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计算机数据采集与处理技术1-8章课后习题答案马明建第三版第一章绪论1.1 数据采集系统的任务：答：数据采集的任务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，然后送入计算机进行相应的计算和处理，得出所需数据。
同时，将计算得到的数据进行显示或打印，以便实现对某些物理量的监视，其总一部分数据还将被生产过程中的计算机控制系统用来控制某些物理量。
（P15）1.2数据采集系统主要实现哪些基本功能?.答：数据采集系统主要实现以下９个方面的基本功能：数据采集；模拟信号处理；数字信号处理；开关信号处理；二次数据计算；屏幕显示；数据存储；打印输出；人机联系。
（P15）1.3简述数据采集系统的基本结构形式，并比较其特点。
答：数据采集系统的基本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。
微型计算机数据采集系统的特点是：系统结构简单，技术容易实现，满足中小规模数据采集要求；对环境要求不高；价格低廉，系统成本低；可座位集散型数据采集系统的一个基本组成部分；其相关模板和软件都比较齐全，容易构成西欧它能够，便于使用与维修。
集散型数据采集系统的主要特点是：系统适应能力强；系统可靠性高；系统实时响应性好；对系统硬件要求不高；特别适合在恶劣环境下工作。
（P16）1.4数据采集系统的软件功能模块是如何划分的？各部分都完成哪些功能？答：数据采集系统软件功能模块一般由以下部分组成：（1）模拟信号采集与处理程序。
其主要功能是对模拟输入信号进行采集、标度变换、滤波处理以及二次数据计算，并将数据存入磁盘。
（2）数字信号采集与处理程序。
其功能是对数字输入信号进行采集及码制之间的转换。
（3）脉冲信号处理程序。
其功能是对输入的脉冲信号进行电平高低判断和计数。
（4）开关信号处理程序。
其功能是判断开关信号输入状态变化情况，若发生变化，则执行相应的处理程序。
（5）运行参数设置程序。
其功能是对数据采集系统的运行参数进行设置。
工业自动化中的计算机控制技术工业自动化是指通过计算机、仪器仪表和执行器等技术手段，对工业生产过程进行监测、控制和优化，以提高生产效率、降低成本和改善产品质量。
在工业自动化系统中，计算机控制技术起到了至关重要的作用。
一、计算机控制技术的基本原理和分类1.1 基本原理计算机控制技术是指利用计算机进行物理过程的控制，主要包括采集过程的信息、处理这些信息并对物理过程进行控制的三个环节。
其中，信息采集是指通过传感器等设备，将物理过程的信息转换成计算机可以处理的电信号；信息处理是指利用计算机对采集到的信息进行运算和处理；控制是指计算机根据处理后的信息，通过执行器等设备对物理过程进行干预和调节。
1.2 分类根据计算机控制技术的不同特点和应用领域，可以将其分为以下几类：1.2.1 逻辑控制技术逻辑控制技术是利用计算机对离散事件进行控制的技术，常用于开关控制、计时器等。
逻辑控制技术通过编写逻辑控制程序，根据输入的条件决定输出的动作，实现对工业过程的控制。
1.2.2 过程控制技术过程控制技术是利用计算机对连续过程进行控制的技术，常用于流程控制、温度控制等。
过程控制技术通过采集过程的信息，对其进行处理和分析，并根据处理结果对过程进行控制，实现对工业过程的自动化控制。
1.2.3 模型预测控制技术模型预测控制技术是利用数学模型对系统进行建模，并通过对模型进行预测和优化来实现对工业过程的控制。
模型预测控制技术可以对工业过程进行长期的预测和优化，以达到最佳的控制效果。
