量化金融R语言课程：同步技术详解

"这篇资料是关于量化金融R语言初级课程中的数据采集(DAQ)技术，主要探讨了在设备和应用程序中实现同步的各种方法，包括开始触发同步和采样时钟同步。此外，还提到了触发类型、同步的类型以及相关的硬件定时和软件定时的比较。" 在数据采集(DAQ)系统中，同步对于确保多任务或多个设备间的准确性和一致性至关重要。这篇资料主要介绍了两种同步方法： 1. **开始触发同步**：这种方法适用于不同速率和子系统下的任务同步。通过共享一个开始触发信号，所有任务可以在同一时间开始，而无需同步时钟。配置每个任务使用主任务的内部开始触发接线端，如ai/StartTrigger，但主任务本身不需要配置开始触发。每个任务都有一个内在的开始触发，在任务启动时自动触发。需要注意的是，伺服设备的任务应在主设备任务开始前启动。 2. **采样时钟同步**：这种同步方式适用于速率相同的任务。伺服设备会将自己的采样时钟替换为主设备的采样时钟，确保所有设备在同一采样时钟下运行。配置所有设备使用采样时钟定时，并将伺服设备的采样时钟源设置为主设备的内部采样时钟接线端，如AI子系统的ai/SampleClock。同样，主设备任务的启动应在伺服设备之后。 资料还涵盖了定时和触发的相关概念，如： - **硬件定时与软件定时**：硬件定时利用设备的时钟提供更精确的控制，而软件定时则由操作系统和软件控制，相对较慢。 - **触发类型**：包括前移触发、准备开始触发、到期触发、握手触发、暂停触发、参考触发和开始触发等，它们在控制信号生成和同步中起到关键作用。 - **同步的类型**：锁步和握手同步，以及主设备和伺服设备的概念，强调了在同步过程中设备的角色和关系。 - **错误源**：抖动、稳定性、精度和偏度等可能影响同步质量的因素。 通过理解这些基本概念和技术，用户可以更有效地设计和实现数据采集系统，确保在量化金融分析等应用中数据的准确性和一致性。