什么是数据收集？在计算机广泛应用的今天，数据采集的重要性非常显著。它是计算机和外部物理世界之间的桥梁。各种类型的信号采集难度差别很大。在实际采集中，噪声也可能带来一些麻烦。在收集数据时，有一些基本的原则需要注意，也有更多的实际问题需要解决。采样频率、抗混叠滤波器和样本数量假设模拟信号x(t)现在每隔 t时间采样一次。时间间隔t称为采样间隔或采样周期。它的倒数1/t称为采样频率，单位是每秒的样本数。T=0，t，2t，3t等。x(t)的值称为采样值。所有x (0)、x(t)和x(2t)都是采样值。这样，信号x(t)可以用一组分散的采样值来表示：下图是一个模拟信号及其采样的采样值。采样间隔为t，注意采样点分散在时域中。图1模拟信号与采样显示如果对信号x(t)采集N个采样点，那么x(t)可以用以下级数表示：这个级数称为信号x(t)的数字显示或采样显示。请注意，该系列仅通过下标变量进行索引，不包含任何有关采样率(或 t)的信息。所以，如果只知道信号的采样值，就无法知道它的采样率。没有时标，就不可能知道信号x(t)的频率。根据采样定理，最低采样频率必须是信号频率的两倍。反之，如果采样频率给定，信号能正确显示而不失真的最大频率称为enquist频率，它是采样频率的一半。如果信号包含频率高于奈奎斯特频率的分量，信号将在DC和恩奎斯特频率之间失真。图2显示了以适当的采样速率和过低的采样速率对信号进行采样的结果。低采样率的结果是恢复信号的频率看起来与原始信号不同。这种信号失真称为混叠。混叠频率是输入信号频率与最接近的采样速率整数倍之差的绝对值。图2不同采样率的采样结果图3给出了一个例子。假设采样频率fs为100HZ，信号包含25、70、160和510 Hz的分量。图3示出了混叠的例子，并且采样的结果将是低于奈奎斯特频率(fs/2=50 Hz)的信号可以被正确采样。但是，频率高于50HZ的信号分量在采样时会失真。分别产生30、40和10 Hz的失真频率F2、F3和F4。计算混频偏差的公式为：混频偏差=ABS(采样频率的最近整数倍-输入频率)，其中ABS代表“绝对值”，例如：混频偏差F2=| 10070 |=30hz混频偏差F3=|(2)100160 |=40hz混频偏差F4=|(5)100510 |=10hz为了避免这种情况，信号在被采集之前通常要经过一个低通滤波器(A/D)。在图3的例子中，该滤波器的截止频率自然是25HZ。这种滤波器称为抗混叠滤波器。采样频率怎么设置？也许你可以先考虑采集卡支持的最大频率。但是，长时间使用高采样率可能会导致硬盘上的内存不足或数据存储缓慢。理论上，将采样频率设置为采集信号最高频率分量的2倍就足够了。实际上在工程上是5 ~ 10倍，有时候为了更好的还原波形甚至更高。通常在信号采集后，要做适当的信号处理，比如FFT。这里对样本数量还有一个要求。一般不能只提供一个信号周期的数据样本，而是希望有5-10个周期甚至更多的样本。并且希望提供的样本总数是整个周期的数目。
另一个困难出现在这里。有时，我们不知道或不确切知道采样信号的频率。因此，不仅采样率不一定是信号频率的整数倍，而且也不能保证提供整数个周期的样本。我们有的只是一个离散函数x(n)和一个时间序列的采样频率。这是我们测量和分析的唯一依据。数据采集系统的组成图4数据采集系统的结构上图为数据采集的结构。数据采集前，程序会对采集板进行初始化，板上和内存中的缓冲区是数据采集和存储的中间环节。需要注意的两个问题是：是否使用缓冲？是否使用外部触发器来启动、停止或同步操作。
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