超声局部放电系统常用解决方案「在线咨询」

数据采集的基本原理

在计算机广泛应用的今天，数据采集的重要性是十分显著的。它是计算机与外部物理世界连接的桥梁。各种类型信号采集的难易程度差别很大。实际采集时，噪声也可能带来一些麻烦。数据采集时，有一些基本原理要注意，还有更多的实际的问题要解决。

假设对一个模拟信号x(t）每隔Δt时间采样一次。时间间隔Δt被称为采样间隔或者采样周期。它的倒数1/Δt被称为采样频率，单位是采样数/每秒。t=0，Δt,2Δt,3Δt……等等，x(t）的数值就被称为采样值。所有x(0),xΔt),x（2Δt）都是采样值。根据采样定理，很低采样频率必须是信号频率的两倍。反过来说，如果给定了采样频率，那么能够正确显示信号而不发生畸变的很大频率叫做奈奎斯特频率，它是采样频率的一半。如果信号中包含频率高于奈奎斯特频率的成分，信号将在直流和奈奎斯特频率之间畸变。

采样率过低的结果是还原的信号的频率看上去与原始信号不同。这种信号畸变叫做混叠（alias）。

采样的结果将会是低于奈奎斯特频率(fs/2=50Hz）的信号可以被正确采样。而频率高于50HZ的信号成分采样时会发生畸变。分别产生了30、40和10Hz的畸变频率F2、F3和F4。计算混频偏差的公式是：

混频偏差=ABS(采样频率的整数倍－输入频率）

数据采集一般简介

在一些工业现场中，设备长时间运行容易出现故障，为了监控这些设备，通常利用数据采集装置采集他们运行时的数据并送给PC机，通过运行在PC机上的特定软件对这些数据进行分析，以此判断当前运行设备的状况，进而采取相应措施。当前常用的数据采集装置，在其系统软件设计中，多采用单任务顺序机制。这样就存在系统安全性差的问题。这对于稳定性、实时性要求很高的数据采集装置来说是不允许的，因此有必要引入嵌入式操作系统。下面以μC/OSⅡ为操作系统平台，基于ARM7系列处理器，对一种高的性能的数据采集系统开发进行探索。

为什么要做数据采集

数据采集，离不开埋点，对于大部分互联网行业的从业人员来说，可能更熟悉“埋点”这个概念，即通过嵌入方或者第三方 SDK，采集用户在产品上的操作，也就是采集用户行为。埋点一般可以分为客户端埋点和后端埋点，而客户端埋点，由于更加贴近业务，更加直观，也是目前市面上的主流数据采集手段。在这其中，安卓与 iOS 端的埋点，更是得到了广泛的应用。对于 iOS 的埋点，目前市面上主要流行代码埋点与全埋点两种大的技术方案。其中，代码埋点，也就是显式地调用埋点 SDK 提供的接口来采集数据，在采集能力上有比较大的优势，但是需要做额外的开发，易用性较为欠缺；而全埋点，则不需要额外写代码，使用方便快捷，但是在采集能力上有所欠缺，并且面临比较多的兼容性的问题。

数据采集技术难点

工业数据的协议不标准

互联网数据采集一般都是我们常见的HTTP等协议，但在工业领域，会出现ModBus、OPC、CAN、ControlNet、Profibus、DeviceNet、Zigbee等等各类型的工业协议，而且各个自动化设备生产及集成商还会自己开发各种私有的工业协议，导致在工业协议的互联互通上，出现了极大地难度。

很多开发人员在工业现场实施综合自动化等项目时，遇到的大问题及时面对众多的工业协议，无法有效的进行解析和采集。