第5章数据采集与预处理
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?流数据采集工具Flume ?数据传输工具Sqoop ?数据接入工具Kafka
数据流 ：数据流通常被视为一个随时间延续而无限增长的动态数据集合，是一组顺序、大量、快速、连续到达的数据序列。通过对流数据
处理，可以进行卫星云图监测、股市走向分析、网络攻击判断、传感
器实时信号分析。
Apache Flume是一种分布式、具有高可靠和高可用性的数据采集系统，可从多个不同类型、不同来源的数据流汇集到集中式数据存储系统中。
图给出Flume的一个应用场景。用户使用Flume可以从云端、社交网络、网站等获取数据，存储在HDFS、HBase中，供后期处理与分析。理解Flume的工作机制，需要了解事件、代理、源、通道、接收器等关键术语。
1、Flume事件
在Flume中，数据是以事件为载体进行传输的。Flume事件被定义为具有字节有效载荷的事件体和可选的一组字符串属性事件头的数据流单元。下图为一个事件的示意图，Header部分可以包括时间戳、源IP 地址等键值对，可以用于路由判断或传递其他结构化信息等。事件体是一个字节数组，包含实际的负载，如果输入由日志文件组成，那么该数组就类似于一个单行文本的UTF-8编码的字符串。
2、Flume代理
一个Flume代理是一个JVM进程，它是承载事件从外部源流向下一个目标的组件，主要包括事件源（Source）、事件通道（Channel）、事件槽/接收器（Sink）和其上流动的事件。
3、源
Flume消费由外部源（如Web服务器）传递给它的事件。外部源以Flume源识别的格式向Flume发送事件。
4、通道
事件在每个代理程序的通道暂存，并传递到下一个代理或终端存储库（如HDFS）。事件只有在存储到下一代理程序的通道或终端存储库中之后才被从通道中删除。一个代理中可以有多个通道、多个接收器。Flume支持文件通道和内存通道。文件通道由本地文件系统支持，提供通道的可持久化解决方案；内存通道将事件简单地存储在内存中的队列中，速度快，但若由于故障，保留在内存通道中，事件将无法恢复。
5、槽/接收器
Flume代理的输出数据部分称为槽（Sink）或接收器，负责从通道接受数据，并可传递到另外一个通道。接收器只可以从一个通道里接收数据。如图5.4所示的Flume代理a1与a2的Avro接收器从内存通道接受数据，并传递给Flume代理b的Avro源，形成多级Flume。
Flume的安装
（1）解压并修改名字
（2）配置环境变量，修改vi /etc/profile文件，添加环境变量（3）运行flume-ng version
安装好Flume后，使用Flume的步骤分为如下两步：
（1）在配置文件中描述Source、Channel与Sink的具体实现；（2）运行一个Agent实例，在运行Agent实例的过程中会读取配置文件的内容，这样Flume就会采集到数据。
使用Flume监听指定文件目录的变化，并通过将信息写入logger接收器的示例。
其关键是通过配置一个配置文件，将数据源s1指定为spooldir类型，将数据槽/接收器k1指定为logger，配置一个通道k1，并指定s1的下游单元和k1的上游单元均为c1，实现Source->Channel->Sink的事件传送通道。
具体步骤如下：
（1）首先进入/flume-1.8.0/conf目录下，创建Flume配置文件my.conf。
（2）从整体上描述代理Agent中的Sources、Sinks、Channels所涉及的组件。
（3）具体指定代理a1的Source、Sink与Channel的属性特征。（4）通过通道c1将源r1与槽k1连接起来。
（5）启动Flume Agent，编辑完毕myFlume.conf。
（6）写入日志文件，在testFlume.log文件中写入Hello World，作为测试内容，然后将文件复制到Flume的监听路径上。
（7）当数据写入监听路径后，在控制台上就会显示监听目录收集到的数据
1．Exec源
Exec源在启动时运行Unix命令，并且期望它会不断地在标准输出中产生数据。Exec源可以实时搜集数据，但是在Flume不运行或者Shell命令出错的情况下，数据将会丢失。
2．Spool目录源
Spool目录源允许将要收集的数据放置到“自动搜集”目录中，通过监视该目录，解析新文件的出现。事件处理逻辑是可插拔的，当一个文件被完全读入通道，Flune会重命名为以PLETED为扩展名的文件，或通过配置立即删除该文件。
3．Avro源
通过配置Avro源，指定Avro监听端口，从外部Avro客户端接受事件流。Avro源可以与Flume内置的Avro槽结合，实现更紧密的多级代理机制。4．NetCat TCP源
一个NetCat TCP源用来监听一个指定端口，并将接收到的数据的每一行转换为一个事件。必须配置的属性跟Avro源类似，包括Channels、type、bind和port。
5．Syslog TCP源
Syslog是一种用来在互联网协议（TCP/IP）的网络中传递记录档信息的标准，Flume syslog源包括UDP、TCP和多端口TCP源三种。在传递消息的负载较小的情况下，可以选择UDP源，否则应选择TCP或多端口TCP源。Syslog源必须设置的属性有Channels、host、port（多端口TCP源为ports）。
1．File Roll Sink
在本地文件系统中存储事件。每隔指定时长生成文件，并保存这段时间内收集到的日志信息。必要属性包括type、directory；间隔时间使用rollInterval属性。
2．Avro Sink
Avro Sink在实现Flume分层数据采集系统中有重要作用，是实现多级流动、1∶N出流和N∶1入流的基础。可以使用Avro RPC实现多个Flume节点的连接，将进入Avro槽的事件转换为Avro形式的事件，并送到配置好的主机端口。其中，必要属性包括type、hostname和port。
