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第11章数据的存储采集与转换

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第11章 工业智能控制系统

第11章 工业智能控制系统

智能应用的基础是数据，要对生产过程数据进行大量、长期、全过程的采集和 存储。基于这些数据，与生产机理模型相结合，对模型参数甚至算法进行优化，就 能得到最优的生产指令、监测报告。从而保证保证生产平稳，质量可靠。
这就是工业智能控制系统应用于生产实践的一般过程。 我国工业企业智能化建设第一步是建设数字化车间，第二步是建设智能工厂。
工厂常用数据采集存储工具 PDA数据采集分析工具
PI实时数据库
OPC UA
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11.2 工厂数据中心
第十一章 工业智能控制系统
3．数据处理
1. 数据处理方法 - 数据清洗，解决数据有效性 - 数据集成，解决数据一致性 - 数据转换，适合工厂应用的分析方式 - 数据规约，降低数据复杂程度
2. 边缘计算 在控制侧实时采集，去除多余数据，再上传数据中心，极大提高效率。
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11.1 简述
第十一章 工业智能控制系统
2．数字化车间
数字化车间是以生产对象所要求的工艺和设备为基础，以信息技术、自动化、 测控技术等为手段，用数据连接车间不同单元，对生产运行过程进行规划、管理、 诊断和优化。
该体系架构图来自国标《数字化车间通用技术要求》，数字化车间的要素包括 基础层和执行层，无论什么行业的数字化车间都应具有车间计划与调度、工艺执行、 生产物流、质量管理、设备管理这五个核心模块。图中管理层属于企业信息化建设 内容。
基于数字化车间，以 车间为数据单元实现 全工厂的数据集成与 共享
通过服务总线，连接 上层资源与生产管理 层（厂级）对接，并 与下层（车间）的数 据贯通
应用综合仿真、大数 据等技术，对全厂资 源、物流、质量进行 预测、优化，实现全 厂智能、柔性并达成 集成、协同的目标

地籍测量第11章-数字地籍测量ppt课件

地籍测量第11章-数字地籍测量ppt课件
Cadastral Survey
第11章 数字地籍测量 11.2.2 地籍成果的绘制 绘权属地籍图
Cadastral Survey
第11章 数字地籍测量 11.2.2 地籍成果的绘制 • 绘制地籍图
Cadastral Survey
第11章 数字地籍测量 11.2.2 地籍成果的绘制 绘制地籍图 • 绘出权属图后，经过图幅整饰就可绘出地
地籍信息资料的采集 • 数字地籍测量应完成常规地籍测量的任务和内容，
应获取以宗地为单元的地籍要素的定位特征及其 他地籍属性资料。 • 地籍要素的定位特征可以在权属调查的基础上以 常规的地籍测量方法或在已有的地图资料中获取。 • 其他地籍要素应从地籍权属调查、土地分等定级、 土地利用现状调查和其他社会调查资料中采集。
2. 数据传输:用数据通讯线连接电子手薄和计算 机，把野外观测数据传输到计算机中，每次 观测的数据要及时传输，避免数据丢失。
Cadastral Survey
第11章 数字地籍测量
11.1.3 全站仪数字测图过程
3. 数据处理:数据处理包括数据转换和数据计算。 数据处理是对野外采集的数据进行预处理， 检查可能出现的各种错误；把野外采集到的 数据编码，使测量数据转化成绘图系统所需 的编码格式。数据计算是针对地貌关系的， 当测量数据输入计算机后，生成平面图形、 建立图形文件、绘制等高线。
• CASS软件编码引导文件
Code，N1，N2，……，Nn
Cadastral Survey
第11章 数字地籍测量 11.2.1 地籍信息编码 地籍信息编码的一般原则 • 惟一性 • 易扩展 • 易识别 • 简单适用
Cadastral Survey
第11章 数字地籍测量 11.2.1 地籍信息编码 地籍信息编码

