計算機化采集系統英文解釋翻譯、計算機化采集系統的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 computerized acquisition system

分詞翻譯：

計算機化的英語翻譯：

【計】 computerization

采集的英語翻譯：

collection; gather

系統的英語翻譯：

system; scheme
【計】 system
【化】 system
【醫】 system; systema
【經】 channel; system

專業解析

計算機化采集系統（Computerized Data Acquisition System）指利用計算機硬件與軟件技術，自動收集、處理、存儲和傳輸物理量或環境數據的集成系統。其核心是通過傳感器、信號調理電路、模數轉換器（ADC）等硬件實時捕獲模拟信號，并依賴計算機算法實現數據的數字化管理與分析。在工業控制、科學實驗和環境監測等領域，該系統顯著提升了數據采集的精度、效率與自動化水平。

詳細解釋：

術語構成
- 計算機化（Computerized）：表明系統以計算機為核心，依賴軟件程式控制采集流程，實現自動化處理。
- 采集系統（Data Acquisition System）：涵蓋從傳感器信號感知到數據存儲的全鍊路，包括信號轉換、傳輸與處理模塊。
英文對應概念
英文術語為"Computerized Data Acquisition System (CDAS)" 或"Computer-Based Data Acquisition System"，強調計算機在數據捕獲與分析中的核心作用。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
- 實時性：高速采樣率支持毫秒級數據捕獲（如工業振動監測）；
- 自動化：預設觸發條件自動啟停采集，減少人工幹預；
- 高精度：24位ADC分辨率可檢測微伏級信號變化；
- 可擴展性：通過總線（如PCIe、USB）擴展多通道傳感器接口。

權威參考來源：

國家标準與技術研究院（NIST）
定義數據采集系統為："A system that uses digital processing to acquire and convert analog signals into discrete values for analysis." （來源：NIST Handbook of Engineering Statistics, Chapter 4）
IEEE儀器與測量學會
指出計算機化系統需包含三大模塊：傳感器接口單元、中央處理單元（含ADC）、數據存儲與管理軟件（來源：IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Vol. 70）
國際自動化協會（ISA）标準
ISA-5.1 标準規範了工業環境中數據采集系統的信號類型與通信協議（如4–20 mA電流環、HART協議）（來源：ISA Standards for Automation）

應用場景示例

工業制造：生産線溫度/壓力實時監控（例：SCADA系統）；
環境科學：氣象站連續記錄溫濕度與風速；
生物醫學：腦電圖（EEG）信號采集與分析。

注：術語定義綜合參考《英漢自動化技術詞典》（機械工業出版社）及ISO/IEC 2382标準對"data acquisition"的釋義。

網絡擴展解釋

計算機化采集系統（通常稱為計算機數據采集系統，DAS）是以計算機為核心，對物理量或生産過程數據進行實時采集、處理、存儲和顯示的自動化系統。以下是其核心要點：

1.定義與核心功能

定義：通過傳感器、信號調理設備等硬件與計算機軟件結合，将模拟信號（如溫度、壓力）轉換為數字信號，并進行後續分析。
主要功能：
- 數據采集：實時獲取傳感器或設備的信號（如電壓、電流）。
- 信號處理：通過放大、濾波、模數轉換（A/D）等技術優化數據。
- 存儲與顯示：記錄曆史數據并可視化，支持查詢和導出。
- 控制與預警：部分系統可聯動控制設備或觸發報警。

2.系統組成

硬件部分：
- 傳感器：将物理量轉換為電信號（如溫度傳感器）。
- 信號調理模塊：包括多路開關、程控放大器、采樣/保持器等，用于優化信號質量。
- A/D轉換器：将模拟信號數字化。
- 計算機與外設：核心處理單元及存儲、顯示設備。
軟件部分：管理數據采集流程、參數設置、通信及分析算法。

3.發展曆程

經曆了從單元儀表到分散控制系統的演變，早期以模拟信號為主，現代系統依托計算機實現高速、高精度處理。
當前趨勢：向超高速采集、海量數據處理及網絡化存取發展（如支持遠程監控）。

4.典型應用

工業領域：發電機組運行監控、設備狀态檢測。
科研與測試：實驗室信號分析、環境監測。
智能設備：嵌入式系統中的實時數據采集（如智能儀表）。

5.技術關鍵

采樣周期（Ts）：需平衡數據質量與存儲量，避免信號失真。
量化精度：決定數字信號對原始信號的還原度。

如需進一步了解具體案例或技術細節，可參考來源網頁（如CSDN博客、人人文庫網等）。