3．HDFS Sink
HDFS Sink将事件写到Hadoop分布式文件系统HDFS中，当前支持创建
文本和序列化文件，并支持文件压缩。这些文件可以依据指定的时间、数据量或事件数量进行分卷，且通过类似时间戳或机器属性对数据进行分区（Buckets/Partitions）操作。
1．通道
在Flume代理中，通道是位于Flume源和槽之间，为流动的事件提供缓存的一个中间区域，是事件暂存的地方，源负责往通道中添加事件，槽负责从通道中移出事件，其提供了多种可供选择的通道，如Memory Channel、File Channel、JDBC Channel、Psuedo Transaction Channel。
2．拦截器
拦截器（Interceptor）是简单插件式组件，设置在源和通道之间，源接收到事件在写入到对应的通道之前，可以通过调用的拦截器转换或者删除过滤掉一部分事件。
1数据的采集与处理 1.1数据的采集 施工监控中需对影响施工及控制精度的数据进行收集，主要包括环境参数和结构参数，前者又主要是指风速风向数据；后者主要指结构容重、弹模等数据。施工监控需进行收集的数据如表1-1所示。 1.1.2数据采集方法 基于港珠澳大桥特殊的地理位置，采用远程数据采集系统，与传统的数据采集系统相比，具有不受地理环境、气候、时间的影响等优势。而借助无线传输手段的远程数据采集系统，更具有工程造价和人力资源成本低，传输数据不受地域的影响，可靠性高，免维护等优点。远程无线数据采集系统的整体结构如图1-2所示。 1-2 远程无线数据采集系统组成结构图
1.2数据的处理与评估 在数据分析之前, 数据处理要能有效地从监测数据中寻找出异常值, 必须对监测数据进行可靠性检验, 剔除粗差的影响, 以保证监测数据的准确、可靠。我们拟采用的是最常用的μ检验法来判别系统误差; 用“3σ准则”剔除粗差; 采用了“五点二次中心平滑”法对观测数据进行平滑修正。同时, 在数据处理之后, 采用关联分析技术寻找某一测点的最佳关联点, (为保证系统评判的可靠性, 某一测点的关联点宜选用2 个以上)。我们选用3 个关联测点, 如果异常测值的关联测点有2 个以上发生异常, 且异常方向一致, 则认为测值异常是由结构变化引起, 否则, 认为异常是由监测系统异常引起。出现异常时, 经过判定, 自动提醒用户检查监测系统或者相应的结构(根据测点所在位置), 及时查明情况, 并采取一些必要的应急措施, 同时对测值做标注, 形成报表, 进行评估。 1.2.1系统误差的判别 判别原则: 异常值检验方法是建立在随机样本观测值遵从正态分布和小概率原理的基础之上的。根据观测值的正态分布特征性, 出现大偏差观测值的概率是很小的。当测值较少时, 在正常情况下, 根据小概率原理, 它们是不会出现的, 一旦出现则表明有异常值。依统计学原理: 偏差处于2 倍标准差或3 倍标准差范围内的数据为正常值, 之外的则判定为异常。事实上标准差σ多数情况下是求知的, 通常用样本值计算的标准差S 来替代。桥梁健康监测资料的数据量特别大, 一般都为大样本, 所以我们用μ检验。在分析中, 我们将所得的数据分成两组Y1 、Y2,并设()1211,1Y N u δ, ()2222,2Y N u δ择统计量为 : 'y y U -= (1) 式中12y y 、—两组样本的平均值: 21n 、n —两组样本的子样数: 21S S 、 —两组样本的方差。若 '2 a U U ≥ (2) 则存在系统误差。否则, 不存在系统误差。 1.2.2 粗差点的剔除 在观测次数充分多的前提下, 其测值的跳动特征描述如下式: ()112j j j j d y y y +-=-+ (3) 式中j y (j=1,2,3,4,……,n- 1)是一系列观测值。
数据信息采集与处理
基本内容：基于FFT的功率谱分析程序设计与应用 1.基本要求 1)对一个人为产生的信号进行采用FFT变换方法进行功率谱分析。 已知信号x(n)=80.0*COS(2*3.14*SF*n/FS) 式中： n=0,1,2 ……N-1 SF---信号频率 FS---采样频率 其FFT变换结果X(k)可用下面提供的FFT子程序求出，计算功率谱的公式为： W（k）=2(XR(k)2 +XI(k)2)/N 式中：k=0,1,2 ……N/2-1 XR(k)--- X(k)的实部 XI(k)--- X(k)的虚部 请用VB，VC或C++Builder编译器编程，或采用MATLAB计算，或采用高级语言调用MATLAB计算。处理结果为采用窗口显示时域波形和频域波形。 此信号的时域谱、频域谱、功率谱如下面图1~图3所示： 图1
图2 图3 其MATLAB代码为： FS=200; SF=10;
N=1024; n=0:N-1; t=n/FS; x=80.0*cos(2*3.14*SF*t); figure; plot(t，x); xlabel('t'); ylabel('y'); title('x=80.0*cos(2*3.14*SF*t)时域波形'); grid; y=fft(x,N); mag=abs(y); f=(0:length(y)-1)*FS/length(y);%进行对应的频率转换 figure; plot(f(1:N/2),mag(1:N/2));%做频谱图 xlabel('频率(Hz)'); ylabel('幅值'); title('x=80.0*cos(2*3.14*SF*t)幅频谱图N=1024'); grid; Py =2*(y.*conj(y))/N; %计算功率谱密度Py figure; plot(f(1:N/2),Py(1:N/2)); xlabel('频率(Hz)'); ylabel('功率谱密度'); title('x=80.0*cos(2*3.14*sf*t)功率谱密度'); grid; 2)对实验所采集的转子振动信号进行频谱分析
