数据采集与处理技术试卷.doc

数据采集与处理技术是计算机和互联网领域中一个关键的子学科，主要涉及如何从各种物理量（如温度、压力、流量、位移等）中获取数据，并进行有效的管理和分析。以下是对这一主题的详细阐述： 1. 数据采集：数据采集是指将模拟信号通过测量电路转化为电量，再进一步转化为数字量，这个过程通常由PC机负责存储、处理、显示或打印。它是数据处理的前提，通过传感器将物理世界的信号转化为可读取的数据。 2. 数据采集系统组成：一个完整的数据采集系统包括数据输入通道（如传感器）、数据存储与管理、数据处理模块、数据输出与显示以及人机交互界面。这些组件协同工作，确保数据的有效获取和利用。 3. 性能指标：数据采集系统的性能好坏主要取决于其精度和速度，精度关乎数据的准确程度，而速度则关系到系统处理大量数据的能力。 4. 数据处理分类：数据处理分为预处理和二次处理，前者通常指实时（在线）处理，后者为事后（脱机）处理。预处理涉及数据清洗、转换和格式化，而二次处理则用于深入分析和挖掘。 5. 集散式控制系统：这种系统有三种典型结构，包括一般的微型计算机数据采集系统、直接数字控制型计算机数据采集系统和集散型数据采集系统。集散式控制系统的优点在于分散控制、集中管理，提高系统灵活性和可靠性。 6. 控制网络与数据网络结合的优势：结合两者能够实现远程信号传输和远程自动化控制，扩大了系统的控制范围和效率。 7. 微型计算机数据采集系统特点：系统结构简单、对环境要求低、成本较低、可作为集散型系统的一部分、I/O模板和软件丰富，方便构建和维护。 8. 数据采集系统的基本结构形式：包括一般微型计算机数据采集系统、直接数字控制型数据采集系统和集散型数据采集系统。不同结构形式各有特色，如微型计算机系统结构简洁，而集散型系统则注重分散控制和集中管理。 9. 采样定理：这是模拟信号数字化处理的核心，它规定了为了无失真地恢复模拟信号，采样频率必须至少是信号最高频率的两倍（奈奎斯特频率）。采样周期过大会导致频率混淆，丢失信息，而采样周期过小则会增加存储和处理负担。 10. 频率混淆：当采样频率低于奈奎斯特频率时，高频成分会与低频成分混合，导致信号失真，要避免这种现象，需确保采样频率满足奈奎斯特条件。 数据采集与处理技术不仅应用于工业控制，还在科研、医疗、环境监测等多个领域发挥着重要作用。随着技术的发展，实时、精准、高效的数据采集与处理能力成为了现代信息系统的基础。