python用daqmx双通道连续采集振动数据并实时的图形化显示出来不断变化的振动数据的图样的详细过程

在Python中，使用DAQmx库进行双通道振动数据采集，并通过matplotlib库实时图形化显示，你需要经历以下几个步骤：

1. **安装所需库**：
- 安装`pydaqmx`（National Instruments的Data Acquisition MX Python驱动）：`pip install pydaqmx`
- 如果需要实时更新图表，还需安装`matplotlib`和`threading`库：`pip install matplotlib threading`

2. **导入所需的模块**：

import numpy as np
from pydaqmx import Daqmx
import matplotlib.pyplot as plt
from threading import Thread

3. **初始化硬件设备**：
- 需要知道DAQ卡的具体配置和通道信息，例如设备地址和通道号。假设通道1和2分别对应设备的"Dev1/ai0"和"Dev1/ai1"：

dev = "Dev1"
channel1 = "ai0"
channel2 = "ai1"

4. **创建采样任务**：

task = Daqmx.Task()
task.ai_channels.add_ai_voltage_chan(f"{dev}/{channel1}")
task.ai_channels.add_ai_voltage_chan(f"{dev}/{channel2}")

5. **设置采样率和样本数**：

sample_rate = 1000  # Hz (或者其他合适的频率)
samples_per_channel = int(sample_rate * 60)  # 每分钟采样点数

6. **开始数据采集并绘制实时图表**：

def data_acquisition():
    buffer = np.zeros((2, samples_per_channel))
    fig, axs = plt.subplots(2, sharex=True, figsize=(8, 6), constrained_layout=True)
    
    def update_plot():
        nonlocal buffer
        buffer = task.read_samples(buffer.size, timeout=1)
        axs[0].clear()
        axs[1].clear()
        axs[0].plot(buffer[0])
        axs[1].plot(buffer[1])
        axs[0].set_ylabel('Channel 1')
        axs[1].set_ylabel('Channel 2')
        plt.pause(0.001)  # 更新图表间隔

    acquisition_thread = Thread(target=data_acquisition)
    acquisition_thread.start()
    plt.show()

update_plot()  # 开始采集并显示图表

7. **运行数据采集循环**：
- 在`data_acquisition`函数内部，`read_samples`会持续从硬件获取数据并填充到缓冲区。`plt.pause()`确保图表的更新不是太频繁，避免CPU过度消耗。

8. **停止任务**：

# 在程序结束前记得关闭任务
task.close()