Powerlab 数据采集分析系统
智能手机终端的数据采集及分析系统
智能手机终端的数据采集及分析系统 主要功能如下： 采集使用数据采集程序手机的手机号码：数据采集程序必须开通GPRS，实时传输采集数据及监听服务端指令；所以会有一定的数据量。为解决用户因GPRS传输采集数据产生的费用，所以记录用户的手机号码。 采集GPS信息：经纬度，时间，速度； 采集无线网络状况信息：GSM，GPRS网络情况； 获取的无线网络信息并附加GPS信息，帮助数据分析专家系统分析处理； 数据采集终端的主要功能如下： 实时诊断网络信息； 诊断分为空闲时诊断与使用时诊断； 空闲时诊断：根据运营商的相关规定设定网络异常指标；当手机处于空闲状态时，指定频率（秒）获取无线网络的基本参数，如CID，LAC，BSIC，BCCH，RxQuality，RxLevel，C/I，C/A,TxPower,TA,TS等；根据设定的异常指标来判断是否出现异常;如果出现异常则保存本次信息，并获取此时此地的GPS信息、本手机的手机号码一并发送至指定服务器，由“数据分析专家系统”分析处理。 发送数据内容：本手机的手机号码+无线网络基本参数+GPS信息； 数据格式：XML文件格式； 传输方式：使用GPRS进行数据传输； 使用时诊断：用户使用手机时，检测用户使用过程中无线网络的状况；如手机数据下载过程中，检测总的下载量，下载时间，是否下载成功，如果不正常则记录本次使用过程； 诊断项： 2通话：未接通、掉话、呼叫时延； 2短信（SMS），彩信（MMS）：是否发送或接受成功、发送或接受时间； 2GPRS Attach：Attach是否成功、Attach成功的时长PDP激活，PDP激活是否成功、激活成功的时长； 2WAP数据传输：WAP登陆测试；WAP登陆是否成功；WAP登陆成功时长； 2WAP刷新测试：WAP刷新是否成功；WAP刷新成功时长；
企业大数据采集、分析与管理系统设计报告(配图版)
企业大数据采集、分析与管理 系 统 设 计 报 告
目录 一、市场需求信息挖掘 (4) 1. 获取市场需求信息 (4) 2. 市场需求信息分析 (4) 二、工厂成本归集 (4) 1. 基于集成化系统的成本数据采集 (4) 2. 产品成本归集和核算 (5) 三、智能车间大数据采集、分析 (8) 1. 制造车间数据采集 (8) 2. 车间整体状态及计划执行情况分析 (11) 四、业务流程审批及进程监控 (11) 1. 业务流程管控 (12) 2. 采购、订单、物料管理与数据分析 (14) 3. 财务分析与统计 (16) 4. 需求、设计、工艺、制造各环节信息管理 (17) 5. 移动端APP (18) 五、质量信息管理与追溯 (18) 1. 质量信息管理 (18) 2. 供应商评价优选 (19) 六、无纸化OA系统及图档管理 (19) 1. 无纸化OA办公系统 (19) 2. 图纸及技术文档安全管理 (20)
企业大数据采集、分析与管理系统设计报告智能制造是制造业转型升级、向中高端制造业迈进的重要举措。离散制造型企业，其本身具有零件种类多、加工工序复杂、生产过程不确定因素众多、工厂透明度不高、部门间存在信息孤岛等特点。本系统从清晰的状态感知、实时数据分析与展示、决策精准执行与审批、全生命周期产品信息管理、无纸化OA及图档管理五大方面着手解决企业痛点，可以实现产品全生命周期生产过程管理、产品成本管理、信息共享管理和项目远程管理，帮助企业打造透明的、全过程可控的、高感知度的、高柔性的智慧工厂。
一、市场需求信息挖掘 1. 获取市场需求信息 市场需求信息能从多方面反映市场活动的方向，是企业指定经营战略、进行市场竞争的重要依据。本系统在每次客户发起询价时，会要求填写详细的需求信息。通过语义网（Semantic Web），对需求信息进行特征抽取和模糊聚类，进行分类存储，并构建适合企业自身的“市场需求指标库”。 2. 市场需求信息分析 将市场信息转化为企业决策，必须经过复杂的数据处理过程。对市场需求信息大数据聚类之后的各簇，建立统一的预测模型，通过时间序列模型、多元线性回归、最小二乘支持向量机等方法，对行业发展趋势做出预测，并将结果进行图表化展示。 二、工厂成本归集 1. 基于集成化系统的成本数据采集 功能：要素耗费的初次分配、生产成本的分配、辅助生产成本的分配、制造费用的分配。 随着信息化的发展，企业采用了基于集成化的成本数据采集方式如图所示，该采集方式将库存管理、财务管理、资源管理和质量管理等系统之间数据传递和采集，获取成本的相关信息。
