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

传感器，也称为转换器，能够将一种物理现象转换为可测量的电子信号或其他形式的信号输出，能让后级设备对信号进行处理及传输等。根据传感器类型的不同，其输出的可以是电压、电流、电阻，或是随着时间变化的其他电子属性。

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工业数据采集类型

    海量的Key-Value数据在传感器技术飞速发展的今天，包括光电、热敏、气敏、力敏、磁敏、声敏、湿敏等不同类别的工业传感器在现场得到了大量应用，而且很多时候机器设备的数据大概要到ms的精度才能分析海量的工业数据，因此，这部分数据的特点是每条数据内容很少，但是频率极高。

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数据采集技术难点

视频传输所需带宽巨大

传统工业信息化由于都是在现场进行数据采集，视频数据传输主要在局域网中进行，因此，带宽不是主要的问题。

但随着云计算技术的普及及公有云的兴起，大数据需要大量的计算资源和存储资源，因此工业数据逐步迁移到公有云已经是大势所趋了。但是，一个工业企业可能会有几十路视频，成规模的企业会有上百路视频，这么大量的视频文件如何通过互联网顺畅到传输到云端，是开发人员需要面临的巨大挑战。