大数据处理工具选型指南

大数据处理工具选型指南

大数据处理工具选型指南第1章大数据处理工具选型概述 (3)1.1 大数据处理工具的定义 (3)1.2 大数据处理工具的分类 (3)第2章数据采集工具选型 (3)2.1 流式数据采集工具 (3)2.2 批量数据采集工具 (3)2.3 数据采集工具的功能评估 (3)第3章数据存储工具选型 (3)3.1 关系型数据库 (3)3.2 非关系型数据库 (3)3.3 分布式存储系统 (3)第4章数据清洗工具选型 (3)4.1 数据清洗的基本方法 (4)4.2 数据清洗工具的分类 (4)4.3 数据清洗工具的功能评估 (4)第5章数据转换工具选型 (4)5.1 数据转换的基本概念 (4)5.2 数据转换工具的分类 (4)5.3 数据转换工具的功能评估 (4)第6章数据分析工具选型 (4)6.1 数据分析的基本方法 (4)6.2 数据分析工具的分类 (4)6.3 数据分析工具的功能评估 (4)第7章数据可视化工具选型 (4)7.1 数据可视化的基本概念 (4)7.2 数据可视化工具的分类 (4)7.3 数据可视化工具的功能评估 (4)第8章数据挖掘工具选型 (4)8.1 数据挖掘的基本方法 (4)8.2 数据挖掘工具的分类 (4)8.3 数据挖掘工具的功能评估 (4)第9章机器学习工具选型 (4)9.1 机器学习的基本概念 (4)9.2 机器学习工具的分类 (4)9.3 机器学习工具的功能评估 (4)第10章数据安全工具选型 (4)10.1 数据安全的基本概念 (4)10.2 数据安全工具的分类 (4)10.3 数据安全工具的功能评估 (4)第11章大数据处理平台选型 (4)11.1 大数据处理平台的基本概念 (4)11.3 大数据处理平台的功能评估 (5)第12章大数据处理工具选型实践 (5)12.1 选型案例分析 (5)12.2 选型策略与步骤 (5)12.3 选型注意事项 (5)第1章大数据处理工具选型概述 (5)1.1 大数据处理工具的定义 (5)1.2 大数据处理工具的分类 (5)第2章数据采集工具选型 (5)2.1 流式数据采集工具 (6)2.2 批量数据采集工具 (6)2.3 数据采集工具的功能评估 (7)3.3 数据存储工具选型 (7)3.1 关系型数据库 (7)3.2 非关系型数据库 (8)3.3 分布式存储系统 (8)第4章数据清洗工具选型 (9)4.1 数据清洗的基本方法 (9)4.2 数据清洗工具的分类 (9)4.3 数据清洗工具的功能评估 (10)第五章数据转换工具选型 (10)5.1 数据转换的基本概念 (10)5.2 数据转换工具的分类 (11)5.3 数据转换工具的功能评估 (11)第6章数据分析工具选型 (12)6.1 数据分析的基本方法 (12)6.1.1 描述性分析 (12)6.1.2 摸索性分析 (12)6.1.3 推断性分析 (12)6.1.4 预测性分析 (12)6.2 数据分析工具的分类 (12)6.2.1 数据预处理工具 (13)6.2.2 数据可视化工具 (13)6.2.3 统计分析工具 (13)6.2.4 机器学习工具 (13)6.2.5 大数据工具 (13)6.3 数据分析工具的功能评估 (13)6.3.1 功能性 (13)6.3.2 功能指标 (13)6.3.3 用户友好性 (13)6.3.4 社区支持和文档 (14)6.3.5 成本效益 (14)第7章数据可视化工具选型 (14)7.2 数据可视化工具的分类 (14)7.3 数据可视化工具的功能评估 (15)第8章数据挖掘工具选型 (15)8.1 数据挖掘的基本方法 (15)8.2 数据挖掘工具的分类 (16)8.3 数据挖掘工具的功能评估 (16)第9章机器学习工具选型 (17)9.1 机器学习的基本概念 (17)9.2 机器学习工具的分类 (17)9.3 机器学习工具的功能评估 (18)第10章数据安全工具选型 (18)10.1 数据安全的基本概念 (18)10.2 数据安全工具的分类 (18)10.3 数据安全工具的功能评估 (19)第11章大数据处理平台选型 (19)11.1 大数据处理平台的基本概念 (19)11.2 大数据处理平台的分类 (20)11.3 大数据处理平台的功能评估 (20)第12章大数据处理工具选型实践 (21)12.1 选型案例分析 (21)12.2 选型策略与步骤 (22)12.3 选型注意事项 (22)第1章大数据处理工具选型概述1.1 大数据处理工具的定义1.2 大数据处理工具的分类第2章数据采集工具选型2.1 流式数据采集工具2.2 批量数据采集工具2.3 数据采集工具的功能评估第3章数据存储工具选型3.1 关系型数据库3.2 非关系型数据库3.3 分布式存储系统第4章数据清洗工具选型4.1 数据清洗的基本方法4.2 数据清洗工具的分类4.3 数据清洗工具的功能评估第5章数据转换工具选型5.1 数据转换的基本概念5.2 数据转换工具的分类5.3 数据转换工具的功能评估第6章数据分析工具选型6.1 数据分析的基本方法6.2 数据分析工具的分类6.3 数据分析工具的功能评估第7章数据可视化工具选型7.1 数据可视化的基本概念7.2 数据可视化工具的分类7.3 数据可视化工具的功能评估第8章数据挖掘工具选型8.1 数据挖掘的基本方法8.2 数据挖掘工具的分类8.3 数据挖掘工具的功能评估第9章机器学习工具选型9.1 机器学习的基本概念9.2 机器学习工具的分类9.3 机器学习工具的功能评估第10章数据安全工具选型10.1 数据安全的基本概念10.2 数据安全工具的分类10.3 数据安全工具的功能评估第11章大数据处理平台选型11.1 大数据处理平台的基本概念11.2 大数据处理平台的分类11.3 大数据处理平台的功能评估第12章大数据处理工具选型实践12.1 选型案例分析12.2 选型策略与步骤12.3 选型注意事项第1章大数据处理工具选型概述1.1 大数据处理工具的定义大数据处理工具，顾名思义，是指用于处理和分析大规模数据集的软件或平台。

《智能传感器》PPT课件

《智能传感器》PPT课件

（11-7） （11-8）
精选课件ppt
34
11.5.3 非线性补偿技术
二次曲线差值法
若传感器的输入和输出之间的特性曲线的斜率变化很大， 则两插值点之间的曲线将很弯曲，如图11-14所示。这时 若仍采用线性插值法，误差就很大。可以采用二次曲线插 值法，这是通过曲线上的三个点作一抛物线（图中的实 线），用此曲线代替原来的曲线。
精选课件ppt
9
11.2.1 非集成化实现
非集成化智能传感器是将传统的经典传感器（采用非集成化 工艺制作的传感器，仅具有获取信号的功能）、信号调理电 路、带数字总线接口的微处理器组合为一整体而构成的一个 智能传感器系统。其框图如图11-4所示。
图11-4 非集成式智能传感器外壳
这种非集成化智能传感器是在现场总线控制系统发展形势的
精选课件ppt
37
11.5.3 非线性补偿技术 （二）对分搜索法
在实际应用中，很多表格都很长，且难以用计算查表法进行查找， 但是这种表格一般都满足从大到小（或从小到大）的顺序。对于这 种表格可以采用对分搜索法进行查找。
精选课件ppt
24
11.4.3 A/D转换器的选择 A/D转换器的种类很多，主要有比较型和积分型两大类，其 中常用的是逐次逼近型、双积分型和V-F转换器。 虽然芯片繁多，性能各异，但从使用角度看，其外特性不外乎 有以下四点：
模拟信号输入端 数字量的并行输出端； 启动转换的外部控制信号； 转换完毕同转换器发出的转换结束信号。
精选课件ppt
17
11.2.4 集成化智能传感器的几种模式
中级形式/自立形式
中级形式是在组成环节中除敏感单元与信号调理电路外， 必须含有微处理器单元，即一个完整的传感器系统封装在 一个外壳里的形式。