二、计算机控制技术在工业自动化中的应用2.1 生产线控制生产线控制是指利用计算机控制技术对生产线上的设备和工艺进行控制，以实现生产过程的自动化。
通过在生产线上布置传感器和执行器等设备，采集生产过程的信息并对其进行处理和控制，可以提高生产效率、降低成本，并提高产品质量的稳定性。
2.2 机器人控制机器人控制是指利用计算机控制技术对机器人进行控制，实现其灵活和自主的工作能力。
人工智能的技术路线（一）引言：在当今快速发展的科技时代，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为了各行各业的关键话题。
人工智能的技术路线是指实现人工智能的发展方向和技术要点。
本文将从五个大点阐述人工智能的技术路线（一），包括：数据采集与处理、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、深度学习。
正文：1. 数据采集与处理- 数据采集：运用各种传感器技术（如摄像头、麦克风等）和互联设备，收集大量的数据。
- 数据清洗与整理：对采集到的数据进行预处理和清洗，以去除噪声和异常值，确保数据的质量和完整性。
- 数据存储与管理：利用各种数据库和云计算技术，构建高效的数据存储和管理系统，提供可随时访问和处理的数据。
2. 机器学习- 监督学习：通过将输入数据和对应的标签进行训练，使机器能够学习并预测未知数据的标签。
- 无监督学习：在没有标签的情况下，通过对数据进行聚类和降维等技术，从中发现隐藏的结构和模式。
- 强化学习：通过与环境的交互，通过试错过程来学习最优策略，以达到某个特定的目标。
3. 自然语言处理- 词法分析：将自然语言文本进行分词、词性标注等处理，以获得更加精确的语言表达。
- 句法分析：通过语法分析算法，将句子结构化为语法树，以理解句子的语法关系和语义信息。
- 语义理解：通过语义模型和知识图谱等技术，将句子转化为机器可以理解和处理的语义表示。
4. 计算机视觉- 图像特征提取：利用深度学习和卷积神经网络等技术，提取图像中的特征信息，识别目标和物体。
- 目标检测与跟踪：通过目标检测算法和多目标跟踪技术，实现图像中目标的定位和追踪。
- 图像生成与处理：通过图像生成模型和图像处理算法，实现图像的生成、增强和修复等操作。
5. 深度学习- 神经网络构建：通过构建多层的神经网络结构，以模拟人脑神经元之间的连接和信息传递。
- 训练与优化：利用反向传播算法和梯度下降等技术，对神经网络的参数进行训练和优化，以提高模型的准确度和泛化能力。
计算机控制技术简介计算机控制技术是一种应用计算机和自动控制原理实现对各类设备、系统和过程进行控制和管理的技术。
它通过计算机的高效运算、智能决策和迅速响应能力，为工业、交通、农业、医疗等领域提供了强大的支持和推动力。
本文将从计算机控制技术的起源、应用领域、关键技术和发展趋势等方面进行探讨。
一、计算机控制技术的起源和发展计算机控制技术的起源可以追溯到20世纪50年代，当时计算机技术刚刚起步，人们想通过计算机实现对工业生产过程的自动控制。
最早的计算机控制系统主要利用数字计算机进行控制，并实现一些简单的自动化操作。
随着计算机硬件和软件技术的发展，计算机控制技术得到了快速的推广和应用。
二、计算机控制技术的应用领域计算机控制技术在各个领域都有广泛的应用。
在工业生产中，计算机控制技术可以实现对生产线的自动化控制，提高生产效率和产品质量。
在交通运输领域，计算机控制技术可以实现智能交通管理、优化调度和车辆导航等功能。
在农业生产中，计算机控制技术可以实现精准农业管理、智能化灌溉和自动化收割等操作。
在医疗健康领域，计算机控制技术可以实现医疗设备的精确控制和医疗信息管理等。
三、计算机控制技术的关键技术1. 传感器技术：传感器是计算机控制技术的重要组成部分，可以将物理量、化学量等转化为计算机可读取的电信号。
