数据采集与智能仪器概述 2.2 采样定理本章内容 2.3 关于采样方式的讨论 2.4 量化与编码 2.5 系统通过速率 2.6 孔径时间和孔径失真 2.7 采样控制方式

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吉杜
5 years ago
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1 第二章模拟信号的数字化

2 数据采集与智能仪器概述 2.2 采样定理本章内容 2.3 关于采样方式的讨论 2.4 量化与编码 2.5 系统通过速率 2.6 孔径时间和孔径失真 2.7 采样控制方式

3 数据采集与智能仪器数据采集与智能仪器数据采集与智能仪器概述概述传感器放大滤波采样 / 保持器传感器传感器传感器 A / D 转换器计算机显示器打印机绘图机定时与逻辑控制传感器传感器接口被测物理量数字信号开关信号多路开关模拟信号信号调理回顾 : 基于微机的数据采集系统的逻辑结构

4 数据采集与智能仪器 4 DAS 需要采集的信号可分为以下三类 : 模拟信号在其值域内取值连续并且时间连续数字信号利用数字编码表示的离散时间信号开关信号特殊的数字信号, 只有 0 和 1 两种状态大部分传感器的传感部件输出的原始信号都是模拟信号传感器输出的模拟信号怎样才能被采集到计算机系统中? 本章讨论模拟信号转换成数字信号过程中的一些最基本的问题

5 数据采集与智能仪器 5 模拟信号数字化的过程 x(t) x(t) 采样保持 x S (nt S ) t x S (nt S ) x q (nt S ) x(n) 量化编码 x q (nt S ) x(n) 3q 4q 2q q T S 2T S 3T S T S 2T S 3T S t t 计算机 n

6 数据采集与智能仪器概述本章内容 2.2 采样定理 2.3 关于采样方式的讨论 2.4 量化与编码 2.5 系统通过速率 2.6 孔径时间和孔径失真 2.7 采样控制方式

7 数据采集与智能仪器采样定理 x(t) 采样过程 x S (nt S ) δ Ts (t) x(t) x S (nt S ) t K τ T S 2T S 3T S t x(t ) 模拟信号 ; x s (nt s ) 采样信号 ; 0 T S 2 T S T S 采样时刻 τ 采样时间 ; T S 采样周期 F S =1/T S 采样频率

8 数据采集与智能仪器 8 1) ) 低通型信号的采样定理 Shannon 采样定理 : 对频率在 0~ f m 内的连续信号 x(t), 以 fs 2 2 f m 的速率对其采样, 能够从采样后的样本信号 x s (nts ) 中无失真地恢复出 ( 重建 ) 原来信号 x(t) 其中 Fs= 2 f m 也称为 Nyquist 频率说明 : x(t) 为低通型信号 x(t) 的频谱 X(f) 为有限频谱, 即当 f f m 时,X(f, X(f) ) =0 采样定理本质是, 为了能够无失真地恢复为原来信号 x(t), 采样周期 Ts 1/2 f m

9 x(t) 数据采集与智能仪器 9 低通信号采样定理的频域证明时域信号 x(t) 频谱 X(F) X ( f) δ(t) Ts=1/Fs 理想采样信号 t 时域冲击序列 δ(t) 频域也是冲击序列 Δ(f) 1 - f - m 2T S 0 f 1 m 2T Δ(f) S f xs(nts ) T S 2T S 3T S 4T S t 采样后的样本序列对应的频谱 -1 TS 周期延拓 0 1 TS Xs(f) 周期延拓 T S 2T S 3T S 4T S t TS f m T S -1 2T S + T f S m 1 2T S - f m f 1 m TS f m TS f TS m f 时域中的采样可以看作是 x(t) 与 δ(t) 的相乘由傅氏变换的性质可知, 时域相乘对应频域中 X(F) 与 Δ(F) 的卷积因 Δ(f) 为冲击序列, 卷积结果是 X(f) 以 1/Ts 为间距, 沿 f 轴做双向周期延拓从周期延拓结果可以看出, 只要 f m 1/2Ts, 周期延拓不会造成频谱混叠利用低通滤波器可以从采样序列中无失真地恢复 x (t)

