数据采集与处理讲解
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。事实上标准差σ多数情况下是求知的, 通常用样本值计算的标准差S 来替代。桥梁健康监测资料的数据量特别大, 一般都为大样本, 所以我们用μ检验。在分析中, 我们将所得的数据分成两组Y1 、Y2,并设()1211,1Y N u δ, ()2222,2Y N u δ择统计量为
:
'y y U -= (1) 式中12y y 、—两组样本的平均值: 21n 、n —两组样本的子样数:
21S S 、 —两组样本的方差。若
'2
a U U ≥ (2)
则存在系统误差。否则, 不存在系统误差。
1.2.2 粗差点的剔除
在观测次数充分多的前提下, 其测值的跳动特征描述如下式:
()112j j j j d y y y +-=-+ (3)
式中j y (j=1,2,3,4,……,n- 1)是一系列观测值。
由n 个观测值1,2...n y y y 可得n - 2 个d, 当n 足够大时, 可按“3σ准则”进行检验, 舍弃异常值。
首先, 计算机跳动统计子样的平均值d 和均方差σ:
122
n j
j d d n ===-∑
(4) δ= (5)
进一步计算出各个观测值跳动偏差的绝对值与均方的比
值: j j d d
q δ-= (6)
当j q >3, 认为此值异常。舍弃异常值后, 再作二次多项式五点中心移动平滑, 以实测值与平滑值之差作为跳动统计量, 再进行检验。
1.2.3观测数据修正
该系统采用的是“五点二次多项式中心移动平滑”即观测数据为: 0,1,2,1,,1,2,2,1,............i i i i i m m m y y y y y y y y y y --++--
()22i y m m ≤≤-平滑修正值为:
()()22111121735i i i i i i Y y y y y y -+-+=-++++???
? (7) 端点的平滑修正值为:
()001214131935335
Y y y y y y =
+--+ (8) ()1012141913126535
Y y y y y y =+++- (9) ()141211*********
m m m m m m Y y y y y y -----=-++++ (10) ()4121135393135m m m m m m Y y y y y y ----=--++ ( 11) 式中0Y 为第一点的平滑修正值; 1Y 为第二点的平滑修正值; 1m Y -为倒数第二点的平滑修正值; m Y 为倒数第一点的平滑修正值。
依次类推, 这组观测数据可全部进行平滑修正。
经过预处理后, 通过剔除含系统误差的异常值和粗差点, 并对余下的数据进行平滑处理, 去除了数据曲线中的毛刺数据,使得数据曲线能够较为真实地反映现场情况, 也为将来进行关联分析、模态分析、专家评估等系统提供可靠的基础数据。
1.2.4数据的关联分析
利用关联度分析法对监测点进行相关性分析是一种简便而效的方法。通过测点之间关联度计算, 可有效地确定测点的关联程度, 从而找出关联程度最高的测点, 利用所建立的关联模型, 可起到监测数据相互校验的目的。
同一截面的相邻部位的各测点之间有一定的相关性, 离参点近的测点, 其相关程度一般较高, 所以, 在选择相关点时, 一般先考虑邻近点。且一般同类观测量的相关程度高于其他类型观测量。所以, 应选择邻近的同类型测点作为相关检验测点。
设原始数据序列为:
()()(){}001,2......k k n χχ== ( 12)
设原始数据序列中, 0,1χχ分别为参考序列与比较序列, 即
(){}001,2......k k n χχ== ( 13)
(){}1,2......i i k k n χχ== ()1,2,...,i n = ( 14)
则斜率关联度法计算公式为公式(15- 19 )。对于某一工程部的所有监测点, 通过关联度的计算, 可确定相关性较好的子集。 ()
()1
01111j i
n k j i r n k k χχχχσσ-==??+-∑ （15）
j χσ= （16） ()11n j j k k n χχ==∑ (17)
i χσ= (18) ()1
1n i i k k n χχ==∑ (19) 对于关联系数较大的测点, 可以根据两个测点的观测值建关联模型。根据安全监测的特点, 采用了一种简单的多项模型:
2012y a a a χχε=+++ (20)
式中, 0,1,2a a a 为系数; ε为随机误差。
上式中的系数, 上式中的系数0,1,2a a a 可用最小二乘法求得其估计值。
1.3监控模型的建立
大跨径桥梁的变形是受各种荷载影响所致，而作用于桥梁上的荷载主要有桥梁的自重、风力、车流量、温度的变化、产生的应力等．在这些因素的作用下，桥梁变形和位移．在桥梁的变形分析中，通常认为桥梁的水平位移主要由风力、车流量、温度作用引起．桥梁的水平位移可分为沿桥梁中轴线方向和与桥梁中轴线垂直方向两种。对于桥梁的变形监测的分析，常用的方法主要有回归分析法、卡尔曼滤波法、RBF 神经网络法、小波分析法和系统论方法等。
1.3.1卡尔曼滤波模型
当不考虑具有确定性输入时离散线性系统的卡尔曼滤波模型的状态方程和观测方程为: 11,1,1111
k k k k k k k k k k k X X L B X +++++++=Φ+ΓΩ??=+?? (1) 其中:k X 和k L 分别为k t 时刻的状态向量和观测向量: 1,k k +Φ为k t 时刻至1k t +时刻的 状态转移矩阵; 1k B +为1k t +时刻的观测矩阵;k Ω和k ?分别为k t 时刻的动态噪声和观测噪声。
所谓离散线性系统的状态估计，12,,...,,k L L L 就是利用观测向量，根据其数学模型求定第j t 时 刻 状 态 向 量j X 的最佳估值。 通常把所得的估计量 记 为()X j k 。它可分为三种情况：当j k =称()X j k 为最佳滤波值并把()X j k 的求定过程称为卡尔曼滤波； 当j k >称()X j k 为最 佳 预 测 值 并 把()X j k 的 过 程 称 为 预 测 或 外 推； 当j k < 称()X j k 为最 佳 预 测 值 并 把()X j k 的过程称为平滑或内插。系统的随机模型如下:
()()()()()()()()()()()()()(),000,000cov cov ,cov ,0000var 0cov 0cov ,0k k k j ij k j ij k j x x k k E E D k D k E X u X X D X X δδΩ??Ω=??=??ΩΩ=????=???Ω?=?==??=??Ω=??=??
