实验数据采集与数据处理
测量数据的采集和处理方法
测量数据的采集和处理方法引言测量数据的采集和处理方法是现代科学研究中不可或缺的重要环节。
无论是物理学、化学、生物学还是工程学等领域，精确和可靠的数据都是研究的基础。
本文将探讨测量数据采集和处理的一些常用方法和技巧，以帮助读者更好地应用于实际工作和科学研究中。
一、测量数据的采集方法1. 直接测量法直接测量法是最常见的一种测量数据采集方法。
它通过使用仪器设备直接测量物理量大小，并记录下结果。
例如，使用温度计测量环境温度、使用电流表测量电流强度等。
直接测量法具有简便、直观的特点，适用于大量现场实时测量。
2. 间接测量法间接测量法是通过数学模型和相关的测量数据，推算出无法直接测量的物理量。
例如，利用火箭发动机射流的喷气速度测量推力大小。
间接测量法需要充分了解测量对象的相关性质和相互关系，合理地建立数学模型。
3. 统计测量法统计测量法是在大规模实验中，对测量数据进行随机抽样和统计分析，以获得总体特征和规律。
例如，针对人口普查，只对少数样本进行抽样调查，然后根据统计学方法推断总体特征。
统计测量法可以有效提高测量效率和减少误差。
二、测量数据的处理方法1. 数据预处理数据预处理是在测量数据采集之后，对原始数据进行处理和优化的过程。
主要包括数据清洗、去噪、补全、转换等步骤。
例如，在实验测量中，由于仪器设备误差和环境干扰等因素，得到的测量数据往往含有噪音。
数据预处理可以通过滤波、平滑等技术去除噪音，提高数据质量和可靠性。
2. 数据分析数据分析是对测量数据进行深入研究和分析的过程。
通过统计学和数学模型等方法，寻找数据背后的规律和趋势，并进行有效的解释和预测。
例如，利用回归分析可以得到变量之间的相关性，并根据模型结果进行数据预测和决策支持。
3. 数据可视化数据可视化是将复杂的数据用图形、图表等形式展示出来，以增加数据的可读性和理解性。
例如，通过绘制直方图、散点图等，可以直观地观察数据的分布情况和变化趋势。
数据可视化可以帮助人们更好地理解数据，发现其中隐藏的信息和规律。
如何进行有效的数据采集与整理
如何进行有效的数据采集与整理数据在现代社会中扮演着重要的角色，对于企业决策、科学研究和政府管理都有着重要的意义。
然而，要进行有效的数据采集与整理并不是一件容易的事情。
本文将从数据采集的方法、数据整理的步骤以及数据质量的保证等方面进行探讨，帮助读者更好地进行数据处理。
一、数据采集的方法数据采集是数据处理的第一步，它决定了后续数据分析的质量。
有效的数据采集方法可以提高数据的准确性和完整性。
以下是一些常用的数据采集方法：1.问卷调查：问卷调查是一种常见的数据采集方法，可以通过编制问卷并发放给受访者来收集数据。
问卷可以包括开放性问题和封闭性问题，以获取不同类型的数据。
2.观察法：观察法是通过观察和记录来收集数据的方法。
可以直接观察现场或通过视频等方式进行观察。
观察法适用于需要获取客观数据的场景，如市场调研、行为研究等。
3.实验法：实验法是通过对实验对象进行控制和操作来收集数据的方法。
通过对实验组和对照组的比较，可以获取实验变量对结果的影响，从而得出结论。
二、数据整理的步骤数据整理是将采集到的原始数据进行清洗、转换和整理，以便后续的数据分析和应用。
以下是数据整理的一般步骤：1.数据清洗：数据清洗是指对原始数据进行筛选、删除和修正，以去除错误、重复和不完整的数据。
可以使用数据清洗工具或编写程序来实现数据清洗的自动化。
2.数据转换：数据转换是将原始数据进行格式转换和重组，以适应后续分析的需要。
例如，可以将日期数据转换为标准格式，将文本数据转换为数字数据等。
3.数据整合：数据整合是将多个数据源的数据进行合并和整合，以得到更全面和完整的数据。
可以通过数据库操作或数据集成工具来实现数据整合。
