1. 如何进行数据采集
觉得你设置一台计算机更合理。价格很低廉。主要是软件来进行数据处理。也就是你买个软件就解决了。因为你的数据协议是刷卡机厂家的，只能定制这个软件。
2. 数据采集的五种方法是什么
一、 问卷调查
问卷的结构，指用于不同目的的访题组之间以及用于同一项研究的不同问卷之间，题目的先后顺序与分布情况。
设计问卷整体结构的步骤如下：首先，根据操作化的结果，将变量进行分类，明确自变量、因变量和控制变量，并列出清单;其次，针对每个变量，依据访问形式设计访题或访题组;再次，整体谋划访题之间的关系和结构;最后，设计问卷的辅助内容。
二、访谈调查
访谈调查，是指通过访员与受访者之间的问答互动来搜集数据的调查方式，它被用于几乎所有的调查活动中。访谈法具有一定的行为规范，从访谈的充分准备、顺利进入、有效控制到访谈结束，每一环节都有一定的技巧。
三、观察调查
观察调查是另一种搜集数据的方法，它借助观察者的眼睛等感觉器官以及其他仪器设备来搜集研究数据。观察前的准备、顺利进入观察场地、观察的过程、观察记录、顺利退出观察等均是技巧性很强的环节。
四、文献调查
第一，通过查找获得文献;第二，阅读所获得文献;第三，按照研究问题的操作化指标对文献进行标注、摘要、摘录;最后，建立文献调查的数据库。
五、痕迹调查
大数据是指与社会行为相伴生、通过设备和网络汇集在一起，数据容量在PB级别且单个计算设备无法处理的数字化、非结构化的在线数据。它完整但并非系统地记录了人类某些社会行为。
大数据研究同样是为了把握事物之间的关系模式。社会调查与研究中，对大数据的调查更多的是从大数据中选择数据，调查之前同样需要将研究假设和变量操作化。
关于数据采集的五种方法是什么，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
3. 智能手套是如何具有温度感知功能的
对温度的感知有很多方式，而在智能手套上的应用，测温型NTC热敏电阻器的柔性及细小优势，越来越被设计工程师作为首选的方案元件。其中时恒MF51E测温型NTC热敏电阻器和MF52B测温型NTC热敏电阻器都有选用。
可穿戴设备在运动监控、个人医疗保健和康复培训领域显示出取代传统电子器件的潜力。对于患有运动和感官功能障碍的神经损伤患者，开发具有在康复训练期间可实时监视其关节状态和周围温度能力的可穿戴设备可以保护患者免受继发性损伤。制备具有快速响应、高灵敏度、良好的线性度和超稳定性的多功能柔性传感器，以进行运动和温度识别，以及进一步集成到传感器和用于信号读取和传输的智能芯片。可以为用户提供舒适的智能可穿戴设备，可实时监控运动和温度。
通过将多功能传感器与定制数据采集和传输芯片集成在一起开发出的智能手套，可用来监测和传输运动信号和温度信号。它的集成化、低成本、轻巧、多功能和舒适性等特性使其可有效、实时、准确地监测关节运动和温度，在手语识别、职业康复和物联网时代的远程医疗中显示出巨大的潜力。
4. 手语手套那里能买的到
2003-08-09 09:28:49 人民网-《环球时报》
它能把手指的位置和移动情况转化成数据
手语手套的发明者在演示。
沙丘
据美联社8月4日报道，美国乔治·华盛顿大学的一名研究员目前正在研制一种高科技智能手套，能够把美国手语里的各种手势“翻译”成常人能理解的语言文字，以帮助聋哑人与听力正常的人们之间更迅捷地进行交流。
研究员赫尔南德斯·雷博拉来自墨西哥，他本人是电子工程方面的博士。雷博拉研制的“艾克塞里手套”其实是一台可以佩戴在胳膊上的小型电脑，里面有微型电子线路。手套上的各种传感器与绑在使用者胳膊上的微型控制器协同工作，把胳膊与手指的位置及移动情况“绘制”成图，最后将这些信息转化成计算机能够读懂的数据，再由扬声器把动作读出来，或以文字形式显示在电脑屏幕上。