传感器技术的发展使得计算机可以实时获取各种信息，并根据信息进行反馈和控制。
2. 数据采集与处理技术：数据采集与处理技术是计算机控制技术的核心。
通过各种设备和传感器采集到的数据，计算机可以进行高速、准确的数据处理和分析，从而实现对控制系统的精确控制。
3. 控制算法与模型技术：控制算法和模型技术是计算机控制技术的关键。
通过建立准确的数学模型和设计合理的控制算法，可以实现对各种复杂系统和过程的自动控制。
4. 人机交互技术：人机交互技术是计算机控制技术的重要组成部分，可以实现人与计算机之间的信息交流和指令传递。
通过人机交互技术，用户可以直观地了解和控制计算机控制系统，提高系统的可用性和易用性。
控制系统的数据采集与处理技术随着科技的不断发展和进步，控制系统在各个领域中起着举足轻重的作用。
而控制系统的数据采集与处理技术则是其中至关重要的一环。
本文将对控制系统的数据采集与处理技术进行探讨，从数据采集的方式、处理方法以及技术应用等方面进行分析。
一、数据采集方式在控制系统中，数据采集是指将现实世界中的各种信息转化为计算机可以处理的数据形式。
常见的数据采集方式包括模拟信号采集和数字信号采集。
1. 模拟信号采集模拟信号采集是指将模拟信号通过模数转换器(ADC)转化为数字信号的过程。
在控制系统中，我们通常会采用传感器将各种物理量转化为电压或电流信号，再经过一定的放大和滤波处理后，将模拟信号送入ADC进行采样和转换。
2. 数字信号采集数字信号采集是指直接获取数字信号的过程。
例如，计算机数字输入/输出卡(DAQ)可以直接采集各种数字信号，并进行存储和处理。
数字信号采集具有抗干扰性强、采集速度高等优点，被广泛应用于控制系统中。
二、数据处理方法数据采集完成后，接下来就需要进行数据处理，以提取有用的信息，并为后续的控制决策提供依据。
在控制系统中，常用的数据处理方法包括滤波、数据压缩、特征提取以及智能算法等。
1. 滤波滤波是数据处理的基本方法之一，其目的是去除数据中的噪声和干扰，保留有用信号。
滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波等，具体选择滤波器的类型和参数应根据实际情况进行。
2. 数据压缩对于大规模的数据集，为了减少数据存储和传输的开销，需要对数据进行压缩。
数据压缩可以分为有损压缩和无损压缩两种方式，具体选择哪种方式取决于对数据精度和压缩比的要求。
3. 特征提取数据处理的另一个重要环节是特征提取，即从原始数据中提取出对问题解决有帮助的特征。
常见的特征提取方法包括傅里叶变换、小波变换、主成分分析等，可以通过这些方法将原始数据转化为更具代表性和可分离性的特征。
4. 智能算法随着人工智能技术的快速发展，智能算法在控制系统数据处理中得到了广泛应用。
数据采集与处理技术研究随着技术的不断发展，数据采集和处理技术也不断地被引入各个领域。
数据采集和处理技术是现代科技的重要组成部分，对科学研究、社会管理、经济发展等方面都有重要的影响和作用，本文将对数据采集和处理技术进行探究和研究。
一、数据采集数据采集是指通过各种手段收集和获取原始数据的过程。
数据采集的方法有很多种，例如手工输入、仪器采集、传感器采集等。
手工输入是最原始的数据采集方式，通过人工手动输入实现数据采集。
这种方法的优点是简单易行，但缺点是工作效率低、易错，适用于数据量小、格式简单的情况。
仪器采集是使用各种仪器设备对数据进行自动采集。
例如，在科学实验中，化学分析仪、光谱仪、显微镜等仪器都可以进行针对性的数据采集。
这种方法的优点是数据精度高、自动化程度高，但是缺点是采集设备价格昂贵，适用范围受到限制。
