简述虚拟仪器技术及LabVIEW编程课程的认识和理解

虚拟仪器--软件就是仪器
虚拟仪器, 虚拟示波器, 虚拟仪器技术, 虚拟仪器软件, 虚拟仪器开发, 虚拟仪器组成
一、引言
当前多媒体计算机、信息高速公路和计算机网络是计算机信息科学的三个重要发展方向。它们相互联系、相互促进、共同发展，已经渗透到人们日常工作、生活、学习、娱乐的各个方面，逐步地由办公室、实验室走向家庭。
虚拟现实是多媒体计算机的一个重要应用领域，多媒体技术是虚拟现实的技术基础。虚拟现实（Virtual Reality）是利用多媒体计算机技术生成的一个具有逼真的视觉、听觉、触觉及嗅觉的模拟现实环境。用户可以用人的自然技能对这一虚拟的现实进行交互体验，而用户体验到的结果－－该虚拟现实的反应与用户在相应的真实现实中的体验结果相似或完全相同。虚拟现实的概念包括如下三个层次的含义：
1、虚拟现实是利用计算机技术而生成的逼真的实体，人们对该实体具有真实的三维视觉、立体听觉、质感的触觉和嗅觉。
2、人们可以通过自然技能与虚拟现实进行对话，即人的头、眼、四肢等的各种动作在虚拟现实中的反应具有真实感。
3、虚拟现实技术往往要借助一些三维传感设备来完成交互动作，如头盔式立体显示器、数据手套、数据衣服、三维 *** 纵器等。
虚拟现实技术虽然现在还处于初级阶段，但已在科学可视化、CAD、飞行器／汽车／外科手术、虚拟仪器等的 *** 作模拟等方面得到了应用。已经在航空航天、国防军事、生物医学、教育培训、娱乐游戏、旅游等领域显示出广阔的应用前景。
虚拟仪器(Virtual Instrument--VI)是虚拟现实在仪器仪表领域中的一个重要应用，目前已在国际上悄然兴起。虚拟仪器是以多媒体计算机作为基础，使用图形界面编程技术，模拟实际仪器的面板、功能和 *** 作，从而生成完成各种任务的专用仪器。
由于科学技术的高度发展，导致了各种功能强大、越来越复杂的仪器不断涌现，其中很多仪器都以计算机作为基础，出现了仪器计算机化的趋势，其主要表现为：
1、硬件与计算机的接口标准化
2、硬件软件化
3、软件模块化
4、模块控件化
5、系统集成化
6、程序设计图形化
7、科学计算可视化
8、硬件接口软件驱动化
由于计算机软、硬件技术的不断发展，加之实际应用的需要，使人们对虚拟仪器的兴趣越来越浓厚，研制虚拟仪器也成为了现实的可能。研制虚拟仪器主要源于以下目的：
1、节省仪器开发的时间和经费
2、充分利用计算机数据处理和分析的功能
3、统一仪器的用户界面
4、增强仪器的功能和适用范围
5、集成仪器的需要
6、使仪器容易扩展
虚拟仪器主要由以下几部分组成：
1、界面控件库
2、数据输入、输出
3、数据处理方法库
4、数据表示库
5、数据存储与管理
6、任意信号发生
7、图形界面编程环境
界面控件库中包括一些常用仪器的面板部件，如指示器、计量表、发光二极管、按钮、转盘、刻度盘、滑动条等，每个控件都带有可编程的函数与属性。
数据输入与输出是指从外部设备获取数据进入计算机或从计算机输出数据去控制外部设备，需要建立与数据采集板、串并口、以及其他标准化接口（IEEE-488、GPIB、RS-232、RS-422、SCSI、VXI等）通信的驱动软件，从而扩展仪器的适用
范围与应用领域。
数据处理方法库中集中了许多数据处理方法，如FFT计算、滤波、建模、参数估计等，并提供这些处理方法的编程接口，只需把这些方法简单的组合即可完成各种复杂的任务。
数据表示是指用一定的方式来显示数据和处理结果，其中包括数字显示、曲线显示、直方图、散点图、二维图形、三维网格图形、三维填充图形、四维图形、图象乃至动态图形或图象等，使得数据表示十分直观，易于理解。
数据存储与管理主要是指提供数据存储的格式、数据查询方法、数据浏览方法等。
信号产生是指根据需要产生任意信号，其中一些标准信号可以用于仪器测试和自检之用。
图形编程环境是指用户可以任意组合控件与方法，将其联接成一个整体，形成专用仪器的工具。利用虚拟仪器用户可以象搭积木一样很快生成所需要的各种仪器。
二、现有虚拟仪器与集成环境举例