（2）
式中：()k E Ω为k Ω的数学期望；()k E ? 为k ?的数学期望；()cov ,k j ΩΩ为k Ω与j Ω 的协方差；()D k Ω为D Ω的方差；()cov ,k j ??为k ?与j ?的协方差；()0E X 为0X 的 数学期望；()0var X 为0X 的 方 差；()0cov ,k X Ω 为0X 与k Ω的协方差；()0cov ,k X ?为0X 与k ?的协方差。 当j k =时1ij δ=，当j k ≠时0ij δ=。
由状态方程观测方程和随机模型以根据逐次平差法推出如下的卡尔曼滤波递推方程： ()()()()[]()111k k k x k k x X k k X k k J L B X k k D k k I J B D k k ?=-+--??????=--??
(3) 其中：
()()()()()()()(),1,1,11,1,1111111111k k T T x k k x k k k k k k T T k x k k x k X k k X k k D k k D k k D k J D k k B B D k k B D k ---+Ω+-??-=Φ--??-=Φ--Φ+Γ-Γ????=--+????
（4） 利用卡尔曼滤波对桥的变形进行分析和预测具有较高的精度，但卡尔曼递推开始的参数值是关系到此方法成败的关键参数，如何确定目前还没有统一的办法。
1.3.2 RBF 神经网络模型
在大型桥梁结构健康监测系统中, 出现不可靠数据的测试点往往是单个或几个测试点,这些测试点在工作异常到恢复工作正常期间的数据都是属于不可靠数据, 而在同一时间段, 其他测试点的数据都是正常数据, 如果放弃这一段数据,势必影响桥梁结构健康监测系统对于桥梁在该时间段的评价; 如果保持这一段数据, 其中的不可靠数据对桥梁结构健康监测系统的评价也是不可靠的。基于这一前提,先找出异常测试点与其他测试点之间的关联关系, 然后建立异常测试点与其最关联点之间的神经网络模型, 利用RBF 神经网络强大的函数逼近能力, 建立二者之间函数关系, 即可利用关联测试点正常的数据去恢复异常测试点的不可靠数据。
RBF 方法是用来对一组多维空间中的数据点进行插值,插值的目的是寻找一个函数f 将每个矢量X 映射到相应的目标值Y 。假设给定任意一个连续函数F; R+一R,并且令所有样本组成的点集{}
,1,...j X R j P ∈+=在R+中的有界开区域D 中稠密,则存在下列函数序列: ()()
01p p c p j j
j t x x x λφλ==-+∑ （1） 使得()()0p t x F x →-
如重庆大佛寺大桥结构健康监测系统为例, 由于该大桥健康监测系统安装了120多个传感器, 即具有120多个测量点,包含了挠度、应变、温度、主塔侧移四类不同的测量参数, 其中挠度参数的测量点分布图见图2。
图2 重庆大佛寺大桥挠度测量点分布图
为了挖掘挠度测试点之间的关联关系, 本文从数据库中提取了大约26000条挠度数据记录( 6个月的数据,传感器采样频率为一个小时6次), 这些挠度数据当然是正确的。数据越多, 关联分析结果越可靠。为了验证不可靠数据恢复思想, 本文从其中的42个测量点中选择n1作为研究对象,假设其为异常测试点, 按照前述不可靠数据恢复思想, 仿真步骤如下:
1)根据式(2), 计算出n1和其他41个挠度测量点之间的关联度(见表1)。
()()()()()()()()1
122211M i j
k ij M
M i j k k x i E x j E G x i E x j E ===--=??--????∑∑∑ （2）
其中, 11ij G -≤≤分别表示挠度测量点i n ，j n 在周期T 时间内的第l 个采样值, 1< l 从表1中可以看出, 与测量点n1最关联点为n22, 其值为0. 9979,该值说明了测量点n1和n22之间紧密正相关,变换趋势基本一致(图3),即当挠度测量点n1变大的时候,测量点n22也变大, 变化幅度基本一致。 2)建立挠度测试点n1与n22之间的神经网络模型。 为了验证RBF方法恢复数据的可行性, 任意选取测量点n1的一段数据( 600个) (图4a), 并从中删除了20个数据(图4b),将测量点n22的数据作为输入,测量点n1的数据作为输出, 建立一个单输入单输出的RBF神经网络模型(以剩余580个数据样本作为训练样本,按照前述学习方法来调整权值)。 3)利用建立的RBF神经网络模型来恢复挠度测试点n1的不可靠数据。 按照已经建立的RBF神经网络模型,将对应测量点n22的20个数据作为模型的输入, 得到对应的测量点n1的20个恢复数据(图4c)。 图4 RBF 神经网络法实验 1.3.3小波分析模型 在外业采集变形观测数据时，通常会受到测量过程测量条件测量仪器以及人为操作等客观主观因素的干扰，这些干扰导致信号失真，这也就是噪声的主要来源。常用于去噪的小波基函数包括：Harr 、Db 、Sym 、Coif 、Bior 、Rbio 、Dmey 。其中，Harr 小波基函数可用于超声检测信号处理，Db 小波基函数可用于结构损伤诊断，Sym 小波基函数可用于在线结构健康监测，Coif 小波基函数可用于裂缝损伤监测，Bior 小波基函数可用于结构损伤定位，Rbio 小波基函数可用于对信号的奇异性分析，Dmey 小波基函数可用于对非线性系统的信号进行分析。 1.信燥分离 设长度为N 的信号n f 被噪声n e 污染，所测得的含噪数据为n n n X f e =+。 通过Mallat 算法对含噪信号进行分解，一般噪声的持续时间很低，频率很高，而有用信号在低 频段，高频信号会被小波分解过滤到小波空间，对小波系数作阈值处理，阈值如下： λ= （1） 式中，λ为阈值; σ为估计的噪声方差根 用阈值法去噪几乎能够完全抑制噪声，并能很好地保留反映原始信号的特征尖峰点。 2.提取时效 变形体在荷载作用下发生徐变，导致变形体在位移上呈趋势性变化，这种趋势过程称为时效。 时效变化往往是长周期的，其频率很低。对信号作小波分解，低频信号逐渐被提取到小波变换最大尺度的低频系数上，并且随着尺度增加，时间分辨率降低，对信号发展的趋势表现得更为明显。因此时效可在最大尺度的尺度空间重构后获得。 3.识别频率特征 变形体受周期性外力或环境量的作用，其形也会带有周期性。周期变化的特征的最重要的理量是频率。 本文定性地讨论小波可以识别频率特征的原因，图5为Meyer 小波图形，可以看出其中心形似一般的周期函数，两边快速衰减，因此可以理解为具有某频率特征的窗口函数如果某信号的频率接近小波函数频率，当波峰重叠时，在窗口内，信号和小波几乎重合，变换后 其幅值被增益。而频率不相近的信号，由于小波的正负震荡性及 ()0t dt ψ+∞ -∞=?，幅值被衰 减，这样就可以达到滤波的效果，分辨出各种频率。 图5 Meyer 小波 4.检测奇异值 函数局部奇异性通常用Lipschitz 指数来描述。定义如下: 设n 是一非负整数，1n a n <≤+ ，如果存在着两个常数A 和00h > 以及n 次多项式()n P h ，使得对任意的0h h ≤ ，均有 ()()0a n f x h P h A h +-≤ (2) 则称为函数()f x 在点0x 为Lipschitz a 。 