其结构如上图所示，也属于分时转换系统。

　　多路模拟输入信号共用一个 A/D 转换器，但是每个通道各有一个采样/保持器，在同一采样指令控制下对各路信号同步进行信号采样，得到各路信号在同一时刻的瞬时值。模拟开关分时将各路采样/保持器切换到 A/D 转换器上，进行模数转换。这些同步数据可以描述各路信号的相位关系，所以这种结构被称为同步型数据采集系统。

　　由于各路信号必须串行的在共用的 A/D 转换器中进行转换和计算，若采样信号回路过多时，这种采集结构的速度仍然较慢。

　　（3）多通道并行数据采集系统

　　多通道并行数据采集系统框图如上图所示。这种结构形式中，每个通道都有自己的采样保持器和A/D转换器，经过A/D转换的数据经过接口电路送到计算机中。相对于前两种数据采集系统，这种结构形式的数据采集速度最快，但所用的硬件电路复杂，成本较高。

　　通用型模拟量数据采集模块则属于这一类的数据采集子系统。数据采集模块是属于单片机的智能器件，在整个数据采集系统中，每个模块可以认为是实时、并行地工作，每个模块仅完成几路信号的检测和采集，实时响应性能优。

　　（4）分布式数据采集系统

　　以上介绍的三种结构形式中，系统各部件之间的空间距离很近，逻辑上耦合程度紧密，都可以称之为数据采集系统。这种系统的优点是：结构简单，容易实现，能满足中小规模的集中数据采集的要求。在市面上均有成熟产品可供选用。系统的体积和设备量小，造价低。

　　由于工作原理、结构形式和性能设计等原因，这类系统也存在不少缺点：

　　因为系统结构不灵活，不易扩展，所以不适合大规模的数据采集应用场合。抗干扰能力差，尤其对于被测对象物理位置分散、传感器输出的微弱信号需要长距离传输时，所受的干扰不容忽视的。可靠性差。系统结构中某一部件出现故障会导致整个系统工作崩溃。由于各部件之间紧密耦合，导致系统的可扩展性和灵活性差。分布式数据采集系统是数据采集技术、计算机技术和通信技术综合和发展的产物，基于“分散采集、集中管理”的思想设计的系统结构形式，由若干个“数据采集点”和上位机以及通信接口组成。分布式数据采集系统结构如下图所示：

　　　　　　　　　　　分布式数据采集系统图

　　处于分散部位的数据采集点相当于小型的集中数据采集系统，位于被测对象的附近，可独立完成数据采集和预处理任务，并将采集的数据转换为数字信号的形式传送给上位机，采用数据传输的方法可以克服模拟信号传输的固有缺陷。分布式数据采集系统的主要特点是：

　　（1）系统适应能力强。因为可以通过选用适当数量的数据采集点来构成相应规模的系统,所以无论是大规模的系统，还是中小规模的系统，分布式结构都能够适应。

　　（2）系统可靠性高。由于采用了多个数据采集点，若某个数据采集点出现故障，只会影响某项数据的采集，而不会对系统的其他部分造成任何影响。

　　（3）系统实时相应性好。由于系统各个数据采集点之间是真正“并行”工作的，所以系统的实时相应性较好。

　　（4）另外，这种数据采集系统是用数字信号传输代替模拟信号传输，有利于克服常模干扰和共模干扰。因此，这种系统特别适合于在恶劣的环境下工作。目前对于大规模的数据采集场合一般都采用分布式结构，根据不同的数据采集工作原理、结构形式和性能特点，在本系统中采用集中式的数据采集器件作为数据采集终端，采用上下位的连接方式，最终组成整个数据采集系统。

　　3 MATLAB软件

　　3.1 MATLAB 简介

　　MATLAB 是美国MathWorks 公司开发的一种功能极其强大的高技术计算机语言和内容极其丰富的软件库，它适合于工程各领域的分析设计与复杂计算的软件，该软件包括基本部分和专业扩展两大部分．扩展部分称为工具箱，用于解决某一方面的专业问题．它以矩阵和向量的运算以及运算结果的可视化为基础,把广泛应用于各个学科领域的数值分析、矩阵计算、函数生成、信号处理、图形及图像处理、建模与仿真等诸多强大功能集成在一个便于用户使用的交互式环境中,为使用者提供了一个高效的编程工具及丰富的算法资源。对于信号处理和图像处理等数字处理领域,MATLAB 更是得天独厚,它丰富的M文件和强大的绘图可视功能为使用者带来了极大的方便, 被广泛的应用于信号与图像处理、控制系统设计、通信、系统仿真等诸多领域，尤其对初学者可起到事半功倍之效。

　　MATLAB是一种解释语言，所有的程序和指令都必须在MATLAB解释器中读入后才能运行，因而极大地限制了代码执行速度。MATLAB强大的计算功能只能在其平台上才能使用，也就是说，必需在安装了其解释器的机器上才能使用MATLAB的M文件，这样就给工程应用带来了很大不便。对于一般用户来讲，MATLAB只能作为离线的计算和分析工具，而不能作为实时的工程工具。幸运的是，开发MATLAB的MathWorks公司为广大的应用者提供了应用程序接口(API，ApplicationProgram Interface)和编译器(Compiler)。利用MATLAB和C语言交互，也可以开发基于MATLAB的数据采集系统。如果配上数据采集线路，该系统就可以作为一个虚拟仪器来使用。

　　MATLAB 自带的数据采集工具箱(Data Acquisitiontoolbox, DAQ) 能更容易地将实验测得的数据进行分析和可视化操作。数据采集设备包括: 多媒体声卡、美国国家仪器E系列和1200 系列接口板、Hewlett-Packard-VXIE1432- 系列接口板及其他各种数据采集硬件设备。数据采集硬件设备的内部特性对MATLAB 的接口完全透明, 无论是使用一个或几个硬件设备, 数据采集工具箱都会向所有硬件设备提供单一和统一的接口。通过调用MATLAB 命令和函数可对与计算机兼容的数据采集硬件设备进行访问并对其属性进行可视化监控。

　　数据采集工具箱是一种建立在MATLAB环境下的M函数文件和MEX动态链接库文件的集合，包含3大区域的组件：M文件函数、数据采集引擎及硬件驱动适配器。它具有如下特点：是一种通过使用与PC机兼容的、即插即用的数据采集设备在MATLAB环境中的架构；支持模拟信号的输入输出以及数字信号的输入、输出，子系统还包括同步模拟输入输出的转换；支持声卡；事件驱动采集。

　　在MATLAB数据采集工具箱里集成了数据采集的M 文件格式的函数和MEX文件格式的动态链接库。其主要特征如下：

　　(1)提供了将实时测量数据从数据采集硬件采集到MATLAB中的框架。

　　(2)支持模拟量输入(AI)、模拟量输出(A0)以及数字量I／0子系统，包括模拟量I／O实时变换。

　　(3)支持PC声卡和业界非常流行的数据采集设备如NI卡、并行口(LPT1-LPT3)、Keithley卡等。