雷博拉在接受媒体采访时展示了他的发明。他右手戴上“艾克塞里手套”，右手臂套上两个小臂带，一个在接近手腕的地方，另一个则在上臂。他设计的软件在几毫秒内就能把手的动作转换成单词，并通过一个扬声器播放出来，可以清楚地听到“食品”、“饮料”、“餐馆”和“父亲”
等常见词汇。这些词也可在电脑屏幕上显示出来。
虽然“艾克塞里手套”在理论上能够将任何一个英语单词都拼写出来，但由于目前这项发明仅有单只手套，拼写单词的速度还比较缓慢。美国手语包括几百种不同的手势，其中大多数需要用两只手来组合表达。而“艾克塞里手套”目前仅有一只，所能“翻译”的单词不到200个，其表达能力和范围十分有限。
雷博拉说，右手用“艾克塞里手套”明年就可以生产并上市销售，双手用的“艾克塞里手套”将具有比单手用手套更强的表达功能，预计2005年问世。
这种手套的应用前景非常广阔，可用于军事领域或治安部队，比如士兵之间可通过手势传输静默的无线信息，指挥官可从楼外向隐藏在楼内的士兵发出手语，楼内士兵会通过身体部位轻微的振动感觉到信息。雷博拉本人说，自己的发明就是为了帮助这些听力有障碍的人过上正常的生活。
暂时是买不到了
5. 如何进行数据采集呢
数据收集的四种常见的方式包括问卷调查、查阅资料、实地考查、试验，几种方法各有各的又是和缺点，具体分析如下。
四是实验。实验设计数据是四种方法中最耗时间的一种，因为它是通过各种各样的实验来得到一个统一的方向，也就是说，在这个过程中，可能有无数次的失败。但是实验得到的数据是最准确的，而且可能会推动某个行业的进步。所以，实验收集数据的优点是数据的准确性很高，而他的缺点就是未知性很大，不管实验的周期还是实验的结果都是不确定性的。
随着科技的发展和大数据时代的到来，收集数据越来越容易，而大家也应该更注重于保护和利用数据。
6. 手持终端如何采集数据
使用手持终端的意义，简单来说，就是用机器替代人工。传统的人工记录数据，耗时耗力还易出错，而使用手持终端，比如东集的手持终端，可通过扫描一维/二维条码或RFID读取，实时准确的记录数据信息，传输到后台，快速查询和管理数据信息。
7. 手势输入方式的手势识别的原理
手势是指在人的意识支配下,人手作出的各类动作,如手指弯曲、伸展和手在空间的运动等,可以是
收稿日期: 2000 - 05 - 15
基金项目: 行业基金项目(院编96311)
作者简介: 曾芬芳(1940 - ) ,女,湖南益阳人,华东船舶工业学院教授。
执行某项任务,也可以是与人的交流,以表达某种含义或意图。基于手势识别的三维交互输入技术,常
用的有基于数据手套的和基于视觉(如摄象机) 的手势识别。
人手有20 多个关节,其手势十分复杂,在VR(Virtual Reality) 中的交互过程,需分析手势的形成并
识别其含义。如用户以自然方式抓取环境中的物体,同时还可以对用户产生相关的感知反馈,如对具有
力反馈的手套,就能使人感知到抓取的物体的重量,对有触觉反馈的手套,能感知到用户所碰到的物体
的质感,如毛毯有多粗糙等。所以计算机要能对人手运动的灵活、复杂的手势进行识别是一项艰难而又
十分有意义的任务。
手势的分类早在40 年代,心理学家Quek[7 ] . ,Pavlovic[8 ]等人从人机接口的角度对手势进行研究,
按其功能分为:
手的运动
无意识的手运动
有意识的手运动(手势
交流手势
表动作
表符号(手语)
引用手语(如表示数字)
情态手势
执行任务(如抓握锤) 手势不但由骨胳肌肉驱动,而且还受人的信念、意识的驱使,它涉及到人的思维活动的高级行为。