小波理论中证明了Lipschitz a 与小波变换模之间的关系: ()a x W f u As ≤，当Lipschitz a<0时，随着尺度s 的增加，小波变换模减小; 当Lipschitz a=0时，小波变换模不随尺度s 变化; 当Lipschitz a>0时，小波变换模随尺度s 增加而变大，并且a 越大，增加的幅度越大 这表明了不同的Lipschitz a 函数小波变换模的尺度传播特性。 1.3.4遗传算法模型 由于在测量的数据可能不连续，遗传算法对其目标函数既不要求连续，也不要求可微， 仅要求可以计算，而且它的搜索始终遍及整个解空间，容易得到全局最优解，尤其适用于处理传统搜索方法难于解决的复杂问题和非线性问题。 根据可靠度指标β的几何意义，求解可靠度指标β的问题可以转化为有约束最小化问题： 目标函数 ()()1T Z Z Z β= 约束条件 ()0h z = 式中()12,,...n Z z z z =为标准正态化的设计变量矢量。 根据遗传算法的模式定理，具有低阶、短距且适应度函数值高于群体平均适应度的模式在进化迭代过程中将以指数级数增长。因而在遗传算法的编码过程中，可以根据经验将那些可能对可靠度指标影响较大的变量置于码链的前端，这样能更好地保证搜索效率和进化的稳定性。 同时，在求解可靠度指标β 的有约束优化问题中，约束条件是一个等式约束条件，而进化过程中产生的变量一般难以满足等式约束条件，导致遗传算法的失败。因此，需要采 纳如下的策略：选择某一变量i Z 不进行编码，仅对其余的()1n -个变量进行编码，进化过程中未编码变量i Z 由等式约束条件h(Z)=0求出，那么变量向量()12,,...n Z z z z =自 然满足等式约束条件。若变量超出了区间[],i i a b ，则在目标函数中附加惩罚项，化为无约束优化问题。 在用遗传算法来优化求解可靠度指标β的过程中，适应度函数为： ()()max H Z C F Z =- ()max F Z C < ()0H Z = ()max F Z C ≥ （1） 式中max C 为一足够大的正数。 进化终止规则取为： ()() 01AV t AV t AV t ε+-≤ （2） 式中()AV t 与()1AV t +分别为第t 代与第t+1代的适应度函数值的平均值；0ε为一预先指定的足够小的正数。 此外，还可以通过每一次改变一个变量的变异系数，针对每一个变量的变异系数的变化，观察该失效模式下的可靠度指标的变化趋势和变化幅度，以此来了解各变量对可靠度指标的影响程度。 1.4数据的统计报表 对所采集的数据进行处理过后，需进行统计报表，由于数据量大，采用自动化报表系统，该系统主要由Excel 数据处理模块、AutoCAD 图形编辑模块、OLE 自动化Word 报表生成模块等三部分组成。其中，Excel 数据处理模块是核心。它包含了数据库、计算程序、与AutoCAD 和Word 之间用VBA 调用的协调功能。Excel 中数据单元的定位、主要检测模块的组成如下： (1)桥梁概况：用于输入桥梁的基本资料(如检测单位、报告标题、结构形式、跨径等)。其中一些标准跨径桥的数据，已经输入后面的规范数据库表，可以直接用下拉列表 框选择。 (2)外观检查：此模块的功能是将外业所得的外观状况与实际规范中描述方式进行对比后，以表格的模式整体输出。 (3) 荷载准备：该模块是将桥梁检测中所用到的规范进行选取。结果生成表格的形式报表。 (4) 挠度检查：填写荷载试验的挠度变化情况，让程序自动进行数据统计生成报表。 (5) 回弹计算表：桥梁检测中一项重要工作就是用回弹法对混凝土强度进行检测 针对回弹法检测后数据处理(包括表格中数值内插求解)十分繁琐的实际情况，笔者使用VBA 编程进行了处理，可快捷的获得测区混凝土各项数据。 (6)应变测试：该模块的功能是沿桥梁的某个截面高度进行测试，然后对得到的应变数据做一元线性回归分析并自动生成图表。进而由回归直线反推出梁顶、梁底的应变值 并标注干图表中。 (7)测试仪器及结果分析：填写检测用到的仪器，并对检测的结果评定。 1.4.1报表的生成 本系统使用了基于Word 的模板，用VBA 编程和OLE 自动化的技术直接将Excel 数据生成Word 文档报表。该word 模板文件用标签对Excel 传递来的数据进行定位，然后通过VBA 中编程调用。具体的实现过程如下： (1)首先启动Microsoft w0rd 2000，在要插人数据的位置键人书签名(例如[项目名])，然后将整个“[项目名]''选中，通过菜单的插入／书签，弹出“书签”对话框，输入一个书签名。 (2) 在Excel 中具体的VBA 代码如下： ／*appWord 、appWordDocument Excel 中操纵的Word 对象*／ Dim appWord As WoM ．Application Dim appWordDocument As Word ．Document ／*appWordRange、WordSelefion Word对象的一个选区*／ Dim appWordRange As Word．Range Dim WordSelection As Wl0rd．Selection ／*Sheetl3．CDG2为通用对话框，用于选择模板文件的位置 */ Sheetl3．CDG2．Filter=”报告文件(*．dot)1*．dot” Sheetl3．CDG2．ShowOpen tempPath=Sheetl 3．CDG2．FileName Set appWord=New W【)rd．Application ／*调用appWord的wom对象打开模板*／ With appWord .Documents．Open FileName：=tempPath End With appWord．Visible=True／*显示Word对象*／ ／*定位到Word模板中书签的位置*／ appWord．Selection．GoTo wdGoToBookmark，，，”项目名 ／*传递Excel数据到该书签位置*／ appWord．Selection．TypeText 大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的 大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。 大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素 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 电子科技大学 实验报告 学生姓名：学号：指导教师： 实验地点：主楼C2 -103 实验时间： 一、实验室名称：测控技术实验室 二、实验项目名称：基于AD9481的高速数据采集系统实验 三、实验学时： 3 四．实验目的 1 了解数据采集的基本结构原理，包括模拟信号调理电路、模数转换电路、数据缓冲与存储电路、数据处理与显示、通信接口等； 2 学习基本的数据采集平台搭建、熟悉测试实验平台的操作； 3学习触发通道基本原理，加深对数据采集系统中触发功能的理解。 