大数据采集与处理技术考试重点

"大数据采集与处理技术考试卷.pdf" 这篇资料主要涵盖了大数据采集与处理技术的基础概念和系统组成，包括数据采集的定义、系统的构成、性能指标、数据处理的分类以及控制系统的结构。以下是详细的知识点解析： 1. 数据采集是指将物理世界中的模拟信号（如温度、压力）通过测量转换电路转化为电量，进一步数字化后，由计算机进行存储、处理、显示或打印的过程。这一过程是获取数据的第一步，也是大数据分析的基础。 2. 数据采集系统通常由五个部分组成：数据输入通道（如传感器）、数据存储与管理、数据处理、数据输出与显示以及人机交互界面。这些组件共同确保了数据的有效获取和管理。 3. 数据采集系统性能好坏的关键参数包括精度和速度，精度关乎数据的准确性和可靠性，而速度则影响系统的实时性。 4. 数据采集系统具备多种功能，如原始数据采集、信号调理（改善信号质量）、二次数据计算（对原始数据进行分析处理）、屏幕显示、数据存储、打印输出以及人机交互功能，满足不同应用场景的需求。 5. 数据处理系统分为预处理和二次处理，前者主要是实时在线处理，后者是事后脱机处理。这两种处理方式各有侧重，适应不同的工作场景。 6. 集散式控制系统的典型结构包括一般的微型计算机数据采集系统、直接数字控制型计算机数据采集系统以及集散型数据采集系统。集散型系统在分散控制和集中管理上实现了平衡，提高了系统的灵活性和可靠性。 7. 控制网络与数据网络的结合可以实现远程信号传输和远程自动控制，扩大了系统的应用范围和控制能力。 8. 数据采集的任务是将传感器输出的信号转换为数字信号，供计算机处理，用于监控和控制生产过程中的物理量。 9. 微型计算机数据采集系统的特点包括系统结构简单、环境适应性强、成本较低、易于集成和维护，且拥有丰富的硬件和软件资源。 10. 数据采集系统的基本结构形式主要包括一般微型计算机系统、直接数字控制型系统和集散型系统。微型计算机系统以传感器和计算机为核心，直接数字控制系统能实现检测和控制一体化，集散型系统则是分布式的，具有更强的扩展性和适应性。 这些知识点对于理解大数据采集与处理技术的基础原理和实际应用至关重要，有助于深入学习和掌握相关领域的知识。