人机交互的研究目的之一是使机器对人类用户更方便,从用户产生手势到系统“感知”手势的过程[9 ]如
图1 所示。
图1 系统“感知”手势的过程
Fig. 1 Process of sensing gesture by the system
手的运动,是手势的表现形式。用户的操作
意图是用户要完成任务的内容, 即用户心理活
动(概念手势) G ,经过运动控制(变换) ,用手势
运动H 表达。由经感受设备(变换Thi) 将手的
运动H 变换为系统的输入信息I ,所以从G到I
的映射过程为:
Tgh : G → H , 即H > Tgh ( G)
Thi : H → I , 即I > Thi ( H)
Tgi : G → I , 即I > Thi ( Tgh ( G) ) > Tgi ( G)
其中, Tgh 为人体运动控制传送函数; Thi为输入设备传送函数。
手势识别的任务就是从系统输入I 推断、确定用户意图G ,显然是以上映射的逆过程。即
G = T- 1
gi ( I) ( 1 )
H = T- 1
hi ( I) ( 2 )
G = T- 1
gh ( H) ( 3 )
其中, T- 1
gi , T- 1
hi , T- 1
gh 是Tgi , Thi , Tgh 的逆变换。
所以手势识别可以采用H = T- 1
hi ( I) 时输入信息I ,得到手的运动H ,再由G = T- 1
gh ( H) 手势的表
示推断用户手势的概念意图,也可直接从G = T- 1
gi ( I) 求得概念手势G。
手势识别分为静态手势和动态手势的识别,目前的研究大都是在线静态手势识别,如Lee 研究的就
是静态孤立手势[10 ] 。动态手势识别难度大,一般采用关键帧方法,记录每个手势的始和终状态及手势的
运动轨迹,然后用内插算法重建帧,但仍需给予限制,如Davis研究的动态手势识别就规定开始时手必须
朝上等。 手势的语法信息是通过手的构形、手的运动变化来传递。为了
给用户提供必要的视觉反馈信息, 使其在交互过程中看到自己的手
(图2 是用3DSMAX 绘制) ,同时也为了分析交互过程中手和虚拟对
象之间的相互作用关系,必须建立手几何模型和运动学模型。 人手是一个多肢节系统, 由27 块骨骼组成, 可看成由4 个相邻
手指、一个大拇指和手掌组成, 每个手指由指段和关节组成。因此手
是一种由关节相连的结构, 随着关节运动, 手的形状在不断变化。这
种变化可以通过指段和关节的状态空间位置的变化来描述[11 ] 。
每一个手指( Ⅱ - Ⅴ) 具有四个自由度,其中手指的
基部(MP) 有两个自由度,弯曲和旋转,手指的中间关节处(PIP)
和末端关节处(DIP) 分别各有一个自由度,主要是弯曲运动。大拇
指除了与其他四个手指一样具有四个自由度外, 还有一个外展运
动,所以大拇指具有五个自由度(拇指和手掌之间的一节也可不考
虑) 。外加手掌的前后左右运动二个自由度。所以手运动总共具有
23 个自由度,即状态空间为23 维。
从上述的分析可知,除大拇指外每个手指都具有四个自由度,
从而可以建立一条链,以协调手指的机构及运动。整个手可以以手掌为基础链接五个手指( Ⅰ - Ⅴ) ,在
指段MP 上链接指段PIP ,再链接指段DIP ,每条链可以获取四个参数。从而五个手指以手掌为根节点构
成一个树型结构,树中的每一个节点代表一个关节,关节通过指段具有相互关联的运动特性。
212 手势的输入
手势的输入是实现手势交互的前提。它要求能够有效地跟踪手的运动, 又要方便用户手的运动, 既
要求准确确定手的位置、方位、手指弯曲角度,又要求对手的运动限制很少。就目前而言, 手势的输入有