1、MATLAB：高性能数值计算和数据分析软件
MATLAB是由美国Mathworks公司研制的高性能数值计算和数据分析软件。它已经成为工程和科学研究的工业标准，它具有独特的用户交互界面、复杂的数值计算、强大的数据分析、灵活的科学图形、快速的计算、方便的扩展等特点，是高产和创造性科学研究的首选软件。
MATLAB的基本功能有：
※ 矩阵运算
※ 矩阵分解
※ 矩阵特征值与特征向量计算
※ 信号卷积
※ 谱估计
※ 复数运算
※ 一维和二维FFT
※ 滤波器设计与滤波
※ 曲线拟合
※ 三次样条拟合
※ 贝赛尔函数
※ 非线性优化
※ 线性方程组求解
※ 微分方程
MATLAB包括的工具箱有：
※ 数字信号处理工具箱
※ 控制系统设计工具箱
※ 系统辨识工具箱
※ 自扩展工具箱
MATLAB包括的绘图函数：
※ 直方图
※ 散点图
※ 曲线图
※ 三维网格图
※ 三维填充图
※ 等值线图
※ 极坐标图形
※ X－Y绘图
※ 图象显示
2、DADiSP：科学家和工程师的数据分析与图形软件
DADiSP软件由美国DSP Development Corporation公司研制，主要作为科学家和工程师用于数据分析和图形显示工具。它包括以下功能：
※ 矩阵运算
※ 特征向量与特征值计算
※ 一维、二维FFT与卷积
※ 二维、三维、四维图形显示
※ 医学图象处理
※ 卫星遥感图象处理
※ 地震信号处理
※ 统计分析与处理
※ 实验设计
※ 假设检验
※ 滤波器设计
※ 声纳雷达信号处理
※ 语音与通信信号处理
※ 振动分析
3、MP100：医学信号采集与处理系统
MP100是由美国BIOPAC System公司研制的医学信号采集与处理系统，它与AcqKnowledge软件一起运行，提供灵活的、易于使用的模块化系统，使您能随心所欲的完成数据采集和分析任务。AcqKnowledge是一个功能强大、十分灵活的软件包，它使用下拉式菜单和对话框，无需学习另外的编程语言，就可以设计出复杂的数据采集、模拟、触发和分析系统。主要包括实时数据记录、分析和滤波，离线数据分析与处理，数据的各种图形表示等功能。该系统可以与虚拟仪器LabVIEW联接，提供可视化图形编程环境。它的主要应用领域有：
※ 运动生理学
※ 肌电信号记录
※ 心信电记录与分析
※ 脑电记录与分析
※ 诱发电位记录与分析
※ 眼震电图和眼球运动分析
※ 神经传导分析
※ 精神生理学
※ 药理学
※ 遥测监护
4、LabVIEW：图形编程虚拟仪器
LabVIEW是美国National Instrument Corporation公司研制的图形编程虚拟仪器系统。主要包括数据采集、控制、数据分、数据表示等功能，它提供一种新颖的编程方法，即以图形方式组装软件模块，生成专用仪器。LabVIEW由面板、流程方框图、图标/连接器组成，其中面板是用户界面，流程方框图是虚拟仪器源代码，图标/连接器是调用接口(Calling Interface)。流程方框图包括输入/输出（I/O）部件、计算部件和子VI部件，它们用图标和数据流的连线表示；I/O部件直接与数据采集板、GPIB板、或其他外部物理仪器通信；计算部件完成数学或其他运算与 *** 作；子VI部件调用其他虚拟仪器。
5、LabWINDOWS/CVI：C语言编程的虚拟仪器
LabWINDOWS的功能与LabVIEW相似，且由同一家公司研制，不同之处是它可用C语言对虚拟仪器进行编程。
6、LabLinc V：模块化的虚拟仪器系统
LabLinc V由美国COULBOURN INSTRUMENTS公司研制的模块化虚拟仪器系统，它由基本单元、信号采集与处理、控制等模块组成，主要应用于生理学、生物医学和生物力学等领域中的数据采集、实时显示和过程控制等。
7、HyperSignal：可视化信号处理系统设计
HyperSignal由美国Hyperception公司研制的可视化信号处理系统设计软件，它使信号处理系统设计的过程可视化，同时使信号处理结果可视化。
8、Model900：灵活的数据采集与波形产生系统
