单片机应用系统是通过核心CPU设备来显示工业领域各个设备环节的系统。单片机的应用程序比较复杂,现代经济的发展对单片机的应用提出了更高的要求,特别在当下机械加工、化工和石油工程等多个领域,对单片机的各种性能要求十分高。而在我省工业自动化控制领域中,缺乏相应的单片机技术体系,难以满足当下工程的数据采集、计算机处理应用、数据通信等方面的需要。为了确保工业自动化控制模式的正常开展,实现机械应用与计算机应用技术的协调发展,可通过优化单片机内部结构程序或使用内部倍频技术和琐相环技术等,达到提升其运算和内部总线速度的目的。
1单片机脉冲信号采集
1.1单片机模拟信号采集
单片机系统采集器的信号有模拟电压信号、PWM信号和数字逻辑信号等,其中,应用较广泛的是模拟信号采集。模拟信号指的是电压和电流,采用的处理技术主要有模拟量的放大和选通、信号滤波等。因为单片机测控系统有时需要采集和控制多路参数,如果对每条路都单独采用一个较为复杂且成本较高的回路,就会对系统的校准造成较大影响,几乎不能实现。因此,可以选用多路模拟开关,方便多种情况下共用。但在选择多路模拟开关时,要注意考虑通道数量、数漏电流设计、切换速度、通导电阻、器件封装、开关参数的漂移性和每路电阻的一致性这几点。信号滤波是为了减少或消除工作过程中的噪声信号,滤波常用的有模拟滤波电路和数字滤波技术,后者在单片机系统中发展较快。
1.2随机脉冲信号采集卡的设计
随机脉冲信号采集卡的硬件组成主要有输入输出接口、单片机运行和控制、复读采集和控制、信号重放和主机接口控制这五个电路模块。该系统的主要硬件电路包括单片机主系统中的随机脉冲放大和限幅电路、脉冲幅度、脉冲宽度测量电路、高速信号采集、存储电路以及由EPLD等构成的控制信号电路等。单片机除了负责随机脉冲信号的采集以外,还要将相关的数据与随机脉冲数据组织成一个完整的信号数据结构。
1.3单片机脉冲信号采集优化模式
单片机脉冲信号的采集应用必须要做好相关软硬件的应用、采集模式等的剖析准备工作。在硬件系统中,需要主机板与接口板设备的配合。在应用软件子系统过程中,要采用模块化分区结构,确保脉冲信号的有效采集和处理。在单片机脉冲信号采集过程中,要注重对单片机CPU的选择,确保其与接口板等设备相协调。优化编制程序结构,使其满足脉冲信号采集的需求。例如SOC单片机嵌入系统,该系统的应用效果良好,是单片微控制器设备的延伸。采集单片机脉冲信号时,需要单片微控制器的配合,才能应用多个微处理器协调接口板,实现CCL信号、信号、t信号等的应用。该模式要求单片机具有运作速度快、功耗成本低、处理效率高等特点,同时,要为软件系统的运行提供稳定的工作环境,实现单片机脉冲信号采集的优化,并确保整体系统硬件功能的正常使用。在对单片机脉冲信号采集模式进行优化设计时,要掌握硬件的运行环境。在脉冲信号采集处理过程中,要保障单片机应用系统的自检模式、加源刻度模式等各个模块的协调统一配合,保证软件系统中不同软件模块之问的正常运行,实现人机对话模式的优化。通过优化模块结构应用,实现综合运作效益的提升。通过对CCL信号的处理和对输出模块的分析,实现对周期性脉冲信号数据的收集和模拟量数据的输出。在该模式中,信号是一种随机信号,通过数字滤波技术中的中值滤波技术、加权滤波技术等的应用,获取有效、准确的数据并消除误差,提升薄层分辨能力。在系统试调中,要确保软硬件之问的有效适配,确保其调试环节的协调,满足系统各功能需求,实现对单片机脉冲信号的有效采集和处理。
2单片机脉冲信号测量
2.1单片机脉冲信号测试仪
以单片机为核心的脉冲信号参数测试仪和控制装置,具有体积小巧、便于携带、可拓展性较强的特点。例如C8051F340单片机,此种单片机具有较强大的集成模块功能,简化了硬件电路设计。该测试仪主要包括显示模块、单片机模块、按键模块、电源模块和信号调理电路模块,软件采用C51语言编程,主要由主程序、按键子程序、信号采集子程序、信号处理子程序、液晶显示程序和中断子程序等部分组成。此种单片机具有丰富的中断资源,外部中断和定时器溢出中断子程序可完成电压值、周期、频率和占空比的测量。
2.2单片机脉冲信号测量采集方法