4.数据标准化：数据标准化是对数据进行统一和规范化，以便进行比较和分析。
例如，可以将不同单位的数据进行换算，将文本数据进行分类等。
三、数据质量的保证数据质量是数据采集与整理中非常重要的一环，它决定了后续数据分析的可靠性和准确性。
物理实验中的数据处理技巧与方法
物理实验中的数据处理技巧与方法引言物理实验是研究物质运动、能量变化以及相互作用的重要途径，而数据处理是物理实验中不可或缺的一部分。
数据处理技巧与方法对于正确分析实验结果、验证或推翻理论模型具有重要意义。
本文将探讨物理实验中常用的数据处理技巧与方法，以帮助读者在从事相关实验时更加准确地处理和分析数据。
一、数据收集与整理在进行物理实验时，准确地收集和整理数据是确保实验结果可靠性的关键步骤。
1.合理的数据采集方案：在实验过程中应制定合理的数据采集方案，包括采样频率、采集时间、观测条件等。
确保数据采集的范围覆盖了实验关注的物理量，并尽量减少误差和噪声的影响。
2.数据质量检查：对于采集到的数据，应进行质量检查，包括检查异常值、缺失值以及数据的完整性和准确性。
除了利用统计学方法检查数据质量外，还可以采用逻辑分析等方法进行验证和排查可能的错误或异常。
二、误差分析与修正在物理实验中，误差是无法避免的。
通过正确处理与修正误差，可以提高实验结果的准确性和可靠性。
1.随机误差与系统误差：误差可以分为随机误差和系统误差。
随机误差是由测量仪器、环境条件等因素引起的，它的性质是无规律的，可以通过重复实验取平均值来减小其影响。
而系统误差是由于实验设计或操作上的偏差引起的，需要通过修正和校正来降低其影响。
2.误差类型与处理方法：常见的误差类型包括仪器误差、人为误差和环境误差等。
对于仪器误差，可以通过校准仪器、增加测量精度等方法来减小误差。
对于人为误差，需要加强实验员的操作技巧和规范实验流程。
环境误差可以通过实验条件的控制和隔离来降低。
三、数据分析与图像处理合理的数据分析与图像处理方法可以帮助研究者更好地理解实验结果，揭示物理规律。
1.统计学方法：统计学方法是数据分析中常用的手段之一。
通过计算平均值、标准差、标准偏差等统计量，可以描述数据的分布和离散程度。
此外，还可以利用统计学方法进行假设检验，验证或推翻理论模型。
2.曲线拟合与回归分析：曲线拟合和回归分析是处理实验数据和研究物理现象的重要方法。
数据采集与处理实训心得
数据采集与处理实训心得此期培训的第一课公司就为我们安排了职业礼仪这一课，作为数据采集前端主要是与人打交道，做人的工作，在工作交往中更应当注意礼貌礼节，处处做到仪表端庄，谦逊和蔼，文明礼貌，保持一种有素质，有修养的良好形象。
所以，这一课作为培训的第一课凸显出了它的紧迫性、必要性和重要性。
让我们所有培训的同事都受益匪浅!实践证明，仪表整洁，举止端庄，谈吐文明，讲究社交礼仪，也是做好人的工作的一种有效手段。
如接待来访者，客人来向你反映问题，而你举止不得体，讲话粗鲁，心不在焉，就会缺乏信任度，引起来访人的反感，甚至可能反目为仇，不欢而散。
而要是来访者反映情况，你彬彬有礼，热情接待，耐心倾听，就会给人一种有信任度的感觉，让人家满腹牢骚而来，满意高兴而去。
同样是接待来访者，讲不讲究社交礼仪，注不注意礼貌礼节，就会有两种截然不同的结果。
为适应这个新形势，前端工作场所十分需要有礼仪礼节的氛围。
前端人员作为前端工作的“主体”，要有效地做好日常工作，我觉得亟待注重三个方面的问题：其一、更新观念，适应形势。
懂得前端礼仪是社交礼仪的重要方面，明确讲社交礼仪与做好前端的关系，正确认识在前端日常工作中讲礼仪礼节与做好前端日常工作关系的哲理，从而提高讲究礼仪礼节的自觉性。
其二、内强素质，外树形象。
外表文明是内心文明的反映，培养良好的礼仪行为，必须有内心的文明素质。
