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数据采集系统的设计姓名：专业：指导老师：学号：前言数据采集是从一个或多个信号获取对象信息的过程。
随着微型计算机技术的飞速发展和普及，数据采集监测已成为日益重要的检测技术，广泛应用于工农业等需要同时监控温度、湿度和压力等场合。
数据采集是工业控制等系统中的重要环节，通常采用一些功能相对独立的单片机系统来实现，作为测控系统不可缺少的部分，数据采集的性能特点直接影响到整个系统。
本实验采用89C51系列单片机，89C51系列单片机基于简化的嵌入式控制系统结构，具有体积小、重量轻，具有很强的灵活性，并采用AD0809模数转换芯片，具有很高的稳定性，且节约成本。
（一）、数据采集系统的基本介绍1.1 数据采集系统的简介数据采集系统一般包括模拟信号的输入输出通道和数字信号的输入输出通道。
数据采集系统的输入又称为数据的收集；数据采集系统的输出又称为数据的分配。
1.2数据采集系统的分类数据采集系统的结构形式多种多样，用途和功能也各不相同，常见的分类方法有以下几种：根据数据采集系统的功能分类：数据收集和数据分配；根据数据采集系统适应环境分类：隔离型和非隔离型，集中式和分布式，高速、中速和低速型；根据数据采集系统的控制功能分类：智能化数据采集系统，非智能化数据采集系统；根据模拟信号的性质分类：电压信号和电流信号，高电平信号和低电平信号，单端输入(SE)和差动输入(DE)，单极性和双极性；根据信号通道的结构方式分类：单通道方式，多通道方式。
1.3数据采集系统的基本功能数据采集系统的任务，具体地说，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，根据不同的需要由计算机进行相应的计算和处理，得出所需的数据。
与此同时，将计算得到的数根进行显示和打印，以便实现对某些物理量的监视。
1.4数据采集系统的结构形式从硬件力向来看，白前数据采集系统的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。
嵌入式系统中的数据采集与信号处理研究随着科技的发展，嵌入式系统的应用越来越广泛。
嵌入式系统是指嵌入到其他设备或系统中的微型计算机系统。
它可以通过编程控制其他设备或系统的运行，实现各种功能，例如数据采集、信号处理、位置跟踪等。
其中，数据采集与信号处理是嵌入式系统的重要组成部分，下面就对它们进行研究。
一、数据采集数据采集是从物理或学科现象中获取信息并转化为数字信号，使计算机系统能够理解，并通过数字信号对物理或学科现象进行分析。
数据采集系统一般包括传感器、模数转换器、微控制器和存储器等组件。
其中，传感器和模数转换器是数据采集的最核心部分，它们的选择和设计对采集的数据的质量和准确性至关重要。
当数据采集设备中信号过载时，通常会采用选择性滤波器来处理。
滤波器能够帮助过滤掉不需要的信号，并保留有效数据，从而提高采集的数据的质量。
选择性滤波器的设计通常涉及到滤波器类型、截止频率、通带宽度等参数，需要根据具体的应用场景进行选择和调整。
另外，在数据采集中，还需要考虑到数据传输的安全性和可靠性。
数据安全是指对采集到的数据进行保护，避免未授权访问和攻击等。
可靠性则是指保证数据传输的准确性和完整性。
为了保证数据的安全性和可靠性，可以采用加密和校验等技术，例如SSL协议和CRC校验等。
二、信号处理信号处理是对采集到的数据进行分析和处理，以提取有效的信息。
具体而言，信号处理包括数据的滤波、处理和识别等方面，这些操作可以实现在嵌入式系统中。
简单来说，信号处理的目标是在噪声和无用信息的干扰下，对有用信息进行提取和识别。
