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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。
实验室数据管理制度范本第一章总则第一条为了规范实验室数据的采集、存储、管理和使用，提高数据的可靠性和完整性，保障数据的安全和保密，制定本制度。
第二条本制度适用于实验室所有数据的采集、存储、管理和使用，并适用于所有实验室工作人员。
第三条实验室数据包括实验数据、观测数据、测量数据、分析数据、统计数据、计算数据、文献数据、资料数据、归档数据等。
第四条实验室是各类实验、试验、检测、测量、观测和分析的场所。
第二章数据采集第五条实验室数据的采集应当遵循科学、规范和客观的原则，确保数据的真实性和准确性。
第六条实验室数据的采集应当由具备相关资质的人员进行，严禁非相关人员擅自进行数据采集。
第七条实验室数据的采集应当有明确的记录方法和要求，记录应当及时、完整、可追溯，并在原始数据的基础上填写相关的记录表格。
第八条实验室数据的采集应当注意环境条件和操作规程，确保数据采集的可靠性和准确性。
第九条实验室数据的采集应当遵循标准化和规范化的程序，确保数据的可比性和可重复性。
第十条实验室数据的采集应当及时进行，确保数据的及时性和有效性。
第三章数据存储第十一条实验室数据的存储应当遵循保密、安全、完整和可靠的原则。
第十二条实验室数据的存储应当建立规范的档案管理制度，确保数据的长期保存和可检索性。
第十三条实验室数据的存储应当采用安全的存储设备和技术，确保数据的安全和不被篡改。
第十四条实验室数据的存储应当有明确的存储地点和方法，防止数据的丢失和损坏。
第十五条实验室数据的存储应当备份和归档，确保数据的完整性和可靠性。
第十六条实验室数据的存储应当遵循相关法律法规和制度要求，确保数据的合规性和适用性。
第四章数据管理第十七条实验室数据的管理应当建立负责、透明、公正和可信的原则。
第十八条实验室数据的管理应当建立规范的管理程序和制度，确保数据的合理性和准确性。
第十九条实验室数据的管理应当进行定期的数据检查和审核，确保数据的完整性和可靠性。
第二十条实验室数据的管理应当建立信息技术系统，并采用专门的数据管理软件，确保数据的便捷性和快速性。
智能传感器网络中的数据采集与处理技术研究第一章引言智能传感器网络在近年来日益受到人们的重视，其应用范围涵盖了许多领域，包括环境监测、健康医疗、工业生产等。
而数据采集与处理则是智能传感器网络中至关重要的环节，其质量的高低直接影响了后续数据分析和应用效果。
因此，本文将围绕智能传感器网络中的数据采集与处理技术进行研究与探讨。
第二章数据采集技术数据采集是智能传感器网络中最基础也最关键的一个环节。
其核心任务是完成对传感器节点的数据采集和传输。
传统的数据采集方式一般采用有线或者无线直接连接的方式，其缺陷主要体现在两个方面，一是受到随时间变化的噪声和干扰的影响，二是网络无法实时动态地调整和优化。
而智能传感器网络中采用的数据采集技术相较于传统方式更加高效便捷，主要体现在以下两方面。
2.1 无线传感器网络无线传感器网络是目前应用最广泛的一种数据采集技术。
该技术主要是通过多个节点之间相互通信进行信息传递和处理。
与传统有线数据采集方式相比，无线传感器网络具有传输速度快、成本低等优势。
此外，其还可以根据需求随时拓展和优化。
2.2 数据压缩和存储技术在传感器节点获取到大量数据的情况下，进行高效的数据压缩和存储技术是非常重要的，可以有效提高数据采集的效率和质量。
主要的数据压缩算法包括基于幅度的压缩算法、基于字典的压缩算法、基于小波变换的压缩算法等。
同时，数据存储技术也是智能传感器网络中需要注意的一个环节，数据的有效存储对于后续的分析和应用具有重要意义。
第三章数据处理技术数据处理是智能传感器网络中的另一重要环节，其重点是提高数据的可靠性和精度。
数据处理的方法包括数据融合、数据分类、数据挖掘等。
3.1 数据融合数据融合是指将多个传感器节点采集到的数据进行整合，从而提高数据的准确性和可靠性。
数据融合主要有两个方面的技术，一是传感器节点之间的数据融合，二是不同样品的数据融合。
数据融合的方法有比重融合法、中心轮廓法、主成分分析等。
3.2 数据分类对于采集到的数据进行分类处理，可以为后续的分析和应用提供更多的便利。
大数据采集课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解大数据的基本概念，掌握数据采集、存储和处理的基本方法。