大数据技术服务平台开发流程手册

大数据技术服务平台开发流程手册

大数据技术服务平台开发流程手册第1章项目立项与规划 (5)1.1 项目背景与目标 (5)1.2 市场调研与分析 (5)1.3 项目团队与资源配置 (5)1.4 项目时间表与里程碑 (5)第2章需求分析 (5)2.1 业务需求调研 (5)2.2 用户需求分析 (5)2.3 功能需求定义 (5)2.4 非功能需求定义 (5)第3章技术选型与架构设计 (5)3.1 技术栈选型 (5)3.2 系统架构设计 (5)3.3 数据架构设计 (5)3.4 技术风险分析 (5)第4章数据源接入与管理 (5)4.1 数据源识别与接入 (5)4.2 数据采集与清洗 (5)4.3 数据存储与管理 (5)4.4 数据质量管理 (5)第5章数据处理与分析 (5)5.1 数据预处理 (5)5.2 数据挖掘与算法应用 (5)5.3 数据分析模型构建 (6)5.4 数据可视化展示 (6)第6章大数据平台开发 (6)6.1 分布式计算与存储技术 (6)6.2 大数据组件集成 (6)6.3 数据仓库建设 (6)6.4 数据湖技术应用 (6)第7章系统开发与实现 (6)7.1 前端开发技术选型与实现 (6)7.2 后端开发技术选型与实现 (6)7.3 微服务架构设计与实现 (6)7.4 系统测试与调优 (6)第8章安全与隐私保护 (6)8.1 数据安全策略制定 (6)8.2 访问控制与身份认证 (6)8.3 数据加密与脱敏 (6)8.4 隐私保护与合规性 (6)第9章系统部署与运维 (6)9.2 持续集成与持续部署 (6)9.3 系统监控与告警 (6)9.4 系统优化与升级 (6)第10章用户培训与支持 (6)10.1 用户手册与操作指南 (6)10.2 培训计划与实施 (6)10.3 用户支持与问题解决 (6)10.4 用户反馈与需求跟进 (6)第11章项目验收与交付 (6)11.1 项目验收标准与流程 (6)11.2 项目交付物与文档 (7)11.3 项目总结与经验分享 (7)11.4 项目后续服务与维护 (7)第12章项目评估与改进 (7)12.1 项目效果评估 (7)12.2 项目问题与挑战 (7)12.3 改进措施与优化方向 (7)12.4 项目可持续发展策略 (7)第1章项目立项与规划 (7)1.1 项目背景与目标 (7)1.1.1 项目背景 (7)1.1.2 项目目标 (7)1.2 市场调研与分析 (7)1.2.1 市场调研 (7)1.2.2 市场分析 (8)1.3 项目团队与资源配置 (8)1.3.1 项目团队 (8)1.3.2 资源配置 (8)1.4 项目时间表与里程碑 (8)1.4.1 项目时间表 (8)1.4.2 里程碑 (9)第2章需求分析 (9)2.1 业务需求调研 (9)2.2 用户需求分析 (9)2.3 功能需求定义 (9)2.4 非功能需求定义 (10)第3章技术选型与架构设计 (10)3.1 技术栈选型 (10)3.1.1 后端技术栈 (10)3.1.2 前端技术栈 (11)3.1.3 移动端技术栈 (11)3.2 系统架构设计 (11)3.2.1 系统架构概述 (11)3.3 数据架构设计 (12)3.3.1 数据库设计 (12)3.3.2 缓存设计 (12)3.3.3 消息队列设计 (12)3.4 技术风险分析 (12)第4章数据源接入与管理 (12)4.1 数据源识别与接入 (12)4.1.1 数据源识别 (13)4.1.2 数据接入 (13)4.2 数据采集与清洗 (13)4.2.1 数据采集 (13)4.2.2 数据清洗 (13)4.3 数据存储与管理 (14)4.3.1 数据存储 (14)4.3.2 数据管理 (14)4.4 数据质量管理 (14)4.4.1 数据质量评估 (14)4.4.2 数据质量改进 (15)第5章数据处理与分析 (15)5.1 数据预处理 (15)5.2 数据挖掘与算法应用 (15)5.3 数据分析模型构建 (15)5.4 数据可视化展示 (16)第6章大数据平台开发 (16)6.1 分布式计算与存储技术 (16)6.1.1 分布式计算技术 (16)6.1.2 分布式存储技术 (16)6.2 大数据组件集成 (17)6.2.1 常见大数据组件 (17)6.2.2 组件集成方法 (17)6.3 数据仓库建设 (17)6.3.1 数据仓库架构 (17)6.3.2 数据建模方法 (18)6.4 数据湖技术应用 (18)6.4.1 数据湖概念 (18)6.4.2 数据湖关键技术 (18)第7章系统开发与实现 (18)7.1 前端开发技术选型与实现 (18)7.2 后端开发技术选型与实现 (19)7.3 微服务架构设计与实现 (19)7.4 系统测试与调优 (20)第8章安全与隐私保护 (20)8.1 数据安全策略制定 (20)8.1.2 分析数据安全风险 (21)8.1.3 制定数据安全策略 (21)8.1.4 数据安全策略的实施与监督 (21)8.2 访问控制与身份认证 (21)8.2.1 访问控制策略 (21)8.2.2 身份认证技术 (21)8.2.3 访问控制模型的建立 (21)8.2.4 访问控制策略的实施与优化 (21)8.3 数据加密与脱敏 (21)8.3.1 数据加密技术 (21)8.3.2 数据脱敏技术 (21)8.3.3 数据加密与脱敏策略的制定 (22)8.3.4 数据加密与脱敏技术的应用与实践 (22)8.4 隐私保护与合规性 (22)8.4.1 隐私保护原则 (22)8.4.2 隐私保护法律法规 (22)8.4.3 隐私保护措施 (22)8.4.4 合规性评估与监督 (22)第9章系统部署与运维 (22)9.1 系统部署策略与实施 (22)9.1.1 部署策略 (22)9.1.2 部署实施步骤 (23)9.2 持续集成与持续部署 (23)9.2.1 持续集成 (23)9.2.2 持续部署 (23)9.3 系统监控与告警 (23)9.3.1 监控指标 (23)9.3.2 告警机制 (24)9.4 系统优化与升级 (24)9.4.1 优化方向 (24)9.4.2 升级策略 (24)第10章用户培训与支持 (24)10.1 用户手册与操作指南 (24)10.2 培训计划与实施 (24)10.3 用户支持与问题解决 (25)10.4 用户反馈与需求跟进 (25)第11章项目验收与交付 (25)11.1 项目验收标准与流程 (25)11.1.1 验收标准 (25)11.1.2 验收流程 (26)11.2 项目交付物与文档 (26)11.2.1 项目交付物 (26)11.2.2 项目文档 (26)11.4 项目后续服务与维护 (27)第12章项目评估与改进 (27)12.1 项目效果评估 (27)12.2 项目问题与挑战 (27)12.3 改进措施与优化方向 (28)12.4 项目可持续发展策略 (28)第1章项目立项与规划1.1 项目背景与目标1.2 市场调研与分析1.3 项目团队与资源配置1.4 项目时间表与里程碑第2章需求分析2.1 业务需求调研2.2 用户需求分析2.3 功能需求定义2.4 非功能需求定义第3章技术选型与架构设计3.1 技术栈选型3.2 系统架构设计3.3 数据架构设计3.4 技术风险分析第4章数据源接入与管理4.1 数据源识别与接入4.2 数据采集与清洗4.3 数据存储与管理4.4 数据质量管理第5章数据处理与分析5.1 数据预处理5.2 数据挖掘与算法应用5.3 数据分析模型构建5.4 数据可视化展示第6章大数据平台开发6.1 分布式计算与存储技术6.2 大数据组件集成6.3 数据仓库建设6.4 数据湖技术应用第7章系统开发与实现7.1 前端开发技术选型与实现7.2 后端开发技术选型与实现7.3 微服务架构设计与实现7.4 系统测试与调优第8章安全与隐私保护8.1 数据安全策略制定8.2 访问控制与身份认证8.3 数据加密与脱敏8.4 隐私保护与合规性第9章系统部署与运维9.1 系统部署策略与实施9.2 持续集成与持续部署9.3 系统监控与告警9.4 系统优化与升级第10章用户培训与支持10.1 用户手册与操作指南10.2 培训计划与实施10.3 用户支持与问题解决10.4 用户反馈与需求跟进第11章项目验收与交付11.1 项目验收标准与流程11.2 项目交付物与文档11.3 项目总结与经验分享11.4 项目后续服务与维护第12章项目评估与改进12.1 项目效果评估12.2 项目问题与挑战12.3 改进措施与优化方向12.4 项目可持续发展策略第1章项目立项与规划1.1 项目背景与目标1.1.1 项目背景我国经济的快速发展和科技的不断进步，各行各业对高效、智能的解决方案需求日益增长。

