數據采集與處理的案例
數據采集與處理期刊是ei嗎
《數據采集與處理》是中國科協主管，由中國電子學會、中國儀器儀表學會所屬信號處理學會，中國儀器儀表學會、中國物理學會所屬微弱信號檢測學會和南京航空航天大學聯合主辦，南京航空航天大學出版，并向國內外公開發行的技術刊物。榮獲2007年被評為江蘇省優秀期刊、中國科協優秀期刊、江蘇省一級期刊雙效期刊。
數據采集與處理期刊是ei嗎
數據采集與處理期刊是cscd核心期刊。
期刊收錄：CSCD 中國科學引文數據庫來源期刊(含擴展版)、統計源核心期刊(中國科技論文核心期刊)、北大核心期刊(中國人文社會科學核心期刊)、Pж(AJ) 文摘雜志(俄)、劍橋科學文摘、知網收錄(中)、文摘與引文數據庫、國家圖書館館藏、SA 科學文摘(英)、萬方收錄(中)、維普收錄(中)、上海圖書館館藏、JST 日本科學技術振興機構數據庫(日)。
期刊榮譽：全國中文核心期刊、中國科技期刊核心期刊、中國學術期刊（光盤版）全文收錄期刊、中國核心期刊遴選數據庫、中國期刊全文數據庫（CJFD）。
主要欄目：理論與試驗研究、研究簡報、綜述。
詳情關注艾思學術。
展開 低功耗射頻無線數據采集節點電路
如圖3所示，可以由撥碼開關來設定終端節點的地址，可以設定255個不同的地址，每一個終端節點作為從設備向中繼節點發送數據，然后由中繼節點發送到用于網絡管理的主控MCU，完成無線傳感器網絡數據的傳送。
本文利用TI公司的CC430F5137芯片，采用射頻通信技術設計的無線數據采集節點，這種設計可以大大地減小系統的體積。本系統可以采集各種各樣的信號，能將采集到的數據安全穩定地傳送到中間數據采集點。設計中載波監聽功能和信道空閑評估功能改進的射頻發送函數，可以有效地提高多個節點同時發送數據時的抗干擾性。
展開 康謀應用 | 基于多傳感器融合的海洋數據采集系統
該布局可以更有效的應對海面復雜環境下的數據采集。
三、數據采集
在面向無人艇數據采集時，需要使傳感器套件（四類傳感器）能夠同時采集數據，并具備時間同步，實時可視化、存儲和回放等能力。整體軟件架構采用ROS+傳感器集成方式，支持即插即用，使用便捷。
比如在iDS相機采集鏈路上，涉及到多相機同步采集的實現難度大、圖像數據的實時傳輸和存儲需求高和動態參數調整的靈活性不足等問題。通過定制化開發，采用ROS+PEAK SDK方案進行深度集成，實現了多相機同步采集、實時可視化、動態參數調整等功能，靈活適應海面復雜的采集環境，提高了系統的通用性。
四、總結
在海洋監測和無人艇控制領域，數據采集的準確性和可靠性至關重要。基于多傳感器融合的海洋數據采集系統方案，利用高性能的BRICKplus+ETH6000模塊作為中央處理單元，連接多個傳感器，能夠實現高速數據傳輸和同步。
該系統采用ROS框架與傳感器SDK進行定制開發，實現了多線程數據采集、處理和發布。同時支持配置文件動態加載傳感器參數，支持實時調整和優化，進而顯著提高了數據采集的同步性、實時性和可靠性，為無人艇的自主航行和控制算法訓練提供了高質量的數據支持。
展開 從數據采集到回放驗證：ADTF 適配 ROS2 的 ADAS 測試實踐
這次的實踐思路就是： 以 ADTF 作為數據處理和展示的工程化載體，通過適配組件對接 ROS2 數據與 ROSBAG，形成統一的回放與分析入口。
三、ADTF與ROS2協同實踐方案
1、方案設計
結合 ADTF 的組件開發方式，我們把能力拆成三層，便于團隊協作：
（1）數據回放層：負責從 ROSBAG 讀取指定圖像話題，并按時間節奏穩定輸出。
（2）顯示可視化層：負責視頻畫面展示，并支持疊加回放狀態信息。
（3）流程控制層：負責播放節奏、狀態管理與聯調過程中的穩定運行。
在實現上，我們使用了兩個關鍵組件：
ros2bag_image_replay：用于將 ROSBAG 圖像話題轉成 ADTF 可直接消費的視頻流；
demo_qt_video_display：用于圖像顯示與可視化呈現。
