数据采集的基本原理
在计算机广泛应用的今天，数据采集的重要性是十分显著的。它是计算机与外部物理世界连接的桥梁。各种类型信号采集的难易程度差别很大。实际采集时，超声局部放电，噪声也可能带来一些麻烦。数据采集时，超声局部放电报价，有一些基本原理要注意，还有更多的实际的问题要解决。
假设对一个模拟信号x(t）每隔Δt时间采样一次。时间间隔Δt被称为采样间隔或者采样周期。它的倒数1/Δt被称为采样频率，单位是采样数/每秒。t=0，Δt，2Δt，3Δt……等等，x(t）的数值就被称为采样值。所有x(0)，xΔt)，x（2Δt）都是采样值。根据采样定理，很低采样频率必须是信号频率的两倍。反过来说，如果给定了采样频率，那么能够正确显示信号而不发生畸变的很大频率叫做奈奎斯特频率，它是采样频率的一半。如果信号中包含频率高于奈奎斯特频率的成分，信号将在直流和奈奎斯特频率之间畸变。
采样率过低的结果是还原的信号的频率看上去与原始信号不同。这种信号畸变叫做混叠（alias）。
采样的结果将会是低于奈奎斯特频率(fs/2=50Hz）的信号可以被正确采样。而频率高于50HZ的信号成分采样时会发生畸变。分别产生了30、40和10Hz的畸变频率F2、F3和F4。计算混频偏差的公式是：
混频偏差=ABS(采样频率的整数倍－输入频率）
电流数据采集
工频50Hz下的电压电流波形中包含有若干频率的杂波，根据波形数据计算出电压电流的频率，目前常用的是快速傅里叶变换（FFT）。
快速傅里叶变换(fast Fouriertransform)是1965年由J.W.库利和T.W.图基提出的，是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，超声局部放电多少钱，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的，简称FFT。
FFT的基本思想是把原始的N点序列，超声局部放电哪里有，依次分解成一系列的短序列。充分利用DFT计算式中指数因子所具有的对称性质和周期性质，进而求出这些短序列相应的DFT并进行适当组合，达到删除重复计算，减少乘法运算和简化结构的目的。特别是被变换的抽样点数N越多，FFT算法计算量的节省就越显著。
电流数据采集
LwIP的特性有：支持多网络接口下的IP转发；支持ICMP协议；包括实验性扩展的的UDP（用户数据报协议）；包括阻塞控制、RTT估算、快速恢复和快速转发的TCP（传输控制协议）；提供专门的内部回调接口（rawAPI）用于提高应用程序性能。
LwIP可以很容易地在μC/OSⅡ的调度下，为系统增加网络通信和网络管理功能。LwIP协议栈在设计时就考虑到了将来的移植问题，他把所有与硬件，OS，编译器相关的部份独立出来，放在/src/arch目录下。因此LwIP在μC/OSⅡ上的实现就是修改这个目录下的文件，其他的文件一般不应该修改。在驱动中主要是根据S3C4510B内的以太网控制特殊功能寄存器，编写网络接口的处发送包、接收包函数，初始化以及用于以太网控制器的外部中断服务程序。
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