基于MATLAB的数据采集与分析系统设计
基于Matlab的数字图像处理系统设计_毕业论文设计 精品推荐

论文(设计)题目:基于MATLAB的数字图像处理系统设计基于MATLAB的数字图像处理系统设计摘要MATLAB 作为国内外流行的数字计算软件,具有强大的图像处理功能,界面简洁,操作直观,容易上手,而且是图像处理系统的理想开发工具。
笔者阐述了一种基于MATLAB的数字图像处理系统设计,其中包括图像处理领域的大部分算法,运用MATLAB 的图像处理工具箱对算法进行了实现,论述了利用系统进行图像显示、图形表换及图像处理过程,系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB 图像等图像类型;支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG 等图像文件格式的读,写和显示。
上述功能均是在MA TLAB 语言的基础上,编写代码实现的。
这些功能在日常生活中有很强的应用价值,对于运算量大、过程复杂、速度慢的功能,利用MATLAB 可以既能快速得到数据结果,又能得到比较直观的图示。
关键词:MATLAB 数字图像处理图像处理工具箱图像变换第一章绪论1.1 研究目的及意义图像信息是人类获得外界信息的主要来源,近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中,人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物,解决实际问题,由此可见图像信息的重要性,数字图像处理技术将会伴随着未来信息领域技术的发展,更加深入到生产和科研活动中,成为人类生产和生活中必不可少的内容。
MATLAB 软件不断吸收各学科领域权威人士所编写的实用程序,经过多年的逐步发展与不断完善,是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。
MATLAB 语言是一种面向科学与工程计算的高级语言,允许用数学形式的语言来编写程序,比Basic、Fortan、C 等高级语言更加接近我们书写计算公式的思维方式,用MATLAB 编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题一样。
它编写简单、编程效率高并且通俗易懂。
1.2 国内外研究现状1.2.1 国内研究现状国内在此领域的研究中具有代表性的是清华大学研制的数字图像处理实验开发系统TDB-IDK 和南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件。
《MATLAB课程设计》报告.DOC

《MATLAB课程设计》报告设计题目:基于MATLAB的语音信号采集与处理学生姓名:学生学号:********专业班级:光信息科学与技术答辩时间:2013年12月指导教师:冯明库广东技术师范学院电子与信息学院一、设计目的及意义1. MATLAB软件功能简介MATLAB的名称源自Matrix Laboratory,1984年由美国Mathworks公司推向市场。
它是一种科学计算软件,专门以矩阵的形式处理数据。
MATLAB将高性能的数值计算和可视化集成在一起,并提供了大量的内置函数,从而被广泛的应用于科学计算、控制系统和信息处理等领域的分析、仿真和设计工作。
MATLAB软件包括五大通用功能,数值计算功能(Nemeric)、符号运算功能(Symbolic)、数据可视化功能(Graphic)、数字图形文字统一处理功能(Notebook)和建模仿真可视化功能(Simulink)。
其中,符号运算功能的实现是通过请求MAPLE 内核计算并将结果返回到MATLAB命令窗口。
该软件有三大特点,一是功能强大;二是界面友善、语言自然;三是开放性强。
目前,Mathworks公司已推出30多个应用工具箱。
MATLAB在线性代数、矩阵分析、数值及优化、数值统计和随机信号分析、电路与系统、系统动力学、次那好和图像处理、控制理论分析和系统设计、过程控制、建模和仿真、通信系统以及财政金融等众多领域的理论研究和工程设计中得到了广泛应用。