Model900由美国Applied Signal Technology公司研制，提供高速大容量数据采集、波形产生等功能，使用虚拟仪器环境以节省开发时间和资金。
9、DASP：大容量数据自动采集与处理分析软件
DASP由东方振动和噪声技术研究所研制，主要用于科学实验数据记录与分析，多功能信号采集与分析，自动化数据采集、显示、读数、计算、分析、存储、打印、绘图等。
10、LabDoc：集成仪器软件包
LabDoc由日本康泰克电子技术有限公司研制，它具有多种测量仪器功能，通过图形用户界面和在线帮助，能提供容易 *** 作的仪器画面。可以应用于实验室、生产线检查、教育与培训等领域，主要测试功能有：
※ 数字滤波
※ 脉冲发生
※ 函数发生
※ 波形发生
※ 调谐信号发生
※ FFT分析
※ 频率计
以上我们列举了十种目前比较流行的虚拟仪器和集成环境系统，其中以美国在这方面的工作最为出色，而我国在这方面才刚刚起步，尚未见到完整的虚拟仪器系统。由以上列举的例子可以看出，虚拟仪器具备如下特点：
※ 涉及较深奥的数值计算方法
※ 集成了信号处理与过程控制算法
※ 软、硬件模块互相独立
※ 具备二次开发的集成编程环境
※ 是多学科交叉、渗透的产物
三、虚拟医学信号处理仪器
医学信号范围十分广泛，其中常见的医学信号有心电、脑电、诱发电位、肌电、眼电、胃电、神经脉冲电位、血压、脉搏波、呼吸波、温度等信号，它们特点各
不相同，有各自的频带、幅度范围、干扰来源等，因而使得医学信号处理变得十分复杂。
无论哪种医学信号仪器，几乎都涉及到信号放大、采集、分析、处理、滤波等共同的任务，同时不同的信号又具有各自特殊的处理方法，这些共同性和特异性的有机结合，形成集成环境是虚拟仪器的基础。
由于多参数临床监护和综合诊断的需要，医学信号的采集处理仪器呈现出集成化的趋势，人们从研制单一功能的医学信号仪器转向研制多功能集成化仪器，然而这种集成化并非单功能仪的堆积组合，而是从不同单功能仪器中找出共同点和不同点，形成软、硬件模块，将医学信号处理仪器计算机化，构成医学信号处理仪器开发环境，即虚拟仪器。
虚拟医学信号处理仪器是一个颇具具前景的领域，许多医疗仪器公司都看好这一市场前景，投入大量的人力、物力和财力来从事这方面的研究与开发，前面提到的MP100医学数据采集系统和LabLinc V模块化虚拟仪器就是其中的杰出代表。
虚拟医学信号处理仪是开发生产各种医学信号仪的工具。对于开发者而言，就可以象搭积木似的很快生成专用仪器，节省大量的开发时间和资金；对于用户而言，可以少花钱，多买仪器。虚拟医学信号处理仪器为集成化多功能仪器的开发奠定了基础，而且可以把最新研究成果尽快的应用到仪器中来。另外，虚拟医学信号处理仪器可以用于对未知信号和信号未知特性的研究，达到快出成果、多出成果的目的。实际上，虚拟医学信号处理仪器也对当前远程医疗、医学电子图书等热门研究领域将起到推波助澜的作用。
四、虚拟仪器相关技术
1、数值计算
在虚拟仪器中，需要提供灵活的数据处理方法，这些方法可根据实际需要由用户通过编程来实现，为了简化编程的复杂程度和节省大量的开发时间，在虚拟仪器中应当尽可能多的提供各种数值计算程序，这些数值计算主要有以下几大方面：
※ 矩阵运算（加、减、乘、逆、转置)
※ 特征值与特征向量计算
※ 矩阵分解
※ 一元、二元插值
※ 数值积分和微分
※ 线性代数方程求解
※ 非线性方程求解
※ 拟合与逼近
※ 特殊函数
※ 回归与统计
2、数字信号处理
在复杂的仪器中，数字信号处理占有重要的地位，因而在虚拟仪器中集成各种数字信号处理方法十分必要，数字信号处理方法可分为几大类：
※ 信号预处理
※ 滤波器设计与滤波
※ 经典谱估计
※ 现代谱估计
※ 相关与卷积
※ 离散变换
※ 数字特征计算
※ 常用信号发生
※ 信号建模
※ 数据压缩
3、计算机图形、图象学
图形和图象是复杂仪器中大量数据的直观表示，例如静态和动态脑电地形图，物体表面温度分布图，电磁场分布图等，它可把原本十分抽象的数据转换成人们易于理解的直观表示；另外，数据及其分析结果人们也习惯于用曲线、直方图、三维图形、等高线图等来表示。所以在虚拟仪器中，建立这些数据的图形、图象表示模块是十分必要的。