4理解信号调理电路的工作原理，包括衰减电路、放大电路、偏移调节电路。五．实验任务 1．在测控技术及嵌入式系统平台上，按照信号链路，学习了解实验系统各个模块的功能，包括模拟信号调理模块，ADC采集模块、处理及显示模块、电源模块、数字万用表模块等。 2 搭建电路模块并确认采集平台正常工作，实现波形的正确采集及显示。 3. 信号调理功能实验，掌握模拟通道对信号衰减、放大作用的原理；设置信号源发出频率、幅度固定的交流电压信号，并输入到模拟通道，分别调节采集系统的幅度档位，观察并记录测量结果表。 六．实验设备 1．信号源普源精电 DG4162一台/EE1462； 2. 测控技术及嵌入式实验平台PG1000一台； 七．实验内容 1信号调理通道无源衰减/放大实验 信号调理通道幅度档位（垂直灵敏度）分为两类：衰减档/放大档,在衰减档模式下（对应垂直灵敏度500mV/div~5V/div），首先是对信号做20倍的衰减，然后在送入后级电路。对于相同幅度的信号，由于衰减档位进行了较大衰减，送至ADC后信号幅度小于放大档位时候对应的幅度，在显示屏中可以明显看到。 输入800mVpp，1KHz的方波信号，在不同幅度档位下，观察显示的波形幅度（格数），显示的波形格数代表了输入到ADC的信号大小（显示格数与ADC量化成正比关系），并完成下表。 2 压控可变增益放大器实验 由于垂直灵敏度档位较多，不同档位对应不同的增益，这里就需要可变增益 数据信息采集与处理 基本内容：基于FFT的功率谱分析程序设计与应用 1.基本要求 1)对一个人为产生的信号进行采用FFT变换方法进行功率谱分析。 已知信号x(n)=80.0*COS(2*3.14*SF*n/FS) 式中： n=0,1,2 ……N-1 SF---信号频率 FS---采样频率 其FFT变换结果X(k)可用下面提供的FFT子程序求出，计算功率谱的公式为： W（k）=2(XR(k)2 +XI(k)2)/N 式中：k=0,1,2 ……N/2-1 XR(k)--- X(k)的实部 XI(k)--- X(k)的虚部 请用VB，VC或C++Builder编译器编程，或采用MATLAB计算，或采用高级语言调用MATLAB计算。处理结果为采用窗口显示时域波形和频域波形。 此信号的时域谱、频域谱、功率谱如下面图1~图3所示： 图1 图2 图3 其MATLAB代码为： FS=200; SF=10; N=1024; n=0:N-1; t=n/FS; x=80.0*cos(2*3.14*SF*t); figure; plot(t，x); xlabel('t'); ylabel('y'); title('x=80.0*cos(2*3.14*SF*t)时域波形'); grid; y=fft(x,N); mag=abs(y); f=(0:length(y)-1)*FS/length(y);%进行对应的频率转换 figure; plot(f(1:N/2),mag(1:N/2));%做频谱图 xlabel('频率(Hz)'); ylabel('幅值'); title('x=80.0*cos(2*3.14*SF*t)幅频谱图N=1024'); grid; Py =2*(y.*conj(y))/N; %计算功率谱密度Py figure; plot(f(1:N/2),Py(1:N/2)); xlabel('频率(Hz)'); ylabel('功率谱密度'); title('x=80.0*cos(2*3.14*sf*t)功率谱密度'); grid; 2)对实验所采集的转子振动信号进行频谱分析 基于LabVIEW的数据采集与处理系统设计 摘要：虚拟仪器作为一种基于图形化编程的新型概念仪器，以计算机作为运行媒介，节省了大量的显示、控制硬件，越来越显示出它独有的优势。基于LabVIEW的数据采集与处理系统，整体采用了循环结构与顺序结构相结合的形式，实现了模拟信号的采集与实时动态显示，并且仿真出了对数据的采集和报警功能，并且能够存储数据，进行各种自定义设置，显示效果良好，对现实中的数据采集与处理系统具有很大的借鉴作用。 关键词：虚拟仪器；数据采集；数据处理；LabVIEW The Design of Data Acquisition and Processing System Based on LabVIEW Abstract:As a kind of virtual instrument based on graphical programming the new concept of instruments, run at the computer as a medium, save a large amount of display, control hardware, more and more shows its unique advantages. Data acquisition and processing system based on LabVIEW, and the overall adopted loop structure and order structure, in the form of the combination of the dynamic analog signal acquisition and real-time display, and the simulation of the data collection and alarm function, and the ability to store data, for a variety of Settings, display effect is good, the reality of the data acquisition and processing system has a great reference. Keywords：Virtual Instrument;Data Collection;Data Processing;LabVIEW; 一、论述高速数据采集系统的电磁兼容性（EMC）设计。 主要考虑因素：射频干扰问题，差模辐射，共模辐射，电源去耦，连线端接，接地技术，模拟/数字混合系统，PCB设计。可能产生的影响、问题解决方法、注意事项等。 答：电磁兼容（EMC）是指设备或系统在其电磁环境中符合要求运行并不对其环境中的任何设备产生无法忍受的电磁骚扰的能力。EMC包括两个方面的要求：一方面是指设备在正常运行过程中对所在环境产生的电磁骚扰不能超过一定的限值；另一方面是指器具对所在环境中存在的电磁骚扰具有一定程度的抗扰度，即电磁敏感性(Electromagnetic Susceptibility，即EMS)。换句话说，即设备不会由于受到同一电磁环境中其他设备的电磁干扰而导致不允许的性能降低或失效；同时，设备也不会使同一电磁环境中其他设备因受其电磁干扰而导致不允许的性能降低或失效。 以下是从不同角度对电磁兼容性的讨论： 1.射频干扰就是电磁波所带来的干扰.防止射频干扰最佳的方法是保证层间布线尽量短，避免产生额外的谐振回路。短的连线能减小电感阻抗、缩短信号传输延时。 2.