MATLAB在信号与系统中的应用主要包括符号运算和数值计算仿真分析。
由于信号与系统课程的许多内容都是基于公式演算,而MATLAB借助符号数学工具箱提供的符号运算功能,能基本满足信号与系统课程的需求。
例如解微分方程、傅里叶正反变换、拉普拉斯正反变换和z正反变换等。
MATLAB在信号与系统中的另一主要应用是数值计算与仿真分析,主要包括函数波形绘制、函数运算、冲击响应与阶跃响应仿真分析、信号的时域分析、信号的频谱分析、系统的S域分析和零极点图绘制等内容。
基于Matlab GUI的数据采集与存储实验平台开发

基于Matlab GUI的数据采集与存储实验平台开发作者:张帆来源:《沿海企业与科技》2011年第01期[摘要]文章应用Matlab语言,编程实现了数据采集与存储实验平台,该平台通过PC机串行口,获得下位机的实验数据,并以.mat数据格式进行存储。
下位机以AT89S51为核心,通过MAX232实现与PC机的串行通讯。
该实验平台基于Matlab串口控制API函数,运行稳定、可靠,数据存储精度高,可充分发挥Matlab在实验教学中的优势,改善教学效果。
[关键词]数据采集;串行通讯;Matlab;AT89S51[作者简介]张帆,唐山学院机电工程系,硕士,研究方向:计算机测控技术,河北唐山,063000[中图分类号] TP311 [文献标识码] A [文章编号] 1007-7723(2011)01-0024-0003一、引言Matlab是一种基于矩阵运算的交互式数值计算软件,作为“第四代”计算机语言,具有极高的编程效率,在高等教育领域正发挥着日益重要的作用[1]。
Matlab下的GUIDE[2]是内嵌在Matlab环境中面向对象的图形用户界面开发工具,通过GUIDE用户可以方便地设计程序界面,在GUIDE自动生成的应用程序框架内,用户可以方便地编写事件代码,进行GUI程序的开发。
在测试技术实验教学中,传统的实验数据采集程序往往是一个封闭的环境,几乎不可能增加、修改现有程序的功能。
此外,采集程序得到的实验数据以文本文件的格式存储,无形中减低了数据精度。
本文采用Matlab语言,实现实验数据的采集与存储,不仅可以方便地增加、修改程序的功能,而且由于采用.mat 文件格式存储实验数据,保证了数据精度,同时也节省了存储空间,提高了数据传递的效率。
二、实验平台的组成本文采用8051系列单片机实现实际的数据采集,通过RS-232C串口向上位机发送采集到的实验数据,通过Matlab GUI程序实现数据的接收、显示和保存。
使用Matlab技术进行系统辨识的基本方法

使用Matlab技术进行系统辨识的基本方法概述:系统辨识是指通过对已知输入输出数据的分析和处理,推断出系统的动态性质和数学模型的过程。
在科学研究、工程设计和控制应用中,系统辨识扮演着重要的角色。
而Matlab作为一种强大的数值计算和数据分析软件,为系统辨识提供了便利且高效的工具。
本文将介绍使用Matlab进行系统辨识的基本方法,并结合实例进行讲解。
一、数据采集与准备在进行系统辨识之前,首先需要采集到对应的输入输出数据。
一般来说,输入信号是已知的,可以通过外部激励或者系统自身的变动来获取;而输出信号则是根据输入信号通过系统响应得到的。
在采集数据时,需要注意数据的质量和采样频率的选择。
二、数据预处理在进行系统辨识之前,数据通常需要进行一些预处理,以去除噪声、平滑数据和调整时间序列等。
这可以通过Matlab中的数据处理函数和滤波器实现。
例如,可以使用高斯滤波器对数据进行平滑处理,或者使用降噪算法去除不必要的噪声。
三、参数估计参数估计是系统辨识的核心步骤之一,它通过对已知数据进行分析和处理,推断出系统的数学模型和参数。
在Matlab中,有多种方法和工具可供选择,如最小二乘法、最大似然法、系统辨识工具箱等。
这些工具可以根据不同的模型和数据类型灵活选择,并提供相应的算法和函数。
四、模型验证与优化根据估计得到的系统模型和参数,可以使用Matlab进行模型验证和优化。
