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高职《数据采集技术》课程标准一、课程概述1、课程性质《数据采集技术》属专业能力模块，为专业核心课程。
2、课程与系列产品或项目设计与开发流程的关联专业能力模块依据逆向工程项目实施流程中的数据采集、数据处理、结构设计、先进制造及产品质量管理与检验等为主线来构架专业核心课程。
数据采集是逆向工程的首要阶段，测量数据的好坏直接决定着后续数字化模型能否在误差控制范围内还原为已有的实物样件，而数据采集中的关键技能就是根据不同形状的三维实体模型,利用不同的数据采集方法和技巧完成3D数据采集，获取有效的模型点云数据。
数据采集后再利用相关软件完成测量数据预处理、三维实体模型重建等后续流程。
3、课程目标通过本课程的学习，学生应掌握数据采集设备的原理和握作，掌握数据采集的方法和技巧及测量精度的检查、验证方法和保证技术，实现产品的数据采集。
4、与前后续课程的关系对计算机辅助设计与制造专业，学习《数据采集技术》的前期课程主要有《机械制图及计算机绘图》、《产品质量管理与检验》、《机械设计基础》，这是学好《数据采集技术》进行产品造型设计与制造的基础。
后续课程主要有《数据处理技术》、《产品造型设计》、《先进制造技术》等，测量后获取的数据为数据处理、结构设计提供依据，为后续的结构设计与先进制造等应用性课程打好基础。
二、课程内容设计1、课程案例描述及选取的理由2、课程案例结构与课时分配5、玩具汽车数据测量。
技术，准确、快速获取名种产品的 三维几何数据。
案例覆盖了本课程6、检查和验证玩具汽 车测量数据精度。
7、玩具汽车的测量数 据保存与输出。
注：鼓励大案例一案到底，也可以是小案例群组成。
教学大纲所要求的知识点和技能， 是典型的数据测量综合案例。
注：（1）案例模块——意指对案例的分解。
（2）实践任务——意指对实现模块的工作任务的分解；（3）理论基础——意指完成实践任务所需要的知识（要求：1、所列出的理论基础内容与所推荐的教材或参考书相对应；2、★：指教师须讲精讲透的内容；▲：鼓励学生自主学习的内容）。
工作报告的有效数据采集一、引言在日常工作中，工作报告是我们向上级汇报工作情况、评估业绩以及规划未来的重要手段。
一个好的工作报告需要准确全面地反映工作实际，而有效的数据采集则是构建高质量工作报告的基础。
二、明确数据采集的目的在进行数据采集之前，我们需要明确数据采集的目的。
数据采集的目的可能包括：了解项目进展情况、评估员工绩效、掌握市场变化等。
明确目的有助于针对性地选择数据指标和采集方法。
三、选择合适的数据指标选择合适的数据指标是确保数据采集有效性的重要环节。
我们应根据工作任务的特点和目标，选择符合要求的数据指标。
例如，对于销售部门的工作报告，可以选择销售额、销售量、客户满意度等指标。
四、确定数据采集的时间和频率数据采集的时间和频率对于保证数据的准确性和全面性非常重要。
我们需要根据工作情况合理确定数据采集的时间点和频率。
比如，对于销售额指标，可以选择每月底进行一次采集，以确保数据的及时性和准确性。
五、选择合适的数据采集方法数据采集方法的选择直接关系到数据采集的有效性和效率。
我们可以根据工作性质和数据指标的特点选择合适的数据采集方法。
比如，对于客户满意度的评估，可以通过面对面的访谈、电话调查、在线问卷等多种渠道进行。
六、确保数据的准确性和可靠性数据的准确性和可靠性是工作报告的基石。
在数据采集过程中，我们需要确保数据的来源可靠、采集方法科学、样本选择合理，同时对数据进行校验和验证，防止数据的误差和失真。
七、充分利用信息化技术信息化技术的发展为数据采集提供了更多的可能。
我们应充分利用电子表格、数据库、数据分析软件等工具，提高数据采集的效率和质量。
信息化技术还可以帮助我们对数据进行整理和分析，发掘隐藏在数据背后的有价值的信息。
八、加强对数据的分析和解读数据采集只是第一步，我们还需要对数据进行深入的分析和解读。
通过对数据的分析，我们可以发现问题、找出原因，并采取相应的对策。
数据的分析和解读是工作报告具有实际指导意义的重要环节。
数据集成与数据采集的关系概述说明以及解释1. 引言1.1 概述数据集成和数据采集是数据管理和分析中的两个重要概念。
随着大数据时代的到来，组织和企业需要处理和分析越来越多的数据，以支持决策制定和业务发展。
在这个过程中，数据集成和数据采集扮演着至关重要的角色。
1.2 文章结构本文将首先介绍数据集成和数据采集的定义、目标和方法。
接下来，我们将详细探讨二者之间的联系和区别。
然后，我们将讨论数据集成在提高数据质量和完整性、统一数据格式和标准化、以及实时业务决策方面的重要性与应用场景。