差模辐射：应减小电流幅度I，减小信号频率及其谐波，加大数字信号上升/下降沿 tr，减小环面积S ，将信号线紧挨接地线。 3.共模辐射：共模电流会产生很强的辐射，对周围的电路形成辐射性干扰，尽量减小激励此天线的源电压，即地电位；提供与电缆串联的高共模阻抗，即加共模扼流圈;；将共模电流旁路到地。 4.电源去耦：一个电路的各个单元共用同一电源供电，为了防止各单元之间的耦合，需加去耦电路。造成耦合的原因有：数字电路——在电平翻转时的瞬间会有较大的电流，且会在供电线路上产生自感电压。功率放大电路——因电流较大，此电流流过电源的内阻和公共地和电源线路时产生电压，使得电源电压有波动。高频电路——电路中有高频部分因辐射和耦合在电源上产生干扰。应设计较小的电流回路具有更低辐射。 5.接地技术：数字和模拟地要采用单点星形连接且靠近电源。 6.对于模拟/数字混合系统，主要措施有抑制地线干扰，总原则是数字电路与模拟电路分开接地，对微弱模拟量电路实行全面覆盖的电磁屏蔽，采用直流隔离措施。 7.PCB设计：PCB板设计的开始阶段就是层的设置，层设置不合理可能产生诸多的噪声而形成电磁干扰和自身的EMC问题，所以合理的层布局对电磁兼容性而言是十分重要的。PCB板层由电源层、地线层和信号层组成。层的选择、层的相对位置以及电源、地平面的分割、PCB板的布线、信号质量、接口电路的处理等都对PCB板的EMC指标起着至关重要的作用,也直接影响到整台电子产品的电磁兼容性。根据电源、地的种类、信号线的密集程度、信号频率、特殊布线要求的信号数量、周边要素、成本价格等方面的综合因素来确定PCB板的层数。要满足EMC的严格指标并且考虑制造成本,适当增加地平面是PCB的EMC设计最好的方法之一。对电源层而言,一般通过内电层分割能满足多种电源的需要,但若需要多种电源供电,且互相交错,则必须考虑采用两层或两层以上的电源平面。对信号层而言,除了考虑信号线的走线密集度外,从EMC的角度,还需要考虑关键信号(如时钟、复位信号等)的屏蔽或隔离,以此确定是否增加相应层数。对PCB板进行空间分割的目的是为了降低PCB上不同类型的元器件之间互相干扰。空间分割的实施方法就是对元器件进行分组,可以根据电源电压高低、数字器件或模拟器件、高速器件或低速器件以及电流大小等特点,对电路板上的不同电气单元进行功能分组,每个功能组的元器件彼此被紧凑地放置在一起以便得到最短的线路长度和最佳的功能特性。高压、大功率器件时,与低压、小功率器件应保持一定间距,尽量分开布线。 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。事实上标准差σ多数情况下是求知的, 通常用样本值计算的标准差S 来替代。桥梁健康监测资料的数据量特别大, 一般都为大样本, 所以我们用μ检验。在分析中, 我们将所得的数据分成两组Y1 、Y2,并设()1211,1Y N u δ, ()2222,2Y N u δ择统计量为 : 'y y U -= (1) 式中12y y 、—两组样本的平均值: 21n 、n —两组样本的子样数: 21S S 、 —两组样本的方差。若 '2 a U U ≥ (2) 则存在系统误差。否则, 不存在系统误差。 1.2.2 粗差点的剔除 在观测次数充分多的前提下, 其测值的跳动特征描述如下式: ()112j j j j d y y y +-=-+ (3) 式中j y (j=1,2,3,4,……,n- 1)是一系列观测值。 一、绪论 （一）、1、“数据采集”是指什么? 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、数据采集系统的组成? 由数据输入通道，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。 3、数据采集系统性能的好坏的参数? 取决于它的精度和速度。 4、数据采集系统具有的功能是什么? （1）、数据采集，（2）、信号调理，（3）、二次数据计算，（4）、屏幕显示，（5）、数据存储，（6）、打印输出，（7）、人机联系。 5、数据处理系统的分类? 分为预处理和二次处理两种；即为实时（在线）处理和事后（脱机）处理。 6、集散式控制系统的典型的三级结构? 一种是一般的微型计算机数据采集系统，一种是直接数字控制型计算机数据采集系统，还有一种是集散型数据采集系统。 7、控制网络与数据网络的结合的优点? 实现信号的远程传送与异地远程自动控制。 （二）、问答题： 1、数据采集的任务是什么？ 数据采集系统的任务：就是传感器输出信号转换为数字信号，送入工业控制机机处理，得出所需的数据。同时显示、储存或打印，以便实现对某些物理量的监视，还将被生产过程中的PC机控制系统用来控制某些物理量。 2、微型计算机数据采集系统的特点是 （1）、系统结构简单；（2）、微型计算机对环境要求不高；（3）、微型计算机的价格低廉，降低了数据采集系统的成本；（4）、微型计算机数据采集系统可作为集散型数据采集系统的一个基本组成部分；（5）、微型计算机的各种I/O模板及软件齐全，易构成系统，便于使用和维修； 3、简述数据采集系统的基本结构形式，并比较其特点？ （1）、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。 （2）、直接数字控制型数据采集与处理系统（DDC）是既可对生产过程中的各个参数进行巡回检测，还可根据检测结果，按照一定的算法，计算出执行器应该的状态（继电器的通断、阀门的位置、电机的转速等），完成自动控制的任务。系统的I/O通道除了AI和DI外，还有模拟量输出（AO）通道和开关量输出（FDO）通道。 （3）、集散式控制系统也称为分布式控制系统，总体思想是分散控制，集中管理，即用几台计算机分别控制若干个回路，再用监督控制计算机进行集中管理。 （三）、分析题： 1、如图所示，分析集散型数据采集与处理系统的组成原理，系统有那些特点？ 集散式控制系统也称为分布式控制系统，总体思想是分散控制，集中管理，即用几台DDC计算机分 ************大学 GNSS数据采集与处理 技术设计书 课程名称 专业 班级 组员姓名 任课教师 目录 1 基本概况 (2) 2 主要任务 (2) 3 作业依据 (2) 4 使用的仪器及物品 (2) 5 已有起始资料情况 (3) 6 坐标系统 (3) 7 GPS控制网的布设 (3) 7.1 GPS网图形设计及设计原则 (3) 7.1.1 GPS网图形设计原则 (4) 7.1.2 GPS网图形设计 (3) 7.2 GPS网的密度设计 (4) 7.3 GPS控制网的选点 (4) 7.4 埋石 (5) 8 制定观测计划 (5) 9 静态外业观测 (6) 9.1 外业基本要求 (6) 9.2 外业观测记录要求 (6) 9.3 静态数据传输与备份 (7) 10 静态数据处理 (7) 10.1 静态数据处理任务 (7) 10.2 数据处理的具体事项 (7) 10.2.1 基线解算及其质量检验 (7) 10.2.2 GPS网平差 (9) 11 提交的成果 (9) 附录 (11) GNSS数据采集与处理 技术设计书 1 基本概况 *******大学北校区位于****省****市******新城，校园地势整体平坦，校内绿化面积较大，校园环境优美，周末时间人流量较少。 