 大数据处理的基本流程  大数据处理模型  大数据关键技术  大数据处理工具  大数据时代面临的新挑战 WordCount 关联规则基本模型 聚类 本章内容首先介绍了大数据处理的基本流程和大数据处理模型，接着介绍了大数据的关键技术，其中，云计算是大数据的基础平台和支撑技术，本章以Google 的相关技术为主线，详细介绍Google 以及其他众多学者和研究机构在大数据技术方面已有的一些工作，包括文件系统、数据库系统、索引和查询技术、数据分析技术等；接下来，介绍了大数据处理平台和工具，就目前技术发展现状而言，Hadoop 已经成为了大数据处理工具事实上的标准。最后，介绍大数据时代面临的新挑战，包括大数据集成、大数据分析、大数据隐私问题、大数据能耗问题、大数据处理与硬件的协同、大数据管理易用性问题以及性能测试基准。 大数据采集架构 预测模型

3.1 概述 3.2 测试系统静态特性 3. 3 测试系统的动态特性 3.4 实现不失真测试的条件

第六章振动的测试 第一节概述 第二节单自由度系统的受迫振动

一、 从技术基础课演化而来的实践课程 二、学习各门专业课程的基础 三、面向应用的课程 四、其核心是”非电量电测”与温度量的测量与控制

《测试技术与信号分析》课程教学资源（课件讲稿）USB7325高速光电隔离型模入数据采集模块技术说明书

一、光电信号检测电路 １.恒流源型光电检测器

1.振动模态分析的基本理论 2.模态参数频域识别法 3.模态参数时域识别法 4.振型演示

《机械工程测试技术》课程教学资源（上课讲稿）00 检测技术基础

实验一 典型信号的合成和分解 实验二 电涡流传感器静态特性的测量 实验三 测试装置动态特性的测量 实验四 转子转速和齿轮齿数的测量 实验五 机械转子底座的振动测量和分析 实验六 虚拟仪器（Labview）上机实验

2.1 静态特性 2.2 动态特性（Dynamic performance） 2.3 测量系统对瞬态激励的响应 2.4 测试系统频率特性的确定 2.5 测量不确定度