此外，我们还将研究常见的数据采集技术及其优缺点，并探讨大规模数据采集所面临的挑战以及相应解决方案。
最后，在结论部分总结文章主要观点并展望未来发展趋势与研究方向。
1.3 目的本文旨在深入探讨并阐明数据集成与数据采集之间的关系，并对它们在现代信息管理中所起到的重要作用进行详细说明。
通过本文，读者将了解到数据集成和数据采集的定义、目标、方法以及它们的联系与区别。
此外，本文还将强调数据集成在提高数据质量和完整性、统一数据格式和标准化以及实时业务决策方面的重要性，并介绍常见的数据采集技术、大规模数据采集面临的挑战及其解决方案。
最后，我们将总结文章主要观点并展望未来发展方向，以期为读者提供全面而清晰的认识和理解。
2. 数据集成与数据采集的关系:2.1 数据集成的定义和目标:数据集成是指将来自不同数据源、不同格式、不同结构的数据进行整合和融合，形成一个统一且可用的数据存储体系。
其主要目标在于提供一个全面且准确的数据视图，以支持各种分析和决策需求。
2.2 数据采集的定义和方法:数据采集是指从各种来源收集和获取原始数据的过程。
这包括传感器、数据库、应用程序接口(API)等多种方式。
常见的数据采集方法有手工录入、自动记录及监控系统等。
2.3 数据集成与数据采集之间的联系和区别:数据集成和数据采集都是为了获取有效信息而对数据进行处理，但二者具有一定差异。
大数据技术是干什么的工作内容
大数据技术在当今信息社会中扮演着重要角色，其应用范围涵盖了各行各业。
那么，大数据技术实际上在工作中扮演着怎样的角色呢？以下是大数据技术的主要工作内容：
数据采集和处理
大数据技术的第一个主要工作内容是数据的采集和处理。
在信息爆炸的时代，
海量的数据不断产生，而这些数据往往是杂乱无章的，需要大数据技术专家利用各种技术手段进行采集和清洗，以确保数据的准确性和完整性。
数据存储和管理
大数据技术还包括对数据的存储和管理。
一旦数据被采集和处理完成，大数据
技术专家需要选择合适的存储方式，如Hadoop、Spark等，来储存庞大的数据，
并确保数据的安全性和可靠性。
数据分析和挖掘
另一个重要的工作内容是数据的分析和挖掘。
通过各种数据分析工具和算法，
大数据技术专家可以发现数据中隐藏的规律和趋势，为企业决策提供有力支持。
数据分析和挖掘的结果往往可以帮助企业发现商机、提高效率、降低成本等。
数据可视化
最后，大数据技术的工作内容还包括数据可视化。
通过数据可视化技术，大数
据技术专家可以将复杂的数据以直观的方式展示出来，帮助决策者更好地理解数据，进行有效的决策。
综上所述，大数据技术是一个综合性的工作，涵盖了数据采集、处理、存储、
分析、挖掘和可视化等多个方面。
通过大数据技术的应用，企业可以更好地理解数据、做出更准确的决策，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。
地理信息质检数据库建设和应用的技术
地理信息质检数据库的建设和应用技术是地理信息行业不可或缺的一部分，它涉及到数据采集、质检和应用等方面的技术。
本文将介绍地理信息质检数据库建设和应用的技术。
一、数据采集技术
地理信息质检数据库的建设首先需要进行数据采集，采集的数据需要准确、完整和一致。
数据采集技术包括以下内容：
1. 地理信息数据的源头获取：可以通过GPS、卫星遥感、测绘等途径获取地理信息数据。
2. 数据采集设备的选择和使用：可以选择数字相机、激光扫描仪、无人机等设备进行数据采集。
3. 数据采集方法的选择：可以选择现场采集、遥感影像解译、大数据挖掘等方法进行数据采集。
1. 数据准确性质检：通过比对地理信息数据和实地测量数据，判断数据的准确性。
2. 数据完整性质检：通过检查数据是否有缺失或重复，判断数据的完整性。
3. 数据一致性质检：通过检查不同数据之间的逻辑关系和关联关系，判断数据的一致性。
1. 数据库管理系统的选择：可以选择关系型数据库管理系统（如Oracle、MySQL）或非关系型数据库管理系统（如MongoDB）。
2. 数据库设计：根据地理信息数据的特点和需求，设计数据库的表结构、索引以及关联关系。
1. 数据查询：通过SQL语句进行数据查询，获取所需的地理信息数据。
2. 空间分析：通过地理信息数据库中的空间数据，进行空间分析和空间查询。
3. 数据可视化：通过将地理信息数据在地图上进行可视化展示，使数据更直观、易于理解。
社会实践中数据的采集和分析技巧在当今信息爆炸的时代，数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
无论是企业决策、政府管理还是学术研究，数据的采集和分析都扮演着重要的角色。