大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。
大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素 三、数据处理与分析 1、数据处理 大数据的分布式处理技术与存储形式、业务数据类型等相关，针对大数据处理的主要计算模型有MapReduce分布式计算框架、分布式内存计算系统、分布式流计算系统等。
《数据采集与预处理》课程标准 1. 概述 1.1课程的性质 本课程是大数据技术与应用专业、云计算技术与应用专业、软件技术专业的专业核心课程，是校企融合系列化课程，该课程教学内容以任务驱动为主线，围绕企业级应用进行项目任务设计。 1.2课程设计理念 本课程遵循应用型本科和高等职业教育规律，以大数据技术与应用实际工作岗位需求为导向选取课程内容，完成了数据采集和预处理平台搭建、网络爬虫实践、日志数据采集实践和数据预处理实践等完整的数据采集与预处理应用案例，课程目标是培养学生具备“大数据分析”应用项目所需数据采集与预处理的综合职业能力；坚持开放性设计原则，吸收企业专家参与，构建以“工作任务”为载体的“项目化”课程结构；课程教学实施教、学、做一体，坚持理论为实践服务的教学原则，通过模拟企业大数据采集与预处理应用业务进行组织，锻炼学生的实践操作能力。 1.3课程开发思路 通过岗位技能的项目化以及大数据采集与预处理任务的序列化，对内容体系结构进行了适当调 整与重构，以适应教学课程安排。以项目案例及其任务实现为驱动，凭借翔实的操作步骤和准确的 说明，帮助学生迅速掌握大数据采集与预处理的相关知识与技能，并且充分考虑学习操作时可能发 生的问题，并提供了详细的解决方案，突出岗位技能训练。 2.课程目标 本课程的培养目标是使学生以大数据分析岗位需求为依托，以实际工作任务为导向，理清大数据采集与预处理中常用工具的作用及应用，培养学生大数据采集与预处理的实际操作技能。 2.1知识目标 本课程本书以任务驱动为主线，围绕企业级应用进行项目任务设计，完成了数据采集和预处理平台搭建、网络爬虫实践、日志数据采集实践和数据预处理实践等完整的数据采集与预处理应用案例，要求学生系统掌握scrapy、Flume、pig、kettle、Pandas、openrefine和urllib、selenium基本库 1
012. 数据预处理（1）——剔除异常值及平滑处理 测量数据在其采集与传输过程中，由于环境干扰或人为因素有可能造成个别数据不切合实际或丢失，这种数据称为异常值。为了恢复数据的客观真实性以便将来得到更好的分析结果，有必要先对原始数据（1）剔除异常值； 另外，无论是人工观测的数据还是由数据采集系统获取的数据，都不可避免叠加上“噪声”干扰（反映在曲线图形上就是一些“毛刺和尖峰”）。为了提高数据的质量，必须对数据进行（2）平滑处理（去噪声干扰）； （一）剔除异常值。 注：若是有空缺值，或导入Matlab数据显示为“NaN”（非数），需要①忽略整条空缺值数据，或者②填上空缺值。 填空缺值的方法，通常有两种：A. 使用样本平均值填充；B. 使用判定树或贝叶斯分类等方法推导最可能的值填充（略）。 一、基本思想： 规定一个置信水平，确定一个置信限度，凡是超过该限度的误差，
就认为它是异常值，从而予以剔除。 二、常用方法：拉依达方法、肖维勒方法、一阶差分法。 注意：这些方法都是假设数据依正态分布为前提的。 1. 拉依达方法（非等置信概率） 如果某测量值与平均值之差大于标准偏差的三倍，则予以剔除。 3x i x x S -> 其中，11 n i i x x n ==∑为样本均值，1 2 211()1n x i i S x x n =?? ??? =--∑为样本的标准偏差。 注：适合大样本数据，建议测量次数≥50次。 代码实例（略）。 2. 肖维勒方法（等置信概率） 在 n 次测量结果中，如果某误差可能出现的次数小于半次时，就予以剔除。 这实质上是规定了置信概率为1-1/2n ，根据这一置信概率，可计算出肖维勒系数，也可从表中查出，当要求不很严格时，还可按下
数据采集与处理技术 参考书目： 1．数据采集与处理技术马明建周长城西安交通大学出版社 2．数据采集技术沈兰荪中国科学技术大学出版社 3．高速数据采集系统的原理与应用沈兰荪人民邮电出版社 第一章绪论 数据采集技术(Data Acquisition)是信息科学的一个重要分支,它研究信息数据的采集、存贮、处理以及控制等作业。在智能仪器、信号处理以及工业自动控制等领域，都存在着数据的测量与控制问题。将外部世界存在的温度、压力、流量、位移以及角度等模拟量（Analog Signal）转换为数字信号（Digital Signal）, 在收集到计算机并进一步予以显示、处理、传输与记录这一过程，即称为“数据采集”。相应的系统即为数据采集系统（Data Acquisition System,简称DAS）数据采集技术以在雷达、通信、水声、遥感、地质勘探、震动工程、无损检测、语声处理、智能仪器、工业自动控制以及生物医学工程等领域有着广泛的应用。 1．1 数据采集的意义和任务 数据采集是指将温度、压力、流量、位移等模拟量采集、转换为数字量后，再由计算机进行存储、处理、显示或打印的过程。相应的系统称为数据采集系统。 数据采集系统的任务：采集传感器输出的模拟信号并转换成计算机能识别的数字信号，然后送入计算机，根据不同的需要由计算机进行相应的计算和处理，得出所需的数据。与此同时，将计算得到的数据进行显示或打印，以便实现对某些物理量的监视，其中一部分数据还将被生产过程中的计算机控制系统用来控制某些物理量。 数据采集系统的好坏，主要取决于精度和速度。 1．2 数据采集系统的基本功能 1.数据采集：采样周期