在信号处理中，滤波是最基本的操作。
滤波是通过特定的算法将有用信息从噪声和干扰中分离出来，从而提高信号的质量。
常用的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等，根据不同的需求选择合适的滤波器能够提高信号的质量。
另外，信号处理还可以包括数字信号处理、神经网络、小波分析等方面。
数字信号处理是指将采集到的数据进行数字化处理，去除干扰和噪声，以获取更精确的结果。
DSP工作原理DSP（数字信号处理）工作原理DSP（数字信号处理）是一种通过数学算法和硬件实现来对数字信号进行处理和分析的技术。
它在许多领域中得到广泛应用，如通信、音频处理、图象处理等。
DSP工作原理主要包括信号采集、数字信号处理和信号重建三个步骤。
1. 信号采集：信号采集是将摹拟信号转换为数字信号的过程。
摹拟信号可以是声音、图象、电压等连续变化的信号。
在DSP系统中，摹拟信号首先通过摹拟到数字转换器（ADC）转换为数字信号。
ADC将连续的摹拟信号按照一定的采样频率进行采样，将每一个采样点的幅值转换为离散的数字值。
2. 数字信号处理：数字信号处理是对采集到的数字信号进行处理和分析的过程。
它包括滤波、变换、编码、解码等一系列操作。
其中，滤波是最常用的数字信号处理操作之一。
滤波可以通过去除噪声、增强信号等方式改善信号质量。
变换操作如傅里叶变换、离散余弦变换等可以将信号从时域转换到频域，方便对信号频谱进行分析。
编码和解码操作用于将数字信号转换为特定格式的数据，以便传输或者存储。
3. 信号重建：信号重建是将数字信号转换回摹拟信号的过程。
在DSP系统中，数字信号经过数字到摹拟转换器（DAC）转换为摹拟信号。
DAC将离散的数字值按照一定的更新速率转换为连续的摹拟信号。
重建后的摹拟信号可以通过扬声器、显示器等输出设备进行播放或者显示。
DSP工作原理的核心是数字信号处理算法。
这些算法可以通过硬件实现，如专用的DSP芯片，也可以通过软件实现，如使用通用处理器或者FPGA（现场可编程门阵列）等。
硬件实现通常具有更高的运算速度和更低的功耗，而软件实现则更加灵便，可根据需求进行修改和更新。
总结一下，DSP工作原理包括信号采集、数字信号处理和信号重建三个步骤。
通过采集摹拟信号并将其转换为数字信号，然后对数字信号进行处理和分析，最后将处理后的数字信号转换回摹拟信号，实现对信号的处理和重建。
这些操作依赖于数字信号处理算法和相应的硬件或者软件实现。
数字信号处理综述数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是指对数字信号进行采样、量化和运算等处理的技术领域。
它在现代通信、图像、音频、视频等领域中起着重要的作用。
本文将对数字信号处理的基本原理、应用领域和未来发展进行综述。
一、数字信号处理的基本原理数字信号处理基于离散时间信号，通过数学运算对信号进行处理。
其基本原理包括采样、量化和离散化等步骤。
1. 采样：将连续时间信号转换为离散时间信号，通过对连续时间信号进行等间隔采样，得到一系列的采样值。
2. 量化：将连续幅度信号转换为离散幅度信号。
量化是对连续幅度信号进行近似处理，将其离散化为一系列的离散值。
3. 离散化：将连续时间信号的采样值和离散幅度信号的量化值进行结合，形成离散时间、离散幅度的数字信号。
通过采样、量化和离散化等步骤，数字信号处理能够对原始信号进行数字化表示和处理。
二、数字信号处理的应用领域数字信号处理广泛应用于各个领域，其中包括但不限于以下几个方面。
1. 通信领域：数字信号处理在通信中起着重要作用。
它能够提高信号的抗干扰性能、降低信号传输误码率，并且能够实现信号压缩和编解码等功能。