单片机脉冲信号的测量采用高电平宽度的方法,将四位数码管用于显示正脉宽度,利用单片机外中断INT 1和定时器TI配合测量得出外脉冲高电平持续时问。当ITN1脚出现下降时,进入INT 1中断服务程序来判断脉冲位置。如果是第一个脉冲,则打开计数器T1的开关;否则,关闭T1开关。T1等到P3.4脚出现高电压时开始计数。主函数在关闭TI的情况下读取TI计数值,并送达四位数码管显示。例如AT89C51单片机脉冲信号的测量,脉冲信号测量仪用来测量脉冲的宽度、频率等参数,主要由单片机、晶振电路设计、显示电路设计和复位电路设计几个部分构成。AT89C51具有低耗能、高性能且经济的微处理器,与MCS51的指令设置和芯片引脚可相互兼容。电路设计在外围接一个晶振和一个复位电路,然后给单片机接上电源和接地就可开始工作。在单片机运行工作中,时钟电路在脉冲信号的测量中十分重要,各个部件的运行都以时钟频率为基准。利用时钟电路提高单片机的时钟信号,利用复位电路提高单片机的电平复位信号,显示电路可显示当前测量的脉冲宽度,按键电路负责测量脉冲信号。
第二篇:基于数据仓库的联机分析处理技术论文
摘要:数据仓库是信息业界的明日之星,数据仓库与联机事务处理(OLAP)是过去十几年来最热门的信息领域,它们的目标是以计算机来取代许多当前的作业。文章首先介绍了数据仓库和联机分析处理技术的基本概念,比较并分析了它们同传统的数据库的差异,最后介绍并探讨了联机分析处理技术的发展领域。
关键词:关键词:数据仓库;联机分析处理;联机事务处理;传统数据库
中图分类号:TP392 文献标志码:A 文章编号:
引言:
随着市场竞争的日趋激烈,信息对于企业的生存和发展发挥着越来越重要的作用。与此同时,在各个领域产生了大量的数据,但是面对不断增加如潮水般的数据,传统的数据库管理系统已无法满足决策支持系统对数据的要求,因此人们提出了更深层次的问题:能不能从数据中 提取信息或者知识为决策服务。在这种情况下,一种适用于决策支持系统的数据组织与管理技术—数据仓库1技术应运而生。
1.数据仓库技术
1.1 数据库到数据仓库的演变
传统的数据库与OLTP(On-Line Transaction Process)平台并不是为了分析数据而设计的,用户可以在一个OLTP平台上安装数个应用系统,它在数据共享、数据与应用程序的独立性、维护数据的一致性和完整行及数据的安全保密性等方面提供了有效的手段。但是当它与分析型应用结合时,却出现了许多问题。
首先,利用传统的数据库进行数据分析,分析的结果缺乏可靠性。其次,利用传统的数据库进行数据处理,其效率很低。第三,传统的数据库难以将数据转化成信息。第四,传统的数据库系统主要用于事务处理,而在事务处理型的应用环境中直接构建分析决策型应用是不可能的。所以,为了提高分析和决策的效率和有效性,面向分析决策型应用的数据处理及其数据必须与事务处理型应用环境分离,建立单独的分析决策型应用环境。数据仓库正是为了解决这一问题而诞生的一种数据存储和组织技术。
数据仓库与传统的数据库的不同之处在于数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合,它可以支持企业或组织的决策分析处理2。
2. 联机分析处理技术
联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)技术3是基于数据仓库进行数据分析的一种技术。OLAP可使企业数据分析人员、企业经理及企业其他管理人员通过对企业信息的多种可能的观察角度进行快速、一致和交互性的存取,以获得对信息的深入理解。
2.1 OLAP的基本特性
OLAP是数据处理的一种技术概念,其定义简单的概括为:共享多维信息的快速分析。OLAP通过对多维信息以很多种可能的观察方式进行快速、稳定一致和交互性的存取,允许管理决策人对数据进行深入观察。其特点4有四个方面:
(1)快速性。用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求。要求系统能在几秒钟内对用户的多数分析要求做出反应;
(2)可分析性。OLAP系统应能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析;
(3)多维性。多维性是OLAP的关键属性和灵魂,系统能够提供对数据分析的多维视图和分析,包括层次维和多重层次维的支持。
(4)信息性。OLAP系统能够及时获得信息,并且管理大容量信息;
(5)共享性。共享性是在大量用户间实现潜在地共享秘密数据所必须的安全需求。
2.2 OLAP的基本分析操作
OLAP的基本操作是指通过对多维形式组织起来的数据进行切片、切块、聚合、钻取、旋转等分析动作,以求剖析数据使用户能够从多种维度、多个侧面、多种数据综合度查看数据,从而深入地了解包含在数据中的信息、内涵。
(1)切片(Slicing)。
