Matlab作为一种功能强大的数学软件和编程环境，已经在众多的领域中得到了广泛的应用，特别是在数据采集系统中扮演了重要角色。本文主要讨论Matlab在计算机数据采集系统中的应用，涵盖了数据采集系统的基本组成、Matlab数据采集系统的结构和特点、性能评价以及系统常见的结构形式。
数据采集系统一般由智能数据采集系统和人机界面（HMI）系统两部分组成。智能数据采集系统负责将物理世界中的信息或信号转换为计算机可以处理的数字信号，而HMI系统则主要负责数据的分类、存储、处理以及提供用户界面。从硬件的角度来看，数据采集系统涉及传感器、声卡的模数（A/D）与数模（D/A）转换器、硬件驱动程序等部分，其中传感器负责采集信号，声卡的A/D转换器将模拟信号转换为数字信号，而硬件驱动程序负责与Matlab软件进行数据交换。
Matlab在数据采集系统中的应用主要体现在利用Matlab软件与声卡进行交互，实现数据的实时采集和处理。Matlab提供的数据采集工具箱，包括M文件函数、数据采集引擎和硬件驱动程序适配器，使得用户可以通过图形界面直接与系统进行交互，从而对频率选择、数据采集进行控制。此外，数据采集工具箱中的M文件函数可以用来创建和编辑设备对象、数据、属性和状态等。
Matlab数据采集系统具有几个显著特点：其一，Matlab能够很好地控制数据质量，提高数据采集的效率；其二，Matlab的数据采集系统设计灵活，可与声卡的A/D、D/A技术相结合，使数据采集与处理紧密结合，便于用户获取所需数据；其三，Matlab的数据采集系统能够实时进行数据采集与处理；其四，Matlab的数据采集系统体积小，运行可靠。
性能方面，Matlab数据采集系统具有良好的分辨率、精度、采集速率和动态范围。分辨率表征系统对输入信号的最小变化量的分辨能力，而精度是指系统能够达到的转换精度。采集速率反映系统对输入信号的处理能力，即单位时间内能够采集的数据量。动态范围则体现了系统能够处理的信号强度变化范围。
在系统结构方面，Matlab数据采集系统通常采用多通道共享采样的方式。这种方式下，一个采样通道可以共享给多个数据采集任务，以实现对不同信号源的同步采集。
总结来说，Matlab在计算机数据采集系统中具有广泛应用前景，能够提供简单、灵活、实用的数据采集解决方案，并且开发成本相对较低。Matlab的数据采集工具箱简化了从硬件驱动到数据处理的整个流程，使得数据采集系统更加易于实现和操作。随着计算机技术和Matlab功能的不断进步，Matlab在数据采集领域的应用会更加广泛，其工具箱的完善和性能的提升也将进一步推动数据采集技术的发展。
