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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---的。它是计算机与外部物理连接的桥梁。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---－输入频率）

数据采集方法

传统的数据采集方法包括人工录入、调查问卷、电话随访等方式，大数据时代到来后，电流采集，一个---的变化是数据采集的方法有了---，下面所介绍的数据采集方式的突破直接改变着大数据应用的场景。

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