第三章 数据采集与处理技术

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。

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。

数据采集与处理技术数据采集与处理技术在当今信息时代中占据了重要地位。

随着科技的不断发展，越来越多的数据可以被获取和利用。

数据采集与处理技术旨在提取有用的信息，帮助人们做出明智的决策，并为企业的发展提供支持。

本文将探讨数据采集与处理技术的应用、挑战和未来发展。

一、数据采集技术数据采集技术是指将现实世界中的数据转化为数字形式的过程。

随着物联网的兴起，各种传感器和设备不断涌现，使得数据采集变得更加容易。

例如，智能手机、智能手表、智能家居等设备可以记录用户的活动，并将数据传输到云端进行分析。

同时，为了获取更全面的数据，企业还可以通过问卷调查、社交媒体分析等方式进行数据采集，以了解消费者的需求和市场趋势。

二、数据处理技术数据处理技术是指将大量的原始数据转化为可用信息的过程。

传统的数据处理方法包括数据清洗、转换和加载。

数据清洗是指去除重复、缺失和错误的数据，以提高数据质量。

数据转换是指将数据从一个形式转化为另一个形式，例如将文本数据转化为数值数据。

数据加载是指将处理后的数据存储到数据库或数据仓库中，以供进一步分析和应用。

随着技术的不断创新，数据处理的方法也在不断发展。

例如，人工智能和机器学习技术可以通过模式识别和数据挖掘，自动发现数据中的规律和趋势，从而提供更精确的分析结果。

三、应用领域数据采集与处理技术已经广泛应用于各个领域。

在医疗行业中，通过采集患者的病历数据和临床试验数据，可以提供个性化诊疗方案和健康管理建议。

在交通运输领域，通过采集交通流量、车辆位置和路况等数据，可以实现智能交通管理和拥堵预测。

在金融行业，通过采集用户的交易记录和信用评分，可以提供个性化的金融服务和风险管理。

四、挑战与解决方案然而，数据采集与处理技术面临着一些挑战。

首先，隐私和安全问题是当前数据处理的重要难题。

大量的个人数据被采集和处理，可能导致用户隐私的泄露和信息安全的风险。

因此，需要制定相关的法律法规和技术手段来保护个人数据的安全。

一、绪论1、“数据采集”是指将温度、压力、流量、位移等模拟量经测量转换电路输出电量后再采集转换成数字量后，再由PC 机进行存储、处理、显示或打印的过程。

2、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，然后送入计算机进行相应的处理，得出所需的数据。

3、数据采集系统的组成：数据输入通道，数据存储与管理，数据处理，数据输出及显示这五个部分组成。

4、数据处理系统的分为预处理和二次处理两种（实时（在线）处理和事后（脱机）处理。

）5、微型计算机数据采集系统，集散型数据采集系统。

6、一般微型计算机数据采集与处理系统是由传感器、模拟多路开关、程控放大器、采样/保持器、A/D 转换器、计算机及外设等部分组成。

7、微型计算机数据采集系统的特点是（1）、系统结构简单；（2）、环境要求不高；（3）、价格低廉，降低成本；（4）、可作为集散型系统的基本组成部分；（5）、软件齐全，易构成系统，便于使用和维修；8、集散型数据采集系统的特点：（1）、系统的适应能力强；（2）、系统的可靠性高；（3）、系统的实时响应性好；（4）、对系统硬件的要求不高。

二、模拟信号的数字化处理1、在数据采集系统中同时存在着那两种不同形式的信号：离散数字信号和连续模拟信号2、连续的模拟信号转换为离散的数字信号，经历了两个断续过程：时间断续、数值断续3、采样周期Ts 决定采样信号的质量和数量:4、采样定理在fc=1/(2Ts)时是不适应的。

5、消除频率混淆的措施：频域衰减较快的信号，提高采样频率;频域衰减较慢的信号，用低通滤波器。

6、采样控制方式的选择：（1）、无条件采样（2）、中断方式（3）、查询方式（4）、DMA 方式7、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数倍比较，以最接近于采样信号幅值的最小数量单位来代替该幅值。