模型验证是指将估计得到的模型与真实系统进行对比,检验其拟合程度和预测能力。
如果模型的拟合程度较差,则需要对参数进行调整和优化,以提高模型的准确性和稳定性。
五、模型预测与应用在系统辨识完成之后,可以使用得到的模型进行系统预测和应用。
通过对未知输入信号进行预测,可以得到相应的输出响应,进而实现对系统动态性质的分析和控制。
Matlab提供了丰富的预测和应用函数,例如时域模拟、频域分析、控制系统设计等,可以满足不同应用场景的需求。
六、案例分析为了更好地理解和掌握使用Matlab进行系统辨识的基本方法,下面通过一个简单的案例进行分析。
基于MATLAB的生物信号采集系统数据文件的读取

Oc.2 0 t 06
基 于 MA L T AB的生物信 号 采 集 系 统数 据 文件 的读 取
罗蔚 华 , 李方洲
( .温 州大学 生命与环境科 学学院 1 浙江 温州 3 5 2 :2 2 0 7 .温州人学物理 与电予信息学 院 浙江 温州 352 ) 2 0 7
摘
要 : 析 了Me l 分 da b生物信 号 采集 处理 系统 数据 文件 的存储 格 式 , 绍 了MA L 介 T AB语 言的 文件
高共模抑制 比、双端输入 、D 一0 H C 1k Z带宽的高性能放大器 . 既可 以满足 i生理实验 巾对高频神经 乜 放 咀记 录 的要 求 ,也 可 以满 足 对 低 频心 电及 含有 直 流成 分 经传 感 器 转 换 的生 物 信 号 记录 的 要求 . 四
通 道 可依 实验 要求 任 意选 择 、组 合 ,并 且都 提 供传 感 器桥 路供 也 ,十 分 方 便 、灵活 . 通道 放 大倍 每 数 都 可独 立 程控 ,5  ̄8 0 0 实 时可 调 . 倍 00 倍 为方 便 实验 ,Me4 0 型 内置 放 大 器 巾还 集 成 了一 个 由 d 11 单片 C U程控 的刺 激 器 ,有 多 种刺 激 模 式可 选 , 激 器参 数 可实 时调 整 ,刺 激波 形 与结 果 可 同时观 P 刺
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2 ・ 4
维普资讯
第5 期
罗 蔚华 等 基于 MA L B的生物 信 号采集 系统 数据 文件 的读 取 TA
定 标 、MeL b数 据 文件 的管 理 ( da 包括 存 盘 、编 辑 、处 理 、打 印输 出 设置 等 ) 以及 功 能扩 展
2 Me l da b系统 及数 据 文 处 理 系 统结 构 如 图 1 示 . da 生物信 号采 集 处 理 系 统 的硬 件 是 由US da b 所 Melb B 接 口、 d 12 Me4 0 外置 四通 道前 置放 大 器 、刺激 器 组 成 . 物信 号 放 大 器 是独 立 四通 道 、高输 入 阻抗 、 生
MATLAB经典教程(全)PPT课件

MATLAB的优势
易于学习、使用灵活、高效的数值计 算和可视化功能、强大的工具箱支持。
发展历程
从最初的数值计算工具,逐渐发展成 为一款功能强大的科学计算软件,广 泛应用于工程、科学、经济等领域。
MATLAB工作环境与界面
MATLAB工作环境
包括命令窗口、工作空间、命令历史窗口、当 前文件夹窗口等。
界面介绍
详细讲解MATLAB界面的各个组成部分,如菜 单栏、工具栏、编辑器窗口等。
基本操作
介绍如何在MATLAB环境中创建、保存、运行脚本和函数,以及如何进行基本 的文件操作。
基本数据类型与运算
矩阵大小
使用`size`函数获取矩阵的行数 和列数。
矩阵元素访问
通过下标访问矩阵元素,如 `A(i,j)`表示访问矩阵A的第i行第j 列元素。
矩阵基本操作
包括矩阵的加、减、数乘、转置 等操作。
矩阵运算及性质
矩阵乘法 满足乘法交换律和结合律,但不满足 乘法交换律。
矩阵的逆
对于方阵,若存在一矩阵B,使得 AB=BA=I(I为单位矩阵),则称B 为A的逆矩阵。
Hale Waihona Puke 03 数据分析与可视化数据导入、导出及预处理