基于数据手套的和基于视觉(摄象机) 等两种方式。
21211 基于数据手套的手势输入
基于数据手套的手势输入[12 ] ,是根据戴在手上的具有位置跟踪器的数据手套利用光纤直接测量手
指弯曲和手的位置来实现手势输入的。本文使用5DT 公司生产的不带位置跟踪器的5th Glove 右手数据
手套,每个手指中间关节有一个传感器用于测量手指的平均屈伸度,在手腕部位还有一个2 轴倾斜传感
器测量手的转动(绕Z 轴旋转) 和倾斜(绕X 轴旋转) 两个角度,以探测手的上下摆动和旋转。该手套共
带有七个传感器,因此同一时刻只能读出七个角度值。5th Glove 还提供命令、报告数据、连续数据、模拟
鼠标等工作方式,可定义一指、二指和三指( Z 轴) 等手势来控制虚拟手的飞行、视点、运动速度等。
5th Glove 数据手套通过串行接口与微机连接在一起,以传送手运动信号,从而控制手动作。它能将
用户手的姿势(手势) 转化为计算机可读的数据, 因而使手去抓取或推动虚拟物体。人手在运动过程中
会碰撞物体,所以在系统中,虚拟手的交互操作除了实现抓取和释放物体等功能外, 还需实现了碰撞的
检测。
21212 基于视觉的手势输入
基于视觉的手势输入是采用摄象机捕获手势图象,再利用计算机视觉技术对捕获的图象进行分析,
提取手势图象特征,从而实现手势的输入。这种方法使用户手的运动受限制较少,同时用户还可以直接
看到手的图象。基于视觉的输入所输入的原始数据是手的图象,采用重建三维模型来构建手势图象,调
节模型参数如手指弯曲角度的夹角等,以合成手的三维图形。根据手生成的图形和已获得的手图象匹
配,所得到的模型参数就构成了手势。1995 年,Lee J intae 和Kunii Tosiyasv l. 研究用立体图像数据自动
分析三维手势[4 ] 。它用摄像机拍摄手的运动图像,使用轮廓提取边界特征进行识别的方法,成功地提
取27 个交互作用手参数,实现了三维手势的重构。其实早在1981 年, Kroeger 采用两个摄象机实现了
一个获取手势的系统,它通过用户的手在与鼠标垫一般大小的“镜象盒”的3D 空间中来完成交互。两
个镜子被放在大约与前平面成45 度角的位置上,两个镜子代替单个镜子产生了一个虚拟视点,加上两
垂直平面上的两个摄象机共三个视点相交成直角,以提供给用户一个确定的工作空间,在这个空间内允
许用户与计算机交互。
8. 智能手套是什么样的概念
智能手套通过将多功能传感器与定制数据采集和传输芯片集成在一起开发出的智能手套，可用来监测和传输运动信号和温度信号。它的集成化、低成本、轻巧、多功能和舒适性等特性使其可有效、实时、准确地监测关节运动和温度，在手语识别、职业康复和物联网时代的远程医疗中显示出巨大的潜力。
9. 如何进行数据采集以及数据分析
在一手数据的采集中，许多数据可以直接采集，由于对于成本费用等可控制的要素，以及数据的采集范围很广，这样很难直接获取全部数据。这时，我们常用抽样技术对样本进行调查，并根据样本统计量估计总量。
数据填报功能可对报表进行数据回填设置，对缺失的数据进行补录，也可以制作全新的填报表单用于录入数据，真正的实现了数据分析填报一体化。回填报表支持导入excel数据，让大数据量填报不再是困扰，同时支持数据审核，确保数据正确性。
(9)手语手套如何采集数据扩展阅读：
被采集数据是已被转换为电讯号的各种物理量，如温度、水位、风速、压力等，可以是模拟量，也可以是数字量。采集一般是采样方式，即隔一定时间（称采样周期）对同一点数据重复采集。采集的数据大多是瞬时值，也可是某段时间内的一个特征值。准确的数据测量是数据采集的基础。数据量测方法有接触式和非接触式，检测元件多种多样。