4、科学计算可视化
前面提到，复杂大量数据的图形、图象表示在虚拟仪器中十分重要，然而由数据到图形的映射并不是简单的事情，这就是近年来发展起来的科学计算可视化的研究课题。
科学计算可视化的根本目的是把由实验或数值计算获得的大量数据转换成人的视觉可以感受到的计算机图象。利用图象把大量抽象的数据有机的组织到一起，从而形象、生动地展示数据所表示的内容以及它们之间的相互关系，帮助人们直接把握复杂的全局，更好地发现和认识规律，摆脱复杂大量抽象数据的困惑。虚拟仪器中科学计算可视化的引入，将给人们展示出仪器的无限魅力，使仪器具备处理和分析大量复杂数据的能力。
5、面向对象的可视化编程
虚拟仪器是一个集成编程环境，用它人们可以很快地生成自己所需要的复杂仪器。所以虚拟仪器既要可编程又要 *** 作简单，因而人们把面向对象的可视化图形编程技术引入到虚拟仪器中来。在虚拟仪器中集成了许多功能强大的部件，这些部件用直观的计算机图形表示，每个部件都有相应的可控属性、 *** 作和函数，人们只需把这些部件在计算机屏幕上布置好，设置好相应的属性，以及它与其他部件的连接关系，即可生成构成相应功能的仪器。
五、小结
虚拟仪器是当前国内外刚刚起步的研究领域，许多高技术公司和研究所都看好这一市场应用前景，纷纷投入大量的人力、物力和财力，加紧开发与研究。虚拟仪器是多媒体计算机的一个重要应用领域，是多学科交叉、渗透的产物，其中浓缩了许多高、精、尖的科学技术。虚拟仪器不是仪器却高于仪器，它大大缩短了新型仪器的开发周期，节省了仪器开发的费用，它不仅是开发仪器的工具，而且也是进行科学研究的有力手段。虚拟仪器是仪器计算机化的产物，是集成化仪器的基础，是仪器行业的一场革命，它的研制与开发具有深远的意义。

在实验过程中采集到的数据，就是数值数组。这个数值数组与labview中的Chart或Graph连接，才能显示曲线图。因此只要将这个数值数组与Write To Spreadsheet File连接，即可以将数据存储为ASCII格式的文本文件（当然，也可以使用电子表格程序打开所存储的文件）。

Write To Spreadsheet File的位置在Functions-->All Functions-->File I/O  第一行第一个即是。

最简单的就是什么都不做，直接连接。如果你对精度有要求，可以在format端子处设定。

以下是一个简单的小程序。两个For循环代表的是实验产生的数据数组。将此数组直接连接到Write To Spreadsheet File即可。

有什么这方面的问题，可以再联系我~我最近在做一些LabVIEW方面的东西，大家可以互相学习，互相探讨：）

你选择的采集方式为多通道多采样，也就是说，你要采集2个以上通道的数据，每个通道的数据个数是前面乘法出来的数。这样的话，你要是想单点显示，需要加一个for循环，并且要设置每次循环的延迟时间，使得for循环总共的延迟时间与所采集的数据个数消耗的时间相同。如，你每通道采集256个点，那你可以放置一个for循环，循环的延迟为1ms，这样的话，进行256次循环，消耗的时间是256ms，并且显示方式是逐点显示。
如果还不明白的话，可以联系我，邮箱402233376@qqcom

初学LabVIEW数据采集中常见的问题联系客服
发布时间 : 2023/1/5 0:30:29 星期四 文章初学LabVIEW数据采集中常见的问题更新完毕开始阅读
初学数据采集中常见的问题
经常在论坛上会碰到一些会员朋友发贴提问数据采集的问题，其中很大一部分是初学者刚接触数据采集，对其中的一些基本概念还没有太多的了解，这里将这些问题集中一下，做个总结。由于个人接触的板卡以NI的为主，这里的内容只针对NI的数据采集卡，不保证适用于其它公司的数据采集卡。
1， 数据采集的时候数据会不会丢失？ ——这是最常见的一个问题，刚开始学数据采集的时候都会在考虑，如果软件上读取数据的循环运行得不够快时，比如100K采样率的时候，软件上循环肯定没这么快，数据是不是就丢失了？