大数据可视化分析平台介绍
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设得基础支撑环境,以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办得融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展得综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源結合政务大数据得分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理人口与地理法人与地理实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业得数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集与交换需求：通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚，将分散得数据进行物理集中与整合管理，为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同，提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局得业务系统里抽取得数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据，还就是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备髙可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、髙效即席数
据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加, 需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力，支撑不断增长得数据量，满足未来政务各类业务工作得发展需要，确保业务系统得不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台得数据，通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联，即：通过分析数据间得业务关系，建立关键数据之间得关联关系，将离散得数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量得政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生得发展。
数据采集与分析
审计数据采集与分析技术 计算机审计的含义 ?计算机审计有3层含义： –面向数据的审计 –面向现行信息系统的审计 –对信息系统生命周期的审计 面向数据的计算机审计流程 ?审前调查：电子数据的组织、处理和存储 ?数据采集：审计接口、数据库访问技术、数据采集技术 ?数据清理、转换、验证、建立中间表 ?数据分析：数据分析技术、SQL、审计软件 ?审计取证 一、审前调查及电子数据的组织、处理和存储 1.审前调查的内容和方法 ?对组织结构调查 ?对计算机信息系统的调查 ?提出数据需求 2.电子数据的组织、处理和存储 电子数据处理的特点 ?存储介质改变 ?基于一定的数据处理平台，有一定的数据模型 ?数据表示编码化（各种编码） ?带来系统控制和数据安全性的新问题 ?审计线索改变 如何表示数据 ?数据类型与数据取值 –数据类型决定了取值范围与运算范围 ?数据模型 –数据模型是对现实世界数据特征的抽象 –它提供模型化数据和信息的工具