2. 音频与视频处理：数字信号处理在音频与视频处理中具有重要应用。
它可以实现音频的降噪、音频编码和解码、语音识别等功能。
在视频处理中，数字信号处理可以实现视频压缩、图像增强和视频流分析等功能。
3. 生物医学工程：数字信号处理在生物医学工程中的应用越来越广泛。
它可以实现医学图像的增强和分析、生物信号的滤波和特征提取等功能，为医学诊断和治疗提供支持。
4. 雷达与成像技术：数字信号处理在雷达与成像技术中有重要的应用。
通过数字信号处理，可以实现雷达信号的滤波和目标检测、图像的恢复和重建等功能。
5. 控制系统：数字信号处理在控制系统中起着重要作用。
它可以实现控制信号的滤波、系统的辨识和控制算法的优化等功能。
三、数字信号处理的未来发展随着科技的进步和应用需求的不断增加，数字信号处理在未来有着广阔的发展空间。
51单片机buf用法单片机（Microcontroller）是指将微处理器与外部存储器、输入/输出接口及定时器等外围电路集成在一块芯片上的一种微型计算机系统。
而51单片机则是指来自Intel早期生产的一款经典单片机，即Intel 8051。
在51单片机的编程中，BUF（Buffer）是一种常用的功能模块，用于数据的缓冲、传输和处理等操作。
本文将介绍51单片机BUF的基本用法，以及一些常见的应用案例。
一、BUF的基本概念BUF是一种常见的数据缓冲模块，通常由寄存器和状态控制逻辑构成。
其主要作用是在不同模块之间进行数据的传输和处理，起到缓冲数据的作用。
BUF可以分为输入BUF和输出BUF两种类型。
输入BUF接收外部输入信号，将其缓存在寄存器中，以供后续的处理使用。
而输出BUF则将经过处理后的数据从寄存器中输出，发送给外部器件或其他模块。
BUF的主要功能是防止信号的损失和传输延迟，提高数据的稳定性和可靠性。
二、BUF的用法在51单片机中，通过设置寄存器和相关的逻辑控制，实现对BUF的配置和使用。
以下是BUF的一些常见用法：1. 数据的输入和缓冲首先，通过将BUF的输入引脚与外部输入信号相连，将外部输入数据传递给BUF。
然后，将BUF的输出引脚与寄存器相连，通过设置寄存器的控制位，将输入数据缓存在寄存器中。
例如，假设我们需要从外部输入一个模拟信号，并将其用于后续的数据处理。
我们可以使用一个BUF模块将该模拟信号缓存到寄存器中，以供后续的处理使用。
2. 数据的处理和传输一旦输入数据被缓存在寄存器中，我们可以对其进行各种数据处理操作。
比如，可以进行数据的加减运算、位操作、逻辑运算等。
完成数据处理后，我们可以将处理结果传输到其他模块或输出端口，以实现数据的进一步应用。
通过BUF的输出引脚和寄存器的相关设置，可以将处理结果输出到指定的位置。
3. 数据的输出和发送BUF还可以用于将数据发送到外部器件或其他模块。
通过设置BUF的控制位和输出引脚，可以将寄存器中的数据输出并发送。
湖南⼯业⼤学数据采集复习内容.1、20世纪80年代,数据采集系统有两类，⼀类以仪器仪表和采集器，通⽤接⼝总线和计算机等组成，第⼆类以数据采集卡，标准总线和计算机构成。
2、数据采集指采集温度、压⼒、流量等模拟量转换成数字量，由计算机进⾏存储、处理、打印的过程。
相应系统称为数据采集系统。
数据采集系统的任务：①采集传感器输出的模拟信号，并转换成数字信号，然后送⼊计算机。
②计算机对数字信号进⾏处理，得到所需的数据。
评价数据采集系统性能优劣的标准：系统的采样精度和采样速度AD转换器精度和转换速度是最重要指标3、数据采集系统⼀般具有以下基本功能：1. 采集数据2. 模拟信号处理3. 数字信号处理 4. 开关信号的处理 5. ⼆次数据计算 6.屏幕显⽰ 7. 数据存储 8. 打印输出9. ⼈机联系4、数据采集系统的结构形式：①微型计算机数据采集系统②集散型数据采集系统。
