西南交通大学《数据采集与信号处理》课程教学大纲2022版.docx

西南交通大学数据采集与信号处理课程教学大纲（2022版）一、课程基本信息课程名称数据采集与信号处理（中文）Dataacquisitionandsignalprocessing（英文）课程代码ISCT040211课程性质必修开课单位智舞城市与交通学院课程类型 通识课GeneralEducationCourses 新生研讨课FreshmanSeminar 公共基础课PublicBasicCourses（3专业基础课SpecialtyFoundationalCourses 专业课SpecializedCourses 实验课ExperimentalCourses 课程设计CUITieIHUmDeSign 多兀化课程DiversifiedCourses 实习实训PracticalTraining授课学期第4学期学分/学时2/34课内学时34理论学时30实践学时4课外学时0（课程设计、实验单列课程）课程负责人杨婷婷课程团队杨婷婷、宋兴国适用专业智能制造工程专业授课语言中文先修课程高等数学，理论力学，电工电子学课程中文简介该课程是面向智能制造工程专业开设的必修专业基础课程，主要是培养学生能了解并合理地选用传感器，具有搭建信号调理电路和设计简单检测系统的初步能力。课程内容包括：传感器与检测技术的基本概念、发展趋势及应用；传感器与测量系统的组成结构、基本特性；各种常用传感器的基本原理、结构、特性、测量电路以及应用；信号调理技术；现代检测技术；误差分析、测量数据基本处理算法；系统抗干扰技术等。通过课程学习，学生系统掌握传感与测量技术的基本概念与一般特性；了解常用传感器和信号调理的基本方法；掌握误差基本概念、表示方法以及分类；掌握误差软件处理基本算法；掌握传感器与测量系统干扰的来源和分类。课程英文简介ThiscourseisaComPUISoryprofessionalbasiccoursefortheintelligentmanufacturingengineeringmajor.Itismainlytotrainstudentstounderstandandchoosesensorsreasonably,andtohavetheinitialabilityofbuildingasignalconditioningcircuitanddesigningasimpledetectionsystem.Thecourseinclude:basicconcept,developmenttrendandapplicationofsensoranddetectiontechnology;compositionstructureandbasiccharacteristicsofsensorandmeasurementsystem;basicprinciple,structure,characteristics,measurementcircuitandapplicationofvariouscommonsensors;signalconditioningtechnology;moderndetectiontechnology;basicprocessingalgorithmoferroranalysisandmeasurementdata;systemanti-jammingtechnology,etc.Throughthecoursestudy,studentscanmasterthebasicconceptsandgeneralcharacteristicsofsensingandmeasurementtechnology;understandthebasicmethodsofcommonsensorsandsignalconditioning;masterthebasicconcepts,representationmethodsandclassificationoferror;masterthebasicalgorithmoferrorsoftwareprocessing;masterthesourceandclassificationofinterferenceofsensorandmeasurementsystem.二、课程目标及对毕业要求指标点的支撑序号课程目标支撑毕业要求指标点毕业要求1掌握随机误差、系统误差以及粗大误差的定义、判别方法以及消除方法。掌握测量数据的基本处理步骤。4.3能够对实验数据进行分析和解释，能够综合理论分析、文献研究和实验数据获得有效的研究结论。4.研究能力2了解测量数据中大脉冲干扰、小脉冲干扰、非线性、温漂以及零漂等各种误差的软件算法，能够绘制各种处理算法的流程图，编写相应的程序。3掌握传感器与测量系统的静态特性和动态特性、不失真条件和标定方法,从而具有对所涉及系统进行检定的能力。1.2掌握智能制造工程专业基础理论和方法，能够针对智能制造领域的复杂工程问题建立数学模型并求解。L工程知识4掌握常用传感器的基本工作原理与应用，掌握常用信号调理电路的分类,基本结构以及电路分析。5.1了解智能制造领域常用的信息技术工具、工程工具和仿真模拟软件的原理和使用方法，并理解其局限性。5.