数据模型的2个层次 ? ?概念模型 –E-R模型的要素 ?实体：客观存在并可以相互区分的事物，用方框表示 ?属性：实体的特征或性质，用椭圆表示 ?联系：实体之间的联系，用菱形表示 ?数据模型 –关系模型 –层次模型 –网状模型 数据模型的3个要素 ?数据结构 –描述模型的静态特征 –是刻画数据模型最重要的方面 ?数据操作 –描述模型的动态特性 ?数据检索 ?数据更新（增加、删除、修改） ?约束条件 –一组完整性规则的集合 ?实体完整性 ?引用（参照）完整性 ?用户定义的完整性 关系模型 ?关系模型是目前最常用的一种数据模型 ?关系数据库采用关系模型作为数据的组织方式 ?关系模型建立在严格的关系代数基础之上 ?关系模型概念单一，用关系表示实体以及实体之间的联系?关系数据库的标准语言SQL是一种非过程化语言，使用方便关系模型的数据结构 ?关系 –一张二维表，每一列都不可再分 –表中的行、列次序并不重要 ?元组 –二维表中的每一行，相当于一条记录 ?属性 –二维表中的每一列，属性有名称与类型。 –属性不可再分，不允许重复 ?主键 –由表中的属性或属性组组成，用于唯一确定一条记录?域
数据采集系统
湖南工业大学科技学院 毕业设计（论文）开题报告 （2012届） 教学部：机电信息工程教学部 专业：电子信息工程 学生姓名：肖红杰 班级： 0801 学号 0812140106 指导教师姓名：杨韬仪职称讲师 2011年12 月10 日
题目：基于单片机的数据采集系统的控制器设计 1.结合课题任务情况，查阅文献资料，撰写1500～2000字左右的文献综述。 近年来，数据采集及其应用技术受到人们越来越广泛的关注，数据采集系统在各行各业也迅速的得到应用。如在冶金、化工、医学、和电器性能测试等许多场合需要同时对多通道的模拟信号进行采集、预处理、暂存和向上位机传送、再由上位机进行数据分析和处理，信号波形显示、自动报表生成等处理，这些都需要数据采集系统来完成。但很多数据采集系统存在功能单一、采集通道少、采集速率低、操作复杂、并且对操作环境要求高等问题。人们需要一种应用范围广、性价比高的数据采集系统，基于单片机的数据采集系统具有实现处理功能强大、处理速度快、显示直观，性价比高、应用广泛等特点，可广泛应用于工业控制、仪器、仪表、机电一体化，智能家居等诸多领域。总之，无论在那个应用领域中，数据采集与处理越及时，工作效率就超高，取得的经济效益就越大。 数据采集系统的任务，就是采集传感器输出的模拟信号转换成计算机能识别的信号，并送入计算机，然后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测，其中一些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。 数据采集系统的市场需求量大，特别是随着技术的发展，可用数据器为核心构成一个小系统,而目前国内生产的主要是数据采集卡，存在无显示功能、无记忆存储功能等问题，其应用有很大的局限性，所以开发高性能的，具有存储功能的数据采集产品具有很大的市场前景。 随着电子技术的迅速发展，，一些高性能的电子芯片不断推出，为我们进行电子系统设计提供的更多的选择和更多的方便，单片机具有体积小、低功耗、使用方便、处理精度高、性价比高等优点，这些都使得越来越广泛的选用单片机作为数据采集系统的核心处理器。一些高性能的A/D转换芯片的出现也为数据采集系统的设计提供了更多的方便，无论是采集精度还是采样速度都比以前有了较大的提高。其中一些知名的大公司如MAXIM公司、TI公司、ADI公司都有推出性能比效突出的 A/D转换芯片，这些芯片普通具有低功耗、小尺寸的特点，有些芯片还具有多通道的同步转换功能。这些芯片的出现，不仅因为芯片价格便宜，能够降低系统设计的成本，而且可以取代以前繁琐的设计方法，提高系统的集成度。 数据采集器是目前工业控制中应用较多的一类产品，数据采集器的研制已经相当成熟，而且数据采集器的各类不断增多，性能越来越好，功能也越来越强大。 在国外，数据采集器已发展的相当成熟，无论是在工业领域，还是在生活中的应用，比如美国FLUKE公司的262XA系列数据采集器是一种小型、便携、操作简单、使用灵活的数据采集器，它既可单独使用又可和计算机连接使用，它具有多种测量
大数据分析的流程浅析之一：大数据采集过程分析