数据处理的类型：①按处理⽅式：实时（在线）处理和事后（脱机）处理②按处理性质：预处理和⼆次处理。
预处理⼜分为剔除误差和标度变换数据处理任务：①对采集信号作标度变换②消除数据中的⼲扰③分析计算数据中的内在特征。
5、雷达测速：1常规采样2间歇采样3变频采样3下采样模拟信号的采样控制⽅式⑴⽆条件采样：①定时采样②变步长采样；⑵条件采样：①查询⽅式（当任务单⼀，时间短，A/D转换时间Tconv较短时）②中断⽅式（多任务条件下，A/D转换时间Tconv 较长时）⑶直接存储器存取（DMA）⽅式。
采样控制⽅式的选择有：①⽆条件采样②中断⽅式③查询⽅式③DAM⽅式6、隔离放⼤器的组成1.⾼性能的输⼊运算放⼤器2调制器和解调器3信号耦合变压器4.输出运算放⼤器5.电源7、采样／保持器的主要性能参数：①孔径时间tAP②孔径不定△tAP③捕捉时间tAC ④保持电压的下降⑤馈送⑥跟踪到保持的偏差⑦电荷转移偏差A/D转换器主要技术指标：1. 分辨率2量程 3.精度4转换时间和转换速率：当A/D转换器精度⼀定时，信号频率越低，要求转化时间越长；当信号频率⼀定时，转换时间越短，误差越⼤。
高速光电编码器的实时数据处理方法高速光电编码器是现代工业自动化和精密控制系统中不可或缺的组件，其主要功能是将机械位移或速度转换为电信号，以实现精确的位置和速度控制。
随着技术的发展，光电编码器的数据传输速率越来越高，这就要求有相应的实时数据处理方法来确保数据的准确性和系统的稳定性。
本文将探讨高速光电编码器的实时数据处理方法，包括数据采集、处理算法、同步机制以及误差校正等方面。
一、高速光电编码器的数据采集高速光电编码器的数据采集是实时数据处理的第一步。
编码器通过光电转换原理，将机械位置变化转换为电信号，这些信号通常以脉冲的形式输出。
为了实现高速数据采集，需要采用高性能的数据采集系统，包括高速模数转换器（ADC）、数字信号处理器（DSP）或现场可编程门阵列（FPGA）等。
1.1 高速模数转换器高速模数转换器是将编码器输出的模拟信号转换为数字信号的关键组件。
为了满足高速数据采集的需求，ADC需要具备高采样率和高分辨率。
此外，ADC的输入噪声和量化误差也需要控制在较低水平，以保证数据的准确性。
1.2 数字信号处理器数字信号处理器（DSP）是一种专为快速数学运算设计的微处理器，它能够高效地处理编码器输出的数字信号。
DSP 通常具有多个处理核心和高速缓存，能够并行处理多个数据流，从而提高数据处理速度。
1.3 现场可编程门阵列现场可编程门阵列（FPGA）是一种可编程的数字逻辑设备，它能够根据用户的需求进行定制。
FPGA在数据采集和处理方面具有灵活性和可扩展性，能够实现复杂的算法和逻辑。
二、数据处理算法数据处理算法是实时数据处理的核心，它决定了数据的准确性和系统的响应速度。
常见的数据处理算法包括滤波算法、插值算法和解码算法等。
2.1 滤波算法滤波算法用于去除信号中的噪声和干扰，提高信号的质量。
常见的滤波算法有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
这些滤波器可以根据系统的需要选择合适的截止频率，以滤除不需要的频率成分。
数据采集器工作原理
数据采集器是一种设备，可以通过收集和记录多种类型的数据来帮助人们进行数据分析和决策制定。
数据采集器的工作原理主要包括以下几个步骤：
1. 传感器检测：数据采集器通常与各种传感器连接，在设定的时间间隔内对传感器进行检测。
传感器可以是温度传感器、湿度传感器、压力传感器、加速度传感器等。
2. 信号转换：传感器检测到的数据通常是模拟信号，需要经过信号转换装置将其转换为数字信号。
信号转换可以通过模数转换器（ADC）实现，将模拟信号转换为数字形式。