社会实践中，我们也可以运用数据采集和分析技巧来更好地了解社会现象，提供科学依据，推动社会进步。
本文将探讨社会实践中数据的采集和分析技巧。
一、数据采集的方法数据采集是数据分析的基础，只有获得准确、全面的数据，才能进行有效的分析。
社会实践中，我们可以通过以下几种方法来进行数据采集。
首先，问卷调查是一种常见的数据采集方法。
我们可以设计一份问卷，通过面对面、电话或网络的方式，向受访者收集信息。
问卷调查可以帮助我们了解受访者的观点、意见和行为，从而推断出更大范围的人群的态度和行为趋势。
其次，观察是另一种常用的数据采集方法。
通过观察社会现象，我们可以直接获得数据，而不需要依赖受访者的回答。
观察可以分为参与观察和非参与观察两种形式。
参与观察是指研究者直接参与到被观察对象的活动中，非参与观察则是研究者只是旁观者，不直接参与。
观察可以提供客观真实的数据，但也可能受到研究者主观判断的影响。
此外，访谈也是一种常见的数据采集方法。
通过与受访者深入交流，我们可以获取他们的观点、经验和感受。
访谈可以是结构化的，即按照预定的问题进行问答，也可以是非结构化的，即根据受访者的回答灵活调整问题。
访谈可以帮助我们深入了解受访者的内心世界，获取更多细节和背后的原因。
二、数据分析的技巧数据采集只是第一步，真正的价值在于对数据进行分析，从中发现规律和趋势，提供科学依据。
社会实践中，我们可以运用以下几种数据分析技巧。
首先，统计分析是最常见的数据分析技巧之一。
通过对数据进行描述性统计，我们可以了解数据的分布情况、中心趋势和变异程度。
同时，我们还可以利用统计方法进行推断性统计分析，从而得出对总体的推断结论。
统计分析可以帮助我们更好地理解数据，发现数据背后的规律。
其次，质性分析也是一种重要的数据分析技巧。
数据采集标准规范数据采集是指从各种来源获取数据的过程，它是数据分析和决策制定的基础。
在进行数据采集时，必须遵循一定的标准和规范，以确保数据的准确性和可靠性。
本文将介绍数据采集的标准规范，帮助您更好地进行数据采集工作。
首先，数据采集的标准规范包括数据来源的选择。
在选择数据来源时，需要确保数据的可靠性和真实性。
数据来源应当是经过验证和权威认证的，可以是官方发布的数据、行业报告、专业机构的调研数据等。
在选择数据来源时，还需要考虑数据的时效性和完整性，以确保数据的有效性和全面性。
其次，数据采集的标准规范还包括数据采集的方法和技术。
数据采集方法应当根据数据的特点和来源进行选择，可以采用问卷调查、实地观察、网络爬虫等方式进行数据采集。
在进行数据采集时，需要注意数据的采样和抽样方法，确保数据的代表性和可靠性。
此外，还需要注意数据的存储和传输安全，保护数据的隐私和机密性。
另外，数据采集的标准规范还包括数据质量的控制和管理。
在进行数据采集时，需要建立数据质量控制的标准和流程，确保数据的准确性、一致性和完整性。
数据采集过程中还需要进行数据清洗和去重，排除数据中的错误和冗余信息。
同时，还需要建立数据管理的制度和流程，确保数据的安全和可追溯性。
最后，数据采集的标准规范还包括数据采集结果的报告和分析。
在进行数据采集后，需要对数据进行整理和分析，形成数据报告和分析结果。
数据报告应当清晰、简洁、准确地呈现数据，分析结果应当客观、科学、可靠地解释数据。
在进行数据报告和分析时，还需要注意数据的可视化呈现，以便更好地理解和应用数据。
总之，数据采集是数据分析和决策制定的基础，必须遵循一定的标准和规范。
本文介绍了数据采集的标准规范，包括数据来源的选择、数据采集的方法和技术、数据质量的控制和管理，以及数据采集结果的报告和分析。
希望本文能帮助您更好地进行数据采集工作，提高数据的准确性和可靠性。
数据采集的方法有哪些
- 网络爬虫：利用编程技术从网页中提取数据，并保存到本地或者数据库中。
- 传感器数据采集：使用各种传感器设备，如温度传感器、湿度传感器、压力传感器等，采集环境中的实时数据。
- 调查问卷：通过设计问卷并发放给目标人群，收集他们的观点、意见或者行为数据。
- 日志文件分析：对系统或者应用程序生成的日志文件进行分析，提取有用的信息和统计数据。
- 采样调查：从整体群体中选取一部分样本，对这些样本进行调查和数据收集，然后通过统计学方法推断整体群体的特征。
- 实地观察：亲自到目标地点进行观察和记录，以收集相关数据。
- 实验：通过设置实验环境和控制变量，收集数据以验证特定假设。
- 文献研究：通过阅读和分析已发表的文献，搜集已有的数据和研究成果。
- 社交媒体分析：通过分析社交媒体平台（如微博、微信、Twitter等）上的用户发布内容，收集相关数据。