10 数据采集与智能仪器 10 关于低通信号采样定理的进一步讨论 A. 采样定理不适用的情况若模拟信号 x(t) 是由有限个正弦信号合成的结果, 则 f m =1/2Ts 不适用为简单起见, 假设 x(t) 为单个正弦信号 : x(t)=asin(2 )=Asin(2π f t+φ) 当 f =1/2Ts 时, 其采样值为 : x s (nts)= )=Asin (nπts /Ts+φ) =Asin (nπ+φ) =(-1) n Asinφ 0 φ 2π

11 数据采集与智能仪器 11 讨论 1. 当 φ=0 时,x, s (nts)=0,, 显然无法恢复 x(t) 2. 当 0 < sin φ <1 时, x s (nts ) 的幅值均小于原模拟信号, 出现失真 3. 当 sin φ = 1 时, x s (nts ) = (-1)( n A,, 它与原信号 x(t) 的幅值相同, 但必须保证 φ =π /2 综上所述, 只有在采样起始点严格控制在 φ=π/2 时, 才能由采样信号 x s (nts ) 不失真地恢复出原模拟信号 x(t), 然而这是难以做到的结论 : 采样定理对于 f m =1/2Ts 不适用 B. 如果采样定时不准确, 即 Ts 忽大忽小, 结果会怎么样? 讨论 : 关于定时抖动误差产生原因和解决手段

12 数据采集与智能仪器 12 C. 为了方便恢复 x(t) 所需的低通滤波器的设计与实现, 采样频率 f s 常选择为 f m 的 3~5 倍太低则对滤波器的边缘要求太高, 难以实现太高则采样数据量太大, 对存储和传输造成不必要的压力 D. 因 x(t) 常伴有频率高于 f m 的高频噪声这些噪声在信号所在的频带之外, 故称作带外噪声若不进行采样, 带外噪声可用滤波的方法滤除如果对含有带外噪声的信号进行采样, 采样之后, 周期延拓将使得带外噪声落入到带内, 造成频谱混叠, 难以再用滤波的方法消除应对措施 : 在采样之前的信号调理电路中, 使用抗混叠滤波器 (Anti-Aliasing Aliasing Filter),, 滤除带外噪声

13 数据采集与智能仪器 13 2) ) 带通型信号的采样定理带通信号 x(t) x(t) 的频谱 X(f) X ( f ) t -f L -f 0 -f H 0 f L f 0 f H f x(t) 的频谱 X(f),, 信号带宽 B 定义为 :B: B = f H - f L 若 f 0 >>B,, 则 x(t) 称为带通 (Bandpass) 信号对于带通信号如何进行采样? 方法一 : 将带通信号也看作是低通信号, 其截至频率看作是 f H 选择采样频率 f S >2 f H, 当然也能从样本序列中无失真地恢复出 x(t)

14 数据采集与智能仪器 14 思考 : 方法一的问题 : 挑战系统能力数据处理负担 Fs 2f H 充分但是否必要? 从低通信号采样定理证明过程得到启发时域采样频域卷积频谱周期延拓可用几何作图法证明, 存在远远小于 2f H 的 F S, 可保证周期延拓后的频谱不发生混叠设 :f: H /B=N+k N+k,, 其中 N 为小于 f H /B 的最大整数,k, 为大于 0 小于 1 的小数则 : 满足下式的 F S 可以作为带通信号的采样频率 2B(1+k /N) F S 2B[1+k /(N-1)]

15 数据采集与智能仪器 15 3) ) 压缩感知采样 Shannon 采样定理是信号重建的充分非必要条件充分非必要条件其仅仅利用了信号的带宽特性, 而忽视了信号的其他的统计特性, 例如结构特性等 ( 正因为如此, 需要通过信源压缩去除水分 )) 稀疏信号 : 非零元素的个数远远小于零值的个数有些信号虽然不是稀疏的, 但是可以通过某种变换之后呈稀疏结构压缩感知 ( 采样 ): 对于稀疏信号 x(t),, 可用远小于奈奎斯特频率的采样速率 Fs,, 对其进行非等间隔的随机采样 ; 通过非线性重建算法, 根据离散采样序列 x(n) 无失真地恢复出原始信号 x(t)