2. 学生能了解数据清洗、数据整合等数据处理过程，并掌握相关技术。
3. 学生能掌握数据采集过程中的伦理道德规范，了解数据安全与隐私保护的重要性。
技能目标：1. 学生能运用编程语言（如Python）进行数据采集，使用网络爬虫等技术获取数据。
2. 学生能运用数据库管理软件（如MySQL）进行数据存储和管理。
3. 学生能运用数据处理工具（如Excel、Tableau）进行数据分析，生成可视化报告。
情感态度价值观目标：1. 学生能培养对数据的敏感性和好奇心，对数据分析产生兴趣。
2. 学生能树立正确的数据伦理观，尊重数据来源，关注数据安全与隐私保护。
3. 学生能养成合作、探究的学习态度，积极参与课堂讨论，主动分享学习心得。
课程性质：本课程为信息技术课程，旨在帮助学生掌握大数据采集的基本知识和技能，提高学生的数据处理和分析能力。
学生特点：六年级学生具备一定的计算机操作能力，对新鲜事物充满好奇，喜欢探索和动手实践。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，以项目驱动教学，让学生在实际操作中掌握大数据采集的相关知识和技能。
通过小组合作、讨论交流等形式，培养学生的团队协作能力和创新思维。
在教学过程中，关注学生的情感态度价值观的培养，引导学生树立正确的数据伦理观。
最终将课程目标分解为具体的学习成果，以便进行教学设计和评估。
二、教学内容1. 大数据基本概念：介绍大数据的定义、特征和应用领域，让学生对大数据有整体的认识。
教材章节：第一章 大数据概述2. 数据采集方法与技术：讲解网络爬虫、API接口等数据采集方法，以及Python编程实现数据抓取。
教材章节：第二章 数据采集方法与技术3. 数据存储与管理：介绍数据库的基本概念，教授MySQL数据库的使用方法，实现数据的有效存储和管理。
教材章节：第三章 数据存储与管理4. 数据处理与清洗：讲解数据清洗、数据整合等数据处理过程，以及使用Python进行数据处理的方法。
《数据采集与预处理》教学教案（全）第一章：数据采集与预处理简介1.1 数据采集的概念与方法1.2 数据预处理的概念与必要性1.3 数据采集与预处理的意义和应用领域1.4 教学目标与内容安排第二章：数据采集技术2.1 数据采集概述2.2 常见数据采集技术及其原理2.3 数据采集设备的选用与维护2.4 教学目标与内容安排第三章：数据预处理技术3.1 数据清洗3.2 数据转换3.3 数据归一化与标准化3.4 数据降维与特征选择3.5 教学目标与内容安排第四章：数据预处理工具与方法4.1 Python数据处理库Pandas简介4.2 Pandas基本操作与应用实例4.3 NumPy与SciPy库在数据预处理中的应用4.4 Matplotlib与Seaborn库在数据可视化中的应用4.5 教学目标与内容安排第五章：案例分析与实践5.1 案例一：学绩数据分析5.2 案例二：电商用户行为数据分析5.3 案例三：股票市场数据分析5.4 案例四：社交网络数据分析5.5 教学目标与内容安排第六章：数据采集与预处理的最佳实践6.1 数据采集与预处理流程设计6.2 数据质量评估与改进策略6.3 数据安全与隐私保护6.4 教学目标与内容安排第七章：文本数据采集与预处理7.1 文本数据采集方法7.2 文本数据预处理技术7.3 文本数据清洗与分词7.4 教学目标与内容安排第八章：图像数据采集与预处理8.1 图像数据采集方法8.2 图像数据预处理技术8.3 图像数据增强与降维8.4 教学目标与内容安排第九章：音频数据采集与预处理9.1 音频数据采集方法9.2 音频数据预处理技术9.3 音频特征提取与分析9.4 教学目标与内容安排第十章：数据采集与预处理在实际应用中的挑战与趋势10.1 实时数据采集与预处理技术10.2 大数据采集与预处理技术10.3 机器学习与深度学习在数据预处理中的应用10.4 教学目标与内容安排第十一章：数据采集与预处理在科学研究中的应用11.1 科学研究中的数据采集与预处理流程11.2 实验数据采集与预处理的特殊考虑11.3 案例研究：生物信息学中的数据采集与预处理11.4 教学目标与内容安排第十二章：数据采集与预处理在商业分析中的应用12.1 商业智能与数据采集预处理12.2 市场研究与数据采集预处理12.3 客户关系管理中的数据采集与预处理12.4 教学目标与内容安排第十三章：数据采集与预处理在社会科学研究中的应用13.1 社会科学研究中的数据采集特点13.2 问卷调查与数据采集预处理13.3 社交媒体数据采集与预处理13.4 教学目标与内容安排第十四章：数据采集与预处理的高级技术14.1 分布式数据采集与预处理14.2 流式数据采集与预处理14.3 云平台在数据采集与预处理中的应用14.4 教学目标与内容安排第十五章：数据采集与预处理的未来发展15.1 数据采集与预处理技术的发展趋势15.2 在数据采集与预处理中的应用15.3 数据采集与预处理的教育与职业发展15.4 教学目标与内容安排重点和难点解析本文主要介绍了《数据采集与预处理》的教学教案，内容涵盖了数据采集与预处理的基本概念、方法和技术，以及在科学研究、商业分析和社交媒体等领域的应用。