数据导入
介绍如何使用MATLAB导入各种格式的数据文件, 如.csv、.txt、.xlsx等。
数据导出
讲解如何将MATLAB中的数据导出为常见的数据文件格式,以 便于数据共享和交换。
数据预处理
阐述数据清洗、数据变换、数据规约等预处理技术,为后续的数 据分析和可视化奠定基础。
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利用Matlab进行电机控制和驱动系统设计

利用Matlab进行电机控制和驱动系统设计电机控制和驱动是现代工业中非常重要的一环。
对于电机的控制和驱动系统设计,好的方法和工具可以提高控制系统的性能和效率。
在这方面,Matlab是一种被广泛使用且功能强大的工具。
本文将探讨如何利用Matlab进行电机控制和驱动系统设计。
1. 电机控制基础知识在开始讨论Matlab的应用之前,我们先来简要介绍一些电机控制的基础知识。
电机控制系统的目标是控制电机的速度、位置或者转矩等参数,以满足特定的要求。
最常见的电机控制方法包括电阻性、矢量控制、磁场定向控制等。
此外,电机控制还需要考虑诸如速度和位置传感器、控制器硬件等外部环境因素。
2. Matlab在电机控制中的应用Matlab作为一种功能强大的数学计算工具和编程环境,可以帮助工程师完成电机控制和驱动系统的设计和仿真。
在电机控制中,Matlab的应用主要分为以下几个方面:2.1 仿真建模Matlab提供了丰富的仿真工具和函数,可以对不同类型的电机进行仿真建模。
用户可以根据电机的参数和特性,利用Matlab构建电机控制系统的模型,并进行仿真分析。
仿真结果可以帮助工程师评估不同控制策略的性能,并优化系统设计。
2.2 控制算法设计Matlab中的控制系统工具箱提供了多种控制算法的设计和调试功能。
用户可以利用这些工具箱设计电机控制系统的控制算法,包括传统的PID控制、模型预测控制、自适应控制等。
Matlab还提供了控制系统分析的函数和工具,以评估设计算法的稳定性和鲁棒性。
2.3 码中断和实时控制对于一些实时控制应用,例如电机控制系统中的编码器中断等,Matlab提供了相应的函数和工具箱来处理这些实时数据。
用户可以通过Matlab编写程序,实现电机控制系统的实时数据采集和处理,并实时调整控制参数。
2.4 驱动系统设计除了控制系统的设计,Matlab还可用于电机驱动系统的设计。
通过Matlab的仿真和建模功能,用户可以评估不同的驱动系统设计方案,包括不同的功放电路、驱动器拓扑结构等。
Matlab技术在嵌入式系统开发中的应用指南

Matlab技术在嵌入式系统开发中的应用指南一、引言随着科技的不断发展,嵌入式系统(Embedded System)在各个领域的应用越来越广泛。
而在嵌入式系统的开发过程中,Matlab技术的应用不可忽视。
Matlab作为一款强大的数学分析和计算软件,其在嵌入式系统开发中具有广泛应用的潜力。
本文将探讨Matlab技术在嵌入式系统开发中的应用指南,旨在帮助开发者更好地利用Matlab技术提高开发效率和系统性能。
二、Matlab在嵌入式系统开发中的基础应用1. 数据分析与处理在嵌入式系统开发过程中,数据的分析与处理是一项重要的任务。
Matlab提供了丰富的数学分析函数和工具箱,可以方便地对采集到的嵌入式系统产生的数据进行处理。
例如,可以利用Matlab提供的信号处理工具箱对嵌入式系统采集到的传感器数据进行滤波处理,以消除噪声的干扰。
此外,利用Matlab的统计分析工具箱,还可以进行数据的统计分析和建模,从而为嵌入式系统的优化提供依据。
2. 控制算法设计与仿真在嵌入式系统开发的过程中,设计合适的控制算法是至关重要的。
Matlab提供了丰富的工具和函数,可以用于控制系统的建模、设计和仿真。
例如,可以利用Matlab的控制系统工具箱进行PID控制器的设计与调试,以实现嵌入式控制系统的精确控制。
此外,Matlab还提供了Simulink工具,可以方便地进行嵌入式系统的图形化建模和仿真,从而加快系统的开发与测试速度。