大数据分析的流程浅析之一：大数据采集过程分析 数据采集，就是使用某种技术或手段，将数据收集起来并存储在某种设备上，这种设备可以是磁盘或磁带。区别于普通的数据分析，大数据分析的数据采集在数据收集和存储技术上都是不同的。具体情况如下： 1.大数据收集过程 在收集阶段，大数据分析在时空两个方面都有显著的不同。在时间维度上，为了获取更多的数据，大数据收集的时间频度大一些，有时也叫数据采集的深度。在空间维度上，为了获取更准确的数据，数据采集点设置得会更密一些。 以收集一个面积为100 平方米的葡萄园的平均温度 为例。小数据时代，由于成 本的原因，葡萄园主只能在 葡萄园的中央设置一个温度 计用来计算温度，而且每一 小时观测一次，这样一天就 只有24个数据。而在大数据 时代，在空间维度上，可以 设置100个温度计，即每个 1平方米一个温度计；在时间维度上，每隔1分钟就观测一次，这
样一天就有144000个数据，是原来的6000倍。 有了大量的数据，我们就可以更准确地知道葡萄园的平均温度，如果加上时间刻度的话，还可以得出一个时间序列的曲线，结果看起来使人很神往。 2.大数据的存储技术 通过增加数据采集的深度和广度，数据量越来越大，数据存储问题就凸现。原来1TB的数据，可以使用一块硬盘就可以实现数据的存储，而现在变成了6000TB，也就是需要6000块硬盘来存放数据，而且这个数据是每天都是增加的。这个时候计算机技术中的分布式计算开始发挥优势，它可以将6000台甚至更多的计算机组合在一起，让它们的硬盘组合成一块巨大的硬盘，这样人们就不用再害怕大数据了，大数据再大，增加计算机就可以了。实现分布式计算的软件有很多，名气最大的，目前市场上应用最广的，就是hadoop技术了，更精确地说应该是叫hadoop框架。 hadoop框架由多种功能性软件组成，其自身只是搭建一个和操作系统打交道的平台。其中最核心的软件有两个，一个是hdfs分布式文件系统,另一个是mapreduce分布式计算。hdfs分布式文件系统完成的功能就是将6000台计算机组合在一起，使它们的硬盘组合成一块巨大的硬盘，至于数据如何在硬盘上存放和读取，这件事由hadoop和hdfs共同完成，不用我们操心，这就如我们在使用一台计算机时只管往硬盘上存放数据，而数据存放在硬盘上的哪个磁道，我们是不用关心的。
服务行业数据采集分析系统介绍
内部文档 服务行业数据采集分析系统介绍 一、客户及项目背景 爱玛客始于1998年，是一家国际领先的专业服务公司，为医疗机构、各类院校、运动和娱乐场所以及商务中心，提供备受赞誉的配餐服务、项目管理服务、以及制服和职业装服务。总部位于美国费城，全球大约有255,000名员工，在22个国家开展其业务。 其中爱玛客中国已经在北京, 天津, 上海, 苏州, 宁波, 徐州, 广州, 中山, 惠州, 福州, 厦门, 泉州, 成都, 西安, 等30多个城市为近250家医院, 工厂, 学校, 政府及商业写字楼提供包括环境保洁, 病人运送, 保安, 设备运行与维护, 洗衣及用品发放, 绿地维护, 配餐等在内的综合服务，聘用员工超过15,000人。 由于各方面业务的高速发展，集团在财务和供应链管理中，需要及时、有效、准确、便捷的对数据进行采集更新。为了保证相关管理工作的正常运转，确保数据的及时准确性，公司需要建立一套完善的数据处理系统实现对财务状况、供应商信息、产品、价格、库存量等进行采集与维护管理，系统简称ART。 二、系统要解决的问题 1.报表数据来源多、制作耗时费力 2.报表发放模式陈旧、效率低下 3.应用系统(Oracle财务、MEC、SCM等）的丰富数据未加以充分利用 三、系统建设要求 爱玛客公司基础业务数据库位于全球多个地区，系统要求按时、按规则，对基础数据库进行数据抽取，形成中间数据仓库。 基于数据仓库，完成数据的查询、分析、展现、打印、导出等，并根据业务需求的变化对财务及供应链科目进行增加、删除等维护。 按照业务要求进行流程封装，通过可配置的界面进行调度任务设定，完成定时自动将数据结果通过邮件方式发送给指定收件人。 四、业务及操作流程 系统管理员对系统机构用户、业务角色、数据及目录资源权限进行管理与维护，并按实际业务要求进行权限分配、调度任务设定等。 业务人员（财务、供应链相关）凭借ID和密码登录系统，制作并查看相关报表，可进行导出、打印等操作。同时，可根据业务调整要求进行相关科目的管理维护。 主管及部门领导，按时接收到由系统推送到邮箱的数据报表，掌握业务情况，及时发现和改正相关问题。 五、系统特色功能 数据抽取 数据ETL是基于调度器模块定时运行数据脚本，脚本中有若干任务的动作，用来从基础业务数据库中进行相关数据抽取，并把抽取的数据加密转换，最后装载到目标数据库，形成
数据采集与分析系统
