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数据采集技术是信息科学的一个重要分支,是以传感器、信号测量与处理、计算机等技术为基础而形成的一门综合应用技术。其中,计算机技术与测试测量仪器技术的结合,出现了新的测试仪器—虚拟仪器。采用虚拟仪器的软件战略是第三代自动测试系统的发展方向。 本论文对基于PCI总线技术的多通道数据采集与处理系统的设计与实现进行了研究。论文首先对数据采集的基本理论和PCI总线技术作了深入的讨论;在此基础上,选用KPCI-811采集卡作为数据采集工具,搭建了数据采集系统;然后,利用WinDriver开发了该采集卡在Windows2000环境下的WDM模式驱动程序;最后,在VB编译环境下编写了系统上层应用软件。 其中,数据采集模块利用动态链接库技术调用驱动程序来实现对采集卡硬件的访问,实现了数据的采集功能,经测试各项功能正确,有效提高了A/D板和计算机之间的数据传输率;数据处理模块应用基于COM组件的VB与Matlab的接口编程,实现了上层应用软件的数据分析处理功能,能够完成对所采集数据常用的信号处理与分析,达到了“虚拟仪器”的预期目的。
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工程测量方面我知道有本《土木工程》期刊，应该可以投吧
测绘科学技术吧
大数据开发涉及到的关键技术：大数据采集技术大数据采集技术是指通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。大数据预处理技术大数据预处理技术主要是指完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作。大数据存储及管理技术大数据存储及管理的主要目的是用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。大数据处理技术大数据的应用类型很多，主要的处理模式可以分为流处理模式和批处理模式两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理。大数据分析及挖掘技术大数据处理的核心就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。大数据展示技术在大数据时代下，数据井喷似地增长，分析人员将这些庞大的数据汇总并进行分析，而分析出的成果如果是密密麻麻的文字，那么就没有几个人能理解，所以我们就需要将数据可视化。数据可视化技术主要指的是技术上较为高级的技术方法，这些技术方法通过表达、建模，以及对立体、表面、属性、动画的显示，对数据加以可视化解释。
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数据挖掘，无论是银行的大数据、证券的大数据、互联网的大数据、还是你在央视上看到的春运大数据，都是用过数据挖掘来产生价值的
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。数据采集有硬件采集，如OBD，有软件采集，如滴滴，淘宝。数据存储就包括NOSQL，hadoop等等。数据清洗包括语议分析，流媒体格式化等等。数据挖掘包括关联分析，相似度分析，距离分析，聚类分析等等。数据可视化就是WEB的了。
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计算机科学与应用