三、Matlab在嵌入式系统开发中的高级应用1. 代码自动生成与优化在嵌入式系统开发中,需要将Matlab代码转换为可在目标嵌入式平台上运行的代码。
Matlab提供了Embedded Coder工具箱,可以实现自动化的代码生成。
利用Embedded Coder,开发者可以将Matlab的模型和算法直接生成C或C++代码,从而大大简化了系统的开发流程。
此外,Embedded Coder还提供了优化选项,可以对生成的代码进行优化,提高系统的运行效率和响应速度。
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基于MATLAB的数据采集和分析系统设计 摘要:利用数据采集卡构建的数据采集系统一般价格昂贵且难以和实际需求完全匹配。声卡作为数据采集卡具有价格低廉、开发容易和系统灵活等优点。本文详细介绍了系统的开发背景,软件结构和特点,系统地分析了数据采集硬件和软件设计技术,在此基础上以声卡为数据采集卡,以MATLAB为开发平台设计了数据采集和分析系统。 本文介绍了MATLAB及其数据采集工具箱, 利用声卡的A/ D、D/ A 技术和MATLAB 的方便编程及可视化功能,提出了一种基于声卡的数据采集和分析方案,该方案具有实现简单、性价比和灵活度高的优点。用MATLAB 语言编制了相应软件,实现了该系统。该软件有着简洁的人机交互工作界面,操作方便,并且可以根据用户的需求进行功能扩充。最后给出了使用该系统采集数据的使用实例。 关键词:声卡 数据采集 MATLAB 信号处理 1绪论 1.1课题背景 数据也称观测值,是实验、测量、观察、调查等的结果,常以数量的形式给出。数据采集,又称数据获取,就是将系统需要管理的所有对象的原始数据收集、归类、整理、录入到系统当中去。数据采集是计算机管理系统使用前的一个数据初始化过程。数据采集技术广泛引用在各个领域。比如摄像头,麦克风,都是数据采集工具。 数据采集(Data Acquisition)是将被测对象(外部世界、现场)的各种参量(可以是物理量,也可以是化学量、生物量等)通过各种传感元件作适当转换后,再经信号调理、采样、量化、编码、传输等步骤,最后送到控制器进行数据处理或存储记录的过程。 被采集数据是已被转换为电讯号的各种物理量,如温度、水位、风速、压力等,可以是模拟量,也可以是数字量。采集一般是采样方式,即隔一定时间(称采样周期)对同一点数据重复采集。采集的数据大多是瞬时值,也可是某段时间内的一个特征值。准确的数据测量是数据采集的基础。数据测量方法有接触式和非接触式,检测元件多种多样。不论哪种方法和元件,都以不影响被测对象状态和测量环境为前提,以保证数据的正确性。数据采集含义很广,包括对连续物理量的采集。在计算机辅助制图、测图、设计中,对图形或图像数字化过程也可称为数据采集,此时被采集的是几何量数据。 在智能仪器、信号处理以及工业自动控制等领域,都存在着数据的测量和控制问题,常常需要对外部的温度、压力、流量、位移等模拟量进行采集。数据采集技术是一种流行且实用的电子技术。它广泛使用于信号检测、信号处理、仪器仪表等领域。近年来,随着数字化技术的不断发展,数据采集技术也呈现出速度更高、通道更多、数据量更大的发展态势。 数据采集系统是一种使用极为广泛的模拟量测量设备,其基本任务是把信号送入计算机或相应的信号处理系统,根据不同的需要进行相应的计算和处理。它将模拟量采集、转换成数字量后,再经过计算机处理得出所需的数据。同时,还可以用计算机将得到的数据进行储存、显示和打印,以实现对某些物理量的监视,其中一部分数据还将被用作生产过程中的反馈控制量。 数据采集系统是计算机测控系统中非常重要的环节,目前,有各种数据采集卡或采集系统可供选择,以满足生产和科研试验等各方面的不同需要,但由于数据源以及用户需求的多样性,有时并不能满足要求。特别是在某些使用中,需要同时高速采集多个通道的数据,而且为了分析比较各通道信号间的相互关系,常常要求所有通道的采集必须同步。现有的数据采集系统能够满足上述要求的比较少,且价格十分昂贵,体积较大,分量较重,使用十分不方便。 