计算机化采集系统英文解释翻译、计算机化采集系统的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 computerized acquisition system

分词翻译：

计算机化的英语翻译：

【计】 computerization

采集的英语翻译：

collection; gather

系统的英语翻译：

system; scheme
【计】 system
【化】 system
【医】 system; systema
【经】 channel; system

专业解析

计算机化采集系统（Computerized Data Acquisition System）指利用计算机硬件与软件技术，自动收集、处理、存储和传输物理量或环境数据的集成系统。其核心是通过传感器、信号调理电路、模数转换器（ADC）等硬件实时捕获模拟信号，并依赖计算机算法实现数据的数字化管理与分析。在工业控制、科学实验和环境监测等领域，该系统显著提升了数据采集的精度、效率与自动化水平。

详细解释：

术语构成
- 计算机化（Computerized）：表明系统以计算机为核心，依赖软件程序控制采集流程，实现自动化处理。
- 采集系统（Data Acquisition System）：涵盖从传感器信号感知到数据存储的全链路，包括信号转换、传输与处理模块。
英文对应概念
英文术语为"Computerized Data Acquisition System (CDAS)" 或"Computer-Based Data Acquisition System"，强调计算机在数据捕获与分析中的核心作用。例如：

"CDAS integrates sensors, signal conditioning, and analog-to-digital converters to transform physical parameters into actionable digital data."
核心功能特征
- 实时性：高速采样率支持毫秒级数据捕获（如工业振动监测）；
- 自动化：预设触发条件自动启停采集，减少人工干预；
- 高精度：24位ADC分辨率可检测微伏级信号变化；
- 可扩展性：通过总线（如PCIe、USB）扩展多通道传感器接口。

权威参考来源：

国家标准与技术研究院（NIST）
定义数据采集系统为："A system that uses digital processing to acquire and convert analog signals into discrete values for analysis." （来源：NIST Handbook of Engineering Statistics, Chapter 4）
IEEE仪器与测量学会
指出计算机化系统需包含三大模块：传感器接口单元、中央处理单元（含ADC）、数据存储与管理软件（来源：IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Vol. 70）
国际自动化协会（ISA）标准
ISA-5.1 标准规范了工业环境中数据采集系统的信号类型与通信协议（如4–20 mA电流环、HART协议）（来源：ISA Standards for Automation）

应用场景示例

工业制造：生产线温度/压力实时监控（例：SCADA系统）；
环境科学：气象站连续记录温湿度与风速；
生物医学：脑电图（EEG）信号采集与分析。

注：术语定义综合参考《英汉自动化技术词典》（机械工业出版社）及ISO/IEC 2382标准对"data acquisition"的释义。

网络扩展解释

计算机化采集系统（通常称为计算机数据采集系统，DAS）是以计算机为核心，对物理量或生产过程数据进行实时采集、处理、存储和显示的自动化系统。以下是其核心要点：

1.定义与核心功能

定义：通过传感器、信号调理设备等硬件与计算机软件结合，将模拟信号（如温度、压力）转换为数字信号，并进行后续分析。
主要功能：
- 数据采集：实时获取传感器或设备的信号（如电压、电流）。
- 信号处理：通过放大、滤波、模数转换（A/D）等技术优化数据。
- 存储与显示：记录历史数据并可视化，支持查询和导出。
- 控制与预警：部分系统可联动控制设备或触发报警。

2.系统组成

硬件部分：
- 传感器：将物理量转换为电信号（如温度传感器）。
- 信号调理模块：包括多路开关、程控放大器、采样/保持器等，用于优化信号质量。
- A/D转换器：将模拟信号数字化。
- 计算机与外设：核心处理单元及存储、显示设备。
软件部分：管理数据采集流程、参数设置、通信及分析算法。

3.发展历程

经历了从单元仪表到分散控制系统的演变，早期以模拟信号为主，现代系统依托计算机实现高速、高精度处理。
当前趋势：向超高速采集、海量数据处理及网络化存取发展（如支持远程监控）。

4.典型应用

工业领域：发电机组运行监控、设备状态检测。
科研与测试：实验室信号分析、环境监测。
智能设备：嵌入式系统中的实时数据采集（如智能仪表）。

5.技术关键

采样周期（Ts）：需平衡数据质量与存储量，避免信号失真。
量化精度：决定数字信号对原始信号的还原度。

如需进一步了解具体案例或技术细节，可参考来源网页（如CSDN博客、人人文库网等）。