16 数据采集与智能仪器 16 压缩感知也是基于信号的可压缩性, 但与信源编码不同, 压缩感知是在低维空间低分辨率和欠 Nyquist 采样的非相关观测, 来实现高维信号的感知压缩感知是对传统信息论的延伸, 丰富了信号恢复和重建的优化策略, 一经提出立即引起了图像处理地球物理医学影像模式识别无线通信和遥感成像等诸多领域的广泛关注, 2007 年度被美国科技评论评为当年的十大科技进展之一, 如今其影响力已经席卷了大半个应用科学本门课程主要介绍的是数据采集系统的实现技术, 而压缩感知理论请参看 :Cand: Candès,, E.J., Wakin,, M.B., An Introduction To Compressive Sampling, IEEE Signal Processing Magazine, V.21, March 2008

17 数据采集与智能仪器概述 2.2 采样定理本章内容 2.3 关于采样方式的讨论 2.4 量化与编码 2.5 系统通过速率 2.6 孔径时间和孔径失真 2.7 采样控制方式

18 数据采集与智能仪器关于采样方式的讨论实时采样采样量化编码结果存储等操作在一个采样周期内完成, 所有工作一气呵成分为两种方式定时采样 : 采样周期恒定定点采样 : 根据信号处理算法的要求, 在一个观察周期内, 采集恒定数目恒定数目的样本由于信号观察周期可能不同, 使得不同观察周期的采样周期也不同实时采样方式的主要技术障碍速度主要是 ADC 的转换 ( 量化编码 ) 速度

19 数据采集与智能仪器 19 准实时采样对于某些高速信号的采集和处理, 需要高速采样也就是说, 需要在短时间内连续观察一批样本然而实时采样又难以实现怎么办? 思想 : 体检时的抽血化验流程具体实现方法 : 按照采样定理的要求, 利用一连串的采样保持器 ( 阵列 ) 对高速信号进行快速采样模拟信号样本暂存在采样保持器阵列中, 然后再分时转换实现难点 : 采样保持器的保鲜时间有限局限性 : 不能对信号做连续观察

20 数据采集与智能仪器 20 等效时间采样原理 : 取样示波器的原理适用范围 : 具有准周期特性的信号 T 待观察信号的周期假设 T 可测量到 x(t) 具有准周期特性的信号 T 取样示波器工作原理示意图采样信号 τ 采样结果 t t 合成信号 t t

21 数据采集与智能仪器 21 设 τ=t/n,, 以 Ts = T + τ 为周期对信号 x(t) 进行取样, 经过 n 次采样后得到 n 个样本, 经过拟合后形成 x(t) 一个周期的大致波形假设 n=100,, 经过 100 次取样后得到 x(t) 在 100 个周期中的 100 个样本, 逼近 x(t) 的一个周期的波形取样示波器可在普通示波器的基础上, 将可观察的频率范围扩大 100 倍进一步地, 若 Ts = mt + τ,m 为整数, 也就是每隔 m 个周期取样一次, 可将可观察的频率范围扩展到 m n 倍等效时间采样的特点只适用于周期或准周期性的信号, 并且周期可被测量 ; 根据取样样本重建的信号波形只能逼近原来的信号 ; 对于超高速信号的采集, 等效时间采样的实现成本远远小于使用高速 ADC( ( 如并行流水线正交镜像滤波器组 )

22 数据采集与智能仪器概述 2.2 采样定理本章内容 2.3 关于采样方式的讨论 2.4 量化与编码 2.5 系统通过速率 2.6 孔径时间和孔径失真 2.7 采样控制方式

