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马明建的试卷题目涉及数据采集与处理技术。

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简介:
该教材聚焦于数据采集与处理技术的深入研究,由马明建先生精心编撰,并配有相应的试卷和试题,专为期末考试而设计。教材多次重复呈现,旨在强化学习者对该技术的理解和掌握。

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客服
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    马明建编写的《数据采集与处理技术考试题目》一书,旨在帮助学生掌握数据采集和处理的核心技能,通过丰富的练习题提升实战能力。 数据采集与处理技术 马明建 试卷试题 期末考试专用 数据采集与处理技术 马明建 试卷试题 期末考试专用 数据采集与处理技术 马明建 试卷试题 期末考试专用 数据采集与处理技术 马明建 试卷试题 期末考试专用 数据采集与处理技术 马明建 试卷试题 期末考试专用
  • 重点.pdf
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    《数据采集及处理技术试卷重点》是一份总结了该课程考试核心知识点的学习资料,涵盖数据获取、预处理与分析的关键技术和方法。 复习资料数据采集与处理技术试卷试题 期末考试专用
  • (第3版·上册)》课后习答案——
    优质
    本书为《数据采集与处理技术(第3版·上册)》的配套辅导书,由马明建编写。书中详细解答了教材中的所有课后习题,帮助读者巩固知识点和提高实践能力。 第1章 习题与思考题 第2章 习题与思考题 问题2-3:对某种模拟信号x(t)进行采样,采样时间间隔TS分别为4ms、8ms和16ms,请求出这种模拟信号的截止频率fC分别是多少。 问题2-4:采样周期受哪些因素影响?如何选择合适的采样周期?
  • 方案.doc
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    本文档提供了详细的数据采集与处理项目的整体规划和技术实施方案,涵盖数据收集方法、存储策略及分析处理流程。 数据采集处理项目的技术方案文档主要涵盖了项目的整体架构设计、技术选型以及实施步骤等内容。通过详细规划与分析,旨在高效地完成从数据收集到数据分析的全过程,并确保系统的稳定性和可靠性。 该文档首先介绍了整个项目的背景信息和目标设定,明确了需要解决的关键问题及预期成果;接着深入探讨了各个模块的设计思路和技术细节,包括但不限于前端展示层、后端服务层以及数据库设计等方面。同时对可能出现的技术挑战进行了预测并提出了相应的解决方案。 此外,还详细记录了开发过程中可能遇到的各种情况及其应对策略,并强调团队协作的重要性以确保项目的顺利进行。 以上概述旨在为项目参与者提供一个全面而清晰的指导框架,以便更好地理解和推进后续工作。
  • (第三版)(下册)
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    本书为《数据采集及处理技术》第三版的下册,详细介绍了现代数据采集与处理方法、技术以及应用实例,内容涵盖数据预处理、分析算法和系统实现等。 《数据采集与处理技术》(第3版)下册是一本详细介绍了现代数据采集和处理方法的书籍。书中涵盖了最新的技术和理论知识,并提供了丰富的实践案例以帮助读者深入理解相关概念和技术的应用场景。该书适合从事数据分析、信息管理及相关领域的专业人士阅读,也适用于高等院校计算机科学及信息技术专业的师生作为教材或参考书使用。
  • 利用LabVIEW.pdf
    优质
