基于Matlab函数的数据采集系统设计与实现

谭 俊

(运城学院 应用数学系，山西 运城 044000)

基于Matlab函数的数据采集系统设计与实现

谭 俊

(运城学院 应用数学系，山西 运城 044000)

信息化技术的发展，使计算机数据采集广泛应用于各个领域。极大地减轻了人员的开销，提升了生产开发效率。但传统的数据采集系统普遍存在数据采集面狭窄、数据分析逻辑性单一、相关数据采集算法兼容性差等一系列问题。根据Matlab函数的特性与传统数据采集系统存在的问题，提出一种基于Matlab函数的数据采集系统设计方案。我们采用了Matlab函数动态域值算法扩大了数据采集域，这大大提高了数据载入量；通过Matlab函数双维逻辑引擎设计，提升了算法的逻辑性。最后采用了Matlab函数动态兼容库设计，通过实时自学算法(TNZX-PRO)自动升级了数据信息并创建了兼容数据库。通过仿真实验证明：我们所提出的基于Matlab函数的数据采集系统设计，各项测试数据优异，能较好地满足数据采集要求。

Matlab函数；逻辑性；动态兼容；动态域

数字信息化技术发展以来，计算机数据采集系统成为了各个行业领域数据获取的重要组成部分。[1-2]大数据环境下，丰富的信息数据资源需通过数据采集系统进行收集、调取、分析，但传统的数据采集系统核心算法存在着数据采集面小、数据分析逻辑性单一、多数据类型兼容差等问题，[3-4]究其根源，在于传统数据采集系统算法陈旧，架构语法执行程度无法适应大数据环境下多类别数据封装形式。[5-6]易造成识别准确度降低和识别异常，采集面受算法制约，无法获取大数据环境下深层数据资源信息的数据。

针对问题所产生的根源，主要是由于算法构造函数处理应对性不强，[7]结合Matlab函数所具有的可延伸性语句特征，提出了基于Matlab函数数据采集系统的设计方法。通过采用Matlab函数动态域值算法扩大数据的采集域，提高了数据载入量，使数据采集系统能够采集大数据环境下深化资源信息空间的数据资源；设计中增加Matlab函数二维逻辑引擎设计，这有助于提升算法逻辑性，应对多形式数据的大规模交互式采集过程中所出现的算法无响应现象，保证数据采集系统稳定正常运行；最后还采用Matlab函数动态兼容库设计，实时自学算法(TNZX-PRO)自动升级了数据信息，并且自行创建了数据兼容库，保证了数据采集新系统的识别和调用。

通过仿真实验测试证明：我们所提出的基于Matlab函数的数据采集系统设计方法，具有数据采集面广、采集量大、数据信息收集准确率高、可操作性强等优点。

1 基于Matlab函数的数据采集系统设计

1.1 Matlab函数动态域值算法

针对传统数据采集系统中所采用的算法存在值域引用设定值范围小的问题，我们采用了基于Matlab函数设计的Matlab函数动态域值算法来进行域值扩展处理。Matlab函数动态域值算法所具有的动态域计算处理能力，可根据数据效应有限阀值动态来调整算法执行的线程数量，数据处理通道阀值在1～999之间。采用通道谐振处理方式，可以保证开销在通道阀值最大峰值下资源占用。

采集端采用可视化执行GHDP-Java框架构建，具有执行能力强、操作简便、后期维护人员开销小，维护周期短等特点。Matlab函数动态域值算法关系式如下所示:

Matlab函数动态域值算法执行采集端设计代码分为三段式：一段为采集码、二段为分析码，三段为上传码，三码统一运行不可分割独立操作，具体代码如下所示。

代码1段式：

global I1;

[filename,pathname]=uigetfile({' *.bmp; *.jpg;*.gif;*.png','(*.bmp;*.jpg;*.gif)';' *.bmp','(*.bmp)';' *.jpg','(*.jpg)';' *.gif','(*.gif)';},');

if isequal(filename,0)||isequal(pathname,0)%return;

else

I1=imread([pathname,filename]);

end;

代码2段式：

function xn=myfft(x)

N=length(x);

M=log2(N);

xtmp=zeros(1,N);

value=zeros(1,M);

for i=0:N-1

repr=i;

for t=1:1:M

repr=bitshift(i,1-t);

