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發布時間:2020-11-07 07:10  






數據采集的基本理論
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對模擬信號用數字方法處理,應先將模擬信號數字化,即進行模/數(A/D)轉換。模/數轉換過程,包括三個內容:一是采樣,二是量化,三是編碼。一個模擬信號首先經過預采樣濾波器,對信號進行調理,然后由采樣器在每個采樣時刻讀出一個數據;再由模數轉換器(ADC)量化為二進制數碼,數據后保存到存儲器用于數字信號處理。
超高速采集板卡——多路數據采集應用背景
在當今集成電路及互聯網行業快速發展轉型的時期,數據采集(Data Acquisition)已經廣泛應用于互聯網信息技術、工農業生產、科學技術研究及分布式領域,作用和地位越來越重要。隨著互聯網云計算平臺的產生及對各行各業思維方法的改進,數據采集系統無論從硬件還是軟件都有了新的發展和研究。 現代科學技術各個領域都離不開初期的數據采集和信息交換,在研究和應用過程中數據采集量的增大,要求數據采集系統對信息的處理速度越來越高,外圍電路的擴展功能越來越豐富。傳統的數據采集儀器功能相對簡單,采集數量、速度不快,在數據處理傳輸方面依賴單獨的計算機軟件分析,互聯性和可開發性不強。而完整的多路數據采集系統,不僅能夠單獨進行數據采集,而且設備能高速同步處理數據信息,還能在各設備之間互相通信以及擴展接入其他外設,構成功能完整的數據采集系統,甚至上傳數據至網絡后臺,實現云端信息共享。
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數據采集是工業互聯網的基礎
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對于工業4.0及物聯網來說,其核心精髓一直都是數據(date),不過坐擁大數據的企業不一定懂得如何應用,懂得應用的業者恐怕也苦無數據可用,該如何從中尋找藍海?也許較佳之道正是攜手共創。數據的采集,傳輸,分析都將是影響互聯網工業的重要因素。發揮利用數據是整個工業互聯網基礎的要素! 如同一開始就破題的標題一般,對于工業4.0及物聯網來說,其核心精髓一直都是數據(data)。許多人以為是很炫的無人工廠或者看得到一堆機械手臂飛來舞去,看似厲害但說穿了就只是已進行數十年的的自動化控制,若業者能把這件事情做得很好,那當然很好,也必然是一方之霸,這部分確實也是諸多工業計算機業者的擅場。