首先我们要清楚的是，数据采集功能是由数据采集卡来完成的，软件只是将采集到的数据接收到电脑上面过来，数据采集卡有自身的办法来解决硬件采集速度快过于软件读取速度的问题。
这需要对数据采集过程中数据的传输作一个介绍：外部的信号进入数据采集卡后，经过各种处理转换，先进入数据采集卡自身的缓冲区里面，缓冲区是先进先出（FIFO，First In First Out）的，NI的数据采集卡应该是都有板载的缓冲区，区别在于缓冲区的大小而已。然后当板载缓冲区中的数据量到了一定的条件时，数据采集卡将缓冲区的数据上传到计算机内存中，一般是以DMA（直接内存访问）方式传入的，但也可以设置为其它方式，比如中断等。上传数据的方式和时机可以通过DAQmx的属性节点进行设置或查看，DAQmx中默认是使用DMA传输方式，传输条件是板载内存非空。 以下蓝色部分摘自NI网站：
数据传输方式包括直接内存访问(DMA)，中断请求(IRQ)和可编程I/O。DMA是一种DAQ板卡和PC内存间直接通讯的传输方式，不再需要处理器的干预。NI \芯片可以处理与PCI总线间的所有总线协议。IRQ传输方式会置高信号并中断处理器，然后由处理器处理数据传输。
IRQ 传输通常很低，只有150 kb/s,而DMA可以高达20 Mb/s。IRQ 传输速率与使用的系统设备相关，如处理器速度等。
图 1 设置模拟输入数据传递方式与时机
数据到了内存后，再由程序中的DAQmx Readvi从内存中读入到计算机中去。这里计算机的内存要和板载缓冲区区分开来，板载缓冲区是厂商固定死的，改变不了，不会出现溢出的情况，它的空间可以很小，比如1Kbit以下，但计算机中为数据采集开辟的内存建议是采
样率的10左右，即是说即使DAQmx Readvi在10秒钟都没有执行一次的话，那么就会出现内存不足以存放采集到的数据的问题，导致数据丢失，DAQmx Readvi会报错。内存中的大小可以在DAQmx Timing (Sample Clock)vi的每通道采样输入端进行设置，参考下图中DAQmx帮助中的说明：
图2 设置内存缓冲区大小
但是DAQmx会默认设置一个最小值，如果你在每通道采样输入端设置的值小于这个值的话，DAQmx会忽略你输入的这个值而使用默认最小值，见下图：
图3 确定缓冲区大小
不过单单将这个缓冲区设置成10倍，并不一定能保证缓冲区不会溢出，因为缓冲区的存储的数据量不但跟它的输入速度（采样率）有关，还跟它的输出速度有关，它的输出速度就是采集程序从它里面读取的速度，所以一般在使用循环中调用DAQmx Readvi的时候，一般是选择多态VI中的多采样而不是单采样，如下图所示：
图4 设置DAQms Readvi
同时将它的每通道采样数设置为-1，表示每次调用DAQmx Readvi的时候都是将内存中的所有数据读取进来。在一些特殊情况下才将这个输入设置为其它整数，但就得保证循环能尽快的执行，以免缓冲区溢出。如果设置为100的话，表示每次从缓冲区中读取100个数据回来，如果缓冲区的数据不足100个，那么就会等到够了100个后才读进来并输出，程序会在这里等待缓冲区的数据够100个才往后执行，跟串口设置读取缓冲区字节数一样。设置为-1则不会出现等待的情况，有就读，没有就返回空数组。
所以，总结一下，为了保证数据不会失丢，要设置好内存缓冲区的大小，还要保证读取缓冲区的程序（DAQmx Readvi）循环得尽量快，每一次读取的数据尽量多。
2， 数据采集的时间问题
数据采集中时间相关的问题主要是二方面，一个是每一个数据点的时间，在NI的数据采集中是通过T0和dt来确定的，T0就是开始数据采集的初始时间，是任务开始时数据采集卡读取的计算机时间，dt二个数据点之间间隔的时间，是采样率的倒数，比如1K采样率，dt就是1/1000=0001秒=1毫秒。在使用DAQmx Readvi的时候要选择波形输出而不是选择DBL输出，波形输出就带有这些信息，而DBL就只是有数据而没有时间信息了。见图4。 另一个就是采样率的设置问题，数据采集卡的采样脉冲一般是由它的内部时钟源进行分频后得到的，所以采样率是不是非常准确，得看时钟源是否能被整数倍地分频到指定的采样率，具体可以参考NI上的文章： 确定NI-DAQmx中采集的实际采样率