传感器采集则是一种非常常见的数据采集方法，通过安装各种传感器将采集的数据传输到计算机或其他设备上，这种方法广泛应用于工业控制、农业、气象、环境监测等领域。
传感器采集的优点是数据精度高、自动化程度高，但需要设备投资，同时需要确定要采集的数据类型和范围。
二、数据处理数据采集是收集数据的过程，而数据处理则是将采集到的大量数据进行分析、加工和计算，得到有用的信息的过程。
数据处理的目的是将原始数据转化为有用的信息，进而对各种业务和研究做出决策或推理。
数据处理的方法有很多种，包括数据清洗、数据预处理、数据挖掘和数据分析等。
其中，数据清洗是最基本的数据处理方式，它是指在数据分析之前通过各种手段将不完整、不正确或重复的数据元素进行清理。
数据预处理是指在对数据进行分析之前，对数据进行一系列统计学处理和数学处理，进行特征提取，以便更适合进行数据挖掘和分析。
数据挖掘则是一种通过挖掘数据集，发现其中潜藏的信息、模式和规律的过程。
数据挖掘可以对数据进行分类、聚类、回归分析等，从而得出对应的结果。
数据分析是对数据进行更深度、更综合的分析和研究，通过对数据相关性的分析，发现数据中的关键因素，并对数据进行建模和预测。
1数据的采集与处理1.1数据的采集施工监控中需对影响施工及控制精度的数据进行收集，主要包括环境参数和结构参数，前者又主要是指风速风向数据；后者主要指结构容重、弹模等数据。
施工监控需进行收集的数据如表1-1所示。
1.1.2数据采集方法基于港珠澳大桥特殊的地理位置，采用远程数据采集系统，与传统的数据采集系统相比，具有不受地理环境、气候、时间的影响等优势。
而借助无线传输手段的远程数据采集系统，更具有工程造价和人力资源成本低，传输数据不受地域的影响，可靠性高，免维护等优点。
远程无线数据采集系统的整体结构如图1-2所示。
1-2 远程无线数据采集系统组成结构图1.2数据的处理与评估在数据分析之前, 数据处理要能有效地从监测数据中寻找出异常值, 必须对监测数据进行可靠性检验, 剔除粗差的影响, 以保证监测数据的准确、可靠。
我们拟采用的是最常用的μ检验法来判别系统误差; 用“3σ准则”剔除粗差; 采用了“五点二次中心平滑”法对观测数据进行平滑修正。
同时, 在数据处理之后, 采用关联分析技术寻找某一测点的最佳关联点, (为保证系统评判的可靠性, 某一测点的关联点宜选用2 个以上)。
我们选用3 个关联测点, 如果异常测值的关联测点有2 个以上发生异常, 且异常方向一致, 则认为测值异常是由结构变化引起, 否则, 认为异常是由监测系统异常引起。
出现异常时, 经过判定, 自动提醒用户检查监测系统或者相应的结构(根据测点所在位置), 及时查明情况, 并采取一些必要的应急措施, 同时对测值做标注, 形成报表, 进行评估。
1.2.1系统误差的判别判别原则: 异常值检验方法是建立在随机样本观测值遵从正态分布和小概率原理的基础之上的。
根据观测值的正态分布特征性, 出现大偏差观测值的概率是很小的。
当测值较少时, 在正常情况下, 根据小概率原理, 它们是不会出现的, 一旦出现则表明有异常值。
依统计学原理: 偏差处于2 倍标准差或3 倍标准差范围内的数据为正常值, 之外的则判定为异常。
数据采集与处理技术数据是现代社会生产和生活中的重要组成部分，全球各个领域的数据不断涌现，如何高效地采集、处理和应用这些数据，已经成为了当今世界上各个行业必须面对的挑战。
因此，在这篇文章中，我将从以下两个方面探讨数据采集和处理技术。
一、数据采集技术随着信息技术的发展，大量现实中的数据已经可以被采集并应用，如生产过程中的传感器数据、社会舆情、人口流动等数据。
数据采集通常包括以下步骤：1. 传感器或设备的选择和部署传感器或设备的选择和部署是进行数据采集的第一步。
根据需要采集的数据类型，选择相应的传感器或设备，并确定其部署的位置和数量。