页脚内容1数字信号处理习题解答 第二章 数据采集技术基础2.1 有一个理想采样系统，其采样角频率Ωs =6π，采样后经理想低通滤波器H a (j Ω)还原，其中⎪⎩⎪⎨⎧≥Ω<Ω=Ωππ30321)(，，j H a 现有两个输入，x 1(t )=cos2πt ，x 2(t )=cos5πt 。
试问输出信号y 1(t )，y 2(t )有无失真？为什么？ 分析：要想时域采样后能不失真地还原出原信号，则采样角频率Ωs 必须大于等于信号谱最高角频率Ωh 的2倍，即满足Ωs ≥2Ωh 。
解：已知采样角频率Ωs =6π，则由香农采样定理，可得 因为x 1(t )=cos2πt ，而频谱中最高角频率πππ32621=<=Ωh ，所以y 1(t )无失真； 因为x 2(t )=cos5πt ，而频谱中最高角频率πππ32652=>=Ωh ，所以y 2(t )失真。
2.2 设模拟信号x (t )=3cos2000πt +5sin6000πt +10cos12000πt ，求：（1） 该信号的最小采样频率；（2） 若采样频率f s =5000Hz ，其采样后的输出信号；分析：利用信号的采样定理及采样公式来求解。
○1采样定理 采样后信号不失真的条件为：信号的采样频率f s 不小于其最高频率f m 的两倍，即页脚内容2f s ≥2f m○2采样公式 )()()(s nT t nT x t x n x s===解：（1）在模拟信号中含有的频率成分是f 1=1000Hz ，f 2=3000Hz ，f 3=6000Hz∴信号的最高频率f m =6000Hz由采样定理f s ≥2f m ，得信号的最小采样频率f s =2f m =12kHz （2）由于采样频率f s =5kHz ，则采样后的输出信号⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛++⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛-+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫⎝⎛====n n n n n n n n n n n f n x nT x t x n x s s nT t s522sin 5512cos 13512cos 10522sin 5512cos 35112cos 105212sin 5512cos 3562cos 10532sin 5512cos 3)()()(πππππππππππ 说明：由上式可见，采样后的信号中只出现1kHz 和2kHz 的频率成分，即kHzf f f kHzf f f ss 25000200052150001000512211======，，页脚内容3若由理想内插函数将此采样信号恢复成模拟信号，则恢复后的模拟信号()()t t t f t f t y ππππ4000sin 52000cos 132sin 52cos 13)(21-=-=可见，恢复后的模拟信号y (t ) 不同于原模拟信号x (t )，存在失真，这是由于采样频率不满足采样定理的要求，而产生混叠的结果。
智慧农业数据采集与分析平台第一章智慧农业数据采集与分析平台概述 (2)1.1 智慧农业发展背景 (2)1.2 平台定义与功能介绍 (3)1.3 平台应用领域 (3)第二章数据采集技术 (3)2.1 物联网技术在数据采集中的应用 (4)2.2 数据采集设备与传感器 (4)2.3 数据传输与存储 (4)第三章数据预处理 (5)3.1 数据清洗 (5)3.2 数据整合 (5)3.3 数据规范化 (6)第四章数据分析与挖掘 (6)4.1 数据挖掘技术概述 (6)4.2 常用数据分析方法 (6)4.3 数据可视化 (7)第五章农业生产环境监测 (7)5.1 土壤环境监测 (7)5.1.1 