样控制方式的选择：（1）、无条件采样（2）、中断方式（3）、查询方式（4）、DMA 方式7、量化就是把采样信号的幅值与某个最小数量单位的一系列整数倍比较，以最接近于采样信号幅值的最小数量单位来代替该幅值。
量化单位2nFSR q =8、完成量化和编码的器件是模/数转化器。
9、量化的两种方法：“只舍不入” 、“有舍有入”10、编码是指把量化信号的电平用数字代码来表示。
《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。
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12
16 20 24
4096
65536 1048576 16777216
0.0244%
0.0015% 0.000095% 0.0000060%
2.44 mV
0.15 mV 9.53 uV 0.60 uV
表1.1 系统的分辨率（满度值为10 V）
数据采集系统的主要技术指标
2.系统精度：当系统工作在额定采集速率下，每个离散 子样的转换精度。 模数转换器的精度是系统精度的极限值。 系统精度是系统的实际输出值与理论输出值之差，它 是系统各种误差的总和。通常表示为满度值的百分数。 3.采集速率（系统通过速率、吞吐率）：在满足系统精 度指标的前提下，系统对输入模拟信号在单位时间内 所完成的采样次数，或者说是系统每个通道、每秒钟 可采集的子样数目。 “采集”包括对被测物理量进行采样、量化、编码、 传输、存储等过程。 采集速率的倒数是采样周期。
一个周期的波形需采10个样点，那么这样的A/D转换 器最高也只有处理频率为1KHz的模拟信号。把转换 时间减小，信号频率可提高。
书中主要讲述了如何确定A/D转换器的位数以及如何确定A/D转 换器的转换速率，详细公式和实例说明见书P77~78页。
3.5.3 高速数据采集系统
1 高速数据采集系统分类 2 高速数据采集系统基本功能 3 高速数据采集系统的结构形式
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。
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。
高速数据采集系统的结构形式
开关设备测试 是一个巨大的挑战, 要求特殊的 硬件和软
件 才能产生精确可靠的测试结果. 硬件的挑战包括绝缘，放 大器漂移，噪声和抗电磁干扰和需要电池操作等。软件挑战 包括数据完整，重复性和可靠性等。例如核电备用柴油机的 测试。
零区测试 零区 (CZ) 指的是在高功率断路器上的中断现象. 现在不
可能通过中断高压电路来进行，而是通过其他方式，如电
– 用于学习虚拟仪器（尤其是数据采集）的相关编程技术
USB总线
（注意: 不是前面所说的传输电缆）
PC
接线端+传输线缆+ 数据采集设备
数据采集系统基本组成
数据采集系统包括硬件和软件两大部分，硬件部分又可分为 模拟部分和数字部分。
图1.1 数据采集系统硬件基本组成
3.5.1 数据采集系统结构形式的确定
PC
• Windows • Linux • Mac
部分常用的数据采集设备类型
• 实验室、工业环境使用
– 基于PCI/PXI接口 – 往往需要外接端子和线缆
• 便携式/远距离
–练习
– 如ELVIS 、myDAQ – 除了数据采集硬件电路之外还 集成了其他一些功能，如数字 万用表、可编程电源等
4 高速数据采集系统基本原理
5 高速数据采集系统的发展趋势
6 高速数据采集的应用
高速数据采集系统分类
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
（2）如何确定A/D转换器的转换速率 A/D转换器从启动转换到转换结束，输出稳定的数 字量，需要一定的转换时间。转换时间的倒数就是每 秒钟能完成的转换次数，称为转换速率。 确定A/D转换器的转换速率时，应考虑系统的采样
速率。
例如，如果用转换时间为100us的A/D转换器，
则其转换速率为10KHz。根据采样定理和实际需要，
100%
A1为基波振幅，Ak为第k次谐波的振幅。
多路模拟开关的选择要点
选择多路模拟开关时，应充分考虑
信号的特点及系统特性，尽量选择导通
电阻小、漏电电流小、切换速度快的芯 片，同时应注意要适当地限制通道数量， 有必要时可以采用MUX的多路扩展方式。
A/D转换器的选择要点
采用 A/D 转换器的模拟信号采集是一个要求比较 高的工作，需要考虑多方面的问题。这里介绍需要重 点注意的几个问题。 • 采样速度。采样速度决定了数据采集系统的实时性。
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。
高速数据采集系统的发展趋势
(1)新型快速、高分辨率的数据转换部件不断涌现，大大提高了 数据采集系统的性能。 (2)高性能单片机的问世和各种数字信号处理器的涌现，进一步