现如今，很多人都听说过大数据，这是一个新兴的技术，渐渐地改变了我们的生活，正是由 于这个原因，越来越多的人都开始关注大数据。在这篇文章中我们将会为大家介绍两种大数 据技术，分别是大数据采集技术和大数据预处理技术，有兴趣的小伙伴快快学起来吧。 首先我们给大家介绍一下大数据的采集技术，一般来说，数据是指通过RFID射频数据、传 感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化 及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点突破高速数据解析、转换与装 载等大数据整合技术设计质量评估模型，开发数据质量技术。当然，还需要突破分布式高速 高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术。这就是大数据采集的来源。 通常来说，大数据的采集一般分为两种，第一就是大数据智能感知层，在这一层中，主要包 括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实 现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信 号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、 传输、接入等技术。第二就是基础支撑层。在这一层中提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克 分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数 据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。 下面我们给大家介绍一下大数据预处理技术。大数据预处理技术就是完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。其中抽取就是因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过 程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理 的目的。而清洗则是由于对于大数并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容， 而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤去除噪声从而提取出有效数据。在这篇文章中我们给大家介绍了关于大数据的采集技术和预处理技术，相信大家看了这篇文 章以后已经知道了大数据的相关知识，希望这篇文章能够更好地帮助大家。
一、绪论 （一）、1、“数据采集”是指什么? 将温度、压力、流量、位移等模拟量经测量转换电路输出电量后再采集转换成数字量后，再由PC 机进行存储、处理、显示或打印的过程。 2、数据采集系统的组成? 由数据输入通道，数据存储与管理，数据处理，数据输出及显示这五个部分组成。 3、数据采集系统性能的好坏的参数? 取决于它的精度和速度。 4、数据采集系统具有的功能是什么? （1）、数据采集，（2）、信号调理，（3）、二次数据计算，（4）、屏幕显示，（5）、数据存储，（6）、打印输出，（7）、人机联系。 5、数据处理系统的分类? 分为预处理和二次处理两种；即为实时（在线）处理和事后（脱机）处理。 6、集散式控制系统的典型的三级结构? 一种是一般的微型计算机数据采集系统，一种是直接数字控制型计算机数据采集系统，还有一种是集散型数据采集系统。 7、控制网络与数据网络的结合的优点? 实现信号的远程传送与异地远程自动控制。 （二）、问答题： 1、数据采集的任务是什么？ 数据采集系统的任务：就是传感器输出信号转换为数字信号，送入工业控制机机处理，得出所需的数据。同时显示、储存或打印，以便实现对某些物理量的监视，还将被生产过程中的PC机控制系统用来控制某些物理量。 2、微型计算机数据采集系统的特点是 （1）、系统结构简单；（2）、微型计算机对环境要求不高；（3）、微型计算机的价格低廉，降低了数据采集系统的成本；（4）、微型计算机数据采集系统可作为集散型数据采集系统的一个基本组成部分；（5）、微型计算机的各种I/O模板及软件齐全，易构成系统，便于使用和维修； 3、简述数据采集系统的基本结构形式，并比较其特点？ （1）、一般微型计算机数据采集与处理系统是由传感器、模拟多路开关、程控放大器、采样/保持器、A/D转换器、计算机及外设等部分组成。 （2）、直接数字控制型数据采集与处理系统（DDC）是既可对生产过程中的各个参数进行巡回检测，还可根据检测结果，按照一定的算法，计算出执行器应该的状态（继电器的通断、阀门的位置、电机的转速等），完成自动控制的任务。系统的I/O通道除了AI和DI外，还有模拟量输出（AO）通道和开关量输出（FDO）通道。 （3）、集散式控制系统也称为分布式控制系统，总体思想是分散控制，集中管理，即用几台计算机分别控制若干个回路，再用监督控制计算机进行集中管理。 （三）、分析题： 1、如图所示，分析集散型数据采集与处理系统的组成原理，系统有那些特点？