    本PDF文档深入介绍并演示了如何使用LabVIEW软件进行高效的数据采集与处理。通过具体实例和详细教程,帮助读者掌握LabVIEW的各项关键技术,适用于科研及工业应用中数据密集型任务的自动化需求。 《基于LabVIEW的数据采集与处理技术》这本书主要介绍了如何利用LabVIEW这一图形化编程环境进行数据的采集、分析及可视化展示。书中详细讲解了LabVIEW的基本概念及其在不同应用场景中的使用方法,包括硬件接口配置、实时数据分析以及高级算法实现等内容。通过本书的学习,读者可以掌握一套完整的基于LabVIEW的数据处理解决方案,并将其应用到科研和工业自动化等领域中去。 该书适合于对数据采集与分析有需求的技术人员或学生阅读参考,在学习过程中能够帮助他们快速上手使用LabVIEW进行相关项目的开发工作。
  • (第三版)(上册)
    优质
    《数据采集与处理技术(第三版)(上册)》是一本全面介绍现代数据分析方法和技术的专业书籍,深入讲解了从数据收集到预处理的各项技巧。适合科研人员及学生阅读学习。 数据采集与处理技术(第3版)(上册)这本书详细介绍了数据采集和处理的基本原理和技术方法,并结合实际案例进行了深入浅出的讲解。书中内容涵盖了从数据收集、清洗到分析的一系列流程,适合相关领域的技术人员以及对数据分析感兴趣的学习者阅读参考。
  • 型号系统书.doc
    优质
    《型号数据采集系统技术说明书》详细介绍了该系统的架构设计、功能模块及操作方法,旨在为用户提供全面的技术指导与支持。 《DG型数据采集系统技术说明书》提供了关于该系统的详尽信息,包括运行环境、安装步骤及各项功能的使用说明,旨在帮助用户高效掌握并运用此系统。 一、系统运营环境 1.1 软件环境 DG型数据采集系统对软件环境有一定要求。通常需要在稳定的操作系统上运行(如Windows系列),可能还需要特定版本的支持。此外,该系统可能需特定的编程环境或数据库管理系统(例如SQL Server)以确保有效存储和处理数据。 1.2 硬件环境 硬件配置包括计算机、通信设备以及现场监测设备。计算机应具备足够的处理器速度、内存容量及硬盘空间支持软件运行;通信设备如GPRS,4G, 5G模块或有线网络接口用于远程数据传输;传感器和遥测终端等监测设备需与系统兼容,实时准确提供监测数据。 二、系统安装 系统安装通常包括下载安装包、运行安装程序并遵循向导进行设置。最后激活配置以确保所有必要组件正确安装且正常工作。 三、系统功能 1. 系统自检功能:允许用户在启动时检测硬件和软件组件,减少故障导致的数据丢失或错误。 2. 监测数据采集功能:自动或手动从现场设备收集关键指标(如水位、流速及降雨量)为数据分析提供基础。 3. 数据通讯功能:通过网络接口将数据实时上传至中央服务器或云平台,并接收远程控制指令,实现监控和管理。 4. 数据管理功能:包括存储、查询、分析以及生成报表等功能。方便用户追踪历史数据中的趋势与模式,支持水资源管理和灾害预警。 四、实际操作说明 4.1 系统工具 - 通讯状态检查:实时监测设备连接情况确保传输顺畅; - 测控装置自检:检测现场设备健康状况; - 系统选项配置如时间同步及报警阈值等参数设置; - 定义各测点属性和测量范围; - 数据库备份管理以防止数据丢失; - 更新用户密码保障系统安全。 4.2 应答测量 涉及根据需求或事件触发的自动采集操作,如按预设条件巡回收集数据。 DG型数据采集系统是集成了数据获取、传输、管理和分析功能的一体化平台,在水利工程日常监控中至关重要。用户需充分理解并熟练使用这些功能以发挥其最大效能。
  • MATLAB高光谱分析:预特征研究
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    本研究聚焦于MATLAB环境下高光谱数据的高效处理与深入分析,探讨其预处理技术和特征模型构建方法,旨在提升数据分析精度和应用价值。 本段落探讨了利用MATLAB进行高光谱数据处理与分析的方法和技术。主要内容包括预处理技术(如SG平滑、SNV、FD、SD、DWT、RL及MSC)、特征波段选择方法(例如CARS、UVE和SPA)以及建模策略(PLSR,RF,BPNN,SVR)。通过MATLAB工具可以有效地提取高光谱影像中的光谱信息,并进行上述处理步骤。
  • LabVIEW下信号
    优质
    本课程介绍如何使用LabVIEW软件进行高效的数据采集和复杂信号处理,涵盖实验设计、编程技巧及工程应用案例分析。 使用LabVIEW进行DAQmx数据采集,并对信号进行了傅里叶变换与时域分析。此外还进行了功率谱分析和倒谱分析。