数据前段人员所做的每一项工作，都反映一个人素质的水准，代表公司的形象。
因此，每个前端人员都应当认真学习社交礼仪的基本知识，加强自身修养，培养高尚的情操和良好的习惯。
注意自己的外表形象，说文明话，做文明事，着装端庄整洁，举止文明斯文，保持一种有内在素质，有外表文明的良好形象。
其三、自觉养成，注重实效。
良好的礼仪素质，文明的行为，并非一朝一夕能提高和养成的，而要靠平时做起，从点滴做起。
如接一只电话，应当首先说：“您好!请讲……”这种和蔼可亲的话语，会给人一种亲切、温馨的感受。
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
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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》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。
数据收集与处理 课程标准
数据收集与处理课程标准
数据收集与处理的课程标准可以根据不同教育体系和教育级别的要求而有所不同。
以下是一些可能包含在数据收集与处理课程标准中的主题和目标：
1. 数据概念理解：学习数据的基本概念，包括数据类型、数据结构、数据来源等。
2. 数据收集方法：学习如何设计和实施数据收集方法，包括问卷调查、实地观察、实验设计等。
3. 数据采集工具：学习使用各种数据采集工具，如调查问卷设计软件、数据采集设备等。
4. 数据处理与整理：学习如何处理和整理收集到的数据，包括数据清洗、数据转换、数据归档等。
5. 数据分析技术：学习基本的数据分析技术，如描述统计、推断统计、数据可视化等。
6. 数据隐私和安全：学习如何确保数据的隐私和安全，包括数据存储、数据共享、数据保护等方面的知识。
7. 数据应用与解释：学习如何应用和解释数据分析结果，提取有价值的信息和知识。
8. 数据伦理和合规性：学习在数据收集与处理过程中遵守伦理原则和合规要求，包括知情同意、数据获得途径等方面的知识。
以上只是一些可能的主题和目标，具体的课程标准可以根据不同的教育需求和教学背景进行调整和扩展。
数据采集与处理方法
数据采集与处理方法随着信息时代的到来，数据采集与处理成为了科研、工程和商业领域中至关重要的工作。
有效的数据采集和处理方法可以帮助我们从庞杂的数据中提取出有用的信息，并为决策和分析提供支持。
本文将从数据采集和数据处理两个方面介绍一些常用的方法和技术。
数据采集方法数据采集是指通过各种手段和设备将现实世界中的数据转化为计算机可以处理的数字形式。
常用的数据采集方法包括传感器采集、网页抓取和问卷调查等。
1. 传感器采集传感器是一种常用于测量和监测物理量的设备，如温度、湿度、压力等。
通过将传感器与计算机相连，可以实时地采集和记录这些物理量的数据。
传感器采集方法具有高精度、实时性强的特点，广泛应用于气象、环境监测等领域。
2. 网页抓取随着互联网的快速发展，大量的数据被存储在网页中。
网页抓取是一种通过爬虫程序自动获取网页内容的方法。
通过对网页的分析和解析，可以从中提取出所需的数据。
网页抓取方法适用于电商价格监测、舆情分析等领域。
3. 问卷调查问卷调查是一种常用的数据采集方法，通过向被调查者发放问卷并收集其回答，可以获取大量的主观性数据。
问卷调查方法适用于市场调研、社会调查等领域。
在进行问卷设计时，需要合理选择问题类型和设置问题选项，以确保采集到准确可靠的数据。
数据处理方法数据处理是指对采集到的原始数据进行整理、清洗、分析和建模的过程，以提取出有用的信息和知识。
下面介绍一些常用的数据处理方法。