振动信号的采集与预处理 几乎所有的物理现象都可看作是信号，但这里我们特指动态振动信号。 振动信号采集与一般性模拟信号采集虽有共同之处，但存在的差异更多，因此，在采集振动信号时应注意以下几点： 1. 振动信号采集模式取决于机组当时的工作状态，如稳态、瞬态等； 2. 变转速运行设备的振动信号采集在有条件时应采取同步整周期采集； 3. 所有工作状态下振动信号采集均应符合采样定理。 对信号预处理具有特定要求是振动信号本身的特性所致。信号预处理的功能在一定程度上说是影响后续信号分析的重要因素。预处理方法的选择也要注意以下条件： 1. 在涉及相位计算或显示时尽量不采用抗混滤波； 2. 在计算频谱时采用低通抗混滤波； 3. 在处理瞬态过程中1X矢量、2X矢量的快速处理时采用矢量滤波。 上述第3条是保障瞬态过程符合采样定理的基本条件。在瞬态振动信号采集时，机组转速变化率较高，若依靠采集动态信号（一般需要若干周期）通过后处理获得1X和2X矢量数据，除了效率低下以外，计算机（服务器）资源利用率也不高，且无法做到高分辨分析数据。机组瞬态特征（以波德图、极坐标图和三维频谱图等型式表示）是固有的，当组成这些图谱的数据间隔过大（分辨率过低）时，除许多微小的变化无法表达出来，也会得出误差很大的分析结论，影响故障诊断的准确度。一般来说，三维频谱图要求数据的组数（△rpm分辨率）较少，太多了反而影响对图形的正确识别；但对前面两种分析图谱，则要求较高的分辨率。目前公认的方式是每采集10组静态数据采集1组动态数据，可很好地解决不同图谱对数据分辨率的要求差异。 影响振动信号采集精度的因素包括采集方式、采样频率、量化精度三个因素，采样方式不同，采集信号的精度不同，其中以同步整周期采集为最佳方式；采样频率受制于信号最高频率；量化精度取决于A/D转换的位数，一般采用12位，部分系统采用16位甚至24位。 振动信号的采样过程，严格来说应包含几个方面： 1. 信号适调 由于目前采用的数据采集系统是一种数字化系统，所采用的A/D芯片对信号输入量程有严格限制，为了保证信号转换具有较高的信噪比，信号进入A/D以前，均需进行信号适调。适调包括大信号的衰减处理和弱信号的放大处理，或者对一些直流信号进行偏置处理，使其满足A/D输入量程要求。 2. A/D转换
大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，天互数据总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。 采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB 这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL 的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足
数据采集和数据预处理 3.2.1 数据采集 数据采集功能主要用于实现对DSM分析研究中所需的电力供需、相关政策法规等原始数据、信息的多种途径采集。数据采集为使用者提供定时数据采集、随机采集、终端主动上报数据等多种数据采集模式，支持手工输入、电子表格自动导入等多种导入方式，且能够对所采集的数据进行维护，包括添加、修改、删除等，并能进行自动定期备份。在需求侧管理专业化采集中，` 采集的数据根据结构特点，可以分为结构化数据和非结构化数据，其中，结构化数据包括生产报表、经营报表等具有关系特征的数据；非结构化数据，主要包括互联网网页（ HTML）、格式文档（ Word、PDF）、文本文件（Text）等文字性资料。这些数据目前可以通过关系数据库和专用的数据挖掘软件进行挖掘采集。特别是非结构化数据，如DSM相关的经济动态、政策法规、行业动态、企业动态等信息对DSM分析研究十分重要，综合运用定点采集、元搜索、主题搜索等搜索技术，对互联网和企业内网等数据源中符合要求的信息资料进行搜集，保证有价值信息发现和提供的及时性和有效性。DSM信息数据采集系统中数据采集类型如图２所示。在数据采集模块中，针对不同的数据源，设计针对性的采集模块，分别进行采集工作，主要有网络信息采集模块、关系数据库信息采集模块、文件系统资源采集模块和其他信息源数据的采集模块。 （1）网络信息采集模块。网络信息采集模块的主要功能是实时监控和采集目标网站的内容，对采集到的信息进行过滤和自动分类处理，对目标网站的信息进行实时监控，并把最新的网页及时采集到本地，形成目标站点网页的全部信息集合，完整记录每个网页的详细信息，包括网页名称、大小、日期、标题、文字内容及网页中的图片和表格信息等。 （2）关系数据库采集模块。该模块可以实现搜索引擎数据库与关系型数据库（包括Oracle、Sybase、DB2、SQL Server、MySQL等）之间的数据迁移、数据共享以及两者之间的双向数据迁移。可按照预设任务进行自动化的信息采集处理。 （ 3）文件系统资源采集模块。该模块可以实现对文件系统中各种文件资源（包括网页、XML文件、电子邮件、Office文件、PDF文件、图片、音视频多媒体文件、图表、公文、研究报告等）进行批量处理和信息抽取。 （ 4）其他信息源数据的采集。根据数据源接入方式，利用相应的采集工具进行信息获取、过滤等。 3.2.2 数据预处理 数据预处理的本质属于数据的“深度采集”，是信息数据的智能分析处理。利用网页内容分析、自动分类、自动聚类、自动排重、自动摘要/主题词抽取等智能化处理技术，对采集到的海量数据信息进行挖掘整合，最终按照统一规范的组织形式存储到DSM数据仓库，供图1 系统体系结构分析研究使用。数据预处理的工作质量很大程度上决定最终服务数据的质量，是DSM类项目（如，DSM项目全过程管理、有序用电方案评价等）深度分析的重要基础。在数据智能分析处理中，主要包括：1）自动分类，用于对采集内容的自动分类；2）自动摘要，用于对采集内容的自动摘要；3）自动排重，用于对采集内容的重复性判定。 ************************************** 电力数据采集与传输是电力系统分析和处理的一个重要环节。从采集被测点的各种信息，如母线电压，线路电压、电流、有功、无功，变压器的分接头位置，线路上的断路器、隔离开关及其它设备状态、报警、总有功功率、事件顺序等，对电力系统运行管理具有重要作用[ 1]。********************************** 电力信息的数据采集与集成 电力作为传统[业，其下属分系统众多，因而数据的种类也相当繁杂。数据类型包括工程
