在许多情况下，检测仪表和检测系统在信号处理器计算出被测参量的瞬时值后除送显示器进行实时显示外，通常还需把测量值及时传送给控制计算机、可编程控制器（PLC）或其他执行器、打印机、记录仪等，从而构成闭环控制系统或实现打印（记录）输出。检测仪表和检测系统的信号输出通常有4～20 mA的电流信号，经D／A转换和放大后的模拟电压、开关量、脉宽调制PWM、串行数字通信和并行数字输出等多种形式，需根据测控系统的具体要求确定。
（7）设备
输入设备是操作人员和检测仪表或检测系统联系的另一主要环节，用于输入设置参数，下达有关命令等。最常用的输入设备是各种键盘、拨码盘、条码阅读器等。近年来，随着工业自动化、办公自动化和信息化程度的不断提高，通过网络或各种通信总线利用其他计算机或数字化智能终端，实现远程信息和数据输入的方式愈来愈普遍。最简单的输入设备是各种开关、按钮，模拟量的输入、设置，往往借助电位器进行。
（8）稳压电源
一个检测仪表或检测系统往往既有模拟电路部分，又有数字电路部分，通常需要多组幅值大小要求各异但稳定的电源。这类电源在检测系统使用现场一般无法直接提供，通常只能提供交流220 V工频电源或+24 V直流电源。检测系统的设计者需要根据使用现场的供电电源情况及检测系统内部电路的实际需要，统一设计各组稳压电源，给系统各部分电路和器件分别提供它们所需的稳定电源。
最后，值得一提的是，以上七个部分不是所有的检测系统（仪表）都具备的，而且对有些简单的检测系统，其各环节之间的界线也不是十分清楚，需根据具体情况进行分析。
另外，在进行检测系统设计时，对于把以上各环节具体相连的传输通道，也应给予足够的重视。传输通道的作用是联系仪表的各个环节，给各环节的输入、输出信号提供通路。它可以是导线、管路（如光导纤维）以及信号所通过的空间等。信号传输通道比较简单，易被人们忽视，如果不按规定的要求布置及选择，则易造成信号的损失、失真或引入干扰等，影响检测系统的精度。
二 简述现代检测技术中数据处理内容和处理的方法
1、数据处理内容
主要是测量误差的分析。
而测量误差有可以分为随机误差、系统误差、粗大误差。 在同一测量条件下，多次重复测量同一量值时，测量误差的大小和正负符号以不可预知的方式变化，这种误差叫做随机误差，又称偶然误差。随机误差是由很多复杂因素的微小变化的总和所引起的，因此分析比较困难。 （1）系统误差
当在一定的相同条件下，对同一物理量进行多次测量时，误差的大小和正负总保持不变或者误差按一定的规律变化，这种误差叫做系统误差。引起系统误差的因素主要有：材料、零部件及工艺缺陷；环境温度、湿度、压力的变化以及其它外界干扰等。可以利用修正值来减小或消除系统误差 （2）粗大误差
在相同的条件下，多次重复测量同一量时，明显地歪曲了测量结果的误差，称为粗大误差，简称粗差。粗差是由于疏忽大意，操作不当，或测量条件的超常变化而引起的。含有粗大误差的测量值称为坏值，所有的坏值都应去除，但不是主观或随便去除，必须科学地舍弃。正确的实验结果不应该包含有粗大误差。
2、数据处理方法
（1）有效数字和数据舍入规则
1）有效数字
测量结果和数据处理中，确保几位有效数字是很重要的问题，测量结果既然包含误差，说明测量值实际就是一个近似值，在记录测量结果或者是数据运算时取多少有效数字，应该以测量能达到的准确度为依据，如果认为测量结果中小数点后的位数越多，数据就越准确这是片面的。
2）数据舍入规则
对于位数很多的的近似数，当有效位数确定以后，其后面多余的数组应舍去，而保留的有效数字最末以为数字应按下面的舍入规则进行凑整。
① 若舍去部分的数值小于保留部分末位的半个单元，则末位不变。 ②若舍去部分的数值大于保留部分末位的半个单元，则末位加1。
③若舍去部分的数值等于保留部分末位的半个单元，则末位凑成偶数，即末位为偶数时不变，末位为奇数时加1。
（2）数据运算规则
在近似运算中，为保证最后结果又尽可能公安的准确度，所有参与运算的数据，在有效数字后可多保留一位数组作为参考数字，或称为安全数字。
1）在加减运算时，各运算数据以小数位数最少的数据位数为准，其余各数据可多取一位小数，单最后结果应与小数位数最少的数据小数位相同。
2）在乘除运算时，个运算数据应以有效位数最少的数据为准，其余各数据要比有效位数最少的数据位数多取一位数字，而最后结果应与有效位数最少的数据位数相同。
3）在平方或开平方运算时，平方相当于乘法运算，开方是平方的逆运算，故可以按照乘除法运算处理。
4）在对数运算时，n位有效数字的数据应该是用n位对数表，或用n+1位对数表，以免损失精度。