3. 数字信号处理：数据采集器将数字信号发送给内部处理器或微控制器进行处理。
处理器可以对数据进行滤波、放大、校准、编码等处理，以确保数据的准确性和一致性。
4. 数据存储：处理后的数据可以被存储在数据采集器的内部存储器中，如闪存、SD卡等，也可以通过无线通信技术传输到
外部存储设备或云平台。
5. 数据传输：数据采集器可以通过有线或无线方式将采集到的数据传输到其他设备或系统，如计算机、手机、云平台等。
常用的通信方式包括串口通信、蓝牙、Wi-Fi、以太网等。
6. 数据处理和分析：传输到其他设备或系统后，采集到的数据可以被进一步处理和分析。
用户可以使用相应的软件工具进行
数据分析、可视化展示和决策制定。
总之，数据采集器通过传感器检测、信号转换、数字信号处理、数据存储、数据传输和数据处理等步骤将现实世界中的各种数据采集并处理，为人们提供了丰富的数据资源。
这些数据可以被广泛应用于工业控制、环境监测、健康医疗、物流运输等领域。
数字信号处理讲稿电子科技大学微固学院张鹰第二章 数据采集系统从原理上说，对模拟信号进行等时间间隔的测量（采样），将测量数据以有限精度数字表达（量化），得到的数字序列就是数字信号。
信号是信息的载体。
在数字化的过程中，希望尽可能保障信号中的信息不失真，同时也希望数字化过程的效率高一些，成本低一些。
本章将分别讨论信号数字化在采样和量化过程中表现出的一些特点，使我们对数字信号的表达有更准确的认识。
同时，考虑到计算机技术的普及应用，本章也将简要介绍数字信号的计算机仿真表达方法。
2.1 信号采样信号采样是对信号进行测量，获取数据的过程。
为了将连续变化的模拟信号转换为有限数字序列，通常采用等时间间隔的测量方式。
采样过程的测量时间间隔称为采样周期，表达为s T ，可以根据采样周期定义采样频率：s s s T f /22ππω=⋅=对于连续时间信号()t x ，经过采样后可以得到离散时间信号[]n x ，该转换过程表现如下： ()()[]n x nT x t x s −−−→−−−−→−变量规范化离散测量在采样过程中面临的主要问题是：应该以多大的时间间隔去进行采样测量？[]n x 表达了一段时间范围内连续时间信号()t x 的有限测量值，而该段时间中()t x 本来具有无限的可测量值。
能否以[]n x 的有限测量值代表()t x 的无限测量值，或者由这些有限测量值得到原来的无限可测量值呢？上述问题的解决仅从信号的时间测量值考虑是没有希望的，丢失的无限测量值看上去不可能由保留的有限测量值加以恢复。
然而，应用付氏变换分析的方法，却为这一问题找到了出路。
根据付氏变换的理论，任何时间信号在满足收敛条件时，可以与一个频谱信号唯一对应：()()⎰∞∞--=dt e t x X t j ωω ()()t x X T F T −−→←C ω 根据以上关系，频谱()ωX 与时间信号()t x 具有一一对应关系，不同的频谱对应于不同的实际信号，而只要频谱不变，对应的时间信号自然也就不变。
那么，采样过程对信号的频谱产生了什么影响呢？根据付氏分析理论，采样过程会导致信号频谱出现周期性的复制；复制的频谱以采样频率为周期。
通常将信号的原始频谱称为真实频谱，而将复制出现的多余频谱称为镜像频谱（或虚假频谱）。
如果信号的真实频谱处于有限的频段范围内（这样的信号称为带限信号），而采样频率足够大，则复制的频谱与信号原始频谱之间不会发生混淆。
通过一个频率选择系统可以从周期性频谱中将信号真实频谱重新分离出来。
而根据频谱与时间信号的对应关系，这一系统也就可以从采样信号中无失真的恢复原始的模拟信号。
通过上述分析可以看出，在一定条件下，有限离散采样不会导致信号的失真或信息丢失。