推动了数据采集系统的广泛应用。
(3)智能化传感器(Smarts nor)的发展，必将对今后数据采集系统 的发展产生深远的影响。 (4)与微型机配套的数据采集部件的大量问世，大大方便了数据 采集系统在各个领域里应用并有利于促进数据采集系统技术的
进一步发展。
(5)分布式数据采集是数据采集系统发展的一个重要趋势。
高速数据采集的应用
高速数据采集系统具有极高的采样率，尤其适合用于瞬间 测量量产生变化的场合。例如：在电力传输或者爆炸，冲击波， 火箭发射过程中。 电力测试的应用包括：
高压脉冲测试
大多数的电网都通过塔架上的电缆来传送电能. 其暴露在 野外，经常遭受雷击，进而可能损坏变电站的设备. 元器件 的损坏将导致部分电力分配能力的损失，并耗费高昂的修理 费用. 变压器，电涌放电器，绝缘体和开关设备的测试 对于 质量校准过程和保证元件的承受力是非常重要的. 电力开关设备测试
多通道数据采集系统的几种结构形式
单通道共享A/D转换器
各通道有各自独立的采样保持器，但公用一个A/D 转换器。通过多路开关分，对各路信号分时进行 A/D转换。能够实现多路信号的同步采集，但采集 速度稍慢。
多通道共享采样保持器与A/D转换器
各通道公用一个采样保持器和A/D转换器。工作时， 通过多路开关将各路信号分时切换，输入到公用的 采样保持器中，实现多路信号的分时采集，而非同 步采集。并且采集速度最慢。优点是节省硬件成本， 适于对采集速度要求不高的应用场合。
（1）如何确定A/D转换器的位数
A/D转换器位数的确定，应该从数据采集系统的静态 精度和动态平滑性这两个方面进行考虑。
目前，大多数测量装置的精度值不小于01%~0.5%，故
A/D转换器的精度取0.05%~0。1%即可，相应的二进制码 为10~11位，加上符号位，即为11~12位。当有特殊的应用 时，A/D转换器要求更多的位数，这时往往可采用双精度 的转换方案。
3.5.2 系统参数设计和器件选择
数据采集系统的主要技术指标：
被采集信号的特点
系统响应时间 系统分辨率 系统的精度
数据采集系统的主要技术指标
1. 系统分辨率：数据采集系统可以分辨的输入信号的 最小变化量。通常用最低有效位值（ LSB ）占系统 满刻度信号的百分比表示，或用系统可分辨的实际 电压数值来表示。有时也用信号满刻度值可以划分 的级数来表示。
常见的数据采集形式有以下几种： 1. 单通道数据采集系统
2. 多通道并行数据采集系统
3. 多通道同步型数据采样系统
4. 多通道共享采样/保持器与A/D转换器
多通道数据采集系统的几种结构形式
多通道A/D转换
每个通道都有各自独自的采样保持器与A/D转换器， 这种结构形式可以对各通道输入信号进行同步、高速 数据采集。
弧. 所有的电路中断器都通过移除相互之间的接触来完成， 这样接触之间产生电弧. 零区现象 是压力，温度，离子密度， 等离子流等的指标. 零区测试 用来了解电弧现象以及确定成 功的电流中断的主要参数。
数据采集系统的主要技术指标
4.动态范围：某个物理量的变化范围。信号的动态范围 是指信号的最大幅值和最小幅值之比的分贝数。采 集系统的动态范围通常定义为所允许输入的最大幅 值Vimax与最小幅值Vimin之比的分贝数，动态范围：
Vi max I i 20lg Vi min
瞬时动态范围：对大动态范围信号的高精度采集时， 某一时刻系统所能采集到的信号的不同频率分量幅 值之比的最大值，即幅值最大频率分量的幅值 Afmax 与幅度最小频率分量的幅值 Afmin 之比的分贝数。瞬 A f max 时动态范围：
I 20 lg
A f min
数据采集系统的主要技术指标
5. 非线性失真（谐波失真）：给系统输入一个频率为 f 的正弦波时，其输出中出现很多频率为 kf（ k 为正整 数）的新的频率分量的现象，称为非线性失真。谐 波失真系数用来衡量系统产生非线性失真的程度， 它通常用下式表示：
H
2 A2 A32 ... 2 A12 A2 A32 ...
和系统的通过率都会影响误差的计算。正常情况下，A/D 转换前向通道的总误差应小于等于A/D转换器的量化误差， 否则选取高分辨率A/D转换器也没有实际意义。 • 孔径误差。A/D转换是一个动态的过程，需要一定的转换 时间。而输入的模拟量总是在连续不断变化的，这样便 造成转换输出的不确定性误差，即孔径误差。为了确保
第三章 信号采集与信号调理技术
3.5 数据采集系统的设计
数据采集系统概述
信号调理 传感器 / 信号 I/O 数据采集 硬件 总线 数据采集 软件
典型的数据采集系统硬件架构
数据采集硬件可以将PC变为一个自动化系统
传感器
• 任意类型
信号连接
• 直接连接 • 或通过接线端
DAQ设备
• • • • PCI/PXI PCIe/PXIe USB Ethernet
较小的孔径误差，则要求A/D转换器具有与之相适应的转