- 数据购买：购买已有的数据集，如市场调研数据、人口普查数据等。
这些方法提供了多种途径用于收集不同类型的数据，可以根据具体的需求和研究目标选择合适的方法进行数据采集。
关键词：声卡数据采集MATLAB 信号处理论文摘要：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与实际需求完全匹配。
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与分析系统。
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与分析方案,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。
最后给出了应用该系统采集数据的应用实例。
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、信号处理以及自动控制等领域，都存在着数据的测量与控制问题，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技术。
它广泛应用于信号检测、信号处理、仪器仪表等领域。
近年来，随着数字化技术的不断，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应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。
特别是在某些应用中，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，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与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、加工与判断，进而认识和掌握界与科学技术中的各种现象与其相关的变化，并通过相应的系统和方法实现科学实验研究与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与分析系统，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应用范围。
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，为数据采集与分析提供了非常良好与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与落后的信息采集与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与分析的工作，尤其是在发达的美、英、德、法日等国与我国，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，与传感器、信号测量与处理、微型计算机等技术为基础而形成的一门综合应用技术，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应用，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应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应用，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应用。
目前，国外很多公司与厂商都投入巨资进行数据采集系统的研制开发与生产销售，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、电视等应用领域，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应用。
在国内，由于、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，也远远不能与国外产品抗衡，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与分析一直是生产实践研究与应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与成熟，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应用系统发展到在单芯片上实现完整的数据采集与分析，即目前极为热门的SOC (System On Chip)。