大数据中数据采集与预处理技术的应用研究 发表时间：2018-08-16T16:04:13.623Z 来源：《基层建设》2018年第21期作者：张弛[导读] 摘要：数据采集是大数据建立的基础，对海量数据的采集必须全面、真实、适用与准确，才能使数据分析的结果具备使用价值；而数据的预选加工技术则是在采集数据后，存储数据库前，去伪存真、提炼符合统计规律的数据样本，以期望降低应用成本的有效过程。 身份证号码：61012119681114xxxx 摘要：数据采集是大数据建立的基础，对海量数据的采集必须全面、真实、适用与准确，才能使数据分析的结果具备使用价值；而数据的预选加工技术则是在采集数据后，存储数据库前，去伪存真、提炼符合统计规律的数据样本，以期望降低应用成本的有效过程。本文结合作者实际工作经验，针对大数据采集环节中的采集技术与预处理技术进行分析研究，提出观点与解决思路，以供探讨。 关键词：“大数据；数据采集技术；预处理技术；应用与研究” 0引言 当前国内大数据市场纷繁众多，目前很多数据运营商所提供的数据服务范围，既有数据采集系统又有数据分析系统，涉及层面大而散，采集技术手段较为粗糙，数据整合局限于表层结构，定位方向不精准。现实中大数据所涉及的层面远远较之广泛，所以难以提供有针对性的数据和分析结果，无法满足顾客的决策需求。特别是针对地区、行业、政策、人文等基本信息采集深度不够，不够全面的情况下，分析结果达不到为顾客提供风险评估所需的依据，最终使投资产生偏差的情况屡见不鲜。因此数据产品服务的价值就在于为顾客提供结构性预测，以规避顾客风险，将数据产品的精准有效性作为技术处理的依据，才可将数据有偿服务纳入顾客项目投资预算的常规需求中。 根据目前情况，首先要解决的关键环节就是数据采集过程，同时在数据采集时，通过预加工处理技术和自动审核环节，使数据流的分类筛选符合目标数据的有效类别，正是文中要探讨的问题。 1数据采集 数据采集与预加工中心构建的目的是为数据产品营销机构和高级分析机构提供真实、准确、全面、海量的基础数据，包括符合统计规律的足量数据样本。该服务内容宜按各领域、各区域、不同行业的需求，有针对性的通过多种渠道、采用先进技术及行业数据共享交换等方式获得原始数据，并经过数据有效性过滤，去伪判真的初步加工后，形成可用的数据对象和代表样本，最终由高级决策分析与产品营销后服务于商业客户，为客户提供从项目可行性研究、投资、建设、竣工、经营的寿命周期全过程，提供项目决策、风险评估、投资预算、收益分析等数据预测与支持服务。 本文所述的构建是基于一较为成熟的数据仓库系统，以及已有的数据整合与高级分析系统。不再对高级分析系统重复讨论，只对配套接口和成果延用。主要方向是数据采集、筛选过滤、分类存储和定向分发等数据预加工。在保证数据可用性同时，可纵深细化数据结构，采用区块触发，将关联数据实现分布存储和导入再造，产生多维度关系型数据仓库。为中心数据分析提供多向映射的基础数据支持。采集方式分为以下几类 ①开放型数据：政府行政机构、公共事业机构、行业协会机构、社会团体组织发布的具备权威性的公用型数据。电子信息主要通过表格间的提取、格式转换和再加载实现数据采集，针对图片、音频和视频等媒体信息宜采用DSP识别技术收集，过程中增加人工抽检识别，通过调整识别阈值与特征自适应参数以提高识别准确率。 ②节点型数据：应用服务器、网站、终端（固定、移动、查询、交易、支付、摄像等）。该类信息格式基本固定，采集时可根据数据特征，编制嵌入式节点程序、存储过程、应用类APP等，以探针、爬虫技术抓取[1]。收集时宜加入有效性审核环节。 ③有偿类数据：商业数据、付费类数据。数据结构相对标准，采集时基本不加处理，但要对数据来源与使用进行审核，使其达到法律层面的合法性。 ④共享型数据：合作机构，顾客共享，二次数据等。这类数据多用于指定行业数据服务时的采集，数据共享交换时应增加信息安全审核，特别是数据出口环节应有选择性的数据输出。 ⑤内部调研采集数据：以人工采集填表方式收集，成本高、数据量较少，但数据特征明显，采集目标单一，适合特定客户采集 2数据预加工 由于数据服务涉及面广，外围环境变化大，采集到的每条信息既有可能形成有效数据，也可能是大量冗余的、错误的，甚至是无效垃圾数据，部分数据存在时效性短或一次性数据，因此对于采集的数据必须通过一些技术手段进行预先处理，使进入数据库的数据从数量上和准确性上是经过优化后的半成品。构建时宜采用模块化结构，有利于时间和空间发生变化时，通过对各模块适用性的调整以延长功能寿命期，但其代价是增加存储容量、运算能力和设计复杂性。具体处理技术主要包括以下几点： ①数据结构及数据字典、词条库的模块化。开发及维护均应适应静态结构、动态结构和开源结构。 ②制定多标准数据采集接口，结合客户需求，将预处理模块分布嵌入相关宿主机，减小传输流量。 ③重点构建数据智能化过滤机制，采用自适应、自学习技术提高数据的符合相关性，动态设置条件去重阈值，增加加工流水过程探视窗，减少人工干预，达到智能判别筛选。 ④经过过滤后的原始数据，按客户需求进行预加工，形成符合统计规律的有效基础数据，提供给核心高级分析系统深加工，以减轻巨量数据传输和高级分析系统的负荷。同时与历史数据的关联映射，形成多维度数据[2]，扩大数据使用价值。 ⑤质量管理与控制处理：针对数据加工中的数据异常、高频预警、探针触发、统计偏离等可能影响数据质量的事件，自动产生质量偏差与统计事件日志，以便于组织人工分析讨论，编制有效解决方案，以提高数据产品质量。 ⑥数据安全生产控制：数据的特殊性要求在数据生产过程中必须有严格的安全与保密环节，必须符合相关地区法律法规与风俗隐私要求，因此安全管理是系统不可或缺的一个环节，除了要具备严格的分级权限外，还应通过分布存储、异地镜像、区块迁移、接口止逆等技术手段提高数据安全性 ⑦分区节拍协同：系统运行规模扩大后，数据跨区域采集和加工成为必然，各区域需求不同，数据的加工条件也在变化，通过节拍协调，可同步和优化整个数据仓库的数据丰富程度和一致性。 ⑧顾客反馈调控技术，能够根据使用效果调整数据加工条件参数，提高数据质量。 3系统结构与流程
