第一章：数据采集与处理技术概览1 数据采集系统的基础功能是获取和存储数据，其核心在于确保信息的准确性和实时性。数据处理涉及不同类型的任务，包括数据清洗、转换和分析，以提取有用信息。
本书深入讲解了数据采集与处理技术，以全面且系统的方式展开。共分为14个章节，内容涵盖广泛：绪论部分，为读者提供了技术背景和整体框架。模拟信号数字化处理章节，详细介绍了相关芯片如模拟多路开关、测量放大器、采样/保持器和模/数/数/模转换器的结构原理及其在实际应用中的策略。
精密仪器专业，作为新兴领域，聚焦高端制造，如精密机械、光学和量子技术。它的目标是培养具备国际视野，能在生物医学、航天国防等领域大展身手的综合型人才。智能感知工程则紧密连接物联网，专研数据采集与处理技术，是当今科技融合的重要驱动力。
大数据采集技术 大数据采集技术涉及通过RFID、传感器、社交网络交互以及移动互联网等多种方式获取结构化、半结构化和非结构化的海量数据。这些数据是大数据知识服务模型的基础。技术突破包括高速数据爬取、数据整合技术以及数据质量评估模型开发。
大数据采集技术：这一技术通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式，实现对结构化、半结构化及非结构化的海量数据的获取。 大数据预处理技术：该技术的主要任务是对采集到的数据进行辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作，以确保数据的质量。
大数据关键技术有数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。
大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
遗漏值处理（缺少感兴趣的属性）、噪音数据处理（数据中存在着错误、或偏离期望值的数据）、不一致数据处理。
大数据分析及挖掘技术 大数据分析技术：改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
大数据处理相关技术如下 整体技术 整体技术主要有数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测和结果呈现等。