土壤水分监测 (8)5.1.2 土壤温度监测 (8)5.1.3 土壤养分监测 (8)5.1.4 土壤重金属污染监测 (8)5.2 气象环境监测 (8)5.2.1 温度监测 (8)5.2.2 湿度监测 (8)5.2.3 风速监测 (8)5.2.4 降水监测 (8)5.2.5 日照时数监测 (9)5.3 作物生长状态监测 (9)5.3.1 叶面积指数监测 (9)5.3.2 作物高度监测 (9)5.3.3 作物养分状况监测 (9)5.3.4 作物病虫害监测 (9)5.3.5 作物产量监测 (9)第六章农业生产管理 (9)6.1 生产计划管理 (9)6.1.1 概述 (9)6.1.2 生产计划编制 (9)6.1.3 生产计划实施与监控 (10)6.2 农药、化肥使用管理 (10)6.2.1 概述 (10)6.2.2 农药、化肥使用原则 (10)6.2.3 农药、化肥使用管理措施 (10)6.3 农业废弃物处理 (10)6.3.1 概述 (11)6.3.2 农业废弃物处理原则 (11)6.3.3 农业废弃物处理措施 (11)第七章农产品品质与安全 (11)7.1 农产品质量检测 (11)7.1.1 检测技术概述 (11)7.1.2 检测流程与方法 (11)7.1.3 检测设备与设施 (12)7.2 农产品质量追溯 (12)7.2.1 追溯系统概述 (12)7.2.2 追溯体系构建 (12)7.2.3 追溯技术与方法 (12)7.3 农产品安全预警 (12)7.3.1 预警系统概述 (12)7.3.2 预警指标与模型 (12)7.3.3 预警技术与应用 (13)第八章智能决策支持 (13)8.1 决策模型构建 (13)8.2 决策支持系统 (13)8.3 智能推荐算法 (14)第九章平台建设与实施 (14)9.1 平台架构设计 (14)9.2 平台开发与部署 (15)9.3 平台运维与管理 (15)第十章智慧农业发展前景与挑战 (15)10.1 智慧农业发展趋势 (15)10.2 面临的挑战与问题 (16)10.3 发展策略与建议 (16)第一章智慧农业数据采集与分析平台概述1.1 智慧农业发展背景全球人口的增长和城市化进程的加快，粮食需求和安全问题日益凸显。
第2章 数据采集技术基础
2.1 简单的DSP 系统
2.2 采样技术
一、 采样过程
1. 采样的定义
2. 数学描述
∑+∞
=-=0)()()(n s s s s nT t nT x nT x δ
由此可见，采样信号x s (nT s )确实是由一系列脉冲组成的，其数学表现形式为两个乘积的和式。
二、 采样定理
香农（．．．Shannon ．．．．．．．）采样定理（又称．．．．．．．．Nyquist ．．．．．．．采样定理）：．．．．．．
要想采样后不失真地还原出原信号，则采样角频率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．Ω．
s ．必须大于等于原信号频谱中最高．．．．．．．．．．．．．．角频率．．．Ω．
m ．（Ω．．m ．又称为奈奎斯特频率）．．．．．．．．．．的两倍，即．．．．． m s Ω≥Ω2
或．
2/s m Ω≤Ω 式中，采样角频率．．．．．．．．Ω．s ．=2．．π．/T ．．s ．（．T ．s ．为采样周期），．．．．．．．Ω．s ．/2．．称为折叠频率．．．．．．。
．
注意：该定理也可用信号的采样频率．．．．．．．．．．．．．f ．
s ．与其最高频率．．．．．．f ．m ．的关系来表示，即．．．．．．．． m s f f 2≥
1. 数学推导（P67~68，略）
采样信号x s (nT s ) 频谱X ^
(j Ω)与原模拟信号x (t )频谱X (j Ω)的关系为 ∑∞-∞=-Ω=Ωm T
jm j X T j X )2(1)(ˆπ 2. 几点说明
由上式可见，一个连续的时间信号经过理想采样后，其频谱发生了以下两点变化（如图）：
（1） 理想采样信号的频谱是周期为Ωs 的频率周期函数，其幅度则受1/T=Ωs /2π加权；
（2） 理想采样信号的频谱以采样（角）频率Ωs =2π/T 为时间间隔重复，即产生周期延拓，且每一个延拓的谱分量都和原频谱分量相同。
因此，对于频谱限定在0≤Ω≤Ωm 的限带信号x (t )，如果其最高频率Ωm 不超过Ωs /2，则原信号的频谱和各次延拓分量的谱彼此不重叠，此时若采用一个截止频率为Ωs /2的理想低通滤波器，就可以得到不失真的原信号频谱，即可以不失真地还原出原来的连续信号；反之，如果信号的最高频率Ωm 超过Ωs /2，则各周期延拓分量产生频谱的混叠现象。
