數據采集軟件
關注創建者：HBK測試與測量 創建時間：2021-09-03
數據采集軟件的視頻教程
HBK數據采集軟件catman
適用人群：相關行業負責測試測量工作的從業人員，包括對應領域的院校師生等 HBK數據采集軟件catman【已結束】 直播時間：2021-09-15 14:00 課程內容 本次課程主要介紹catman軟件的基本特點，主要模塊功能，包括： 1.數據采集設置、在線實時計算、數據可視化管理
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數據采集和記錄研討會
本次研討會將為您介紹四方面內容： 1.介紹數據采集系統的基本組成和基本概念，包括A/D轉換位數、采樣率、抗混迭濾波器、動態范圍、分辨率、數據傳輸和帶寬； 2.HBK多種多樣的數據采集和記錄解決方案，包括LAN-XI、Fusion-LN、QX和Genesis系列； 3.介紹數據采集硬件管理軟件，從通道和傳感器設置、監視、記錄方法、數據監視和監聽、到記錄后的裁剪、數據轉換，包括BK Connect
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HBK數據采集系統在汽車行業的測試應用
直播簡介 本次課程主要介紹HBK主要的數據采集系統，以及在汽車行業的測試方案和應用案例 ?RLDA測試方案和應用案例 ?結構耐久測試方案和應用案例 ?汽車零部件（發動機、車身、車橋等）試驗室測試方案和應用案例 ?新能源汽車電池相關測試方案和應用案例
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數據采集軟件的實例教程
培訓內容
本次課程主要介紹HBK數據采集軟件catman的基本特點，和主要模塊功能。包括：
數據采集設置、在線實時計算、數據可視化管理
測量數據的分析和管理
實機操作演示
培訓時間
9月15日（周三）下午14:00-15:00
課程對象
相關行業負責測試測量工作的從業人員，包括對應領域的院校師生等。
費用：免費
備注
培訓將通過網絡授課的方式進行，請自備具備上網條件的電腦或手機。
報名方式：點擊這里，即刻報名
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展開 自動駕駛測試的典型方法是采用大量統計數據驅動，隨著收集到的里程數越多，安全驗證就越嚴格。理論表明，將自動駕駛的事故率降低至人類駕駛事故率的0.1%，大約需要300億英里。
數據采集存在的問題
因此，傳統的針對少量車的整車測試、智能駕駛測試已經遠遠不能滿足汽車功能豐富的今日。但隨著數據采集的需求越來越多，在隨車人員的減少、工程師遠程分析、車隊遠程管理、輕便性和方便性等諸多方面存在需求。
而在實際使用中，大量使用工控機采集、老式的總線類工具、必需的隨車工程師等方式很難適應如今大數據量、高里程的要求。應用方面存在著邊界多、工程師人少、數據少、司機不專業、接口多且變化快、傳輸難、設備體積大等各類問題。
產品介紹
?? 車端介紹
經緯恒潤的多功能車隊數據采集平臺的出現，主要用于道路試驗階段車輛的行駛數據采集、監測和數據存儲，配合Zuragon的ViCANdo數據采集軟件和經緯恒潤自研的AD Here平臺，實現高度集成化、車輛的本地存儲、同步、遠程數據查看、試驗項目管理和數據分析等功能。實現車隊數據匯總至云端，為快速的整車測試、智能駕駛測試等方面助力加速，較大地緩解工程師們面對數據量大、驗證里程多、驗證周期長的焦慮。
多功能車隊數據采集平臺支持多種總線采集，包括CAN、CANFD、RS232、千兆以太網、百兆以太網。支持8路ADC采樣，支持搭載車載攝像頭（GMSL等）。同時支持使用USB輸入、輸出數據。