一般模拟量是通过各种数据采集卡进行数据采集。目前常用的是具有 ISA 总线、PCI 总线等接口形式的 A/D 采集卡,虽然数据传输率很高,但是还存在整个系统笨重,缺乏灵活性,不能实现即插即用,不适合小型、便携设备采用等缺点。另外这些类型的采集卡在计算机上安装比较麻烦,而且由于受计算机插槽数量、地址、中断资源的限制不可能挂接很多设备。因此,工程师们往往需要花费大量的时间和资源用于系统搭建。 随着现代工业技术的迅猛发展,生产规模的不断壮大,生产过程和制作工艺的日趋复杂,对自动测试和各种信息集成的要求也就越来越高。数据采集系统的好坏将直接影响自动测试系统的可靠性和稳定性,为了满足不同的测试需求,以及减少对资源的浪费,在系统的设计上应该尽量满足通用性和可扩展性。在高度发展的当今社会中,科学技术的突飞猛进和生产过程的高度自动化已成为人所共知的必然趋势,而它们的共同要求是必须建立在有着不断发展和提高的信息工业基础上。人们只有从外界获取大量准确、可靠的信息经过一系列的科学分析、处理、加工和判断,进而认识和掌握自然界和科学技术中的各种现象和其相关的变化规律,并通过相应的系统和方法实现科学实验研究和生产过程的高度自动化。换言之,生产过程的自动化面临的第一个问题就是必须根据从各种传感器得到的数据来检测、监视现场,以保证现场设备的正常工作。所以对现场进行数据采集是重要的前期基础工作,然后再对现场数据进行传输和相应的处理工作,以满足不同的需要。 数据采集卡是中低端数据采集系统设计的必选产品。基于 ISA、PCI 的插卡式数据采集设备存在以下缺陷:安装麻烦;价格昂贵;受计算机插槽数量、地址、中断资源限制,可扩展性差;在一些电磁干扰性强的测试现场,无法专门对其做电磁屏蔽,导致采集的数据失真。而现代工业生产和科学研究的发展要求数据采集卡具有更好的数据采集、处理能力,传统的 CPU 已经不能满足这一要求。针对以上要求,本文将论述一种基于PC机的声卡技术,它安装容易,成本较低。只需利用计算机本身的软硬件资源,而不需添加其他任何设备即可构成数据采集和分析系统,使用MATIAB语言编制简洁的图形用户界面,该界面操作方便,并且可以根据用户的需求进行功能扩充。 数据分析在整个科研工作中是个重要的必不可少的环节,它的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来,以找出所研究对象的内在规律。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据,使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期,包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程,以提升有效性。例如,一个企业的领导人要通过市场调查,分析所得数据以判定市场动向,从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极其广泛的使用范围。数据分析系统工作的质量和速度如何,对整个科研工作的影响也是很大的。因此研究一种质量性能高的通用数据采集平台具有很大的意义。 在近几十年来 IC 技术和计算机技术的高速发展,为数据采集和分析提供了非常良好和可靠的科学技术基础,也提出了更高的要求和强有力的推动。如今面临着先进的计算机技术和信息技术和落后的信息采集和分析技术的现实差距,那将大大影响科学技术的高度发展和生产过程的高度自动化。所以,近几十年来世界各国都大量投入进行信息采集和分析的工作,尤其是在经济发达的美、英、德、法日等国和我国,都对这一技术高度重视。 1.2国内外研究动态 数据采集是获取信息的基本手段,数据采集技术作为信息科学的一个重要分支,和传感器、信号测量和处理、微型计算机等技术为基础而形成的一门综合使用技术,它研究信息数据的采集、存储、处理及控制等作业,具有很强的实用性。随着科学技术的发展,数据采集系统得到了越来越广泛得使用,同时人们对数据采集系统的各项技术指标,如:采样率、线性度、精度、输入范围、控制方法以及抗干扰能力等提出了越来越高的要求,特别是精度和采样率更是使用者和设计者所共同关注的重要问题,于是,高速及超高速数据采集系统应运而生并且得到了快速发展。