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数据采集的基本理论

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对模拟信号用数字方法处理，应先将模拟信号数字化，即进行模/数(A/D)转换。模/数转换过程，包括三个内容：一是采样，二是量化，三是编码。一个模拟信号首先经过预采样滤波器，对信号进行调理，然后由采样器在每个采样时刻读出一个数据；再由模数转换器(ADC)量化为二进制数码，数据后保存到存储器用于数字信号处理。

超高速采集板卡——关于ADC采样率

由于实际使用的模拟数字转换器不能进行完全实时的转换，所以对输入信号进行一次转换的过程中必须通过一些外加方法使之保持恒定。常用的有采样-保持电路，在大多数的情况里，通过使用一个电容器可以存储输入的模拟电压，并通过开关或门电路来闭合、断开这个电容和输入信号的连接。许多模拟数字转换集成电路在内部就已经包含了这样的采样-保持子系统。

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超高速数据采集发展状况

超高速数据采集系统即采用超高采样速率对数据进行采集的系统。超高速数据采集技术也广泛应用在雷达、通信、声纳、遥感、地质勘探、振动工程、无损检测、智能仪器、语音处理、光时间域反射测量、物质光谱学与光谱测量、生物医学工程等多个领域。随着微电子技术的飞速发展,超高速数据采集技术也得到了长足的发展。数字存储示波器是典型的数据采集系统。随着其采样率的不断提高,它已成为高速或超高速数据采集系统。制造高速或超高速采样率的数字存储示波器的公司主要有Agilent，Tektronix，Nicolet和Lecroy等,数字存储示波器的zuigao采样率也已达到10GS/s。另外，逻辑分析仪、频谱分析仪、网络分析仪等也属于超高速数据采集系统范畴。

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数据采集是工业互联网的基础

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对于工业4.0及物联网来说，其核心精髓一直都是数据（date），不过坐拥大数据的企业不一定懂得如何应用，懂得应用的业者恐怕也苦无数据可用，该如何从中寻找蓝海？也许较佳之道正是携手共创。数据的采集，传输，分析都将是影响互联网工业的重要因素。发挥利用数据是整个工业互联网基础的要素！ 如同一开始就破题的标题一般，对于工业4.0及物联网来说，其核心精髓一直都是数据（data）。许多人以为是很炫的无人工厂或者看得到一堆机械手臂飞来舞去，看似厉害但说穿了就只是已进行数十年的的自动化控制，若业者能把这件事情做得很好，那当然很好，也必然是一方之霸，这部分确实也是诸多工业计算机业者的擅场。