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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。

超高速数据采集

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。采样率、分辨率为评价超高速数据采集系统的技术指标。超高速数据采集系统的结构设计主要是设计A/D转换和数据存储两大模块，此外，还应兼顾后续数字信号处理部分。在数据采集系统中,处理流程一般包括滤波、采样、存储和处理四个环节。

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超高速采集板卡——ADC

典型的模拟数字转换器将模拟信号转换为表示一定比例电压值的数字信号。然而，有一些模拟数字转换器并非纯的电子设备，例如旋转编码器，也可以被视为模拟数字转换器。数字信号输出可能会使用不同的编码结构。通常会使用二进制二补数（也称作“补码”）进行表示，但也有其他情况，例如有的设备使用格雷码（一种循环码）。

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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。