量化单位2nFSR q =8、完成量化和编码的器件是模/数转化器。

9、量化的两种方法：“只舍不入” 、“有舍有入”10、编码是指把量化信号的电平用数字代码来表示。

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。

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。

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。

数据采集与处理技术的创新研究第一章前言数据采集和处理技术在现代生活中扮演着越来越重要的角色。

这些技术不仅能够增强我们对日常生活的理解，还可以帮助我们更好地管理和利用资源。

在一些领域，比如物联网、大数据分析和人工智能，数据采集和处理技术对于成功实现项目目标至关重要。

本文章旨在探讨数据采集和处理技术的创新研究，深入了解这些技术如何支持创新及其在现实生活中的应用。

第二章数据采集技术的创新研究在数据采集技术的创新研究方面，我们可以看到很多进步和变化。

过去，数据采集主要依赖于手动输入或传感器采集数据。

然而，这种方法往往效率低下且容易出错。

现在，随着物联网技术和智能设备的出现，数据采集已经发生了变革。

这些设备可以自动采集数据，并通过网络传输和存储数据。

这种方法的效率更高且更精确。

此外，大数据技术的出现也为数据采集带来了创新。

现在，企业可以利用网络抓取工具和网络爬虫从网页和社交媒体上收集数据，这些数据可以为企业提供有价值的信息，帮助企业更好地进行市场研究和决策。

第三章数据处理技术的创新研究随着数据采集技术的改进，数据处理技术也在不断创新。

传统的数据处理技术主要依赖于关系型数据库来存储和分析数据。

然而，这种方法在大数据领域显得笨重且效率低下。

因此，人们开始研究新的数据处理技术来能够更好地处理大数据。

分布式计算是一种新的数据处理技术，基于Hadoop等开源技术，可以高效地处理大规模数据。

此外，各种数据挖掘和机器学习算法的出现，也为数据处理带来了新的机遇。

这些算法可以帮助人们从数据中发现有用的模式和信息，以及为决策提供有力的支持和洞察力。

第四章数据采集和处理技术在现实生活中的应用数据采集和处理技术的创新研究为现实生活中的各个领域带来了巨大的机遇和潜力。

以下是数据采集和处理技术在一些领域中的应用：（1）医疗保健：医疗保健领域可以通过数据采集和处理来改善医疗保健服务。

医疗机构可以利用传感器和智能设备来监控病人的健康状况，并通过数据分析来提供更好的医疗服务。

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。

数据采集与处理技术在物联网中的应用在物联网（Internet of Things）的应用中，数据采集与处理技术发挥着至关重要的作用。

通过采集物联网中的各种数据，如温度、湿度、光线、声音等，然后将这些数据进行分析和处理，可以为物联网提供更加智能化、高效化的应用。

一、数据采集技术在物联网中的应用数据采集技术是物联网中不可或缺的技术之一。

数据采集系统可以利用各种传感器、摄像头等设备对物联网中的环境信息、物品信息和人员信息等进行实时监控、采集和处理，将采集的数据上传到云端，为后续的处理和应用提供支持。

例如，在智能家居场景下，温度、湿度、光线等常见的传感器设备可以实时采集室内环境数据，并将这些数据上传到云端，由人工智能算法进行分析和处理，为用户提供智能化的空调、照明等控制方案。

在智慧城市方面，各种传感器设备可以将监测到的气象、环境、交通、能源等数据上传到云端，为城市的交通、环保、能源等多个领域提供更加智能的服务。

二、数据处理技术在物联网中的应用数据处理技术是物联网中数据应用的重要环节。

随着物联网设备数量的增加和数据采集的日益频繁，数据处理算法需要具备高效、实时、精确的特点，才能支持物联网应用的发展。

数据处理算法的多样性也是物联网应用面临的挑战之一。

随着图像、视频、声音等非结构化数据在物联网应用中的不断增多，如何将这些非结构化数据转化为可供分析的结构化数据也是一个重要的科研热点。

例如，在智能交通方面，人工智能算法可以利用收集到的数据对城市的交通流量、拥堵状况、车辆违规行为等进行实时监控和分析，提供交通指挥、车辆调度等智能化的服务。

在物联网安全方面，数据处理算法可以利用收集到的数据对物联网设备的安全性进行监测和分析，防范网络攻击和信息泄漏等风险。

三、数据采集与处理技术在智能制造中的应用在智能制造领域，数据采集与处理技术也发挥着重要的作用。

通过对生产过程中的各种参数、状态和质量进行实时监控和分析，可以提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量等。