23 数据采集与智能仪器量化与编码一量化采样完成的只是模拟信号在时间域的离散化量化 : 使用有限个状态表示具有无限个可能取值的模拟样本, 实现信号在数值域上的离散化假设信号 x(t) 的变化范围为 0~V FSR, 将 0~V 等分为 M 个量化分层, 并记 : ΔV V = V FSR / M 0~V FSR ΔV 称为最小量化电平 (LSB( LSB) ) 或量化台阶, 简称量阶

24 数据采集与智能仪器 24 量化过程 : 将时间上离散后的样本信号与某个标准进行比较, 然后用合适的量化分层电平 ( 的编码 ) 表示样本信号两种比较方式 1) 截断型比较将样本直接与量化分层电平与量化分层电平进行比较对于样本 x(kts), 若有 :nδv : x(kts) (n+1) n+1)δv 则使用 nδv 表示样本信号 x(kts) 的大小,n, 的编码就是量化结果所产生的误差称为量化误差 Nq,Nq Nq=x(kTs) nδv 显然,Nq, 的范围为 0~ΔV,Nq 与量化分层数 M 有关,M, 的值越大,ΔV, 越小, 刻画越细腻, 量化误差越小

25 截断型量化方式示意图Nq x(t) 数据采集与智能仪器 25 V FSR 第 n+1 个量化电平 (n+1) ΔV 第 n 个量化电平 nδv ΔV 0 Nq

26 数据采集与智能仪器 26 2) 舍入型比较思考 : 许多城市的出租车司机是怎么收费的? 在两个量化电平的中间设置一个量化比较电平,, 将样本与量化比较电平进行比较若 x(kts) 位于两个相邻的量化比较电平量化比较电平之间, 则用两个量化比较电平量化比较电平之间的之间的量化电平 nδv ( 或者直接使用 n 的编码 ) 表示 x(kts) 采用舍入型量化时, Nq, Nq ΔV/ 2

27 入型量化方式示意图Nq x(t) 数据采集与智能仪器 27 ΔV 0 V FSR 量化分层电平舍第 n+1 个量化比较电平第 n 个量化比较电平 Nq

28 数据采集与智能仪器 28 量化误差分析截断型量化假设 Nq 在 0~ΔV 之间呈均匀分布 ( 大多数情况下是符合实际的 ),Nq 的均值 E[Nq] ] = ΔV/2 Nq 的方差 σ 2 [Nq] =(ΔV) 2 / 12 舍入型量化假设 Nq 在 -ΔV/2~ V/2~ΔV/2 之间也呈均匀分布, Nq 的均值 E[Nq] ] = 0 Nq 的方差 σ 2 [Nq] =(ΔV) 2 / 12

29 数据采集与智能仪器 29 以上讨论的是绝对量化误差在实际应用中, 更多地是关心量化误差的相对大小, 也就是量化误差与信号之间的大小关系由于对噪声的理论分析相对成熟, 往往将量化误差也看作是噪声量化噪声, 可借用噪声分析方法对其进行分析在通信和信号处理领域内, 经常使用信号噪声功率比, 简称信噪比 (SNR( SNR) ) 来评价噪声的影响在模拟信号数字化的过程中, 往往使用信号量化噪声功率比 (SNqR)) 评价量化噪声的影响

30 数据采集与智能仪器 30 SNqR 定义 : 信号平均功率与噪声功率之比 SNqR = Ps / Pn (1) 不失一般性, 假设信号在 -Am~Am 之间呈均匀分布, 则信号平均功率 ( 此时只有交流功率, 也就是信号的方差 ): Ps = V 2 FSR /12,, 其中 V FSR =2Am (1) 式中 Pn 是量化噪声功率, 对于舍入型量化, 可以证明, 量化噪声 Nq 在 ΔV 区间也是呈均匀分布, 有 : Pn =σ 2 [Nq] =(ΔV) 2 / 12 在量化时, 若对 V FSR 做 M 等分, 有 V FSR =MΔV 代入 (1) 式后, 得 :SNqR: =(MΔV) 2 / (ΔV)( 2 SNqR = M 2

