提出了一款基于Hadoop的并行数据分析系统―――PDM.该系统拥有大量以MapReduce为计算框架的并行数据分析算法,不仅包括传统的ETL、数据挖掘、数据统计和文本分析算法,还引入了基于图理论的SNA(社会网络分析)算法.详细阐述了并行多元线性回归算法和“多源最短路径”算法的原理和实现,其中,提出的“消息传递模型”能有效解决MapReduce难以处理邻接矩阵的问题;介绍了基于电信数据的典型应用,如采用并行k均值和决策树算法实现的“套餐推荐”,利用并行PageRank算法实现的“营销关键点发现”等;最后

1、利用单片机实现串行数据转换并行数据 2、详细代码的具体实现

1 经典采样理论 　　模拟世界与数字世界相互转换的理论基础是抽样定理。抽样定理告诉我们，如果是带限的连续信号，且样本取得足够密(采样率ωs≥2ωM)，那么该信号就能唯一地由其样本值来表征，且能从这些样本值完全恢复出原信号。连续时间冲激串抽样如图1所示，其时域波形和相应的频谱如图2所示。 　　根据采样定理，如果样本点取得不足(ωs<2ωM，即欠采样)，信号的频谱将发生混叠，如图3所示。所以如果要完整地恢复信号，必须保证足够的采样点。 　　2 多片ADC采样方式 　　单片ADC采样是最常见的。调理过的信号通过单片ADC芯片转换成数字信号，供给后续电路进行数字处理。这种采样方

输入不同用户的数据矩阵 [1 2 3 1 1 5 1 3 ; 2 1 5 5 2 1 1 2] TDM = 第 1 至 15 列 1 2 2 1 3 5 1 5 1 2 5 1 1 1 3 第 16 栏 2 DTDM = 1 2 3 1 1 5 1 3 2 1 5 5 2 1 1 2

ad7606模块8通道，ad7606模块程序并行方式采集

为了解决云粒子测量系统中并行数据采集通道之间的信息交互问题,采用LabVIEW中库函数节点、消息队列和状态机相结合的方法,实现了多路不同速率数据的并行采集,试验验证了该并行数据采集方法的可行性.研究结果表明:基于LabVIEW进行并行数据采集,不但快速、简单,并且能够有效提高数据采集效率,方便进行系统扩展.该方法对多路并行数据采集系统设计具有一定的参考价值。

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