內部采用ARM+FPGA架構，數據經過處理后，可通過SATA SSD或NVME SSD存儲，亦或是通過4G/5G板卡向云端傳輸。內置隨車狀態顯示器，可以實現司機/工程師隨時查看采集狀態。同時支持無線WiFi，工程師可手持電腦、iPad、手機等設備查看。
展開 VTICODA就是一個新的可廣泛應用的且可提供快速而高效的數據采集完整解決方案的軟件。其直觀的用戶界面，全面的功能和對數據庫結構和結果的管理，使得它非常適合應用更高的通道數以及大批量的數據的處理。例如，在不同方面的產品測量和組件測試過程中，VTICODA軟件可以進行長期持續的數據采集，同時還可同步進行程序控制。不論溫度、張力、壓力、壓強、加速度、頻率等是否為標準值，VTICODA軟件均可方便的處理信號。數以千計通道的高通道計數應用可在非常短時間內被配置出來，并得到安全的、高效的處理。
由于VIX技術的良好性能、精確的測量和可靠性，使得他們在工業領域和實驗室均能夠出色的完成許多測量項目。而VTICODA軟件能廣泛支持VXI總線前端。VTICODA軟件同時支持強大的LXI系統下的ex1048和ex1629產品，可以進行多變的溫度和應變計測量。
如需了解更多詳情，請與我們聯系。
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展開 作為測繪人，有時候經常會使用RTK來進行靜態數據采集，這時候就需要選擇靜態模式才可以采集數據。靜態站設置包含了選項設置和天線參數兩個方面的內容。下面詳細地介紹各種參數設置。
點擊【儀器】->【靜態模式】，如圖1所示。
圖1
選項設置
點名:靜態數據的點名。
PDOP 限制:衛星分布的空間幾何強度因子，一般衛星分布越好時，PDOP 值越小，小于 3為比較理想的狀態。 高度截止角:衛星和接收機之間的連線和地平線之間的夾角，接收機不接收小于截止角的衛星信號。取值范圍:0-45 度。
采集間隔:1HZ 表示每秒采集一個數據，5HZ 表示每秒采集五個數據，5 秒表示五秒采集一個數據，其它依此類推。 是否自動記錄靜態數據:如果選擇“是”，當接收機開機后接收到衛星信號后就會自動開始記錄;如果選擇“否”，開機后需要手動設置開始記錄靜態數據。
天線參數
量取高度:一般是指量取位置距離地面點的高度。 天線高度:一般是指天線相位中心距離地面點的垂直高 h。
b:儀器底部到相位中心 p.c的高度;c:儀器底部到橡膠圈的高度;R:機器橡膠圈的 半徑。當量取值為從地面點到主機的底部的垂直高度 a 時，為“桿高”量取方式。天線高度 h = a + b。當量取值為從地面點到相位中心時，為“直高”量取方式。天線高度 h = h。當量取值為從地面點到密封橡膠圈的斜高 s 時，為“斜高”量取方式。天線高度 h = sqrt(s2 - R2) - c + b(sqrt 是指開平方)。
測高片：固定在儀器底部的一個裝置，測量地面點到測高片邊緣的長度(即測高片斜高 S)，同時已知測高片的半徑是 Rc ,那么天線高度 h = sqrt(S2 - Rc2) + b。
展開 本文重點介紹了數據采集、標注的整個過程需求、方法、原則、類型要素及仿真場景重構等。數據采集流程包收集三大主要流程，其中涉及需求收集階段進行原始采集需求收集；數據獲取服務涉及數據獲取包含定制數據方案、人工數據采集、自動化數據采集、調研問卷收集幾大方面。數據加工服務涉及數據清洗、數據評估、數據提取、分析處理及標準化數據輸出。數據交付階段主要涉及將采集數據輸入至訓練模型進行智能學習過程。
在功能開發過程中，利用好數據采集、標注方法可以很好的提升場景重構、訓練能力，提升前期軟件開發性能。
展開 