31 数据采集与智能仪器 31 为了方便对量化结果的存储传输和处理,M, 可选择为 2 N, 这样可以用 N 位二进制码表示量化结果此时 : SNqR = M 2 = (2 N ) 2 = 2 2N (2) 在通信和信号处理等领域, 常用分贝来表示信噪比的大小将 (2)( ) 转换成分贝, 有因此, SNqR(db) ) =10 log N =20N log 10 2 SNqR 6N (3) 工程上常使用上式对信号量化噪声比进行估算 = 说明 : (3) 式是在假定信号在 -Am~Am 间呈均匀分布情况下得到的如果信号是其它类型, 公式有所不同, 但都是 SNqR=6N+C 的形式, 其中 C 是常数

32 数据采集与智能仪器 32 关于量化的进一步讨论 1) ) 量化噪声观察以下两图 e 为量化误差,q, 是量阶 ΔV nt xq ( ) S 3q x( t ) nt xq( ) S x( t ) 2q q 0 -q t 3q 2q q 0 -q t e e q /2 0 -q /2 t q /2 -q /2 0 t (a) (b)

33 数据采集与智能仪器 33 量化噪声的大小与量化分层数, 也就是与 N 有关 N 每增加 1 比特,SNqR, 增加 6 个 db 应该根据实际需要, 合理地选择 N 量化噪声是一种宽带噪声, 其功率谱在 0~0.5 Fs( ( 采样频率 ) 之间呈近似均匀分布假设 N 选择某个值时,SNqR(=6N+C), 可以满足实际需要设想一下 : 能否通过其它途径增加 SNqR,, 使之不低于 6N+C,, 从而以少于 2 N 的量化分层数实现与之相同的效果过采样与噪声整形技术 Σ-Δ 型 ADC 思想

34 数据采集与智能仪器 34 2) ) 标量量化与矢量量化本门课程所讨论的数据采集系统均是标量量化与之对应的还有矢量量化标量量化是对每个样本进行量化, 而矢量量化是对一组样本同时进行量化矢量量化事先要对足够长的样本序列 ( 训练序列 ) 进行测试, 通过模式识别和自适应信号处理技术, 建立一组可以用来表示一组样本大小 ( 波形 ) 的矢量 (( 也称为码本 )) 在实际量化时, 对于输入的一组样本, 在码本中寻找一个所带来的误差最小的矢量来表示这组样本矢量量化广泛应用在数据压缩处理 ( 如语音信号压缩编码 ) 领域

35 数据采集与智能仪器 35 3) ) 均匀量化和非均匀量化将 V FSR 进行 2 N 等分是均匀量化均匀量化带来的问题例如 : 语音通信以及早期的压扩技术设想 : 在量化分层数 2 N 受限的情况下, 尽可能地提高相对信号量化噪声比也就是说, 信号幅度大时, 允许量化噪声也大一些 ( 量化的粗糙一些 ); 信号幅度小一些, 尽可能量化的精细一些, 使得量化噪声也小一些非均匀量化实例 : 在数字程控交换机中语音信号数字化 (PCM( 调制 ) 的 A 律和 u 律

36 数据采集与智能仪器 36 4) ) 幅度过载失真无论是截断型还是舍入型量化, 当样本超过最大的量化分层电平或量化比较电平之后, 都当作是 2 N - 1,, 也就是当作 V FSR 如果样本信号超过 V FSR 很多, 也当作是 V FSR, 所产生的误差称为量化器的幅度过载失真幅度过载失真对精度的影响远远大于量化噪声! 思考 : 为避免出现幅度过载, 能否采用以下手段? 在前端信号调理电路中上使用限幅器在前端放大器电路中采用自动增益控制 (AGC( AGC) 避免幅度过载的合理方法 : 放大器的量程切换