国家审计理论与实务智慧树知到答案章节测试2023年哈尔滨商业大学

国家审计理论与实务智慧树知到答案章节测试2023年哈尔滨商业大学

绪论单元测试1.国家审计是不经常产生变化的，相反地，社会审计往往是不断在变化的。

（）A:对B:错答案:B第一章测试1.（）是审计的本质特征。

A:强制性B:广泛性C:独立性D:系统性答案:C2.“审计”一词最早出现于（）。

A:元明清B:魏晋南北朝C:西周时期D:宋代答案:D3.政府审计的特点包括（）。

A:审计机关设置的系统性B:审计机关的独立性C:审计监督的强制性D:审计内容的广泛性答案:ABCD4.关于下列表述正确的是（）。

A:我国建立了从中央到地方的政府审计组织体系B:审计署是国家最高审计机关，是国务院的组成部门C:县级以上地方政府设立审计机关负责本行政区域内的审计工作D:国务院设立审计署，在国务院总理带领下，主管全国的审计工作答案:ABCD5.政府审计的主体是财政部门。

（）A:错B:对答案:A第二章测试1.目前采用独立型政府审计体制的国家有（）。

A:法国B:英国C:德国D:美国答案:C2.( )不是以本部门的收益为目标，它的惟一目标就是维护政府和全体人民的利益。

A:国际审计B:民间审计C:内部审计D:政府审计答案:D3.司法型审计模式的隶属关系是（）。

A:总统B:议会C:国会D:司法序列答案:D4.下列属于政府审计的组织模式的是（）。

A:独立模式B:法律模式C:行政模式D:司法模式答案:ACD5.审计机关不属于国家政权的组成部分。

（）A:对B:错答案:B第三章测试1.政府审计报告不包括的要素是( )。

A:签字B:审计项目名称C:标题D:编号答案:A2.下列不属于政府审计项目准备阶段主要工作程序的是（）。

A:编制审计项目计划B:编制具体的审计项目实施方案C:开展审前培训D:组成审计组，进行审前调查答案:A3.政府审计项目计划执行情况的报告的主要内容有（）。

A:计划执行进度B:项目计划编制依据C:计划执行中发现的主要问题D:项目计划执行存在问题的改进措施E:有效执行项目计划的建议答案:ACDE4.下列表述正确的是（）。