這個組合的意義很直接： 把“數據讀出來”升級為“數據可分析”。 不僅能看畫面，對組件持續迭代開發后，還能讓測試與技術負責人更直觀地判斷數據質量、時間節奏和回放狀態。
2、 ADAS 數據分析流程
基于上述方案，我們梳理出ADAS項目中數據采集與處理的典型流程，全程圍繞“可復用、可復現”核心目標，打通從路測到問題復核的全鏈路，具體分為四個階段：
（1）階段1：路測采集
車輛在真實道路采集圖像與相關數據，沉淀為 ROSBAG 數據包。
（2）階段2：離線回放
在 ADTF 環境中，通過 ros2bag_image_replay 讀取指定圖像主題，按回放節奏輸出標準視頻流。
（3）階段3：可視化觀察
demo_qt_video_display 負責窗口展示，同時疊加關鍵回放信息，幫助測試工程師快速判斷當前狀態。
展開 
新品速遞 | 數據采集和處理的下一個時代
HBK發布全新數據采集生態系統——
HBK FUSION與HBK ADVANTAGE。
HBK發布的新一代
HBK FUSION
與
HBK ADVANTAGE
數據采集（DAQ）系統，旨在滿足開發、檢定和認證的需求，為工程師提高和改善測量工作流程。
HBK FUSION 數采硬件豐富的功能為開發、檢定和認證新產品提供全方位的測量。它建立了效率的新標準，縮短了設置和測試時間，擁有超越上一代數采的數據吞吐量和通道密度。
HBK ADVANTAGE軟件符合人機工程學設計，數據采集更簡單、靈活、快捷，極大地提高了效率和處理能力。自動傳感器配置，以及用于將傳感器分配到測量點的HBK COMPANION應用，為用戶提供了快速設置，使得儀器可以立即投入工作，進行精確測試，并與團隊分享結果。
官網：
<HBM應變片：應力測試測量首選>
<HBM稱重傳感器：稱重精度，久經驗證>
<HBM力傳感器： 應變和壓電兩種測量技術>
<HBM扭矩傳感器和轉矩傳感器>
<電功率測試 - 從部件到車輛能源管理>
<數據采集系統與設備>
您還可以通過如下方式聯系我們，了解更多產品與應用詳情：
郵箱：hbmchina@hbm.com.cn
官網：https://www.hbm.com/cn/
電話：400-900-3165（周一至周五9:00-18:00）
展開 新品速遞 | 數據采集和處理的下一個時代
HBK發布全新數據采集生態系統——HBK FUSION與HBK ADVANTAGE。
HBK發布的新一代HBK FUSION與HBK ADVANTAGE數據采集（DAQ）系統，旨在滿足開發、檢定和認證的需求，為工程師提高和改善測量工作流程。
HBK FUSION數采硬件豐富的功能為開發、檢定和認證新產品提供全方位的測量。它建立了效率的新標準，縮短了設置和測試時間，擁有超越上一代數采的數據吞吐量和通道密度。
HBK ADVANTAGE軟件符合人機工程學設計，數據采集更簡單、靈活、快捷，極大地提高了效率和處理能力。自動傳感器配置，以及用于將傳感器分配到測量點的HBK COMPANION應用，為用戶提供了快速設置，使得儀器可以立即投入工作，進行精確測試，并與團隊分享結果。
全新《HBK聲學與振動產品簡明目錄》
已新鮮出爐
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展開 臺達PLC在污水處理設備中如何實現數據采集與云端監控？
另一方面，工業的高速發展也帶來了污染問題，污水處理和再生利用受到國家和人民的重點關注，對污水處理的要求越來越高。污水處理設備、凈水設備、供水設備等設備的遠程云端監控成為行業發展的焦點。
污水處理廠存在分布廣、站點多、巡檢困難等特點，影響到站內設備的智能化管理，可以通過物聯網技術實現污水處理設備的數據采集和云端監控，實現對原水管道、輸水管道、加藥設備、沉淀池、泵房、濾池等場景的實時監控，各類數據圖表實時更新，為工廠和企業提供遠程監控管理手段，提升生產效率的同時也能降低成本。