37 数据采集与智能仪器 37 二编码量化结果的表示方法, 常与量化同时进行 DAS 中常用的两种编码 : 1) ) 二进制码有多种形式, 在数据采集系统中经常使用的有自然二进码补码和偏移二进码偏移二进码等偏移二进码常用于表示双极性信号, 用表示负的最大值, 用或 (2 N/2) 表示 0,, 用 2 N-1 表示最大量程 V FSR 2)BCD 码 (8421( 码 ) 注意 Bit 与 digit 的区别 4 个一组表示一位 (digit( digit), 在数据采集系统中常使用 3 位半 (3( ½ 位, 单极性表示范围 :0~1.999: 双极性表示范围 ~+1.999)) 4 位半 (4( ½) )

38 数据采集与智能仪器概述 2.2 采样定理本章内容 2.3 关于采样方式的讨论 2.4 量化与编码 2.5 系统通过速率 2.6 孔径时间和孔径失真 2.7 采样控制方式

39 数据采集与智能仪器系统通过速率对于许多种类的 ADC,, 模拟信号直接接到 ADC 的输入端, 在采样时钟信号的控制下, 顺序完成采样量化和编码, 也就是完成模拟信号的数字化转换 ADC 完成转换需要花费时间, 这个时间称为 ADC 的转换时间, 记为 T CONV 假如在 ADC 之前没有采样保持器, 为确保 ADC 在转换期间有一个稳定不变的样本信号, 输入信号在 ADC 期间应该保持不变或者 ( 降低要求 ) 说, 在 T CONV 时间内, 输入信号的变化量小于某个值, 使之对转换结果不产生显著的影响

40 0 x(t) 数据采集与智能仪器 40 V FSR 量化分层电平第 n+1 个量化比较电平化误差的绝对值变化不大如果将影响限定在结果变化不超过 1bit, 则可允许输入信号变化范围在 ΔV 之内输第 n 个量化比较电平入信号, 但量变化对转换结果的影响变化一点都会有影响

41 数据采集与智能仪器 41 以 x(t) 为正弦信号为例讨论假设 : x(t)=asin2 )=Asin2πf f t, 其中 f 为信号频率 x(t) 的最大变化率发生在 t =0 时, 此时 dx(t) ) / d(t) t=0 =0=2πf f A 在 T CONV 时间内,x(t, x(t) 的变化量 Δx(t) 应小于 ΔV 即 : 假设 : Δx(t) ) =2πf f A T CONV < ΔV (1) A=V FSR / 2 = 2 N ΔV/ 2 代入 (1) 式得 :2πf: f 2 N ΔV V T CONV /2 <ΔV 可以计算出 x(t) 允许的频率上限 f P 为 f P < 1 /(( 2 N πt CONV ) (2)

42 数据采集与智能仪器 42 (2) 式表明 : 为使 x(t) 在 T CONV 期间内的变化量小于 ΔV,, 从而将对结果的影响限定在 1 个 bit 以内,x(t, x(t) 的频率应小于 f P f P 就是系统 ( 最大 ) 通过速率采样速率 Fs 和系统通过速率 f P 之间的关系 Fs: : 假如已知系统的最高采样频率为 Fs,, 根据采样定理, 输入模拟信号的最高频率 f m 小于 Fs/2 一般来说, DAS 的最高采样速率 Fs 的主要受 T CONV 制约 f P : 如果 ADC 的转换时间为 T CONV,, 为保证在 T CONV 时间内输入信号的变化量不对结果产生显著影响, 输入信号频率应小于 f P 对 f m 的限制是系统的最高采样频率 ; 对 f P 的限制是缘于在转换时间内 x(t) 的变化量两者都与 T CONV 有关

43 数据采集与智能仪器 43 举例 : 某 ADC 的 T CONV =50μs,, 分辨率为 8bit (N=8), 试估算 f m 和 f P 假设系统中除 T CONV 之外的其它所有时间开销总和也是 50μs,, 则最小采样周期 Ts = 50μs s + 50μs s = 100μs; 最高采样频率 Fs = 1 / Ts = 10KHz; ; 因此 : f m = Fs / 2 = 5KHz 根据 f P < 1 / ( 2 N πt CONV ) 计算, f P < 1 /(2/ 8 * 3.14 * 50*10-6 ) =24.88Hz 以上表明, 尽管系统可以对最高频率不超过 5KHz 的信号进行采集 ; 但是为保证在 T CONV 期间信号的变化量小于 ΔV,, 输入信号的最高频率必须小于 24.88Hz f P 远远小于 f m, 严重影响了系统的正常使用