2.3 量化
一、 量化的定义
所谓量化，就是把采样信号的幅值与某个最小数量单位的一系列整倍数比较，以最接．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．近于采样信号幅值的最小数量单位倍数来代替该幅值的过程。
．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
其中，量化后的信号称为量化信号。
二、 量化电平
量化过程中，最小数量单位称为量化电平q ，其定义为
N
FS V q 2 式中，V FS 为量化器的满量程电压，N 为量化器的位数。
例如，当V FS =10V ，N =12时，则量化电平q =2.44mV 。
三、 量化误差
由量化所引起的误差称为量化误差e ，即
e = x s (nT s ) - x q (nT s )
式中，x s (nT s )为采样信号，x q (nT s )为量化信号。
量化误差的大小与所采用的量化方法有关。
2.4 编码
所谓编码，是指将量化信号的数值用二进制代码来表示的过程。
量化信号经编码后即可转换为数字信号。
工程上一般是采用模/数（A/D ）转换器来完成信号的量化和编码工作的。
1. A/D 单极性直接二进制编码
这种编码中，A/D 转换器是在单极性方式下工作的，并满足以下公式：
⎥⎦
⎤⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛=∑=N n n n FS out a V V 12 式中，V FS ——A/D 转换器的满量程工作电压；
a n ——N 位二进制码的每一位数值，即0或1；
V out ——对应于a N , a N-1, …, a 2, a 1的A/D 转换器输出电压。
对于有限的二进制码位数N ，其最大输出电压V max 为
⎪⎭
⎫ ⎝⎛-=N FS V V 211max 可见，其最大输出电压V max 总是小于满量程电压V FS 。
2. A/D 双极性偏移二进制编码
这种编码通过引入适当的偏置，使A/D 转换器工作在双极性方式下，其表达式为
FS
N FS N n n n FS out V V V V a V V -=⎪⎭
⎫ ⎝⎛-=⎥⎦
⎤⎢⎣⎡-⎪⎭⎫ ⎝⎛=-=-∑（负）（正）min 1max 1121112 2.5 孔径时间
例如，如果对正弦信号V=V FS sin2πft 进行采样，则在A/D 转换器的转换时间T CONV 内，信号电压的最大变化率为
FS t fV dt dV
π20
==
所以在转换时间T CONV 内，可能出现的最大误差
CONV
FS t CONV T fV dt dV T V π20==∆=∙
若要在T CONV 内输入模拟信号的变化不产生1位以上的量化误差，即要求误差ΔV 应小于量化电平q=V FS /2N （N 为A/D 转换器的分辨位数），因此，相应的最大正弦信号频率
CONV
N T f π1max 21+= 为了改善转换时间T CONV 造成的影响，我们可在A/D 转换器前加一个采样保持器（S/H ），这相当于在A/D 转换器的转换时间T CONV 内开一个窄“窗孔”，以便在此窗孔的开启瞬时内对模拟信号进行快速采样。
此窗孔就称为“孔径时间”T a （一般T a <<T CONV ）。
则采用N 位A/D 转换器和采样保持器S/H ，对上述正弦信号进行采样时，其数字化的最大正弦信号频率
a N T f π1max 21
+=
例如，采用10位（．N=10．．．．）．A/D 转换器量化1kHz （．f ．max ．．．=1kHz ．．．．．）．
的正弦波，则由上式可确定孔径时间T a =160ns 。
2.6 数据采集系统
数据采集系统是指将温度、压力等模拟量经采样、量化、编码而转换成数字量后，再由计算机完成存储、处理、打印显示等工作的各类物理设备的整体。
各部分的作用如下：
○
1前置放大器A 是将信号预放大，使电路阻抗匹配，降低漂移； ○
2低通滤波器用于消除电路中的干扰信号和高频信号，并防止信号混叠； ○
3程控放大器是进一步放大信号，以满足A/D 转换器的量程需要； ○
4控制逻辑电路是用来协调程控放大器、采样保持器S/H 和A/D 转换器之间的时序配合。
二、 多通道数据采集系统
其中，模拟多路开关MUX 是用来轮流切换各路采样信号与A/D 转换器之间的通道，使得在特定时间内，只允许一路信号输入到A/D 转换器，从而实现分时转换的目的。