数据采集与分析系统 1、NI 9234 数据采集卡 NI 9234作为4通道C系列动态信号采集模块，能针对配备NI CompactDAQ或NI CompactRIO系统的集成电路压电式(IEPE)与非集成电路压电式(IEPE)传感器，进行高精度音频测量。NI 9234具有102 dB动态范围，并能对加速度传感器和麦克风进行软件可选式集成电路压电式(IEPE)信号调理。4条输入通道借助自动调节采样率的内置抗混叠滤波器，同时以每通道高达51.2 kHz的速率对信号进行数字化。 2、DH5920动态信号测试分析系统 DH5920动态信号测试分析系统包含动态信号测试所需的信号调理器（应变、振动等调理器）、直流电压放大器、抗混滤波器、A/D转换器、缓冲存储器以及采样控制和计算机通讯的全部硬件，并提供操作方便的控制软件及分析软件，是以计算机为基础、智能化的动态信号测试分析系统。系统对应变(应力)及力、压力、扭矩、荷重、温度、位移、速度、加速度、转速等物理量进行自动、准确、可靠的动态测试和分析，是工矿企业、科研机构及高等院校在研究、设计、监测、生产和施工中进行非破坏性动静态应变、振动、冲击及各种物理量测量和分析的一种重要工具。
DHDAS控制与基本分析软件可以和各种型号的动态信号分析仪配套使用，用于软件控制仪器的量程、滤波、参数设置、以及信号的实时分析处理。 ◆软件特点： 运行于Windows2000/XP操作系统，用户界面友好、操作简便灵活； 强大的实时性：实时采集、实时保存、实时显示、实时分析等； 强大的分析、处理功能及完善的在线帮助； 不断推出新版软件，免费为老用户升级同类软件。 ◆软件功能： "一键设定"式控制功能使您的仪器操作更加方便、快捷。自主开发的底部驱动程序、通讯协议等与仪器配套使用的控制软件，可以完全控制仪器硬件系统，自动识别系统配置，完全实现虚拟仪器的功能和“一键设定”式操作。 强大的基本分析功能，满足您常规分析的各种要求。实时数据处理：实时采集、实时保存、实时显示、实时分析等强大的实时性；数据预处理：重采样、低通滤波、消除直流(均值)、消除线性趋势、曲线拟合、滑处理、数据段的截取、删除、另存、时域或频域的积分与微分、数字滤波器设计及滤波处理、虚拟通道计算等；数据加窗：矩形窗、汉宁窗、海明窗以及用于锤击法的力窗和指数窗等；
大数据智能分析系统平台
现在，公众安全的配置，网络系统的安全、信息中心，信息安全系统持续不断的发展和改革的扩展，迫切需要各种信息应用系统，灵活，高效的资源和云计算平台，以有效整合公共安全的各种信息资源，提高公安系统的稳定性、可扩展的，安全性。本文为大家介绍一下大数据智能分析系统平台。 现在，公众安全的配置，网络系统的安全、信息中心，信息安全系统持续不断的发展和改革的扩展，迫切需要各种信息应用系统，灵活，高效的资源和云计算平台，以有效整合公共安全的各种信息资源，提高公安系统的稳定性、可扩展的，安全性。 目前，互联网正在经历新一轮的信息技术变革，如物联网、移动互联网、云计算等。新技术往往是信息技术安全性的方法和推动变革的重要引擎，已成为公安信息资源战役的重要组成部分，也带给了整个社会管理创新显著变化。 “警务大数据分析系统”是一项非常具有创新性的公安管理建设，“警务”的改变在推动变为由“管制型”往“服务型公安”。这是经过近几年的发展，它变得越来越明显的特点是数字信息网络，提高了人、警、事的一个互动力，警务功能相互作用的能力随着智能化程度的提高和工作负荷传递的智能化程度的提高，“公安大数据分析系统”的建设已成为现代信息技术革命的时代潮流。
公安部正在推动的“扁平化指挥模式”是尽量降低指挥水平。现有的智能信息管理的优化，减少了中间环节，提高了快速反应能力，提高教学和减少战斗中，响应时间缩小一线部门和时空机制之间的距离。 并基于电信运营商、交管部门、数据中心融合空间采集、公安部门、社会公众的移动位置等数据形成大数据环境，建立大数据分析平台，支持警情处理、宏观决策、情报分析等大数据专题应用。 大数据系统项目的信息分析的主要目标：建立密集的信息技术支持系统；建立专业的警察命令和战斗团队；建立扁平、快速的指挥调度体系等。
基于MATLAB的数据采集与分析系统设计