44 数据采集与智能仪器概述 2.2 采样定理本章内容 2.3 关于采样方式的讨论 2.4 量化与编码 2.5 系统通过速率 2.6 孔径时间和孔径失真 2.7 采样控制方式

45 数据采集与智能仪器孔径时间和孔径失真提高系统通过速率的方法采样保持器 (SH( SH) 为 ADC 提供一个在 T CONV 期间稳定不变的样本信号 SH 可视为模拟信号存储器 SH 电路工作原理 S/#H 为高电平期间,K 闭合, x(t) 经 A 1 对 C H 充电 S/#H 为低电平,K 断开,C H 经 A 2 输出保持电压 x(t) K A 1 A 2 x S (nt S ) S #H S/#H C H

46 数据采集与智能仪器 46 SH 电路带来的一个问题孔径时间当 S/#H 信号从高电平下跳到低电平时, 开关 K 应该立即断开但实际上由于各种原因, 从 S/#H 保持命令发出到 K 完全断开有一个时延 Δt,Δt 称为孔径时间, 常用符号 T AP 表示 x(t) S #H 孔径失真 t 孔径时间 T AP 显然, 孔径时间 T AP 将使得采样信号产生误差, 这种误差称为孔径失真思考 : 若 T AP 是常数, 将对数据采集系统有何影响?

47 数据采集与智能仪器 47 如果孔径时间为常数, 对数据采集影响只是对所有的样本信号都带来一个固定的时延 T AP 这种影响可用多种方式予以消除 ; 即使不予理会, 在绝大部分情况也没有任何关系但是, 由于各种原因, T AP 往往不是一个常数, T AP 可以表示为 : AP = T AP0 T AP AP0 +ΔT AP 其中 :T: AP0 为常数 ;ΔT; AP 为一变量, 称为孔径抖动 (Jitter),, 又称作孔径时间不定性 (Aperture Uncertainty) 孔径时间和孔径抖动都是 SH 器件的重要指标

48 数据采集与智能仪器 48 回顾 : 在关于系统通过速率的分析中, 要求 x(t) 在 ADC 的转换时间 T CONV 内变化量小于 ΔV 在引入 SH 电路以后, 只要 x(t) 在 ΔT AP 内的变化量小于 ΔV 即可因此, 在增加 SH 电路以后, 系统通过速率 f P 由下式确定 : f P < 1 / ( 2 N π ΔT AP ) 由于孔径抖动 ΔT AP 一般在几个 ns 以内, 远远小于 ADC 的转换时间 T CONV 因此, 增加 SH 电路以后, 系统通过速率 f P 得以大大提高

49 数据采集与智能仪器概述 2.2 采样定理本章内容 2.3 关于采样方式的讨论 2.4 量化与编码 2.5 系统通过速率 2.6 孔径时间和孔径失真 2.7 采样控制方式

50 数据采集与智能仪器采样控制方式采样控制方式归纳有以下几种软件程序控制采样无条件采样条件采样直接存储器访问方式 (DMA) 采样定时采样等点采样查询采样中断控制采样硬件定时 + 独立的通道处理机采样

51 数据采集与智能仪器 51 1) ) 无条件采样原理 : 在程序运行过程中, 当遇到采样指令或读取结果指令时, 立即启动采样信号或者立即读取数据需要在事先确定采样时刻和读取结果时间, 全部通过软件实现定时优点 : 为无约束采样, 不需要协调, 速度快缺点 : 不管系统是否准备好都采样, 不管转换是否结束都读取数据, 可靠性不高须用专门的 CPU 心无旁骛地执行采样任务, 系统控制任务交由其它 CPU 承担, 影响技术经济指标