1. 数据清洗数据清洗是指对原始数据进行去重、去噪、填充缺失值等处理，以确保数据的质量和准确性。
数据清洗方法可以使用数据挖掘和机器学习算法等技术，帮助我们快速、准确地处理海量数据。
2. 数据分析数据分析是指对处理后的数据进行统计、计算和可视化等分析方法，以发现数据中的模式、趋势和规律。
常用的数据分析方法包括描述性统计分析、回归分析和聚类分析等。
数据分析方法能够帮助我们理解数据背后的规律，并为决策提供支持。
3. 数据建模数据建模是指利用数学模型和算法对数据进行预测、优化和决策的方法。
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1 第三章实验数据采集与数据处理 ３.ｌ实验与测量 任何实验都离不开对参数的测量、观察与分析，本实验课程中将有不少测量方面的实验。如机械动力参数和运动参数的测量、零件几何参数的测量等。自动控制过程也离不开“测量”，在实际工业生产中也是如此，为了保证产品的质量，在产品的制造过程中必须对相关的参数实时进行检测。例如为了控制机器运动部件能准确地到达某一位置，必须对还未到达预定位置的偏离进行实时的检测，以便作出是否继续前进的决策，对驱动部分作出正确的控制。 随着科学技术的发展，机械工程领域的科技人员，不仅面临传统的静态几何量的测量，还越来越多地面临着许多动态物理量(诸如力、位移、振动、噪声、温度和流量等)的测量。因为，只有通过对这些动态物理量的测量，才能更全面深入了解各种机械设备的运行状况，或是某些产品生产过程中的物质变化情况等。这些静态、动态物理量的测量，需要采用相应的测量仪器，仪器的结构形式可以是纯机械的，或是光学的、电子的，现在很多仪器是基于光、电、机相结合的测量原理设计的。 对于动态变化的物理量，若有相应的传感器把它转变成按比例变化的电量，然后通过测量这一电量求得该物理量，将使连续测量变得容易、方便。这方法称为非电量电测法，机械制造业的工程技术人员，应当掌握这些常见动态物理量的电测法。 要完成一项具体的测试任务，必须懂得如何组成一个性能优良的测试系统，并能运用它有效地达到预定的测试目的。这就要求进行测试工作的人员，必须熟悉与测试系统有关的基础知识和技能，诸如测量基础知识、误差概念、传感器结构、原理和特性；典型的测量电路；信号的显示、记录方法；以及信号的分析处理技术等。 当今，计算机的应用已非常广泛和普及，使人们的工作、生活等方式起了翻天覆地的变化，测量仪器产品也不例外，同样有很大的变革。以通用计算机为平台的通用化、智能化和网络化的测量仪器及测试系统也得到了迅速发展，它充分利用了计算机的运算速度快、数据传输储存能力强等优势，把计算机扩展为所需要的仪器设备，其功能更胜于以往的传统仪器，这种仪器是通过软件设计灵活定义测试功能，我们通常称它为虚拟仪器。
３.２ 测量基本知识
３.２.1测量的定义和作用 测量是根据相关理论，用专门的仪器或设备，通过实验和必要的数据处理，求得被测量量值的过程。其本质就是为获得被测对象的量值而进行的实验过程。这个实验过程可能是极为复杂的物理实验，如地球至月球距离的测定，也可能是一个很简单的操作，如物体称重或卡尺测量轴的直径等。 对于一般的量（例如机械制造业中几何量）的测量，其实质往往仅是作同类量的比较，因此，常用下述的测量定义：将被测量与标准量相比较的过程。此过程可用数学表达式描述： 2
QxS• 式中：Q—被测量， S—标准量， x—被测量与标准量的比值。 测量工作对于机器在设计、制造、使用阶段都具有非常重要的意义：（１）在制造过程中，通过对相关机械参数的监测，可及时进行工艺分析，以便确定合理的加工参数。自动化生产中，误差测量是自动控制系统中的关键环节，离此即失掉了控制的根据。（２）在设计过程中的试验测试，可获得设计所需的参数。（３）零件或产品完工后验收时，通过测量进行合格性、优劣性判断，以保证产品的质量。（４）机器运行中对机器设备进行工况检测，可监控机器作故障诊断预报。 测量是一个严格的过程，为了获得可靠的测量结果，必须根据实际情况选择适当的测量方法和测量仪器，必须保证良好的测量环境以提高测量的精度。同时，一个完整的测量过程，还必然涉及测量误差的分析、讨论，或是进行不确定度的评定。
