数据采集（DAQ，Data Acquisition）是现代科技领域中不可或缺的一部分，尤其在计算机技术广泛应用的背景下。DAQ系统的主要任务是从各种传感器和其他设备中收集物理现象的数据，如电压、电流、温度、压力、声音等，并将这些非电量或电量信号转换成数字形式，以便于计算机进行分析和处理。这一过程涉及到了信号的测量、转换、传输和存储等多个环节。
DAQ系统通常基于PC或其他专用测试平台构建，由模块化的硬件（如数据采集卡、数据采集模块、数据采集仪表）和相应的应用软件组成。硬件部分包括传感器、激励器、信号调理电路、A/D转换器等，它们共同确保了信号的有效获取和转换。软件方面，用户可以根据自己的需求定制测量系统，实现数据的实时监测、分析和记录。
在数据采集过程中，采样是关键步骤。采样频率决定了系统能捕获信号的频率范围。根据奈奎斯特采样定理，采样频率至少应为信号最高频率成分的两倍，以避免信号的混叠，即高频成分被错误地解析为低频成分。如果采样率过低，信号将无法准确还原，产生失真。例如，如果采样率为50Hz，那么理论上信号频率不超过25Hz的部分能被正确采样，超过这个频率的信号则可能导致混叠。
为防止混叠，数据在进入A/D转换器前通常会通过一个低通滤波器（抗混叠滤波器），以滤除高于奈奎斯特频率的成分。此外，为了获得更好的信号重构效果，采样点的数量应至少覆盖信号的几个完整周期。在实际应用中，为了保证足够的信号细节，采样率可能设置得远高于理论最小值，有时甚至高达信号最高频率的5到10倍。
数据采集系统的设计和选择需考虑多种因素，如采样率、信号带宽、动态范围、分辨率、精度、通道数量以及系统的实时性能等。此外，系统的存储能力、数据传输速度和处理能力也是重要指标，特别是在需要长时间记录和大量数据处理的场合。
图1展示了数据采集系统的基本结构，包括传感器用于感知物理现象，数据采集器（包含信号调理、DAC和高速缓存等组件）负责信号转换和预处理，以及运行在计算机上的软件进行数据的处理和分析。该系统广泛应用于科学研究、工业控制、环境监测、医疗诊断等诸多领域，为现代科技提供了强有力的数据支撑。
数据采集是连接现实世界与数字世界的桥梁，其工作原理涉及到信号的物理特性、采样理论、数字信号处理和计算机技术等多个方面。理解和掌握DAQ的工作原理对于设计和优化数据采集系统至关重要，有助于提升数据的质量和分析效率，从而更好地服务于科学研究和实际应用。