硬件: Multifunction DAQ (MIO)
问题: 我设置采集的采样速率为500,001 Hz。我想知道我的设备所用的实际采样率。如果我在LabVIEW中用NI-DAQmx编成，如何确定实际采样率？
解答: 您可以用DAQmx定时属性节点来获得此信息。SamplClkTimebaseRate属性提供了产生实际采样率的时基频率(timebase frequency)。大多数DAQ设备有两个时基频率：20 MHz和100 kHz。SamplClkTimebaseDiv属性提供分频系数，用于从时基频率分频下来到您所希望的实际采样时钟频率。所以当您设置您的采样速率为500,001 Hz，设备利用20 MHz时基和分频系数39来获得实际的采样速率20 MHz/39 = 512,82051 Hz 分频系数永远是一个整数，该整数的大小取决于您的数据采集板卡的型号。举个例子：假设分频系数是一个16位的整数，这样20 MHz时基允许您使用的所有频率均大于30518 Hz，因为一个16位整数对应的最大分频系数为65,535。100 kHz时基用于低于该频率的采样速率。进而，如果您指定的频率不能准确得到，驱动将采用最接近于您指定的采样率且高于您所指定的采样率 对E系列：
AI采样时钟分频系数 = 24位 AI转换时钟分频系数= 16位 AO采样时钟分频系数 = 24位 对M系列：
AI 采样时钟分频系数 = 32位 AI转换时钟分频系数 = 32位 AO采样时钟分频系数 = 32位
另外，如果确实需要指定的采样率，也可以用外部的时钟源作为采样脉冲来进行数据采集。 其实更深入一点的话，在连续采集的应用程序中，数据采集时钟源的准确性问题就会显示出来，假设时钟源的误差是50ppm（百万分之五十），即二万分之一，而一天有86400秒，如果连续运行一天的话数据采集的时钟误差最多就会有4秒多，所以到了24小时后就会出现波形图上的时间与计算机时间差了大概4秒左右的现象，时间越长这个误差就可能越大，如果这个误差不能接受的话就需要想其它办法解决。其中一个方法是换一个更高精度的时钟源，但长时间运行的话始终还是会有误差的，之前用过的方法是到了0点的时候关闭任务再重新开启，让数据采集卡与计算机重新对时。
3， 其它一些问题
A， 数据采集卡在多通道采集时只需要将创建任务时输入多个通道的名称即可，比如单通道
时是使用“Dev1/ai1”表示使用第一块数据采集卡的第二个模拟输入通道，“Dev1/ai0:1”表示使用的是第一块数据采集卡的第1、2个模拟输入通道，那么在DAQmx Readvi时就要选择它的多通道读取，然后可以通过“索引数组”将波形数组分为第一通道波形和第二通道波形。如下图所示：
图5 数据采集例子
但要注意的是同一个数据采集卡只能启用一个同类型的数据采集任务，比如不能创建二个模拟输入的任务，分别测量二个通道，只能是启用一个任务，但是同时读入二个通道的数据。但可以启动不同类型的任务，比如在数据采集时又进行数据输出等。需要注意的是多种任务同时运行时可能会导致DMA通道不够用，这时就需要将某些任务的数据传输方式设置为中断等其它方式了。
B， 在同一个模拟输入采集的任务中，可以对不同的通道分别设置它们的输入范围和接线方
式（单端接地、差分等等），但是不能设置不同的采样率，如果需要使用到不一样的采样率时，可以使用几个采样率中最大的那个采样率来进行数据采集，然后在软件上对低采样率的数据进行重采样，得到较低的采样率。
C， 可以多看一下NI多功能板卡的使用手册，里面有非常详细的各种数据采集相关的知识
的介绍，包括原理、接线等。另外也可以多上NI网站，随便搜索个关键字就能发现很
多非常有用的链接。

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