5 ）三角函数运算中，所取函数值得位数应随角度误差的减小而增多。
（3）最小二乘法
最小二乘算法的基本原理是将输入数据与预先设计好的含有非周期分量和某些谐波分量的函数按最小二乘法原理进行拟合,从中求出输入信号中所包含的基频分量和各种谐波分量的幅值和相角。为便于下面的分析和计算,假设系统故障的暂态电流包含有衰减性直流分量和小于6次谐波的各种整数次谐波分量,则可给定电流表达式:
在我们研究两个变量(x, y)之间的相互关系时，通常可以得到一系列成对的数据(x1, y1、x2, y2... xm , ym)；将这些数据描绘在x -y直角坐标系中(如图1), 若发现这些点在一条直线附近，可以令这条直线方程如(式1-1)。
Y计= a0 + a1 X (式1-1) 其中：a0、a1 是任意实数 为建立这直线方程就要确定a0和a1，应用《最小二乘法原理》，将实测值Yi与利用(式1-1)计算值(Y计=a0+a1X)的离差(Yi-Y计)的平方和〔∑(Yi - Y计)2〕最小为“优化判据”。
令: φ = ∑(Yi - Y计)2 (式1-2) 把(式1-1)代入(式1-2)中得:
φ = ∑(Yi - a0 - a1 Xi)2 (式1-3)
当∑(Yi-Y计)平方最小时，可用函数 φ 对a0、a1求偏导数，令这两个偏导数等于零。
亦即：
m a0 + (∑Xi ) a1 = ∑Yi (式1-6)
(∑Xi ) a0 + (∑Xi2 ) a1 = ∑(Xi, Yi) (式1-7)
得到的两个关于a0、 a1为未知数的两个方程组，解这两个方程组得出： a0 = (∑Yi) / m - a1(∑Xi) / m (式1-8)
a1 = [n∑Xi Yi - (∑Xi ∑Yi)] / [n∑Xi2 - (∑Xi)2 )] (式1-9) 这时把a0、a1代入(式1-1)中, 此时的(式1-1)就是我们回归的元线性方程即：数学模型。
反映了除y与x存在直线关系以外的一切因素（包括x对y的非线性影响及其他一切未加控制的随机因素）所引起的y的变异程度，称为离回归平方和或剩余平方和，所以要求它最小，即其它影响因素最小。
反映了y的总变异程度，称为y的总变异平方和。
最小二乘法是处理各种观测数据进行测量平差的一种基本方法。
如果以不同精度多次观测一个或多个未知量，为了求定各未知量的最可靠值，各观测量必须加改正数，使其各改正数的平方乘以观测值的权数的总和为最小。因此称最小二乘法。
一般线性情况
若含有更多不相关模型变量t1,...,tq，可如组成线性函数的形式
即线性方程组
通常人们将tij记作数据矩阵 A，参数xj记做参数矢量x，观测值yi记作b，则线性方程组又可写成：
即 Ax = b
上述方程运用最小二乘法导出为线性平差计算的形式为：
三 简述信息处理的内容和算法
对信息处理实质就是对信号处理
为了深入了解信号的物理实质，将其进行分类研究是非常必要的。以不同的角度来看待信号，我们可以将信号分为 1. 确定性信号与非确定性信号 2. 能量信号与功率信号 3. 时限信号与频限信号
4. 连续时间信号与离散时间信号 5. 物理可实现信号
1.1确定性信号与非确定性信号 a)确定性信号
可以用明确的数学关系式描述的信号称为确定性信号。它可以进一步分为周期信号、非周期信号与准周期信号等，如下图所示。
周期信号是经过一定时间可以重复出现的信号，满足条件： x ( t ) = x ( t + nT )
式中，T——周期，T=2π/ω0；ω0——基频；n=0,±1, …。
非周期信号是不会重复出现的信号。例如，锤子的敲击力；承载缆绳断裂时应力变化；热电偶插入加热炉中温度的变化过程等，这些信号都属于瞬变非周期信号，并且可用数学关系式描述。例如，下图是单自由度振动模型在脉冲力作用下的响应。
准周期信号是周期与非周期的边缘情况，是由有限个周期信号合成的，但各
周期信号的频率相互间不是公倍关系，其合成信号不满足周期条件，例如 是两个正弦信号的合成，其频率比不是有理数，不成谐波关系。
这种信号往往出现于通信、振动系统，应用于机械转子振动分析，齿轮噪声分析，语音分析等场合
b)非确定性信号
非确定性信号不能用数学关系式描述，其幅值、相位变化是不可预知的，所描述的物理现象是一种随机过程。例如，汽车奔驰时所产生的振动；飞机在大气流中的浮动；树叶随风飘荡；环境噪声等。
1.1 信号的时域分析
信号时域分析又称之为波形分析或时域统计分析，它是通过信号的时域波形计算信号的均值、均方值、方差等统计参数。信号的时域分析很简单，用示波器、万用表等普通仪器就可以进行分析。
现代检测技术作业