004-振动信号的采集与预处理
振动信号的采集与预处理 1振动信号的采集 振动信号采集与一般性模拟信号采集虽有共同之处，但存在的差异更多。在采集振动信号时应注意以下几点： 1.振动信号采集模式取决于机组当时的工作状态，如稳态、瞬态等； 2.变转速运行设备的振动信号采集在有条件时应采取同步整周期采集； 3.所有工作状态下振动信号采集均应符合采样定理。 1.1 信号适调 由于目前采用的数据采集系统是一种数字化系统，所采用的A/D芯片对信号输入量程有严格限制，为了保证信号转换具有较高的信噪比，信号进入A/D以前，均需进行信号适调。适调包括大信号的衰减处理和弱信号的放大处理，或者对一些直流信号进行偏置处理，使其满足A/D输入量程要求。 1.2 A/D转换 A/D转换包括采样、量化和编码三个组成部分。 1.2.1采样 采样（抽样），是利用采样脉冲序列p(t)从模拟信号x(t)中抽取一系列离散样值，使之成为采样信号x(n△t)（n=0,1,2,…）的过程。△t称为采样间隔，其倒数称1/△t＝f s之为采样频率。采样频率的选择必须符合采样定理要求。 1.2.2量化 由于计算机对数据位数进行了规定，采样信号x(n△t)经舍入的方法变为只有有限个有效数
字的数，这个过程称为量化。由于抽样间隔长度是固定的（对当前数据来说），当采样信号落入某一小间隔内，经舍入方法而变为有限值时，则 产生量化误差。如8位二进制为28 ＝256，即量化增量为所测信号最大电压幅值的1/256。 1.2.3 编码 振动信号经过采样和量化后，量化后的数据按照一定的协议进行编码，成为处理器可以处理的数据。 采样定理解决的问题是确定合理的采样间隔△t 以及合理的采样长度T ，保障采样所得的数字信号能真实地代表原来的连续信号x(t)。 衡量采样速度高低的指标称为采样频率f s 。一般来说，采样频率f s 越高，采样点越密，所获得的数字信号越逼近原信号。为了兼顾计算机存储量和计算工作量，一般保证信号不丢失或歪曲原信号信息就可以满足实际需要了。这个基本要求就是所谓的采样定理，是由Shannon 提出的，也称为Shannon 采样定理。 Shannon 采样定理规定了带限信号不丢失信息的最低采样频率为： 2s m f f ≥或2s m ωω≥ 式中f m 为原信号中最高频率成分的频率。 采集的数据量大小N 为： T N t =? 因此，当采样长度一定时，采样频率越高，采集的数据量就越大。 使用采样频率时有几个问题需要注意。 一， 正确估计原信号中最高频率成分的频率，对于采用电涡流传感器测振的系统来说，一
获取、抽取、集成、分析、解释 大数据时代处理数据的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。据此，可总结出一个普遍适用的大数据四步处理流程，分别是采集、导入和预处理、统计和分析和数据挖掘。 大数据时代处理之一：采集（获取） 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上 万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以 需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入 的思考和设计。 大数据时代处理之二：导入/预处理（抽取） 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单 的清洗和预处理工作。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达 到百兆，甚至千兆级别。 大数据时代处理之三：统计/分析（集成、分析） 统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源会有极大的占用。 大数据时代处理之四：挖掘（分析、解释） 与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。该过程的特点和挑 战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程 为主。 整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。
工业大数据的预处理方案 数据分析，包括大数据分析，在企业的业务中，特别是在传统的商务行业，已有多年的应用实践，在消费者市场的营销中已成了必不可缺的技术。随着工业互联网和智能制造的兴起和发展，工业大数据技术也越来越受到各方关注。在“中国制造2025”的技术路线图中，工业大数据是作为重要突破点来规划的，而在未来的十年，以数据为核心构建的智能化体系会成为支撑智能制造和工业互联网的核心动力。 对制造企业而言，不论是新实施的系统还是老旧系统，要实施大数据分析平台，就需要先弄明白自己到底需要采集哪些数据。因为考虑到数据的采集难度和成本，大数据分析平台并不是对企业所有的数据都进行采集，而是相关的、有直接或者间接联系的数据，企业要知道哪些数据是对于战略性的决策或者一些细节决策有帮助的，分析出来的数据结果是有价值的。 比如企业只是想了解产线设备的运行状态，这时候就只需要对影响产线设备性能的关键参数进行采集。 再比如，在产品售后服务环节，企业需要了解产品使用状态、购买群体等信息，这些数据对支撑新产品的研发和市场的预测都有着非常重要的价值。 因此，建议企业在进行大数据分析规划的时候针对一个项目的目标进行精确的分析，比较容易满足业务的目标。明确目标以后，就要着手开始搜集数据并进行预处理了。本期格物汇将跟大家介绍，企业如何实现对工业大数据的预处理。 数据采集 首先我们看看数据是如何获取的，在现实生活中，我们所面对的问题，往往都是抽象复杂的。我们来看如下两个例子： 如何提升产品的良率?