3.2.2有关测量的术语 １．被测量 在机械工程中，常常需要对某些物理量的大小进行检测，通常把要检测的物理量称为被测量或被测参数。在机械运动参数和动力参数测试中经常遇到的被测量有：位移、速度、加速度、旋转机械的转速、构件的应力、机器的效率、功率、振动及噪声等。按被测量在测试中的变化情况，被测量可分为静态的和动态的两种. (1)静态量 所测量的物理量在整个测量过程中其数值始终保持不变，即被测量不随时间变化而变化，这种量称为静态量，例如:稳定状态下物体所受的压力、温度；机械零件的几何量，它包括尺寸（长度、角度）、形状和位置误差、表面粗糙度等。 (2)动态量 所测量的物理量在测量过程中随时间的不同而不断改变其数值，这种量称为动态量，例如：机器运动过程中的位移、速度、加速度、功率等；非稳定状态下的压力、温度。 ２．测量过程 要知道被测量的大小，就要用相应的测量器具、仪器来检测它的数值，而测量过程就是把被测量的信号，通过一定形式的转换和传递，最后与相应的测量单位进行比较。有些为了使微细的被测量得到直观的显示，通过杠杆传动机构的传递和放大以及齿轮机构的传动，使被测量变成指示表指针的偏转，最后以仪器刻度标尺上的单位进行比较而显示出被测量的数值。例如，几何量测量用的测微表、弹簧管压力计等。有的被测量则需要变成模拟电量便于检测、控制。例如，温度的测量，它可以利用热电偶的热电效应，把被测温度转换成热电势信号，然后再把热电势信号转换成毫伏表上的指针偏转，并与温度标尺相比较而显示出被测温度的数值。现在，为了使测量得到的数据更方便地作后续的处理，常把被测量转变为数字电量，提供给计算机进行复杂的数据处理，例如，位移参数通过微分运算得到速度、加速度值，振动噪声测量中，时域信号通过傅立叶变换成频域信号。 ３．测量系统 测量过程中所使用的所有量具、仪器仪表及各种辅助设备统称测量系统，有些量的测量只需要用简单仪表就能完成测量任务，但有些则需要多种仪器仪表及辅助设备共同工作才能完成测量任务。 简单测量系统有的简单到如水银温度计，它中心的毛细管内有水银，体积随温度变化，可测量 3
温度的变化。有些需要由传感部分、变换放大部分和数值显示部分等多个部分组成，但都集成在一个仪表上，测量时同样很简单方便。例如，机械式转速表，数字式量具等都是简单测量系统。 复杂测量系统往往是在测得数据（信号）的处理过程需要做更多的工作，例如机械振动、噪声的测量分析，除了通过测量获得振动量（如加速度）、噪声量（如声级）外，还要进行频谱分析，若要测量机械阻抗、固有频率、声强等，测量系统将更为复杂。 ４．测量元件 从上述可知，任何一个测量系统，都要有三个主要作用元件：感受元件、传递元件及显示元件。它们有各自的功能，应用时对它们的要求也不同。 （１）感受元件 感受元件是传感器中的敏感单元，它与被测对象发生直接的联系，它的作用是感受被测量的变化，随之内部产生变化而向外输出一个相应的信号。 如：水银温度计的感温泡，能感受被测介质的温度变化，并按温度高低发出与之相应的水银柱位移信号，这就是水银温度计感受元件的作用。 作为测量系统的感受元件，应满足下列条件： ①只能感受被测参数的变化并输出相应信号。如被测参数是压力，感受元件只能在压力变化时发出信号，其它量变化时就不应发出同样信号。 ②感受元件发出的信号与被测量之间成单值函数关系，最好是线性关系。 