这样的条件被归结为采样定理，该定理可以表述如下：实现无失真采样的条件为：待采样信号必须为带限信号（存在最高频率ax m ω）；采样频率s ω必须大于信号最高频率的2倍：max 2ωω>s该定理从理论解决了测量时间间隔的选择问题。
例：如果某信号的最高频率为101.72MHz ，应该以多大的时间间隔进行无失真采样？经过无失真采样获得的数据包含了原始信号的全部信息，可以通过一个频率选择系统从周期性频谱中去掉镜像（虚假）频谱，留下真实频谱。
这一系统被称为抗镜像滤波系统。
考虑到该系统在信号时域表达中作用，该系统也被称为理想插值系统。
根据下图可以看出，该系统的截止频谱c ω应该满足下列关系：m s c m ωωωω-<<只要采样频率高于信号最高频率2倍以上，就可以确保无失真采样。
然而，随着采样频率的增加，采样数据量随之增加，采样效率下降，这对于数据的采集和处理是不利的。
从频谱角度看，若真实频谱与镜像频谱间留下大段未使用频段，则体现了则表现为频段使用效率不高。
从保障采样效率的角度出发，应该尽量提高频段使用率。
上述分析的信号将最高频率以下的频段完全占据，这种信号通常称为低通信号。
对于这种信号，当采样频率接近信号最高频率2倍时，其频段使用率达到极致。
但在实际应用中，很多信号并未将最高频率以下频段完全占据，而只是占据高频区域的部分频段，这种信号通常称为高频带通信号。
对于高频带通信号，即使将采样频率降低到信号最高频率的2倍，频段使用率仍然可能很低，有必要进行改进。
从频段占用的角度分析，可以将信号所占用的正频率频段宽度定义为信号带宽：min max ωωω-=∆考虑到实信号的频谱对称性，信号实际占用的频段宽度为带宽的2倍。
由于采样后信号频谱以采样频率为周期，只要该周期大于信号带宽的2倍，频谱中就有可能将真实频谱和周期化的镜像频谱安放下去而不产生混叠。
为了分析无失真采样时，采样频率与信号频段之间的最佳关系，可以将信号正频谱形成的周期序列与负频谱形成的周期序列形成对比，得出最低采样频率需要满足的条件： ()m i n m a x s 22ωωωω-⋅=∆⋅>()m a x m i ns 212ωωωω⋅>⋅+⋅<⋅s n n 采用上述条件，对于低通信号，采样频率需要满足的条件仍然是高于最高频率的2倍：低通信号的带宽与最高频率是一致的；但对于高频带通信号，采样频率可以远低于信号频率，使得采样效率大大提高。
同时，这种采样方式还可以起到信号调制的作用：将高频带通信号搬移到低频区域，方便于对信号的后续处理。
为了在满足上述条件的基础上，得到最低的无混叠采样频率，可以先以第1条估算出采样频率下限和平移基本周期，然后再逐步减少平移周期，直到满足上述条件。
例：若某信号最高频率为210，带宽为40，若频率精度为1，求最低无混叠采样频率。
根据以上分析，针对带限信号进行采样，混叠失真是可以避免的。
但是在实际采样工作中，还有其他因素可能导致信号出现失真误差。
以下进行简单分析：在实际环境中，通常难以确定所关心的信号频段外是否还有其他频段信号。
为了保障无失真采样的条件，需要对待采样信号进行预处理，使该信号通过一个频率选择滤波器（低通或带通滤波器），消除通带截止频率以外的信号，该滤波器也称为抗混叠滤波器。
对于理想的抗混叠滤波器，不会为信号带来任何干扰。
但对于实际滤波器，由于阻带信号不可能完全消除，混叠失真不可避免。
此时信号的误差取决于抗混叠滤波器通带波动和阻带衰减的共同影响。
典型的采样测量系统由采样开关和保持电容构成；在电容的跟随和保持过程中，也会存在误差；为了尽可能降低误差，需要采用隔离电路，尽可能减小跟随电阻，增大保持电阻，以实现最小的跟随时间常数和最大的保持时间常数；采用电容对信号进行零阶保持，本质上具有低通滤波的效果，对信号的高频分量具有较大的衰减作用，该项误差不可忽略，但可以在采样量化之后对信号频谱进行相应补偿，或通过设计一个适当的数字滤波系统进行补偿。