例如，在监测空气质量时，可以使用多个传感器分布在不同的位置来收集数据。
2. 数据采集器的选择和安装数据采集器是用于连接传感器或设备以收集数据的硬件设备。
根据采集的数据的类型和数量，选择合适的数据采集器，并安装在合适的位置，以便于传输数据并提高采集效率。
3. 数据存储和传输采集到的数据需要存储在数据库中，以便于后续的处理和分析。
此外，数据传输也是数据采集的重要环节之一。
对于高速数据采集应用，要优先考虑采用高速存储和传输技术。
二、数据处理技术数据处理是对采集到的数据进行分析和处理的过程，包括数据过滤、数据清洗、数据聚合、统计分析和机器学习等技术。
1. 数据过滤数据过滤是指对采集到的原始数据进行初步的处理，筛选掉无用的数据，以减少后续的数据处理量。
例如，在温度传感器采集数据时，可能会发生异常数据的情况，这些数据应该被剔除。
2. 数据清洗数据清洗是指对采集到的数据进行去重、去噪、纠错等处理，以保证数据的准确性和完整性。
例如，在人口流动数据处理中，应注意处理因重复数据、缺失数据和错误数据导致的数据偏差。
3. 数据聚合数据聚合是将多个数据源采集的数据进行合并，通过聚合操作生成高质量的数据。
例如，在合并多个温度传感器数据时，可以通过对数据进行加权聚合来计算整个区域的平均温度。
4. 统计分析统计分析是对数据进行统计、计算、可视化等操作，以提炼有用的信息。
计算机控制系统数据采集与处理技术全解1. 引言计算机控制系统在现代工业自动化领域起着至关重要的作用。
在计算机控制系统中，数据采集与处理是其中的核心环节之一。
本文将全面介绍计算机控制系统数据采集与处理技术，包括数据采集的原理和方法、数据处理的技术和算法等。
2. 数据采集的原理和方法数据采集是指通过各种传感器和仪器，将现实世界中的各种物理量、事件等转化为计算机可以接受和处理的数字信号。
数据采集的原理主要涉及模拟信号的采样与量化、传感器的选择与应用等方面。
2.1 模拟信号的采样与量化模拟信号是连续变化的信号，为了能够在计算机中进行处理，首先需要将模拟信号进行采样和量化。
采样是指将模拟信号在时间上进行离散化，而量化是指将采样后的信号在幅度上进行离散化。
常用的采样与量化方法有脉冲采样、均匀量化和非均匀量化等。
2.2 传感器的选择与应用在数据采集过程中，传感器的选择和应用决定了数据采集的准确性和可靠性。
常见的传感器包括温度传感器、压力传感器、速度传感器等。
根据不同的应用场景，选择合适的传感器进行数据采集，可以提高数据采集的精度和稳定性。
3. 数据处理的技术和算法数据采集是为了获取各种物理量和事件的数字信号，而数据处理则是对这些数字信号进行分析和处理，从中提取出有用的信息。
数据处理的技术和算法包括数据滤波、数据压缩、数据插值等。
3.1 数据滤波数据滤波是指对采集到的数据进行平滑处理，去除掉其中的噪声和干扰。
常见的数据滤波方法有移动平均滤波、中值滤波、滑动窗口滤波等。
3.2 数据压缩数据压缩是指对采集到的数据进行压缩编码，以减少存储空间和传输带宽的占用。
常见的数据压缩方法有哈夫曼编码、LZW编码、JPEG压缩等。
3.3 数据插值数据插值是指通过已知数据点之间的关系，推算出缺失数据点的数值。
常见的数据插值方法有线性插值、多项式插值、样条插值等。
4. 数据采集与处理系统的设计与实现在实际应用中，数据采集和处理通常并不是独立进行的，而是需要设计和实现一个完整的数据采集与处理系统。
数据采集与处理技术参考书目：1．数据采集与处理技术马明建周长城西安交通大学出版社2．数据采集技术沈兰荪中国科学技术大学出版社3．高速数据采集系统的原理与应用沈兰荪人民邮电出版社第一章绪论数据采集技术(Data Acquisition)是信息科学的一个重要分支,它研究信息数据的采集、存贮、处理以及控制等作业。