事实上有些仪表不能完全满足上述两个条件，经常遇到感受元件在非被测量变化时也会产生内部变化，在这种情况下，只好限制这类无用信号的量级，使它远远小于有用信号，例如，非金属热电阻测温时，要忽略压力变化对电阻的影响。有时用理论计算的方法(如引入修正系数)或用试验手段(如在线路上加补偿装置)来消除其他因素的影响。 （２）传递元件 传递元件的作用是将感受元件输出的信号，经过加工处理或转换传送给显示元件。例如，电阻应变片在工作时发出的信号是电阻变化值，它通过电桥变成电压信号，再由直流电压表来显示。当感受元件发出的信号过小(或过大)时，传递元件应将信号进行放大(或衰减)，使之成为能被显示元件所接受的信号。 用测压探针和 U形管测量压力时，连接它们之间的橡皮管就是传递元件，这种简单的传递元件，一般只有在感受元件发出的信号较强和感受元件与显示元件之间的距离不大时才能应用。当感受元件发出的信号较弱或感受元件与显示元件距离较远时，往往要将感受元件发出的信号加以放大．甚至改变信号性质，才能进行远距离传送。 传递元件中的放大方式有两类：一类是将感受的信号利用机械式的机构(杠杆、齿轮等)放大，如弹簧管压力表测压时，压力信号使弹簧管发生角变形，此变形量很小，需由杠杆和齿轮机构加以放大，另一类是将感受的信号利用电子电路加以放大，例如，用热电偶和电位差计测温时，电位差计中的晶体管电路就能将热电偶产生的温差电动势放大。 （３）显示元件 显示元件直接与测量人员发生联系，它的作用是根据传递元件传来的信号向观测人员显示出被测参数在数量上的大小变化。通常的显示方式有：指示式、图示式和数字式三种。 指示式仪表是以指针、液面和浮标的相对位置来显示被测量的数值的，例如，弹簧式压力计、几何量测微表都是以指针偏转角度来显示数值大小的，气动量仪则是用浮标的高度显示数值的。指示式仪表只能指出被测量当时的瞬时值，如要知道被测量随时间的变化而变化的情况，就需要用显示屏直接显示信号波形，或用记录式仪表将测量值在随时间变化而连续移动（或转动）的纸上描绘出图形，例如示波器、 X—Y记录仪等。 数字显示式仪表是将模拟量，通过模数编码转换器转换成二进制码的数字量，再由译码器将二进制数字量译成十进制数字量，并通过数码屏直接向观测人员显示被测量的数值和单位。数字 4
万用表、数字频率计等是最常见的数字式仪表。 除上述显示方式以外，还有一种指示被测量状态的形式，称为信号式，它不显示被测量的量值，而只用指示灯显示被测量是否合格、被检产品是否通过。 ５．测量仪表的主要性能 为了正确地选择和使用仪表，应当对测量仪表的主要性能和指标有所了解，下面对测量仪表中常用的性能作简要介绍。 (１)量程 仪表的量程是指仪表能测量的最大输入量与最小输入量之间的范围，量程也可称为测量范围。 选用仪表时，首先要对被测量有一个大致估计，务使测量值落在仪表量程之内，且最好落在2／3量程附近，否则会损坏仪表或使测量误差较大。 (２)精度(精确度) 仪表的精度是指测量某物理量时，测量值与真值的符合程度。仪表精度常用满量程时仪表所允许的最大相对误差来表示。采用百分数形式，即 δ=(△max/A0 )X100％
式中，δ是仪表的精度； △max是仪表所允许的最大误差： A0是仪表的量程。 例如，某压力表的量程是10MPa，测量值的误差不允许超过0.02MPa，则仪表的精度为 δ=(0.02/10)X100％＝0.2％
即该仪表的精度等级为0.2级。 仪表的精度等级有： I级标准表：0.01、0.02、0.05级； II级标准表：0.l、0.2、0.5级； 工业用仪表：1、1.5、2.5、4级。 仪表的精度越高，其测量误差越小，但仪表的造价越昂贵，因此，在满足使用的条件下，应尽可能选用精度等级低的仪表。 (３)灵敏度 灵敏度是指仪器或仪器中的传感器在作测量时，输出端的信号增量△y与输入端信号增量△x之比，即 K＝△y／△x