52 数据采集与智能仪器 52 2) ) 条件采样查询方式原理 :CPU: 不断检查是否采样定时时间到 ADC 转换是否结束等状态, 以确定程序执行流程优点 : 硬件少, 编程简单缺点 : 占用较多的 CPU 资源中断方式 : 原理 : 通过中断请求和中断服务完成采集优点 : 占用 CPU 资源较少缺点 : 从发出中断请求到执行中断服务的时延不确定, 存在定时抖动误差

53 数据采集与智能仪器 53 程序控制方式的不足 CPU 读取结果时需要执行一条 I/O 指令, 将结果读到内部寄存器 (Reg( Reg) ) 中, 然后再使用一个存储器写操作指令 ( 总线周期 ), 将 Reg 中数据传送到内存 (MEM( MEM) 单元中高速数据采集时,CPU, 读结果将成为瓶颈虽然中断方式可提高 CPU 的利用率, 但从中断请求发出到实际执行中断服务之间, 还要经历 CPU 完成现行指令的执行中断响应读取中断类型码将标志寄存器和返回地址压栈关闭 I 和 T 标志位调用中断服务程序可能还需保护现场等等操作退出中断也要进行一系列的逆向操作总之也有时间开销, 更重要的是时延长短与 CPU 当时所处的状态有关, 用中断方式控制定时往往会造成定时抖动

54 数据采集与智能仪器 54 DMA 方式利用专用硬件电路产生稳定准确的定时信号, 启动采样以及 DMA 读 ( 结果 ) 利用 DMA 控制器 (DMAC( DMAC) ) 在 IO 端口和内存单元之间, 通过总线直接传送结果, 无需再经 CPU 内部寄存器做二次数据中转 CPU 与 DMAC 之间通过总线仲裁逻辑协调总线使用权, 总线使用权的转移和交回过程高效迅捷, 无效开销小适合高速数据传输

55 数据采集与智能仪器 55 思考题和习题 : 1. 回顾和总结 : 在 64Kbps PCM 数字电话信号的生成过程中, 使用了哪些 ( 在本章中 2.1~2.4 节介绍的 ) 技术? 并简述其主要参数 ( 如 AAF 截止频率采样速率等 ) 注 : 本科没有学过通信原理方面的课程, 请参阅有关教科书 2. 分析和判断 : 一个带有采样 / 保持器的数据采集系统, 其采样频率 fs=100khz =100KHz,FSR=10V, tap=3ns,, 分辨率 n=8,, 试问系统的采样频率是否太高? 3. 探讨和思考 : 已知量化噪声能量在频域内的分布与采样频率 Fs 无关, 并在 0~Fs/2 区间内呈均匀分布如果将采样频率 Fs 提高到 K*2fm(K>>1 K>>1,, 如 K=16), 但在信号的重建过程中, 低通滤波器的截止频率仍然是 2fm,, 这将会出现什么效果?(? ( 可借助低通信号采样定理的频域证明进行分析 )

Microsoft PowerPoint - ch9 [兼容模式]

Microsoft PowerPoint - ch9 [兼容模式] 第九章多采样率数字信号处理王柯俨 kwang@mail.idian.edu.cn http://web.idian.edu.cn/kwang/teach.html d /k /t h 1 91 9.1 引言需要多采样率的场合 : 需求不同 ( 数字电视数字电话等非平稳信号的分析冗余数据的存在采样率转换多采样率数字信号处理 2 采样率转换方法 : 方法一 : 间接转换把离散时间信号

数据采集与智能仪器 概述 2.2 采样定理 本章内容 2.3 关于采样方式的讨论 2.4 量化与编码 2.5 系统通过速率 2.6 孔径时间和孔径失真 2.7 采样控制方式

数据采集与智能仪器概述 2.2 采样定理本章内容 2.3 关于采样方式的讨论 2.4 量化与编码 2.5 系统通过速率 2.6 孔径时间和孔径失真 2.7 采样控制方式