代码3段式：

for i=1:M

deepth=2^(i-1);

width=2^(M-i);

for t=1:2^i:N

for k=1:deepth；

上述Matlab函数动态域值算法执行流程原理图如下所示。

图1 Matlab函数动态域值算法执行流程原理

1.2 Matlab函数双维逻辑引擎设计

基于Matlab函数的数据采集系统设计中所采用Matlab函数双维逻辑引擎设计，具有逻辑运算辅助运算功能，能够有效地解决大数据环境下诸多数据封装格式的处理与识别，能有效修复传统数据采集系统中因逻辑问题所导致的数据识别采集准确度不高、效率下降和程序界面未响应的一系列问题。

Matlab函数双维逻辑引擎采用卡洛分布方式进行算法带入，执行代码闭合式植入处理，保证设计引擎处理速度和执行力。Matlab函数双维逻辑引擎分为主逻辑核心库、辅助逻辑子核库和双维引入代码。

1.2.1 主逻辑核心

主逻辑核心库属于底层核心，拥有采集系统全局管理权限。核心算法如下所示：

exp(2*pi*i*m*n)⟺Ayy=Ayy(N/2)

(2)

执行代码如下所示：

#include

#include

using namespace std

const double PI = 3.14159265358979323846;

int n

stCompNum* pData2 = NULL;

1.2.2 辅助逻辑子核库

辅助逻辑子核库所基于Matlab函数的数据采集系统，与传统数据采集系统的核心有较大区别。辅助逻辑子核库采集是端与底层主库逻辑法进行相互交换的第二通道，辅助逻辑子核库具有单向辅助校验逻辑结构的功能，辅助逻辑子核库有cksd.in辅助库文件、dsfoad.js执行库文件和dnucuef3.sys单项交互通道配置核文件所构成。因其具有交互通道创建执行单元，故算法具有稳定性优化处理的优势。

辅助逻辑子核库执行创建代码中加入了交互式通道创建的参数、节点电流定律配置数据等引用代码来处理。辅助逻辑子核库执行代码是Matlab函数二维逻辑引擎设计中代码所步空间体积最大，在开销与占用上亦是最大的部分，设计代码为单项隐藏代码。

1.2.3 双维引入代码

双维引入代码作为Matlab函数双维逻辑引擎设计中的协同代码，具有主动分析处理调取主库和辅助库逻辑参数的作用，是子核库与主核库的交互式纽代码。考虑到传统数据采集系统下所针对的多元化数据的逻辑识别欠缺的问题，双维引入代码中植入了数据特征记忆源核码，交互界面设置有学习记忆，设置参数选项。用户可根据数据特性与使用的需要开启或自定义学习记忆规则的设置。

1.3 Matlab函数动态兼容库

针对传统数据采集系统下无法识别新生数据封装格式的问题，设计中我们采用Matlab函数动态兼容库设计来进行解决。Matlab函数动态兼容库根据Matlab函数包容性强的特性进行设计，采用了特征衍生提取设计思路，将大数据环境下数据类型进行特征参数提取、分析、载入、打签、保存操作。经过处理分析，代码会自行创建类型库进行数据分类存储，子库之间的储存是相互独立的，调用写入统一由Matlab函数动态兼容来执行代码调配。Matlab函数动态兼容库工作原理如下所示。

图2 Matlab函数动态兼容库工作原理

Matlab函数动态兼容库执行代码如下所示：

/*----TNZX-PRO算法----*/

for(m=1;m<=M;m++)

{

la=pow(2,m); //la=2^m代表第m级每个分组所含节点特征数

lb=la/2; //lb代表第m级每个分组所含碟形特征单元数

//同时它也表示每个碟形单元上下节点之间的距离

/*----特征碟形运算----*/

for(l=1;l<=lb;l++)

{

r=(l-1)*pow(2,M-m);

f[i].imag = (f[i].imag)/N;

f[i].real = (f[i].real)/N;

}

} 分类创建=1

至此，基于Matlab函数的数据采集系统设计全部完成，考虑到采集系统窗口交互样式因人而异，故文章只对核心模块代码进行设计。

2 实验与结论

针对基于Matlab函数的数据采集系统设计进行仿真实验测试，测试采取数据对比形式，测试时间为60分钟，试验环境配置为：i5 4415主频3.4Hz，内存8g ，windows 7操作系统，对比提出的基于Matlab函数的数据采集系统与传统数据采集系数据采集种类与数量数据。具体参数如下表所示。