人民大2024数字经济学-PPT课件第11章 数字产业发展

人民大2024数字经济学-PPT课件第11章 数字产业发展
（2）产业发展结构
产业数字化产业的占比不断提高 数字产业化产业的主导产业为软件和信息技术服务业 产业数字化产业目前正处于由迅速扩张（2018年之前）到成熟
发展（2018年之后）的阶段转换。 中国的数字产业已经不再是依赖于某一特定领域或行业的单
一结构，而是包含了多个领域和行业。
10.4 中国数字产业发展绩效与政策
（3）区域发展结构
中心城市在数字产业发展中占据了领先地位。 一些沿线城市在数字经济发展中也呈现出协同发展的特点。 数字产业化产业的区域极核模式较为明显。
10.4.2 中国数字产业发展政策
2003年工信部发布《两化深度融合专项行动计划（2013-2018 年）》
2015年国务院发布“互联网+”行动计划 2017年国务院发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展工
应用场景和终端用户、投资者和风险资本、研发机构； • 市场体系：完备的要素市场体系、自由竞争的产品市场 • 数字治理体系：国家监管法规、政府监管者、治理制度（产权、
安全、竞争、税收、跨境流动等）、创新发展政策。
10.2 数字产业化发展
10.2.4典型案例：中国大数据产业发展
在大数据产业链中，上游是基础支撑层，包括网络设备、计算机设备、 存储设备等硬件供应，以及云计算资源管理平台、大数据平台等基础设施
40
35
30
24.9
25
21
20
17.4
15
10 5.2
6.2
6.4ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
5
0 2016
2017
2018
数字产业化（万亿元）
37.2
31.7 28.8
7.1
7.5
8.4

单片机原理第11章ADDA

单片机原理第11章ADDA

发展趋势
研发出高性能低功耗的ADDA集成芯片并应用在 智能手机、汽车、医疗、航天等领域。
ADC结构
由采样保持电路、模数转换电路和数据输出电路组 成。
输出编码方式
二进制编码、格雷码、字码、二进制补码和二进制 反码。
ADC的失调误差及校正方法
失调误差产生原因
包括温度、电源不稳定、制造工艺偏差、器件差异区别及采样保持电路设计等因素。
解决方法
采取电源稳压、校正电路、热电偶补偿、采样保持电路改进等综合方法。
模式等影响； • 节约生产成本和产品投入时间。
开发工具和软件
• Code Com poser Studio； • Keil C51； • IAR EW8051； • ESD Accutech Laser Analyzer等。
ADDA在嵌入式系统中的作用和未来发展趋 势
作用
实现数字信号和模拟信号相互转换、控制和传输；
ADDA的工作原理
1
DA转换过程
2
DAC将数字信号转换为相应的模拟信号
输出，包括数字信号输入、加工编码和
模拟信号输出。
3Leabharlann AD转换过程从模拟信号输入端到数字信号输出端的 转换过程包括采样、量化和编码。
转换过程参数
涉及到信号的采样频率、分辨率、采样 时刻、输出电流和输出电压等多个参数。
ADC的基本结构和输出编码方式
单片机原理第11章ADDA
本章讲解ADDA的工作原理、ADC和DAC的特点、应用和发展趋势，帮助您 理解数字信号与模拟信号转换的基本原理和技术手段。
ADDA定义和用途
1 什么是ADDA
全称为模数转换器/数模转换器，是数字信号与模拟信号转换的重要设备。

《农业物联网技术与应用》第11章 农业信息处理技术

《农业物联网技术与应用》第11章 农业信息处理技术

• 农业信息涉及面广、数据量大，建设农业数据库时，不仅需要保证数 量，还需要提高质量。因此，以大型数据库为基础的，涵盖农业的生 产、经营、管理、政策法规、科学技术的大型综合性数据库亟待建设 。
11.2.3 云计算技术
• 云计算技术起源于搜索引擎，互联网企业为降低成本、提髙计算性能 ，开发出来这样一种计算技术，目前云计算技术已成为提供互联网服 务的重要平台（张为民，2012）。云计算运行步骤包括：将庞大的计 算处理程序通过网络自动拆分成无数个较小的子程序 ，将它们交给多 个服务器组成的庞大系统，经过搜索、计算分析之后，将结果反馈给 用户。通过云计算技术，网络提供服务者可以在数秒之内， 完成数以 千万计数据的处理，功能之强大，可与超级计算机相匹敌（刘化君， 2010）。云计算的基础理念：将网络各处的计算资源搜集整合并进行 管理分配，最终为用户提供相应所需服务。
2. 数据搜索及农业应用
• 我国已有3万多个涉农网站，为大家提供了丰富的农业技术、市场、 法规、政策等信息。这些分散的资源给使用带来麻烦。搜索引擎在信 息的利用上发挥了巨大作用，提高了信息的利用率，给农业的发展带 来了新的活力。由于信息的使用者是广大的农民，因此，应用到实践 中时，要考虑到农民的文化水平、计算机操作能力和农业信息的复杂 性等，农业搜索引擎不足之处表现在.•输入简单的关键词还查询不到 合乎用户本意的信息；搜索引擎返回给用户的只是指向W e b 页面的 链接地址，并没有使用户所需要的信息一目了然地呈现。因此，适合 农业信息搜索的专业化、智能化引擎是未来农业信息搜索引擎的主流 。
• 搜索引擎以一定的策略在互联网中搜集、发现信息，并对信息进行理 解、提取、组织和处理，还能为用户提供检索服务，从而起到信息导 航的目的（冯晓东，2006）。搜索引擎的工作原理分为以下几个步骤 进行，如图11.1所示。