通过补偿，该项误差可以基本消除。
思考题：在采样过程中，哪些因素会对信号的精度产生影响？影响的累积效果可能达到多大的程度？可以采用哪些措施来减弱这些影响？付出的成本会有多大？应该如何平衡成本与精度间的矛盾，寻求最佳采样设计方案？2.2 数据量化所谓数据量化是将采样测量值与有限精度的二进制数建立对应关系。
数据量化首先需要解决的问题是：物理测量值（模拟电压）的变化范围与模拟电源及表达单位有关；而采用N 位二进制数进行表达时，其表达只能局限于全1（最大值）到全0（最小值）之间表达；因此，进行数据量化需要先对模拟表达范围进行归一化处理：S V D A ⋅=根据上述关系，对于单边模拟信号，将其变化范围归一化到()1,0区间，对于双边信号，将其变化范围归一化到()1,1-区间。
采用上述方式处理后，量化后的数字信号D 表达为纯小数，其表达位数直接与精度相关。
同时也消去了模拟量单位的表达，得到完全抽象的无单位数据。
数据量化需要解决的第2个问题是：N 位二进制数只能表达有限个状态，而在任何范围内连续变化的模拟量都可能具有无限个状态，2者之间不可能建立一一对应关系。
例如，采用1位二进制数表达范围()1,0中的测量值大小时，只有2个状态可以使用；为了解决这一问题，量化中根据状态数量对测量范围进行分区，采用不同编码表达不同分区中的测量值，每个分区中的不同测量值采用同一编码表达。
根据关系式 S V D A ⋅=，对于一个确定的量化值D ，只能得到一个确定的A （通常采用量化区域的下边沿值表达）；采用它来代表一个变化范围中的测量值，就可能存在误差。
量化误差可以采用最大误差或平均误差表达。
对于N 位量化，最大误差可以达到N -2，而平均误差则为1--2N ，显然随着位数的增加，量化误差可以迅速减小。
例：实际测量值对应的量化值以及误差确定若单边模拟电压变化范围为220v ，某测量值为175v ，确定该测量值对应的8位量化值以及量化误差（v ）当量化值为所在区域的下边沿值时，误差均表现为负值，误差比较大。
为了减少误差，可以在量化时先多取1位量化，然后采用舍入截断方式减少1位，由此可以使最大误差减小一半，而平均误差为0 。
这种方式可以有效提高量化精度，但会付出成本的代价。
数据采集系统由模拟系统和数字系统结合构成，单纯的量化误差可以通过增加量化位数降低到可以忽略的地步，而导致误差的主要因素是系统中模拟器件的影响，特别是抗混叠滤波和采样保持过程中导致的误差。
进行数据量化时，应该根据能够达到的精度选择量化位数，避免过多位数的量化导致的数据冗余。
3 数字信号的仿真表达：随着计算机技术的普及，数字信号的直观表达可以采用计算机方便地实现，这就是信号的仿真表达。
仿真表达中使用的典型工具是MATLAB。
信号仿真表达时，可以将信号值和变量采用2个等长度向量表达，然后通过绘图语句表现。
信号向量可以自己建立函数与变量的关系设置，也可以直接从数字音频文件中截取。
常用作图语句：离散与连续、坐标区间设定；重要信号表达：阶跃信号、时间窗口数字音频文件的调用和截取。
第2章作业：1 如果某信号的最高频率为101.711MHz ，信号带宽为0.022MHz，若要求保障在真实频段区段内不出现混叠，最低采样频率应该设置为多少？（设采样频率精度可以达到Hz）2 分析保持电路对信号频谱的影响，对于低通信号，在采用最低采样频率时，最大误差可能达到多少？对于高频带通信号，可能会发生什么问题，应该采用什么方式来避免该问题的发生？3 对于任意给定的一段时间信号，进行16点等时间间距采样并做5位量化，以同样精度的十进制方式表达得到的数字序列[]n x。