基于MATLAB的数据采集和分析系统设计 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和实际需求完全匹配。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和分析系统。 本文介绍了MA TLAB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和分析方案,该方案具有实现简单、性价比和灵活度高的优点。用MA TLAB 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。最后给出了使用该系统采集数据的使用实例。 关键词：声卡数据采集 MATLAB 信号处理 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。数据采集是计算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、信号处理以及工业自动控制等领域，都存在着数据的测量和控制问题，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电子技术。它广泛使用于信号检测、信号处理、仪器仪表等领域。近年来，随着数字化技术的不断发展，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使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。特别是在某些使用中，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
数据采集及分析系统
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
大数据运维及综合分析系统(Orca)
目录 1、Orca-SCMDB (2) 1.1产品简介 (2) 1.2功能特点 (2) 1.3功能说明 (3) 2、ORCA-Radar (4) 2.1 产品简介 (4) 2.2隐患扫描指标 (5) 2.3扫描范围 (5) 2.4产品优势 (6) 2.5设备监控 (6) 2.6性能监控 (7) 3、IT运维大数据分析 (7) 3.1性能Top N (10) 3.2系统安全评测 (10) 3.3性能预测 (11) 3.4容量预测 (11) 3.5可靠性预测 (12)
智能维保Orca包括Orca-SCMDB(信息管理)，Orca-Radar(隐患扫描)，Orca-HHM （大数据分析），Orca-BSM（业务监控），Orca-ITSM（服务管理）等产品。 1、Orca-SCMDB 1.1产品简介 Orca-SCMDB(Super Configuration Management Database)，IT运维管理系统是北京合力思腾结合近十余年的IT运维经验，以解决用户实际问题为根本目标，从实用性、易用性的角度出发，收集、索引和利用整个IT基础架构（服务器、存储、网络、数据库和中间件等）的所有数据，为运维和业务支撑提供精确的数据分析。 1.2功能特点 采用“动态建模”技术，支持资源库模型的自定义和灵活扩展，可统一管理各类IT资源目标 多维度、多视角管理整个IT架构，有效反映IT资源之间复杂的关联关系，帮助用户梳
理IT架构内部关联和相互影响 通过自主开发的数据采集引擎（Shell命令集库），经Telnet/SSH协议，完全实现IT 配置信息的自动采集和动态更新 提供精细的IT性能分析和趋势预测，为业务系统的优化、升级、扩容提供数据基础和理论依据 1.3功能说明 动态建模与数据采集 从用户自己的管理思路和管理流程出发，自定义资源库动态模型。从业务角度建立“业务部门>业务系统>基础架构”的业务数据模型，从维护角度建立“网络（或机房）>设备类型>设备>关联业务”的运维数据模型，以及其他任意角度建立数据模型。独立的数据采集引擎，支持Agent和非Agent两种采集方式，支持格式化数据的批量导入。 多视角视图
公安大大数据的警务大大数据的分析报告系统方案设计设计(图文)