汽车试验学-第十一章-汽车NVH试验技术

汽车试验学-第十一章-汽车NVH试验技术

§11.1 汽车NVH性能
汽车通过路面接缝或凸起时将产生瞬态振动（Harshness）， 包括冲击和缓冲两种感觉。从NVH的观点看，汽车是一个由激励源、 振动与噪声传递器、振动噪声发射器组成的系统。噪声与振动产生的 源头即系统的激励；传递器就是车身和地板等结构构成的系统；车辆 在运行过程中方向盘、座椅、后视镜的振动及车内噪声均为该激励下 的响应。这些响应能够从视觉、听觉和触觉等方面影响乘坐舒适性。 汽车NVH分析的频率范围：分析振动对人体的影响，0.1-20Hz；抖动 的频率范围10-30Hz；触摸的频率范围10-40Hz；振动在视觉上的频率 范 围 2-20Hz 。 噪 声 ： 结 构 声 的 频 率 范 围 20-1000Hz ； 空 气 声 2505000Hz。国外先进的汽车厂家自上个世纪80年代已经将汽车结构的动 态 特 性 纳 入 产 品 开 发 的 常 规 内 容 。 尤 其 自 20 世 纪 90 年 代 以 来 ， 丰 田 （Toyota）、通用（GM）、福特(Ford)、克莱斯勒（Chrysler）等汽 车 公 司 的 工 程 研 究 中 心 专 门 设 立 了 NVH 分 部 ， 集 中 处 理 汽 车 的 噪 声 （ Noise ） 、 振 动 （ Vibration ） 和 来 自 路 面 接 触 冲 击 的 声 振 粗 糙 度 （Harshness）。
风洞中的另一种共振是驻室亥姆赫兹共振，它是由另一种 不同的激励机制引起，因此不能被气流引导单元消除。一种有效
6、非稳定气流动的模拟
近年来空气动力学和气动声学中非定常效应得到了越来越多 的关注。这些非定常效应可以是阵风、不同的侧向风、大气湍 流、汽车前缘湍流等引起的。为了能有效模拟湍流的长度尺度 和频率，侧风发生器在声学风洞中得到了应用。利用侧风发生 器模拟真实来流的阵风和侧风，在进行声学测试时就不需要旋 转汽车。气流的偏转靠喷口平面处的垂直翼的转动实现。每片 垂直翼均由独立的驱动器驱动，是一个具有独立的阵风和湍流 发生器的主动系统。当垂直翼并联驱动时，便产生一个垂向和 横向一致的流场。

第11章89C51单片机与DA、AD转换器的接口

第11章89C51单片机与DA、AD转换器的接口

1、D/A转换器概述
❖将数字量转换为模拟量，以便操纵控制对象。
单片机
D/A转换 控制对象
❖使用D/A转换器时，要注意区分:
* D/A转换器的输出形式; * 内部是否带有锁存器。 ❖D/A转换器集成电路芯片种类很多:
按输入的二进制数的位数分类，有八位、十位、十二位和十六位等。 按输出是电流还是电压分类，分为电压输出器件和电流输出器件。
MOV B,A
；存数
RETI
；返回
查询方式：
ORG 0000H
；主程序入口地址
AJMP MAIN
；跳转主程序
ORG 1000H
；中断入口地址
MAIN： MOV DPTR，#0007H ；指向0809 IN7通道地址
MOVX @DPTR,A ；启动A/D转换
L1: JB P3.3 L1
;查询
MOVX A,@DPTR ；读A/D转换结果
±2.5V，±5V和±10V； ✓内含高稳定的基准电压源,可方便地与4位、8位或16位微 处理器接口； ✓双电源工作电压:±12V～±15V。
二、A/D转换器接口
❖A/D转换器的概述 ❖典型芯片ADC0809 ❖ADC0809的应用 ❖与AD1674的接口设计 ❖与MC14433的接口设 计
1、A/D转换器的概述
多路同步输出，必须采用双缓冲同步方式。
1#DAC0832占有两个端口地址FDH和 FBH。 2#DAC0832的两个端口地址为FEH和 FBH
例11-2 设AT89C51单片机内部RAM中有两个长度为20的数据块， 其起始地址为分别为addr1和addr2，请根据图11-7所示，编写能把 addr1和addrr2中数据从1#和2#DAC0832同步输出的程序。程序中 addr1和addr2中的数据，即为绘图仪所绘制曲线的x、y坐标点。

数据采集系统概念

数据采集系统概念

模拟信号 A/D
将数字量转换为模拟量的器件称为数模
转换器(Digital to Analog
D/A
Converter),简称DAC或D／A转换器。
将模拟量转变为数字量的器件称为模数 转换器(Analog to Digital Converter),简称ADC或A／D转换器。
数字信号
➢采样保持器:
11.1
➢数信号据调采理: 集/控制系统典型示意将图计算机输出的数字信
将DAC输出的电压幅值
号转换为模拟的电压或
进行放大,满足被控对象
电流信号
的需要。
11.2 数据采集系统主要指标
①．系统分辨率：数据采集系统分辨率是指可分辨信号的最小变化 量，它和传感器灵敏度，放大器的线性度和动态范围、调理电路信 噪比，以及ADC和DAC的二进制位数有关。 ②. 系统精度：系统精度是系统实际输出值和理论值之差。它和 ADC、DAC的转换精度，传感器误差，放大器的线性度和漂移， 直流电源的纹波，取样保持电容和多路模拟开关（MUX）的漏电流， 以及系统结构有关。 ③一.般A系D统C和采D样A速C率的：单系元统精采度样均速高率于是系指统在其保它证单系元统电各路项的指精标度的。情 况下，每秒钟采集信号的次数。它和放大器的转换速率(μV/S)和建 立时间，MUX的通道切换时间、取样保持电路的捕捉时间、数据存 储和读取时间，以及信号源的响应时间有关。 ④. 系统动态范围：系统动态范围是指系统允许信号输入最大幅
化为计算机可识别的数字信号
非电信号 非电信号
归
一K 化 (n)
(n)
F (n)
M U X
S H A
A I/O 微 I/O
D接
接
C 口机口
打 印 机