可能这是制造业最为普遍的一个问题，如果我们要分析解决这个问题，常常就会问到：什么产品?有多少条产线在生成?经过了哪些机台?影响产品良率的因素有哪些?我们可能会提出很多很多这样的问题，解决这些问题需要对相关业务知识非常了解，尽可能多的找出与问题有关的数据。 如何进行人脸识别? 这问题更加复杂一些，虽然我们每个人的大脑每天都在做人脸识别，但是大脑如何工作的却异常难懂。我们可能需要做很多科研工作，去挖掘到底哪些数据会影响到人脸识别的正确率。如果这些数据本身没有，很可能还需要进行测量采集，比如两眼之间的距离，嘴的宽度和长度等等。当然，我们还会评估采集的成本，并对这些数据有效性进行评估，验证我们的成本是否值得去花费精力测量。 数据预处理简介 数据采集以后，数据往往存放在数据库或文件系统中，我们需要把他们导入到算法模型中进行训练，得到我们想要的模型。但是我们的数据往往杂乱无章，总的来说，数据一般存在如下几类问题： 数据类型多种多样 我们的数据中常常出现字符型，时间型，数字型等多种数据类型。其中：字符型是无法代入模型计算的，所以我们根据需要，可以对字符型数据进行编码转换。常用的编码方法有：数字编码：对于有大小比较的字符型数据，可以直接转换成数字编码。 Onehot编码：对于没有大小比较的字符型数据，可以使用Onehot独热编码。比如：
互联网大数据采集与处理的关键技术研究 中国工商银行股份有限公司数据中心（北京） 金雯婷 张松 随着社交网络、电子商务、移动互联网等信息通信技术的快速普及使用，基于新兴信息技术的商务应用和金融服务创新（如网上支付、移动支付、第三方支付等）也呈现出爆发式增长趋势。据中国互联网信息中心(CNNIC) 于2014年7月21日发布的《第34次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2014年6月，我国使用网上支付的用户规模达到2.92亿，较2013年底增加3208万人，半年度增长率为12.3%。根据易观国际的一项研究表明，2014年第二季度中国第三方互联网支付市场交易规模达18406.6亿元，同比增长了64.1%。 在互联网新兴技术普及应用的过程中，越来越多的用户数据产生、散布在互联网的各个角落，产生了大体量（Volume）、多样化（Variety）、高速度（Velocity）和低价值（Value）等大数据概念（big data），并渗透到每一个行业和业务职能领域，为下一步商业和金融服务创新浪潮奠定了数据基础。 传统的数据挖掘、分析处理方法和工具，在非结构化、高速化的大数据处理要求面前显得过于乏力，需要创新开发适应新型大数据处理需求的数据挖掘和数据处理方法。 互联网网页数据是大数据领域的一个重要组成部分，是互联网公司和金融机构获取用户消费、交易、产品评价信息以及其他社交信息等数据的重要途径，为互联网和金融服务创新提供了丰富的数据基础，因此，对互联网网页的大数据处理流程和技术进行探索具有重要意义。 互联网网页数据具有分布广、格式多样、非结构化等大数据的典型特点，我们需要有针对性地对互联网网页数据进行采集、转换、加工和存储，尤其在网页数据的采集和处理方面，存在亟须突破的若干关键技术。 一、网页大数据采集和处理的基本流程 互联网网页数据采集就是获取互联网中相关网页内容的过程，并从中抽取出用户所需要的属性内容。互联网网页数据处理，就是对抽取出来的网页数据进行内容和格式上的处理，进行转换和加工，使之能够适应用户的需求，并将之存储下来，以供后用。 互联网的网页大数据采集和处理的整体过程如图1所示，包含四个主要模块：Web爬虫(Spider)、数据处理(Data Process)、爬取URL队列(Url Queue)和数据。 这四个主要模块的功能如下。 爬虫(Spider)：从Internet上抓取网页内容，并抽取出需要的属性内容。 数据处理(Dp-data Process)：对爬虫抓取的内容进行处理。 URL队列(Url Queue)：为爬虫提供需要抓取数据网站的url。 数据(Data)包含三方面:①Site Url,需要抓取数据网站的Url信息；②Spider Data,爬虫从网页中抽取出来的数据；③Dp Data,经过dp处理之后的数据。 70FINANCIAL?COMPUTER?OF?CHINA
第一章 １.答：数据采集的任务就是采集传感器输出的模拟信号并转换成计算机能识别的数字信号，然后送入计算机进行相应的计算和处理，得出所需数据。同时，将计算得到的数据进行显示或打印，以便实现对某些物理量的监视，其总一部分数据还将被生产过程中的计算机控制系统用来控制某些物理量。 ２.答：数据采集系统主要实现以下９个方面的基本功能：数据采集；模拟信号处理；数字信号处理；开关信号处理；二次数据计算；屏幕显示；数据存储；打印输出；人机联系。 ３.答：数据采集系统的基本结构形式主要有两种：一种是微型计算机数据采集系统，另一种是集散型数据采集系统。 微型计算机数据采集系统的特点是：系统结构简单，技术容易实现，满足中小规模数据采集要求；对环境要求不高；价格低廉，系统成本低；可座位集散型数据采集系统的一个基本组成部分；其相关模板和软件都比较齐全，容易构成西欧它能够，便于使用与维修。 集散型数据采集系统的主要特点是：系统适应能力强；系统可靠性高；系统实时响应性好；对系统硬件要求不高；特别适合在恶劣环境下工作。 ４.答：数据采集系统软件功能模块一般由以下部分组成： １）模拟信号采集与处理程序。其主要功能是对模拟输入信号进行采集、标度变换、滤波处理以及二次数据计算，并将数据存入磁盘。 ２）数字信号采集与处理程序。其功能是对数字输入信号进行采集及码制之间的转换。３）脉冲信号处理程序。其功能是对输入的脉冲信号进行电平高低判断和计数。 ４）开关信号处理程序。其功能是判断开关信号输入状态变化情况，若发生变化，则执行相应的处理程序。 ５）运行参数设置程序。其功能是对数据采集系统的运行参数进行设置。 ６）系统管理（主控）程序。其功能是将各个模块程序组织成一个程序系统，并管理和调用各个功能模块程序，其次是用来管理数据文件的存储和输出。 ７）通信程序。其功能是设置数据传送的波特率（速率），上位机向数据采集站群发送机号，上位机接收和判断数据采集站发挥的机号，命令相应的数据采集站传送数据，上位机接受数据采集站传送来的数据。 5.答：模拟信号处理程序的主要任务是对模拟输入信号进行采集、标度变换、滤波处理以及二次数据计算，并将数据存入磁盘。 6.答：数据处理的类型一般按一下方式分类： 按处理方式划分，数据处理可分为实时（在线）处理和事后（脱机）处理。 按处理的性质花费，数据处理可分为预处理和二次处理两种。 7.答：数据处理的主要任务有以下几点： １）对采集到的电信号做物理量解释 ２）消除数据中的干扰信号 ３）分析计算数据的内在特征