表1 限时数据采集参数

通过上述表1数据对比我们可以看出，基于Matlab函数的数据采集系统设计在数据采集总量上要远高于传统数据采集系统采集数量。其中，其它类型的文件识别采集数量远高于传统数据采集系统，这充分证明基于Matlab函数的数据采集系统设计有很好的数据采集面，能够更好地满足大数据环境下的数据深层采集和体改数据采集的使用率 。

对基于Matlab函数的数据采集系统与传统数据采集系统进行数据峰值下资源开销对比测试，对比曲线如下所示。

图3a 传统数据采集系统峰值下资源开销曲线

图3b 基于Matlab函数的数据采集系统峰值下资源开销曲线图3 峰值下资源开销对比测试曲线

通过上述图3a、3b两图曲线对比可以看出，基于Matlab函数的数据采集系统在峰值状态下资源开销明显要比传统数据采集系统资源开销小，这充分证明了基于Matlab函数的数据采集系统的设计具有较高的可行性与稳定性，能更好的满足长时间不间断数据的采集要求。

结束语

针对传统数据采集所存在的问题，结合Matlab函数自身所具有的特性，我们提出基于Matlab函数的数据采集系统设计方法。通过仿真实验测试证明，基于Matlab函数的数据采集系统具有采集数据量大、识别格式范围广、稳定性能好、资源开销小等优点。能够满足各领域数据采集应用要求。基于Matlab函数的数据采集系统的设计思路为未来的数据采集系统提供了新的发展方向。

[1]王双红,付邦胜,马彦霞.基于Matlab的数据采集系统设计[J].成组技术与生产现代化,2014,31(1)：42-44.

[2]石娇,亓夫军,卢泽宇.基于声卡和MATLAB的数据采集与分析系统[J].信息化建设,2016(1).

[3]石际亮,董黎君,梁国星.基于MATLAB图像处理的圆度误差数据采集方法[J].中国农机化学报,2015,36(2)：27-261.

[4]曹建树,罗振兴,姬保平,等.基于LabVIEW的激光超声数据采集与处理系统设计[J].机床与液压,2016,44(13).

[5]王建斌,杜云朋,刘兵,等.基于LabVIEW和Matlab混合编程的时反超声导波激励和采集系统设计[J].计算机测量与控制,2014,22(3).

[6]翟继涛,雷洪.基于Matlab的音频数据采集系统的分析与评价[J].电脑知识与技术,2014(17):4134-4136.

[7]陈志雪,白保东,王禹.基于DSP28335和MATLAB的GUI模块的电机变频控制与数据采集系统的设计研究[C].沈阳科学学术年会,2015.

Class No.:O29 Document Mark：A

(责任编辑：宋瑞斌)

Data Acquisition System Design and Implementation Based on Matlab Function

Tan Jun

(Department of Applied Mathematics, Yuncheng University, Yuncheng, Shanxi 044000，China)

With the development of information technology, the computer data acquisition is widely used in various fields, which greatly improve the efficiency of production . However，there are many problems in the traditional data acquisition system . According to the characteristics of Matlab function and the problems existing in the traditional data acquisition system, a new data acquisition system based on Matlab function has been designed . Dynamic threshold algorithm of Matlab function are used to expand data mining domain, which improve data loading quantity greatly. The algorithm logic are raised by using the two dimensional logic engine design of Matlab Function. Finally Matlab function dynamic compatibility library design are used to update automatically data archives of compatibility information with real-time self-learning algorithm (TNZX - PRO). It is found that the function of data acquisition system based on the design of various test data of Matlab function is excellent by the simulation experiments which satisfies the requirement of data acquisition application.

Matlab functions; logic; dynamic compatibility; dynamic domain

谭俊，硕士，运城学院应用数学系。研究方向：数量经济与金融工程。

国家自然科学基金项目“用基于单天线观测的新方法研究v=1,v=2(J=1-0)SiO脉泽的抽运机制”(编号：U1431125)；国家自然科学基金项目“射电脉冲星累计轮廓模式时标分布及其演化特征点研究”(编号：U1631106)。

1672-6758(2017)06-0066-4

O29

A