公安大数据警务大数据分析系统方案设计(图文) 产品推荐1:智慧消防:水源采集系统方案 产品推荐2:激光投影:最佳的大屏解决方案产品推荐3:智慧展厅:综合应用解决方案 物联网与大数据作为信息时代的技术产物，受到社会各界的广泛关注，如何利用物联网技术与大数据分析算法提升办案效率，已成为各国警方分析研究的课题。本文构想了一套基于物联网技术的警务大数据分析模型，意在探讨该套模型在实际应用中的可行性，以及可能遇到的困难。背景介绍警察作为一个国家的重要机构，肩负着维护社会稳定，打击违法犯罪的重要职责，面对着越来越狡猾的犯罪分子，警方需要有效提升预防和打击犯罪的能力，单靠警员人工破案已无法满足社会需求，因此国家提出“科技强警”的发展战略，借助高科技装备、信息化手段帮助警方打击违法犯罪，“金盾工程”更是将公安信息化建设推向了高潮。然而，随着信息时代的到来，犯罪分子作案手段越发多变、隐蔽，传统的信息化手段已很难帮助警方快速分析研判。 近年来，“物联网”、“大数据”越来越被人们所熟知，著名的“谷歌汽车”、“大数据流感预测”更是成为物联网技术与大数据预测应用的经典案例。这两个在几年前还不为人知的技术名词，仿佛是在一夜之间闯入了我们的生活，将人们拉
入了科幻电影中的场景。那什么是“物联网”、“大数据”呢？物联网技术是利用互联网等通信技术手段把传感器、控制器、机器、人与物通过新的方式联系在一起，形成人与物、物与物互联，实现信息化，远程管理控制和智能化的网络。 作为物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命，大数据是信息爆炸时代的产物，人们每天上网、交流、购物、订票……产生了数以亿级的数据，而这项技术的意义并不在于掌握了庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化的预测处理。 警方分析研判的关键是挖掘人员、组织、案（事）件、阵地以及物品五要素之间的关联关系，如果能够借助物联网技术获取五要素信息，那么将大大提升警方获取线索信息的效率，同时也能避免人为错误。而面对庞杂的线索信息，则可以借助大数据分析技术实现深入，高效的挖掘分析，进而快速找出五要素之间的关联关系。 本文试图探讨构建一套基于物联网技术的警务大数据分析 模型，借以提高警方线索采集和分析研判过程的准确性和效率。 技术架构基于物联网技术的警务大数据分析模型是一种利 用大数据分析算法对海量警务物联网线索信息进行深度挖 掘分析的系统模型。它包括了物联感知层、数据传输层、数据分析层以及数据展示层，同时，它还要与现有的公安信息
大数据系统数据采集产品的架构分析
大数据系统数据采集产品的架构分析 任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程： 1.数据采集 2.数据存储 3.数据处理 4.数据展现（可视化，报表和监控） 其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤为突出。这其中包括： ?数据源多种多样 ?数据量大，变化快 ?如何保证数据采集的可靠性的性能
?如何避免重复数据 ?如何保证数据的质量 我们今天就来看看当前可用的一些数据采集的产品，重点关注一些它们是如何做到高可靠，高性能和高扩展。 Apache Flume Flume是Apache旗下，开源，高可靠，高扩展，容易管理，支持客户扩展的数据采集系统。Flume使用JRuby来构建，所以依赖Java运行环境。 Flume最初是由Cloudera的工程师设计用于合并日志数据的系统，后来逐渐发展用于处理流数据事件。 Flume设计成一个分布式的管道架构，可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent的网络，支持数据路由。 每一个agent都由Source，Channel和Sink组成。 ?Source
Source负责接收输入数据，并将数据写入管道。Flume的Source支持HTTP，JMS，RPC，NetCat，Exec，Spooling Directory。其中Spooling 支持监视一个目录或者文件，解析其中新生成的事件。 ?Channel Channel 存储，缓存从source到Sink的中间数据。可使用不同的配置来做Channel，例如内存，文件，JDBC等。使用内存性能高但不持久，有可能丢数据。使用文件更可靠，但性能不如内存。 ?Sink Sink负责从管道中读出数据并发给下一个Agent或者最终的目的地。Sink 支持的不同目的地种类包括：HDFS，HBASE，Solr，ElasticSearch，File，Logger或者其它的Flume Agent Flume在source和sink端都使用了transaction机制保证在数据传输中没有数据丢失。