通過工業智能網關可以實時采集PLC的數據（設備數據、運行狀態、工藝參數等），并同時5G/4G/WIFI/以太網等方式實現數據上云和工藝組態，打造動態直觀的遠程監控中心，隨時關注到需要的信息并實現自動報警，保證設備的穩定運行。
系統優勢
1、靈活方便，快速搭建
通過模塊化組合的工業網關，可以適應污水處理廠設備的不同條件，支持5G/4G/WIFI/以太網進行數據傳輸；支持RS485/RS232串口進行數據采集，通過協議解析可以適配西門子、三菱、施耐德、臺達、匯川等PLC，可以為企業提供個性化的網關配置。此外，支持對接物通博聯云平臺、企業自開發云平臺、百度阿里等第三方云平臺，滿足客戶不同需求。
2、遠程監控，自動報警
借助工業云平臺和組態軟件，企業可以在手機APP和電腦Web端隨時了解各個設備運行狀態、各泵閥啟停狀態、水質監測數據等，獲取在線離線、運行、故障等狀態信息。此外，通過通過邊緣計算實現智能報警，在數據變化、超限、低位等狀態自動報警通知，管理者就能在微信、短信、郵件等方式接收到報警通知，方便及時控制管理，保證污水處理工作的穩定進行。
展開 康謀技術 | 高效環境感知：毫米波雷達數據采集、可視化及存儲方案
</p><h2>四、總結</h2><p>通過<strong>集成高性能的硬件設備</strong>和采用<strong>ROS框架</strong>，實現了毫米波雷達數據的高效采集、實時處理和直觀可視化，同時支持多雷達系統的數據同步采集和存儲，提供了一個穩定、靈活且可擴展采集方案。</p>
康謀方案 | 多源相機數據采集與算法集成測試方案
<p>在智能化技術快速發展當下，<strong>圖像數據的采集與處理</strong>逐漸成為自動駕駛、工業等領域的一項關鍵技術。高質量的圖像數據采集與算法集成測試都是確保系統性能和可靠性的關鍵。隨著技術的不斷進步，對于圖像數據的采集、處理和分析的需求日益增長，這不僅要求我們擁有<strong>高性能的相機硬件</strong>，還要求我們能夠<strong>高效地集成和測試</strong>各種算法。</p><p>我們探索了一種<strong>多源相機數據采集與算法集成測試方案</strong>，能夠滿足不同應用場景下對圖像采集和算法測試的多樣化需求，確保數據的<strong>準確性</strong>和算法的<strong>有效性</strong>。</p><h2><strong>一、相機組成</strong></h2><p>相機一般由<strong>鏡頭(Lens)</strong>，<strong>圖像傳感器(Image Sensor)</strong>，<strong>圖像信號處理器(Image Signal Processor, ISP)</strong>，<strong>接口</strong>組成。
展開 寧夏：43條輸電線路實現無人機激光點云數據采集
“報告工作負責人，±660千伏銀東直流線路226號塔已完成激光點云數據采集，全線激光點云數據全部采集完畢！”國網寧夏檢修公司無人機班班員李波匯報道。
7月5日，隨著最后一架無人機緩緩落地，標志著由該公司無人機班巡檢作業團隊組織的全區750千伏及以上架空輸電線路無人機激光點云數據采集項目正式完成。該項目通過為期4個月的無人機三維激光雷達掃描，繪制出長達2874公里的輸電線路三維模型，為后續開展輸電線路無人機智慧巡檢奠定了基礎。
此次點云數據采集運用無人機搭載高精度多線程激光雷達對全區750千伏及以上電壓等級共計5984基桿塔的交直流輸電線路進行掃描。多線程激光雷達保證了掃描所獲取的三維點云數據精度高達厘米級，掃描獲取的激光點云數據可以直觀地觀察到線路通道走廊內目標物的空間位置和輪廓，確定導地線與地面、建筑、植被等目標物之間的距離，結合數字正射影像DOM、數字高程模型DEM建立三維可視化數據庫，同時生成“三跨點”報告、安全距離檢測分析報告及模擬工況分析報告等，形成一套多源數據融合的智慧三維數字電網。
目前，國網寧夏檢修公司所運維750千伏及以上電壓等級的主電網輸電線路分布區域廣，存在“三跨點”多，線路通道環境復雜。以往巡視方式為人工巡視、可視化監控以及無人機手動巡檢，面對全區近3000公里的主網線路仍存在巡視力度不夠的問題。