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一、引言
在智能駕駛項目里，很多團隊都會遇到同一個問題： 數據采集并不難，難的是把采到的數據穩定地用起來。路測之后，工程團隊往往要面對幾個高頻挑戰：
（1）傳感器數據來源多、格式多，鏈路聯調成本高；
（2）算法和測試團隊常用 ROS2 生態，但工程化流程需要更強的可控性；
（3）ROSBAG 回放能“放出來”，但要做到“看得清、對得齊、可分析”，并不輕松；
（4）一旦進入驗證階段
通常包括機械臺架、負載電機、高精度傳感器、數據采集系統及控制軟件等。
鑄鐵裝配平臺： 一個堅固的鑄鐵構件。核心是帶有T型槽的鑄鐵平臺本體，用于固定和支撐工件。
三、對比維度：技術重和點
電機試驗平臺： 動態精度。關注扭矩、轉速、電壓、電流等參數的實時測量精度（如扭矩傳感器精度可達±0.1%），以及模擬各種負載工況的能力。
鑄鐵裝配平臺： 幾何精度。
采樣頻率?：默認每?1分鐘? 采集一次數據（軟件可配置），振動采樣頻率可達?1.6kHz??。
核心組成：硬件上包括驅動系統、加載裝置、高精度傳感器；軟件上則由自動化控制系統和數據采集分析軟件構成 。
能測什么：可完成從基礎的電壓、電流、電阻測量，到復雜的效率、溫升、齒槽轉矩、耐久性及路譜模擬等測試 。
電機試驗平臺并非千篇一律，針對不同類型和行業的電機，其測試平臺也有很大差異。
開放可擴展
預留標準接口，可接入第三方傳感器、數據采集與分析軟件，支持自定義測試流程與算法開發，保護長期投資。
四、智能與效率：自動省心，大幅提效
AI 智能輔助
自動識別電機型號、匹配測試參數、生成標準報告，異常數據實時預警，大幅提升測試效率。
一鍵式自動化測試
內置國標 / 行標測試序列，支持無人值守全自動測試，數據自動存儲、分析、導出，減少人工干預與人為誤差。
在軟件層面，我們的多傳感器數據采集上位機軟件，實現了數據采集、管理、后處理的全生命周期管控，全方位保障數據質量。該軟件可精細化管控各類傳感器，支持用戶自定義采集方案，搭配低延遲實時可視化界面與快速告警響應機制，內置的質量評估模塊可高效識別異常數據；同時針對商用車長途連續采集場景進行了資源優化設計，可實現不間斷連續采集。
高壓比例閥的數據采集方式有哪些？3個月前
高壓比例閥作為關鍵的流體控制元件，廣泛應用于注塑、壓鑄、液壓測試、能源設備及高端制造等領域，核心優勢在于能夠根據輸入信號精確調節輸出壓力或流量，實現高動態響應與高精度控制，然而要充分發揮高壓比例閥的性能潛力，離不開高效、可靠的數據采集系統，那么高壓比例閥的數據采集方式究竟有哪些？ 諾冠將由全球領先的流體控制專家——諾冠（IMI Norgren）為您詳細解答。
諾冠 IMI Norgren：https
本項目客戶為國內一所智能駕駛為核心研究方向的高校科研團隊。團隊長期聚焦于自動駕駛感知、定位與系統級驗證研究，同時承擔研究生教學與科研平臺建設任務。 在科研與教學并行推進的背景下，客戶希望構建一套可持續擴展、可復用的自動駕駛數據采集與數字孿生測試平臺，支撐從真實道路采集到高保真仿真驗證的完整研究鏈路。
在此背景下，康謀為其提供了數采車系統、無人駕駛車輛集成方案以及數字孿生仿真服務，幫助客戶打通“
一、引言
每一次極端天氣下的緊急制動，每一段復雜路況中的精準識別，本質都在考驗算法對現實世界的適應能力。因此，我們可以看到在智能輔助駕駛從“功能驗證”到“場景攻堅”的關鍵階段，真實、高質量的數據是算法性能提高的基石。尤其在極端天氣、顛簸路面和電磁干擾等惡劣工況下，如何實現多源傳感器數據的高可靠采集、高精度同步與高效率處理，是行業中常遇到的難題。
下文將結合行業實踐，系統拆解多總線（CAN/