2 主要任务 进行GPS外业静态测量，并进行数据处理，建立二级GPS控制网。 3 作业依据 a．《全球定位系统GPS测量规范》GB/T 18314-2009； b.《工程测量规范》GB 50026-2007； c.《全球定位系统城市测量技术规程》CJJ73-2010； d.《测绘成果质量检查与验收》GB/T 24356-2009。 4 使用的仪器及物品 表1 仪器及物品列表 第十章数据的收集、整理与描述1.数据处理的一般过程2. 数据处理一般包括收集数据、_____________、_______________和分析数据等过程.数据处理可以帮助我们更好地了解周围世界，对未知事物作出合理的推断和预测.3.全面调查和__________是收集数据的两种方式，全面调查通过调查________来收集数据，抽样调查通过调查_______来收集数据.4.实际调查中常采用抽样调查的方法获取数据.用样本估计_______是统计的基本思想.抽样调查具有花费少、省时的特点，还适用一些不宜使用全面调查的情况. 采用抽样调查需要注意：①样本容量要适中，一般为总体的5%～10%；②抽取时要尽量使每一个个体都有相等的机会被抽到.这样抽取的样本才具有代表性和广泛性.才能使样本较好地反映总体的情况.5.要考察的全体对象称为________，组成总体的每一个考察对象称为______，被抽取的那些个体组成一个________，样本中个体的数目称为_____________.6.利用统计图表描述数据是统计分析的重要环节. 四种统计图的各自特点：（1）条形统计图：能清楚地表示出每个项目的具体数目；（2）扇形统计图：能清楚地表示出各部分在全体中所占的百分比；（3）折线统计图：能清楚地反映事物的变化情况；（4）直方图：能清楚地表示出每组频数的大小.7.扇形统计图表明的是部分在总体中所占的百分比，一般不能直接从图中得到具体数量，、管路敷设技术通过管线敷设技术不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术中包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则：在分线盒处，当不同电压回路交叉时，应采用金属隔板进行隔开处理；同一线槽内，强电回路须同时切断习题电源，线缆敷设完毕，要进行检查和检测处理。、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题，作为调试人员，需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料，并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时，需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。 数据处理地一般过程 数据处理一般包括收集数据、、和分析数据等过程.数据处理可以帮助我们更好地了解周围世界，对未知事物作出合理地推断和预测.文档来自于网络搜索 全面调查和是收集数据地两种方式，全面调查通过调查来收集数据，抽样调查通过调查来收集数据.文档来自于网络搜索 实际调查中常采用抽样调查地方法获取数据.用样本估计是统计地基本思想. 抽样调查具有花费少、省时地特点，还适用一些不宜使用全面调查地情况.采用抽样调查需要注意：①样本容量要适中，一般为总体地～；②抽取时要尽量使每一个个体都有相等地机会被抽到.这样抽取地样本才具有代表性和广泛性.才能使样本较好地反映总体地情况.文档来自于网络搜索 要考察地全体对象称为，组成总体地每一个考察对象称为，被抽取地那些个体组成一个，样本中个体地数目称为.文档来自于网络搜索 利用统计图表描述数据是统计分析地重要环节.四种统计图地各自特点： （）条形统计图：能清楚地表示出每个项目地具体数目； （）扇形统计图：能清楚地表示出各部分在全体中所占地百分比； （）折线统计图：能清楚地反映事物地变化情况； （）直方图：能清楚地表示出每组频数地大小. 扇形统计图表明地是部分在总体中所占地百分比，一般不能直接从图中得到具体数量，用圆代表地是总体，圆地大小与具体数量大小没有关系. 扇形圆心角该部分百分比×°文档来自于网络搜索 画扇形统计图地步骤：先调查收集数据，根据数据计算百分比，圆心角，画出扇形，标出百分比. 画直方图地一般步骤：⑴计算最大值与最小值地差⑵决定组距和组数⑶列频数分布表⑷画频数分布直方图(或频数折线图).文档来自于网络搜索 注意对以下概念地理解： ⑴组距：把所有数据分成若干组，每个小组地两个端点之间地距离（组内数据地取值范围）称为组距.⑵频数：对落在各个小组内地数据进行累计，得到各个小组内数据地个数叫做频数.⑶频数分布直方图⑷频数折线图文档来自于网络搜索 频数分布直方图是以小长方形地来反映数据落在各个小组内地频数地大小.小长方形地高是频数与地比值.在等距分组时，各小长方表地面积（频数）与高地比是常数（组距）.文档来自于网络搜索 熟悉以下各题： 调查收集数据地方式通常有和两种.当总体中个体数目较少时用地方式获得数据较好，当总体中个体数目较多时用地方式获得数据较好.但关于电视机寿命、火柴质量等具有破坏性地调查不宜采用，国家人口普查采用.文档来自于网络搜索 现如今，很多人都听说过大数据，这是一个新兴的技术，渐渐地改变了我们的生活，正是由 于这个原因，越来越多的人都开始关注大数据。在这篇文章中我们将会为大家介绍两种大数 据技术，分别是大数据采集技术和大数据预处理技术，有兴趣的小伙伴快快学起来吧。 首先我们给大家介绍一下大数据的采集技术，一般来说，数据是指通过RFID射频数据、传 感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化 及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点突破高速数据解析、转换与装 载等大数据整合技术设计质量评估模型，开发数据质量技术。当然，还需要突破分布式高速 高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术。这就是大数据采集的来源。 通常来说，大数据的采集一般分为两种，第一就是大数据智能感知层，在这一层中，主要包 括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实 现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信 号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、 传输、接入等技术。第二就是基础支撑层。在这一层中提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克 分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数 据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。 