去年年底，檢修公司組建無人機巡檢作業團隊，運用無人機開展激光雷達掃描線路桿塔及通道走廊，利用激光點云數據建立輸電通道三維模型、無人機自主巡檢路徑規劃及三維可視化管理等，加強線路走廊樹障分布管控、“三跨點”治理、外破風險管控、輸電線路各類模擬工況分析，有效提高了輸電線路精益化管理。
?“所有點云數據采集完畢后，我們著手將建設智慧線路無人機巡檢一體化管控平臺。
展開 智能駕駛的數據采集與測評解決方案
通過算法和應用的落地來真正解決行業具體痛點，需要采集大量人工智能相關的原始數據，并經過標注處理后做算法訓練支撐。
落地場景對AI數據的需求更加多樣化和定制化，也對AI數據服務的專業性和質量提出了更高的要求。以車載攝像頭識別的機視覺圖像處理為例，一個新場景的開發支持需要上萬張甚至數十萬張不等的經過采集和標注的圖片。隨著AI應用場景的豐富，對AI數據服務將產生長期海量的需求。
眾所周知，先進的自動駕駛技術以有監督的深度學習為主，算法模型訓練對數據有極高要求，隨著自動駕駛企業路測里程不斷累積，產生了大量多元場景化數據。其中要求對車輛傳感器采集到的大量交通數據進行清洗、分類、標注。其中包括車道線標注，可行駛區域語義分割，車輛、非機動車、行人、車庫拉框標注，車輛3D拉框，視頻標注、3D激光點云標注等在內的多種標注服務。
可以說數據決定了 AI 的落地程度，而數據采集這一過程對技術、規模、專業度都要求較高。原因主要有以下3方面：
1、數據安全
人工智能數據的獲取有安全合規要求，需授權主機廠合法的采集和訓練權限，若濫用或通過非法手段獲取，易產生法務風險。這里且不說在專業繪圖的地圖公司進行相應的數據采集繪圖也是需要專業資質，即便是大型主機廠在做類似影子模式或道路測試標定過程中，對于數據的采集也是受限的。
2、數據質量
訓練數據的質量嚴重影響算法有效性，需要強有力的人員管理和質檢手段，確保數據質量一致性，有效保障數據質量。
3、數據處理效率
采集的數據需要整體科學的項目管理流程，建立合適的數據采集、標注團隊模式，且需要一套完整的工具和流程支撐，確保數據處理效率充分得到保障。
展開 
賦能商用車 ADAS 研發：多傳感器數據采集方案
通過采用aiSim軟件對傳感器位姿和采集范圍進行仿真，對傳感器配置布局可以快速有效驗證合理性，降低調試成本。
（1）必選配置：含環視多相機、主 LiDAR、360° 毫米波雷達及雙天線 GNSS + 底盤 IMU，滿足基礎感知與定位；
（2）強化配置：增設盲區近場 LiDAR、4D 毫米波雷達，提升融合能力與抗干擾性；
（3）可選配置：在駕駛室增設第二 IMU，實現艙上傳感器運動補償與標定保持。角模塊化設計將同側相機、LiDAR、雷達集成，減少設備相對運動，保障標定與時間同步精度。
在硬件架構層面，該方案打造商用車級定制化硬件架構，以高同步、高帶寬、高可靠、高拓展為核心打造專屬硬件架構，適配復雜工況。基于 PTP 協議搭建高精度時間同步系統，采用高帶寬存儲工控機搭載高性能 CPU，和專用采集與同步板卡，實現相機、LiDAR、雷達的精準采集與時間打標；
在數據交互與導出環節，硬件端配備萬兆以太網、USB3.0等高速接口，支持多塊大容量移動硬盤備份插接，實現采集數據的快速導出與存儲。
2、多傳感器標定與采集
高精度標定是多傳感器數據有效融合的核心前提，更是為BEV模型空間對齊、跨模態融合提供精準位姿基準的關鍵。針對商用車多傳感器配置特點，我們打造了全鏈路標定流程，全面覆蓋相機內參標定、多傳感器外參標定、多相機環視聯合標定、LiDAR/雷達與相機聯合標定等各類核心標定場景，可實現所有傳感器空間位姿的精準對齊，同時配套標準化標定工具包，提升標定效率與規范性。
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。
展開 ViCANdo — 智能駕駛數據采集及數據分析平臺