第十一章--航空发动机数据系统PPT课件

第十一章--航空发动机数据系统PPT课件
谐振式压力传感器形式：弦振式、振膜式、振筒式等。 PW4000压力传感器（4处）：pamb、pt2、pt4.95、pb(燃烧室)
•26.03.2024
•8
四、流量及传感器
质量流量 体积流量 涡轮流量传感器：前后直管段长度应大于15倍和5倍 磁电式转换器：磁阻式、感应式、霍尔元件、光电元件变
换器等；
涡轮流量传感器特点：精度高、线性特性、测量范围宽、 反应灵敏、压力损失小等。
五、振动及传感器
(P390,表11.2)位置：风扇轴承、压气机、中介机匣、涡轮 传感器：速度式、加速度式 1、速度式测振原理 2、加速度式振动传感器原理
•26.03.2024
•9
六、位移测量 差动变压器式位移传感器 形式：1）II型；2）螺旋管型；3）“山”字型 特点：结构简单、灵敏度高、线性度好、测量范围宽。
温度测量：热电偶—400~12000C
电阻温度计—-60~4000C
压力测量：晶体振荡式传感器—可靠性高、稳定性好
转速传感器：齿轮式
•26.03.2024
•5
位移和转角测量：可变差动变压器（LVDT和RVDT）
一、转速及传感器
直接式：r/min(活塞式发动机) 相对转速：x%nmax 磁电感应式传感器（PW400、RB211、V2500、A320） EEC发电机（N2转速信号源）
第二节 典型的机载测试与显示系统
一、概述
FADEC系统将传感器采集、数字信号传给EEC（ECU），经 计算判断，发出指令控制发动机。
显示系统：EICAS或ECAM
二、boeing747-400飞机的机载显示系统
发动机指示及机组警告系统（EICAS） 1、驾驶舱EICAS系统：主发、辅发、警告、警戒、忠告、

数据库原理和应用教程第4版习题参考答案解析

数据库原理和应用教程第4版习题参考答案解析

习题参考答案第1章习题参考答案一、选择题1. C2. B3. D4. C5. D6. B7. A8. B9. D 10. B11. C 12. D 13. D 14. D 15. B16. C 17. D 18. A 19. D 20. A21. D 22. D 23. C 24. A 25. C二、填空题1. 数据库系统阶段2. 关系3. 物理独立性4. 操作系统5. 数据库管理系统（DBMS）6. 一对多7. 独立性8. 完整性控制9. 逻辑独立性10. 关系模型11. 概念结构（逻辑）12. 树有向图二维表嵌套和递归13. 宿主语言（或主语言）14. 数据字典15. 单用户结构主从式结构分布式结构客户/服务器结构浏览器/服务器结构16. 现实世界信息世界计算机世界三、简答题1、简述数据库管理技术发展的三个阶段。

各阶段的特点是什么？答：数据库管理技术经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。

(1）、人工管理数据的特点：A、数据不保存。

B、系统没有专用的软件对数据进行管理。

C、数据不共享。

D、数据不具有独立性。

（2）、文件系统阶段的特点：A、数据以文件的形式长期保存。

B、由文件系统管理数据。

C、程序与数据之间有一定的独立性。

D、文件的形式已经多样化E、数据具有一定的共享性（3）、数据库系统管理阶段特点：A、数据结构化。

B、数据共享性高、冗余度底。

C、数据独立性高。

D、有统一的数据控制功能。

2、从程序和数据之间的关系来分析文件系统和数据库系统之间的区别和联系答：数据管理的规模日趋增大，数据量急剧增加，文件管理系统已不能适应要求，数据库管理技术为用户提供了更广泛的数据共享和更高的数据独立性，进一步减少了数据的余度，并为用户提供了方便的操作使用接口。

数据库系统对数据的管理方式与文件管理系统不同，它把所有应用程序中使用的数据汇集起来，以记录为单位存储，在数据库管理系统的监督和管理下使用，因此数据库中的数据是集成的，每个用户享用其中的一部分。

（完整word版）管理信息系统习题集_第11章_中文

（完整word版）管理信息系统习题集_第11章_中文

（完整word版）管理信息系统习题集_第11章_中⽂《管理信息系统》第13版(Laudon/Laudon)第11章管理知识单项选择题1)企业内容管理系统⽤于管理结构化信息，其他系统例如KWS（知识⼯作系统）⽤于管理半结构化信息和⾮结构化信息。