下面我们给大家介绍一下大数据预处理技术。大数据预处理技术就是完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。其中抽取就是因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过 程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理 的目的。而清洗则是由于对于大数并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容， 而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤去除噪声从而提取出有效数据。在这篇文章中我们给大家介绍了关于大数据的采集技术和预处理技术，相信大家看了这篇文 章以后已经知道了大数据的相关知识，希望这篇文章能够更好地帮助大家。 大数据分析与处理方法解读 【文章摘要】要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。 越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，大数据分析的方法理论有哪些呢？ 大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities（预测性分析能力） 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。 DataQualityandMasterDataManagement（数据质量和数据管理） 数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 AnalyticVisualizations（可视化分析） 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 SemanticEngines（语义引擎） 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。 DataMiningAlgorithms（数据挖掘算法） 可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。 假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。 大数据处理 HiIAP 数据采集处理平台(统计 概述HiIAP统计信息采集及处理平台软件是北京和利时信息技术有限公司(简称:和信公司在总结了多年电子政务及办公自动化系统的开发和实施经验的基础上,采用了先进的https://www.wendangku.net/doc/1e2986285.html,和XML技术开发的以企业电子报送为目标的统计数据采集、处理、查询、汇总的平台软件。该软件基于网络和数据库技术实现,采用了微软的.NET构架作为支撑和开发环境,以XML的方式实现了统计报表描述的标准化。软件功能完备、简便实用、安全高效,能够满足各种统计需求,同时也提供了完善的通用数据处理功能,为各部门统计业务提供完整的解决方案。产品功能概述●强大的报表定义功能。普通统计业务人员即可快速完成复杂的报表程序的设计。 ●专业的报表录入功能。真正实现了“所见即所得”的报表录入界面。支持边录边审、跳转、自动摘数等多种录入相关功能。 ●提供多种审核方式。软件提供了网上和本地两种审核方式,并提供了方便灵活的定义方式。 ●复杂汇总表的定义功能。采用最简单的操作生成复杂的汇总表,且所生成的汇总表可以直接满足印刷要求。 ●计算功能。实现对报表数据的再加工。可以跨表跨专业,从多个数据源提取数据参与运算。 ●任意查询检索功能。提供了可视化、通用性极强的数据查询页面,实现了跨报表、跨专业数据的任意查询。 ●具有不同层次报表、数据的管理功能。通过专业管理员分配用户、报表权限,设置数据共享,实现不同层次用户的报表及数据管理。通过系统权限控制,上级用户可以验收、代处理及监控下级的报表情况。 ●可以根据需要对用户、报表任意分组,以满足各类综合管理部门的需求。●提供多种数据备份、恢复及导入、导出机制。●提供与在线功能一致的离线程序,在网 大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，天互数据总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。 采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB 这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL 的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足 第三篇计算机监控系统的数据采集与处理 任务一、数据采集与处理的作用和分类 数据采集是指将生产过程的物理量采集并转换成数字量以后，再由计算机进行存储、处理显示或者打印的过程。水电站计算机监控系统的数据采集系统的任务，就是采集各类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；计算机根据需要进行相应的计算、处理并输出，以便实现对水电站生产过程的自动监控。一般监控系统采集数据大致可分为以下八类： 1.输入模拟量。它是指将现场具有连续变化特征的电气量和非电气量直接或经过变换 后，输入到计算机系统的接口设备的物理量。适合水电站计算机监控系统的模拟量参数范围包括0~5VDC、0~10VDC、0~20mA、±20mA、4~20mA等。 2.输出模拟量。它是指计算机系统接口设备输出的模拟量，水电站中适用的典型参数 为4~20mA或者0~10VDC。 3.输入开关量。它是指过程设备的状态或者位置的指示信号，输入到计算机系统接口 设备的数字量（即开关量），此类数字输入量一般适用一位“0”或“1”表示。 4.输出开关量。它是指计算机系统接口设备输出的监视或者控制的数字量，在水电站 控制中为了安全可靠，一般输出开关量是经过继电器隔离的。 5.输入脉冲量。它是指过程设备的脉冲信息输入到计算机系统接口设备，由计算机系 统进行脉冲检测的一位数字量，如机组齿盘测速信号。 6.数字输入BCD码。它是将BCD码制数字型的输入模拟量输入到计算机系统接口设备， 一个BCD码输入模拟量一般要占用16位数字量输入通道。 7.数字输入事件顺序记录（SOE）量。它是指将数字输入状态量定义成事件信息量， 要求计算机系统接口设备记录输入量的状态变化及其变化发生的精确时间，一般应能满足5ms分辨率要求。在监控系统中，机组货电气设备的事故信号均以SOE量输入，系统对SOE量以中断的方式响应。 8.外部数据报文。它是将过程设备或者外部系统的数据信息，以异步或同步报文通过 串行口与计算机系统交换数据。 任务二、模拟量的输入与输出 模拟量的输入与输出通道，是计算机监控系统的一个重要组成部分。