今天,数据采集技术己经在雷达、通信、水声、振动工程、无损监测、智能仪器、工业自动控制以及生物医学工程等众多领域得到广泛的使用并且收到了良好的效果。高速数据采集系统在国防、航天、边缘科学研究中及国民经济的各个领域的成功的使用,进一步引起了各方的关注,推动了它的研制和发展。随着科学技术的发展,数据采集系统得到了越来越广泛的使用。目前,国外很多公司和厂商都投入巨资进行数据采集系统的研制开发和生产销售,其中比较著名的有 NEFF, NI、HP,TEK 等。 从数据采集系统产品来看,各大公司提供的系列产品都包括了完成数据采集的诸如信号放大、滤波、多路开关、模数转换和接口等各种模块。现有的高速数据采集器件和开发的产品中,目前还没有完全实现高速、高分辨率。在雷达、通信、谱分析、瞬态分析、电视等使用领域,为满足实时检测和高速采集的日益更新的需要,实现数据采集的高速、高分辨率已成为数据采集系统的一个发展方向。现有的高速 ADC 器件和产品价格都比较昂贵,有些高速、高分辨率的器件本身还存在着不稳定性,因此,在数据采集系统向高速、高分辨率发展的同时,开发和研制的器件和产品应不断地提高可靠性,降低成本,提高性价比,以便使之得到更广泛的使用。在国内,由于历史、技术等原因,我们的产品普遍存在:通用性差、用途单一、测点少、测量距离小、环境适应性差等缺点,远没有形成系列化、模块化、标准化的通用产品,根本无法满足国内用户不断增长的需要,也远远不能和国外产品抗衡,正因此使得价格高昂的国外产品占有了相当大的市场份额。 1.3数据采集系统的现状及发展 数据采集和分析一直是生产实践研究和使用领域的一个热点和难点。随着微电子制造工艺水平的飞速提高及数据分析理论的进一步完善和成熟,目前国内外对数据采集系统的高性能方面的研究上取得了很大的成就。就 A/D 转换的精度、速度和通道数来说,采样通道从单通道发展到双通道、多通道,采样频率、分辨率、精度逐步提高,为分析功能的加强提供了前提条件。而在数据分析的微处理器上,最初的数据采集系统以 8 位单片机为核心,随着微电子技术的不断发展,新兴单片机的不断问世,十六位、三十二位单片机也为数据采集系统研制厂家所采用,近年来采用具有 DSP 功能的数据采集系统也己投入市场。同时,通用 PC 机的 CPU 用于数据处理也较为常见。总之,伴随着高性能微处理器的采用和用户技术要求的不断提高,数据采集系统的功能也越来越完善。数据采集系统的发展主要体现在以下几个趋势: 首先,在专业测控方面,基于 PC 计算机的数据采集系统越来越成熟和智能化。在过去的二十年中,开放式架构 PC 机的处理能力平均每十八个月就增强一倍。为了充分利用处理器速度的发展,现代开放式测量平台结合了高速总线接口,如 PCI和 PXI/Compact PCI,以便获得性能的进一步提升。计算机的性能提升和由此引起的基于计算机的测量技术的创新,正在持续不断地模糊着传统仪器和基于计算机的测量仪器之间的界线。 其次,在通用测控方面,采用嵌入式微处理器的方案也由早期的采用 A/D 器件和标准单片机组成使用系统发展到在单芯片上实现完整的数据采集和分析,即目前极为热门的 SOC (System On Chip)。通常在一块芯片上会集成一个,可以采样多路模拟信号的 A/D 转换子系统和一个硬 CPU 核(比如增强型 80_52 内核),而且其CPU 的运算处理速度和性能也较早期的标准 CPU 内核提高了数倍,而且有着极低的功耗。这种单芯片解决方案降低了系统的成本和设计的复杂性。 此外,为了解决 SOC 方案中数据处理性能的不足,采用 DSP 作为数据采集系统的 CPU 的研究和使用目前也逐渐引起业内重视。但是这类产品目前仅仅处于发展的初级阶段,在精度、速度或其它性能指标上并不能很好的满足要求。因此,国内外以 DSP 作为数据采集系统的采样控制和分析运算的研究和使用正在展开。 近年来随着芯片技术、计算机技术和网络技术的发展,数据采集技术取得了许多新的技