切片操作就是在某个或某些维上选定一个属性成员,而在其他维上取一定区间的属性成员,或全部属性成员来观察数据的一种分析方式。
(2)切块(Dicing)。
切块就是在各个维上取一定区间的成员属性,或全部成员属性来观察数据的一种分析方式。从另一个角度讲,切块可以看成是在切片的基础上,进一步确定各个属性成员的区间得到的片段体,也即由多个切片叠合起来。
(3)钻取(Drilling)。
钻取包含向下钻(Drill-down)和向上钻(Drill-up) /上卷(Roll-up)操作。下钻指从概括性的数据出发获得相应的更详细的数据,上钻则相反。钻取的深度与维度所划分的层次相对应。
(4)旋转(Pivoting)。
旋转即改变一个报告或页面显示的维方向。旋转可能包含交换行和列,或是把某一个行维移到列为中去,或包页面显示中的一个维和页面外的维进行交换。
3. OLAP与数据仓库
在数据仓库中 ,OLAP和数据仓库是密不可分的,但是两者是不同的概念。
数据仓库是一个包含企业历史数据的大规模数据库,这些历史数据要用于对企业的经营决策提供分析和支持。数据仓库中的数据是不能用于OLTP的,而OLAP则利用数据仓库中的数据进行联机分析,将复杂的分析查询结果快速地返回用户。OLAP利用多维数据集和数据聚集技术对数据仓库中的数据进行组织和汇总,用联机分析和可视化工具对这些数据迅速进行评价。
OLAP可用多级结构表示数据仓库中的数据,创建组织和汇总数据的立方体,这样才能有效的提高用户复杂查询的要求。因此数据仓库的结构将直接影响立方体的设计和构造,也就影响了OLAP的工作效率。
从OLAP使用的效率角度考虑,在设计数据仓库时应该考虑一下几个因素:
(1)尽可能使用星型架构,如果采用雪花结构,就要最小化事实表底层维度表以后的维度表数量。
(2)为用户设计包含事实表的维度表,这些维度表应该包含有意义的、用户希望了解的信息。
(3)度表的设计应该符合通常意义上的范式约束,维度表中不要出现无关的数据。
(4)事实表中不要包含汇总数据,事实表中包含的用户需要访问的数据应该具有必需的粒度,这些数据应该是同一层次的数据。
(5)对事实表和维度表中的关键字必须创建索引,同一中数据尽可能使用一个事实表。
(6)保证数据的参考完整性,使事实表中的所有数据都出现在所有的维度表中,避免事实表中的某些数据行在立方体进行聚集运算时没有参加过来。
4. OLAP的发展
OLAP技术5是在市场竞争日益激烈,决策人员迫切需要准确及时并且可以灵活访问的决策信息的背景下兴起的。其主要的发展领域为:
(1)市场和销售分析
几乎每个商业公司都需要此类软件,但其大规模分布在:生活消费品行业、零售业、金融服务业。此类行业通常都需要用发哦OLAP能够对大量数据进行复杂的分析和统计功能。
(2)电子商务分析
电子商务网站记录了用户在网上的所有行为,为更精细的分析用户行为提供了可能。一个典型的商业网站每天都产生大量的数据,简单手工分析显然难以胜任,用多维、分层OLAP可以很好的把这些数据组织起来。
(3)基于历史数据的营销
通过各种不同的历史数据,用数据挖掘或统计的方法,找到针对某项服务或商品的销售对象。虽然传统上不是OLAP的范围,但是通过多维数据分析的引入,会取得更好的效果。
(4)预算
预算通常是从下到上提交和从上到下约束的反复过程,OLAP工具可以在这个过程中提供分析能力。预算制定者利用OLAP提供的工具浏览市场、销售、生成及合并计划等企业全方位的数据,得到一个较合理的方案,也可以利用这些数据自动制定出方案。
(5)财务报告与整合
早起的财务报告整合系统与现在OLAP相似,但是OLAP利用对多维数据的分析能够更好的对其进行管理。
(6)管理报告
(7)利益率分析
(8)质量分析
5. 小结
数据仓库和联机分析处理技术在市场竞争日益激烈的的背景下逐渐兴起,目前正处于快速发展的阶段。文章首先对数据仓库和联机分析处理技术做了详细介绍并将它们和传统的数据库做了对比,得出数据仓库和联机分析处理技术是在传统数据库无法到达设计者需求下产生的。文章最后对联机分析处理技术的发展领域做了介绍和分析。相信在不久的将来基于数据仓库的联机分析处理技术定会成为处理数据的主流技术。
参考文献:
HanJiawei,LuHongjun:The Leeture of Datamining and DatawarehouseSP Onsoredby:IBM China University RelationshiPs,1995年
基金项目:国家自然科学基金青年基金(61103195);国家博士后基金项目(20100480048)