参考答案: FALSE难度系数: 12)保存在员⼯头脑中⽽没有记录在⽂件中的知识被称作显性知识。

参考答案: FALSE难度系数: 23)知识可以存储在电⼦邮件、语⾳邮件、图像、⾮结构化⽂件以及结构化⽂件中。

参考答案: TRUE难度系数: 14)知识具有普遍适⽤性，可被轻易转移。

参考答案: FALSE难度系数: 15)CAD是⼀种智能技术。

参考答案: FALSE难度系数: 16)知识⼯作者包括从⾼层次的科学家到⽂本和数据处理者，他们的主要⼯作任务是为组织管理和创造知识。

参考答案: FALSE难度系数: 17)结构化知识是⼀种存在于⾮正式⽂件中的显性知识。

参考答案: FALSE难度系数: 18)半结构化知识是存储在公司的有经验员⼯头脑中的所有知识。

参考答案: FALSE难度系数: 29)虚拟现实建模语⾔（VRML）要求使⽤强⼤的服务器以及⼤流量的带宽⽹络。

参考答案: FALSE难度系数: 210)专家系统是⽤于知识挖掘的基本⼯具。

参考答案: FALSE参考答案: TRUE难度系数: 112)专家系统被⼴泛应⽤于企业中⼀些离散的、⾼结构化的决策中。

参考答案: TRUE难度系数: 213)专家系统是⼀些与/或规则的应⽤，与特定的知识库相对，两者都是获取⾃⼈类专家。

参考答案: FALSE难度系数: 214)基于案例推理不适⽤于医学上的诊断系统。

参考答案: FALSE难度系数: 115)模糊逻辑系统可以⽤语⾔描述⼀个特殊的现象或过程，然后⽤少量的灵活规则来表达。

参考答案: TRUE难度系数: 216)模糊逻辑系统通过筛虑数据，寻找关系，建⽴模型，以及不断进⾏模型校正得的⽅法，从⼤量数据中“学习”模式。

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2．字扩展（地址扩展）
字数的扩展可利用外加译码器控制存储器芯片的片选输入 端CS来实现。
如 将1024 4的RAM扩展为4K×4位的RAM
*11.2 采样和保持电路
采样和保持电路的任务是当输入信号变化较快时，要求输出 信号能快速而准确的跟随输入信号的变化进行间隔采样，在 两次采样之间保持上一次采样结束时的状态，
第11章 数据的存储、采集与转换
*11.1半导体存储器 *11.2采样和保持电路 11.3 数模转换电路 11.4 模数转换电路
*11.1半导体存储器
半导体存储器分类：
按功能
顺序存取存储器（sAM） 只读存储器（ROM） 随机存取存储器（RAM）
按元件
双极型存储器:速度快，功耗大。 MOS型存储器：速度较慢， 功耗小，集成度高。
11.3.2 倒T形电阻网络D/A转换 器
RF
LSB d0
d1
d2 MSB d3
R
R
RA
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
I∞
Σ
－
2R I0 2R I1 2R I2 2R I3 2R
+ +
uo
S0
S1
S2
S3
1
01
01
01
0
UR
RF
LSB d0
d1
d2 MSB d3
R
R
RA
I∞
Σ
－
2R I0 2R I1 2R I2 2R I3 2R
当CS=0时，选中该片RAM工作， CS=1时该片 RAM不工作。
如图所示电路是一个1024×4位RAM的实例—2l14 的结构框图。
11.1.2.2 RAM容量的扩展 1．位扩展（字长扩展）
地址线、读/写控制线、片选线并联 输入/ 输出线分开使用
如用 2 片 1024 4 位 RAM 扩展为 1024 8 位 RAM
11.3 数模转换电路
模数与数模转换器是计算机与外部设备的重要 接口,也是数字测量和数字控制系统的重要部件。
传感器
模
数
拟 ADC 字
模拟控制
信
信
号 DAC 号
数字计算机 数字控制
将模拟量转换为数字量的装置称为模数转换器 (简称A/D转换器或ADC)；
将数字量转换为模拟量的装置称为数模转换器 (简称D/A转换器或DAC)
....21n
d0）
例 设 UR 10V ，试分别求出二进制数1010和 1111相对应的模拟输出量。
U UR UR UR UR 2 4 8 16
总电流
I
U R
U R（1 R2
1 22
1 23
1 24
）
UR（d3 d2 d1 d0 ）
RF
R 2 22 23 24
IΣ
∞
输出电压 uo I RF
－
+
u
R
+
U R RF（d3 R2
d2 22
d1 23
d0 24
）U
URR2R4F（23 d3 22 d2 21d1 20 d0）
11.3.1 D/A转换器的基本原理
一个n位二进制数可表示为 D dn 1dn 2 d1d0
其最高位到最低的权依此为 2n 1, 2n 2 , 21, 20
数–模转换（D/A转换器）的基本思想： 由于构成数字代码的每一位都有一定的
“权”，因此为了将数字量转换成模拟量，就必须 将每一位代码按其“权”转换成相应的模拟量，然 后再将代表各位的模拟量相加即可得到与该数字量 成正比的模拟量，这就是构成D/A转换器的基本思 想。
11.1.1 只读存储器ROM
11.1.1.1 ROM的电路结构
图11-1 ROM的结构图
ROM矩阵的容量=字数×位数=2n×M
11.1.1.2 ROM的工作原理
W0～W3四条字线表达式为
W0 A1 A0
W2 A1 A0
W1 A1 A0
W3 A1 A0
输出D3D2D1D0与地址译码器输出 端字线W0～W3的逻辑关系为
例11-1 用简化的ROM存储矩阵设计全加器。
解： 首先列出真值表
逻辑函数表达式
Si Ai BiCi 1 Ai Bi Ci 1 Ai Bi Ci 1 Ai BiCi 1
Ci Ai BiCi 1 Ai BiCi 1 Ai Bi Ci 1 Ai BiCi 1
存储器的简化矩阵阵列图如图所示。
由双极型晶体管和MOS型场效应管构成的存储矩 阵分别如图所示。
+ +
uo
S0
S1
S2
S3
1
01
01
01
0
UR
RF
R
R
R
2R
I0 2R I1 2R I2 2R I3 2R
∞ －
+ +
uo
UR
UR
UR
UR
RF
R
R
R
2R
I0 2R I1 2R I2 2R I3 2R
∞ －
+ +
uo
UR
UR
UR
UR
RF
IΣ
∞
－
R U
+ +
uo
U UR UR UR UR
2 4 8 16
一次编程只读存储器PROM 结构示意图
11.1.2 随机存取存储器(RAM)
11.1.2.1 RAM的基本结构和工作原理
1．存储矩阵 存储矩阵：由存储单元(即位)构成，一个存储单元 存储一位二进制数码“1”或“0”。存储器是以字 为单位进行存储的。
存储容量 — 存储器含存储单元的总个(位)数。
如图所示电路为采样保持电路的原理图和输出波形, 采样保 持电路由运算放大器、保持电容C和开关S组成。
合理的采样频率由采样定理确定。
采样定理：设采样信号S(t)的频率为fs，输入模拟信I(t) 的最高频率分量的频率为fimax，则 fs ≥ 2fimax
如图所示电路是集成采样—保持电路LF198的电路原理图及 符号。
2．地址译码 地址译码电路的功能是实现字的选择，每输入一 组地址码就选择出一个字，只能对选择出的这个 字进行读操作或写操作。
存储容量 = 字数（word） 位数（bit）
3．读/写控制电路与片选控制电路
读/写控制电路用于对电路的工作状态进行控制。 当R/W=1时，执行读操作，R/W=0时，执行写操作。 4．片选控制
当RF=R时,上式可表示为 uo U24R（23 d3 22 d2 21d1 20 d0）
如果是n位D/A转换器,当RF=R时,输出模拟电压值可 表示为
uo U2nR（2n1dn1 2n2 dn2 2n3 dn3 ....20 d0）
uo
U（R
1 2
dn1
1 4
dn2
1 8
d
n3
D0 W3
D1 W0 W1 W2
D2 W1 W2 W3 D3 W1 W2
把W0～W3与输入地址码A1A0关系代入有
D3 A1A0 A1A0
D1 A1A0 A1A0
D2 A1A0 A1A0 A1A0
A1 A0
D0 A1 A0
在绘制中、大规模集成电路的逻辑图时,为了方便 起见常用如图11-3所示的简化画法,有二极管的存 储单元用一黑点表示。