經緯恒潤基于ViCANdo軟件，為智能駕駛測試提供從數據采集到數據分析全流程的解決方案，幫助智能駕駛研發測試人員快速了解產品性能，提升產品可靠性。
產品介紹
?ViCANdo是瑞典Zuragon公司研制的一款針對智能駕駛功能的開發和測試平臺軟件，具備如下特性:
?兼容性好，能運行在Windows、Linux、MacOS等操作系統，支持x86、ARM等平臺
?能夠完成車載總線全量數據的采集和同步
?具備數據實時分析和后處理能力
?提供靈活的API接口，方便后續二次開發
產品功能
?智能駕駛數據采集分析
? 全量數據采集，CAN、LIN、Ethernet和GPS串口數據等
? 定制化傳感器接入
? 遠程事件監控/數據傳輸
? 數據同步
? 數據可視化
?ViCANdo擴展工具組(ICVT)
ViCANdo軟件搭配有多種擴展組件，用于智能駕駛的測試和數據分析。
展開 【振動分析數據處理】 ￥100
振動信號處理 1
1 振動數據來源 2
2 信號處理基本概念 2
2.1 模擬信號和數字信號 2
2.2 時間分辨率（采樣時間間隔） 2
2.3 幀長度(frame size) T 3
2.4 數據塊大小N 3
2.5 采樣率fs 3
2.6 帶寬(最大分析頻率)fmax 6
2.7 頻率分辨率 6
3 信號采集誤差 7
3.1 采樣誤差 7
3.2 量化誤差 7
3.2.1 量化量級 7
3.2.2 量化誤差來源 8
3.2.3 量化誤差建議 9
3.3 其他誤差 10
3.3.1 傳感器噪聲 11
3.3.2 導線噪聲 12
3.3.3 信號調理噪聲 12
3.3.4 濾波器噪聲 13
3.3.5 ADC精度 13
3.3.6 計算噪聲 13
4 FFT變換及PSD估算 14
4.1 能量泄露 14
4.1.1 周期截斷 14
4.1.2 非周期截斷 15
4.2 窗函數 17
4.2.1 窗函數定義 17
4.2.2 加窗的意義 17
4.2.3 窗函數的時域及頻域特征 18
4.2.4 加窗的原則 20
4.3 加窗帶來的幅值校正和能量修正 21
4.3.1 幅值修正 21
4.3.2 能量修正 23
4.4 功率譜密度函數估計（PSD估計） 24
4免費.png
3.幅值校正因子效果圖.png
3.幅值校正因子效果圖2.png
4-振動信號采集及數據處理 - 副本.pdf
展開 【高速傳輸】數據量激增，處理吃緊？高速光纖通信板實現的大數據高速處理方案
作為參考，表4給出了每個產品對內存的500MB數據的寫入和讀取時間。
表4 每個產品的數據寫入時間和讀取時間
應用示例
圖8 一臺相機和一個采集卡的硬件配置圖。
圖9 使用1臺PC時的節拍時間。
在使用1臺PC連接一臺相機和一個采集卡的一般環境中，獲取影像的順序為第1個圖像采集→第1個圖像處理→第2個圖像采集→第2個圖像處理，由此連續獲取影像。
假如有如圖8所示的設置，將設備轉換為高分辨率、高速相機，則可能會因數據增加導致數據處理時間延遲，從而降低生產量。
圖10 分散式處理示例。
圖11 使用3臺PC時的節拍時間。
圖10顯示了一臺相機對三臺PC的分散式處理。
如圖11所示，相機正在獲取數據，通過在PC1、PC2和PC3依次處理從相機輸入的圖像數據，以此來縮短整體生產節拍時間。
圖12 節拍時間比較。
如圖12顯示，使用3臺PC時的處理速度，比使用1臺PC時快約2.5倍。
可見，分散式處理的在高速傳輸高分辨率數據的情況下，優勢明顯。用戶可根據自身應用目的，進行分散式處理或集中處理。
在分散式處理的情況下，如圖13所示，將一臺相機拍攝的圖像數據傳輸到三個節點。
圖13 分散式處理示例
在集中處理的情況下，如圖14所示，三臺相機的影像數據被傳輸到一個節點，作為一個集中過程進行處理。
圖14 集中處理示例
結論
GiGA系列是基于光通信進行數據處理的板卡，它可以傳輸大量數據以及圖像，因此應用范圍廣泛。
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