船载大数据采集与分析系统技术参数
船载大数据采集与分析系统技术参数 船载大数据采集终端 1、采集单元采用AC/DC双路供电； 2、采集单元具有2路以上网络接口，8路以上串口接口，2路以上音频接口，4路麦克 风接口，1路视频接口； 3、支持船载导航设备GNSS卫星定位终端、船载自动识别系统、罗经、计程仪、测深 仪、风速风向仪、Arpa雷达数据接入及压缩传输； 4、支持船载通信设备中高频MF/HF、甚高频VHF、卫星电话及室内外麦克风终端音频 信息采集及压缩传输； 5、支持船载雷达视频信号和电子海图视频信号截图采集及压缩传输，采集频率依据船 载数据记录仪标准，并可灵活设置。 6、支持船载模拟开关量信号接入及压缩传输； 7、采集单元数据连续存储大于720小时； 8、具有自浮式和固定式两种外置式存储单元，数据连续存储时间大于48小时； 9、自浮式存储单元可通过卫星通信链路发布打捞信息，触发后通信时间大于96小时； 10、固定式存储单元可通过声纳发出打捞信息，触发后通信时间大于30天； 11、具有遥控报警单元，可本地查看设备各单元模块是否正常工作。 船载卫通宽带终端 1、60cm口径宽带VSAT卫星通信天线； 2、Ku波段，最大上行速率2Mbps，最大下行速率8Mbps； 3、功耗小于200W； 4、具有AC/DC双路供电，安全性能符合IEC-60950标准； 5、工作温度-25-55℃； 6、至少具有1路RJ45通信数据接口。 船载4G宽带终端 频率范围 4G网络：LTE FDD B1 2100MHz/B3 1800MHz LTE TDD B40 2300MHz/B41 2600MHz 3G网络：DC-HSPA+/HSPA+/HSPA/UMTS：B1 2100MHz/B8 900MHz WLAN：2.4GHz 网络类型 4G网络制式：联通4G（TD-LTE/LTE FDD）/电信4G（TD-LTE/LTE FDD）3G 网络制式：联通3G（WCDMA） 船载多通道网关路由器 1、路由器双线接入，优先选择3G/4G链路，无3G/4G信号时选择卫星链路； 2、路由器记录上网行为及上网流量，同时设置黑白名单，防止大流量； 3、路由器分配上网账号，管理员分配每个账号的流量额度，并记录上网行为； 4、路由器接入云管理平台，岸端管理员可根据需要随时修改船上路由器中的参数，方便维护。
主流大数据采集平台架构对比分析
主流大数据采集平台架构对比分析
目录 Apache Flume (4) Fluentd (7) Logstash (12) Chukwa (13) Scribe (14) Splunk Forwarder (15) 总结 (17)
任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程：数据采集–>数据存储–>数据处理–>数据展现(可视化，报表和监控)。 其中，「数据采集」是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，「数据采集」的挑战也变的尤为突出。这其中包括： ?数据源多种多样 ?数据量大 ?变化快 ?如何保证数据采集的可靠性的性能 ?如何避免重复数据 ?如何保证数据的质量 今天我们也来看看主流的几个数据采集平台，重点关注它们是如何做到高可靠，高性能和高扩展。
Apache Flume Flume 是Apache 旗下的一款开源、高可靠、高扩展、容易管理、支持客户扩展的数据采集系统。Flume 使用JRuby 来构建，所以依赖Java 运行环境。 Flume 最初是由Cloudera 的工程师设计，用于合并日志数据的系统，后来逐渐发展用于处理流数据事件。 Flume 设计成一个分布式的管道架构，可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent 的网络，支持数据路由。 每一个agent 都由Source，Channel 和Sink 组成。 Source Source 负责接收输入数据，并将数据写入管道。它支持HTTP、JMS、RPC、NetCat、Exec、Spooling Directory。其中Spooling 支持监视一个目录或者文件，解析其中新生成的事件。