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与控制问题。
将外部世界存在的温度、压力、流量、位移以及角度等模拟量（Analog Signal）转换为数字信号（Digital Signal）, 在收集到计算机并进一步予以显示、处理、传输与记录这一过程，即称为“数据采集”。
相应的系统即为数据采集系统（Data Acquisition System,简称DAS）数据采集技术以在雷达、通信、水声、遥感、地质勘探、震动工程、无损检测、语声处理、智能仪器、工业自动控制以及生物医学工程等领域有着广泛的应用。
1．1 数据采集的意义和任务数据采集是指将温度、压力、流量、位移等模拟量采集、转换为数字量后，再由计算机进行存储、处理、显示或打印的过程。
相应的系统称为数据采集系统。
数据采集系统的任务：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，将计算得到的数据进行显示或打印，以便实现对某些物理量的监视，其中一部分数据还将被生产过程中的计算机控制系统用来控制某些物理量。
数据采集系统的好坏，主要取决于精度和速度。
1．2 数据采集系统的基本功能1.数据采集：采样周期2.模拟信号处理3.数字信号处理4.开关信号处理：来自开关器件5.二次数据计算：平均、累积、变化率、差值、最大值、最小值6.屏幕显示7.数据存储8.打印输出9.人机联系1．3 数据采集系统的结构形式硬件和软件组成。
从硬件方面来看，有两种结构形式：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。
自动控制系统的数据采集与处理自动控制系统是一种利用计算机和相关技术实现自动化控制的系统。
而数据采集与处理是自动控制系统中至关重要的一环。
本文将就自动控制系统的数据采集与处理进行探讨。
一、数据采集的定义与目的数据采集是指通过各种传感器或测量设备收集目标对象的信息，并将其转换为可理解和处理的数据形式。
数据采集的目的在于提供真实、准确的信息，为后续的数据处理和决策提供支持。
二、数据采集的方法与技术1. 传感器技术传感器是实现数据采集的核心技术之一。
常见的传感器有温度传感器、压力传感器、流量传感器等。
通过传感器可以将目标对象的物理量转换为可测量和可记录的电信号或数字信号。
2. 通信技术数据采集需要将采集到的数据传输至数据处理单元或者上位机进行进一步处理。
常见的通信技术包括有线通信和无线通信。
有线通信主要采用常见的通信接口，如RS232、RS485，而无线通信可采用蓝牙、WiFi、LoRa等无线传输方式。
3. 数据压缩与优化在进行数据采集时，要考虑到数据的实时性、精确性以及数据量对系统的负荷影响等因素。
对于大量数据采集的系统，可以采用数据压缩与优化技术，减少数据的冗余和传输压力。
三、数据处理的定义与过程数据处理是指对采集到的原始数据进行处理、分析和计算，得到有用的信息和结果的过程。
数据处理的目标在于从原始数据中获取有意义的信息，并为决策提供依据。
数据处理的过程主要包括数据预处理、特征提取、建模与仿真、控制策略设计等环节。
具体而言，数据预处理用于对原始数据进行滤波、降噪、纠正等操作；特征提取则对数据进行统计分析和特征提纯，以获取更有意义的指标和特征；建模与仿真阶段将采集到的数据进行建模分析，并通过仿真验证不同的控制策略的可行性；最后，控制策略设计环节将整合前期处理得到的信息和模型，进一步优化与控制系统的设计。
四、数据采集与处理在自动控制系统中的应用自动控制系统中的数据采集与处理广泛应用于工业自动化、军事装备、环境监测、交通运输等各个领域。