模拟量输入通道是将生产过程的模拟量转换成计算机可以识别的二进制数以后，传送给计算机的通道。模拟量输出通道是将计算机发出的控制信息传送给执行机构的通道。 、 第一章概述 1数据采集和数据处理 数据采集是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。数据采集系统是结合基于计算机的测量软硬件产品来实现灵活的、用户自定义的测量系统。比如条码机、扫描仪等都是数据采集工具 数据处理系统是指运用计算机处理信息而构成的系统。其主要功能是将输入的数据信息进行加工、整理，计算各种分析指标，变为易于被人们所接受的信息形式，并将处理后的信息进行有序贮存，随时通过外部设备输给信息使用者。 2系统研究开发的价值和意义 经调查,目前数据采集器的市场需求量大，以数据采集器为核心构成的小系统应用广泛，因此开发高性能的数据采集器具有良好的市场前景。随着计算机技术的飞速发展和普及，数据采集系统在多个领域有着广泛的应用。数据采集是工、农业控制系统中至关重要的一环，在医药、化工、食品、等领域的生产过程中，往往需要随时检测各生产环节的温度、湿度、流量及压力等参数。同时，还要对某一检测点任意参数能够进行随机查寻，将其在某一时间段内检测得到的数据经过转换提取出来，以便进行比较，做出决策，调整控制方案，提高产品的合格率，产生良好的经济效益。随着工、农业的发展，多路数据采集势必将得到越来越多的应用，为适应这一趋势，作这方面的研究就显得十分重要。在科学研究中，运用数据采集系统可获得大量的动态信息，也是获取科学数据和生成知识的重要手段之一。本文以实验室数据采集、工业现场数据采集、野外数据采集为主要方向,设计一款结构简单、操作方便、高性价比、具有显示、记录存储功能的数据采集系统。单片机构成的数据采集处理系统适用于各种现场自动化监测及控制，能够适应油田野外恶劣环境,；具有性能稳定、可靠性高、响应速度快操作简单、费用低廉、等优点。回放过程的信号可以直观的观察。它与有线数传相比主要有布线成本低、安装简便、便于移动的优点 3．课题的意义及发展状况 数据采集是指将温度、压力、流量、位移等模拟量采集转换成数字量后，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。从严格意义上说，数据采集系统应该是用计算机控制的多路数据自动检测或巡回检测，并且能够对数据实行存储、处理、分析计算，以及从检测的数据中提取可用的信息，供显示、记录、打印或描绘的系统。总之，不论在哪个应用领域中，数据的采集与处理越及时，工作效率就越高，取得的经济效益就越大。数据采集领域正在发生着重要的变化。首先,分布式控制应用场合中的智能数据采集系统正在发展。其次,总线兼容型数据采集插件的数量正在增大,与个人计算机兼客的数据采集系统的数量也在增加。数据处理对数据（包括数值的和非数值的）进行分析和加工的技术过程。包括对各种原始数据的分析、整理、计算、编辑等的加工和处理。比数据分析含义广。随着计算机的日益普及，在计算机应 数据采集与处理技术——EPA工业总线 一、引言 炼油企业常减压蒸馏装置因其加工量大、产品品种多、分离精度高以及对下游生产装置影响面广等特点，在炼油企业占据核心地位。常减压蒸馏装置技术水平的高低，对炼厂的产品质量、收率以及对原油的有效利用有很大影响。其中居于装置核心地位的控制系统的可靠安全运行，是常减压蒸馏装置“安稳长满优”运行的必要保证。 随着国产控制系统技术水平和性能不断提升，其先进性与国外系统日益接近，越来越多的大型炼油装置尝试使用国产控制系统。其中中海石油大榭石化实际加工能力800万吨/年常减压蒸馏装置，采用中控的WebField ECS-100控制系统一次开车成功。目前系统运行正常，各项指标满足工艺要求，装置生产平稳，实现了炼油行业大型主装置上国产控制系统的成功应用。 二、系统典型设计方案 （一）装置构成 早在2003年，大榭石化的一期200万吨/年常减压蒸馏装置就采用中控JX-300X DCS顺利投运，系统一直稳定运行至今。此次新上二期项目包括800万吨/年常减压蒸馏装置、30万吨原油罐区、20万吨燃料油罐区、3万吨码头、循环水污水处理场、储运码头等工段，除两期常减压蒸馏主装置系统机柜和操作在主控室外，其它工段与主控室相距500米到3000米之间。 项目要求一二期系统要无缝连接，所有工段最终在一套控制系统中运行，实现统一的监控和操作。 基于工艺要求，整个装置共2436个I/O信号点和700个通讯数据点。系统配置如下： 控制站7个，通讯站8个，及相应的安全栅、接线端子、继电器等。所有控制卡、数据转发卡、电源、网络、交换机、光纤、直流电源、控制I/O卡件等关键部件均采用冗余配置； 上位机部分配置2台工程师站（含一期一台），12台操作员站（含一期3台），1台OPC服务器，1台辅助操作台； 各个工段之间采用冗余单模光纤连接。 具体系统配置简图见图1： 实验一采样定理分析 一、实验目的 1、应用MATLAB验证时域采样定理。了解MATLAB软件，学习应用MATLAB软件的仿真技术，以及一些关键命令的掌握，理解，分析等。初步掌握线性系统的设计方法，培养独立仿真编程能力。 2、加深理解时域采样定理的概念，掌握利用MATLAB分析系统频率响应的方法和掌握利用MATLAB实现连续信号采样、频谱分析和采样信号恢复的方法。计算在临界采样、过采样、欠采样三种不同条件下恢复信号的误差，并由此总结采样频率对信号恢复产生误差的影响，从而验证时域采样定理。 二、实验仪器 1. 计算机一台 2. Matlab软件一套 三、实验原理 MATLAB是一套功能十分强大的工程计算及数据分析软件，广泛应用于各行各业。MATLAB是矩阵实验室之意。除具备卓越的数值计算能力外，它还提供了专业水平的符号计算，文字处理，可视化建模仿真和实时控制等功能。本实验利用Matlab软件的仿真功能，对采样定理进行验证和分析。 ≥2 f c时，采样信号可以唯一的恢复采样定理定义如下：设连续信号的最高频率为f c，当采样频率为f s 出原连续信号，否则会造成采样信号中的频谱混叠现象，不可能无失真地恢复原连续信号。 四、实验内容 1、画出连续时间信号的时域波形及其幅频特性曲线，信号为: f(x)= sin(2*pi*60*t)+cos(2*pi*25*t)+cos(2*pi*30*t)； 2、对信号进行采样，得到采样序列，画出采样频率分别为80Hz，120Hz，150Hz时的采样序列波形； 3、对不同采样频率下的采样序列进行频谱分析，绘制其幅频曲线，对比各频率下采样序列和的幅频曲线有无差别。 4、对信号进行谱分析，观察与3中结果有无差别。 5、由采样序列恢复出连续时间信号，画出其时域波形，对比与原连续时间信号的时域波形。 五、实验报告要求 1. 画出原信号的波形及幅度频谱； 2. 画出各种采样频率恢复后信号波形及幅度频谱。 1大数据处理流程的主要环节
数据采集与处理技术
数据采集与处理技术实验一
大数据采集与信号处理
基于LabVIEW的数据采集与处理系统设计
数据采集与处理作业doc
数据采集与处理讲解
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