现代工具使用能力5对数据采集与信号处理的基本问题有一个比较完整的概念，能初步运用于智能制造工程中某些参量的测试，具有设计、建立简单测试系统的能力。9.1具备良好的表达能力和沟通技巧，理解与业界同行和社会公众交流的差异。9.沟通能力三、教学内容安排序号教学内容学生学习预期成果课时理论/实践支撑课程目标1绪论（1）课程简介及相关基本概念（2）测量系统的分类及基本构成（3）传感与检测技术在工程领域的应用（4）传感与检测技术的发展方向1 .了解传感与检测技术基本概念2 .了解测试系统的基本构成及应用3 .了解传感与检测技术的发展趋势2/0目标52传感器与测量系统的般特性（1）静态性能定义及表示方法（2）动态性能定义及表示方法（3）系统不失真测量的条件（4）传感器的标定方法L掌握动静态特性和表示方法2 .能根据系统要求计算所设计的测量系统的动静态特性指标3 .掌握系统不失真条件及传感器的标定方法2/0目标33传感器（；）传感器基本概念及分类L掌握传感器工作原理2.掌握传感器特性分析方法14/2目标4序号教学内容学生学习预期成果课时理论/实践支撑课程目标（2）各类型传感器工作原理及特性（3）各类型传感器测量电路（4）各类型传感器应用3 .能根据测量系统要求设计测量电路4 .理解对连续信号进行离散化的基本方法和采样定理4信号调理（1）滤波器的作用与分类（2）滤波器的设计与仿真（3）调制解调技术的基本原理与电路1 .掌握滤波器的作用、分类2 .能够根据测试系统具体要求设计滤波器3 .掌握一种仿真软件实现滤波器的仿真4掌握调制解调电路的分类，基本结构以及电路分析4/0目标45误差分析（1）误差的基本概念及分类（2）误差的判别及消除（3）测量数据的基本处理步骤1 .掌握误差基本概念、表示方法以及分类2 .掌握误差的定义、判别方法以及消除方法3 .掌握测量数据的基本处理步骤2/0目标16测量数据的基本处理算法（1）随机误差、系统误差以及粗大误差的软件处理算法（2）算法的流程图绘制步骤1 .熟悉并掌握各种误差的软件处理算法2 .能够绘制各种处理算法的流程图3 .能够编写相应的程序2/2目标27现代检测技术（1）智能传感器的基本含义（2）软测量技术的基本含义（3）多传感器与信息融合技术的基本含义1 .了解现代检测技术2 .掌握智能传感器的基本原理、结构以及与微处理器接口等。2/0目标58系统抗干扰技术（1）干扰的来源、分类（2）系统硬件软件抗干扰的措施1 .掌握干扰的来源、分类2 .掌握系统硬件抗干扰和软件抗干扰的措施2/0目标5四、课程考核本课程成绩由平时作业、课程实验、考勤和期末考试四部分组成，所占比分别为15%、15%、10%和60%,评分依据分别为作业记录、实验记录、考勤记录和期末试卷。四部分成绩加权后大于60分，即可取得该门课程学分。序号课程目标（支撑毕业要求指标点）评价依据及成绩构成平时成绩期末考试平时作业课堂测验课程实验半期考试其他环节（考勤）分值分值分值分值分值分值1掌握随机误差、系统误差以及粗大误差的定义、判别方法以及消除方法。掌握测量1510数据的基本处理步骤。（4.3）2了解测量数据中大脉冲干扰、小脉冲干扰、非线性、温漂以及零漂等各种误差的软件算法,能够绘制各种处理算法的流程图，编写相应的程序。（4.3）2025153掌握传感器与测量系统的静态特性和动态特性、不失真条件和标定方法，从而具有对所涉及系统进行检定的能力。（1.2）15IO4掌握常用传感器的基本工作原理与应用，掌握常用信号调理电路的分类,基本结构以及电路分析。（5.1）5()50555对数据采集与信号处理的基本问题有一个比较完整的概念,能初步运用于智能制造工程中某些参量的测试，具有设计、建立简单测试系统的能力。（9.1）25105总计100-1001001006考核环节成绩占比15%15%10%60%五、教材及参考资料1 .刘红丽，传感与检测技术（第二版），2012,国防工业出版社.2 .陈雯柏、李邓化、何斌、刘辉翔、苏明灯，智能传感器技术，2022,清华大学出版社.大纲执笔人：杨婷婷，宋兴国审核人（专业负责人/系主任）：制定时间：2022年11月10日附表1：数据采集与信息处理课程评分标准核对项绩等级课程目标优(100-90)良(89-80)中(79-70)及格(69-60)不及格（60）1、掌握随机误差、系统误差以及粗大误差的定义、判别方法以及消除方法。掌握测量数据的基本处理步骤。充分理解误差对测试数据的影响：熟练掌握测试误差的基本类型和定义：熟练掌握随机误差、系统误差以及粗大误差的判别及消除方法；熟练学握测试数据的基本处理步骤。较好理解误差对测试数据的影响；较好掌握测试误差的基本类型和定义；较好掌握随机误差、系统误差以及粗大误差的判别及消除方法；较好掌握测试数据的基本处理步骤。能够理解误差对测试数据的影响；能够掌握测试误差的基本类型和定义；能够掌握随机误差、系统误差以及粗大误差的判别及消除方法；能够掌握测试数据的基本处理步骤。基本理解误差对测试数据的影响；基本掌握测试误差的基本类型和定义；基本掌握随机误差、系统误差以及粗大误差的判别及消除方法；基本掌握测试数据的基本处理步骤。不能理解误差对测试数据的影响；不能掌握测试误差的基本类型和定义；不能掌握随机误差、系统误差以及粗大误差的判别及消除方法；不能掌握测试数据的基本处理步骤。2、了解测量数据中大脉冲干扰、小脉