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信号采集?信号采集要经过哪四步

时间:2023/06/27 13:12:00人气:作者:本站作者我要评论

大家好,今天小编来为大家解答以下的问题,关于信号采集,信号采集要经过哪四步这个很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧!

信号采集要经过哪四步

采样、保持、量化、编码。在某些特定的时刻对这种模兆颂拟信号进行测量叫做采样。把一个采样输出信号数字化,需要将采样族山郑输出所得的瞬时模拟信号保持一段时间叫保持。量化是将连续唯前幅度的抽样信号转换成离散时间、离散幅度的数字信号。编码是将量化后的信号编码成二进制代码输出。

你好,传感器信号采集方式都有哪几种拜求!

传感器输出信号形式含告让可以分为三种,包括增量码信号、绝对码信号以及开关信号。

目前,比较常用的传感器信号采集的方式包括有线采集和无线采集等两种方式。有线的有RS485,RS232,以太网等,无线的包括wifi,2.4g,433mhz,490mhz和运营商网络GPRS。基于XL.SN智传感网络的无线传感器数据采集传输系统,可以实友历现对温度,压力,气体,温湿度,液位,流量,光照,降雨量,振动,转速等数据参数的实时采集,无线传输,无线监控与预警。在实际应用中,无线传感器数据采集传输系统常见的包括深圳信谈局立科技农业物联网智能大棚环境监控系统,智慧养殖环境监控系统,智慧管网管沟监控系统,仓储馆藏环境监控系统,机房实验室环境监控系统,危险品仓库环境监控系统,大气环境监控系统,智能制造运行过程监控系统,能源管理系统,电力监控系统等。

模拟信号的信号采集

7.1.1模拟信号采集技术

这里的模拟信号是指电压和电流信号,对模拟信号的处理技术主要包括模拟量的选通、模拟量的放大、信号滤波、电流电压的转换、V/F转换、A/D转换等。

1.模拟通道选通

单片机测控系统有时需要进行多路和多参数的采集和控制,如果每一路都单独采用各自的输入回路,即每一路都采用放大、滤波、采样/保持,A/D等环节,不仅成本比单路成倍增加,而且会导致系统体积庞大,且由于模拟器件、阻容元件参数特性不一致,对系统的校准带来很大困难;并且对于多路巡检如128路信号采集情况,每路单独采用一个回路几乎是不可能的。因此,除特殊情况下采用多路独立的放大、A/D外,通常采用公共的采样/保持及A/D转换电路(有时甚至可将某些放大电路共用),利用多路模拟开关,可以方便实现共用。

选择多路模拟开关时,需要考虑以下几点:

(1)通道数量

通道数量对切换开关传输被测信号的精度和切换速度有直接的影响,因为通道数目越多,寄生电容和泄漏电流通常也越大。平常使用的模拟开关,在选通其中一路时,其它各路并没有真正断开,只是处于高阻状态,仍存在漏电流,对导通的信号产生影响;通道越多,漏电流越大,通道间的干扰也越多。

(2)泄漏电流

在设计电路时,泄漏电流越小越好。采集过程中,信号本身就非常微弱,如果信号源内阻很大,泄漏电流对精度的影响会非常大。

(3)切换速度

在选择模拟开关时,要综合考虑每路信号的采样速率、A/D的转换速率,因为它们决定了对模拟开关的切换速度的要求。

(4)开关电阻

理想状态的多路开关其导通电阻为零,而断开电阻为无穷大,而实际的模拟开关无法到这个要求,因此需考虑其开关电阻,尤其当与开关串联的负载为低阻抗时,应选择导通电阻足够低的多路开关。

(5)参数的漂移性及每路电阻的一致性

(6)器件的封装

常用的模拟开关有DIP和SO两种封装,可以根据实际需要选择。

2.信号滤波

从传感器或其它接收设备获得的电信号,由差中册于传输过程中的各种噪声干扰,工作现场的电磁干扰,前段电路本身的影响,往往会有多种频率成分的噪声信号,严重情况下,这种噪声信号甚至会淹没有效输入信号,致使测试无法正常进行。为了减少噪声信号对测控过程的影响,需采取滤波措施,滤除干扰噪声,提高系统的信噪比(S/N)。

过去常用模拟滤波电路实现滤波,模拟滤波的技术较为成熟。模虚宏拟滤波可分为有源滤波和无源滤波。设计有源滤波器,首先根据所要求的幅频特性,寻找可实现的有理函数进行逼近设计。常用的逼近函数有:波待瓦兹(Butterworth)函数、切比雪夫(Chebyshev)函数,贝塞尔(Besel)函数等,然后计算电路参数,完成设计。

但是模拟滤波电路复杂,不仅增加了设计成本,而且还增加系统的功耗,降低了系统可靠性。随着电子技术的发展,21世纪很多的场合都应用数字滤波技术。数字滤波技术发展非常迅速,21世纪的手机、PDA等智能设备,大多采用数字滤波技术。它作为软件无线电的一个处理单元,有非常广阔的发展前景。但是,单片机的处理能力有限,只能完成比较简单的数字滤波。

在单片机系统中,首先在设计硬件是对信号采取抗干扰措施,然后在设计软件时,对采集到的数据进行消除干扰的处理,以进一步消除附加在数据中的各式各样的干扰,使采集到的数据能够真实的反映现场的情况。下面介绍的几种工控中常用的数字滤波技术。

(1)死区处理

工业现场采集到的信号往往会在一定的范围内不断的波动,或者培侍说有频率较高、能量不大的干扰叠加在信号上,这种情况往往出现在应用工控板卡的场合,此时采集到的数据有效值的最后一位不停的波动,难以稳定。这种情况可以采取死区处理,把波动的值进行死区处理,只有当变化超出某值时才认为该值发生了变化。比如编程时可以先对数据除以10,然后取整,去掉波动项。

(2)算术平均值法

公式为YK=(XK1+XK2+XK3+…+XKN)/N,在一个周期内的不同时间点取样,然后求其平均值,这种方法可以有效的消除周期性的干扰。同样,这种方法还可以推广成为连续几个周期进行平均。

(3)中值滤波法

这种方法的原理是将采集到的若干个周期的变量值进行排序,然后取排好顺序的值得中间的值,这种方法可以有效的防止受到突发性脉冲干扰的数据进入。在实际使用时,排序的周期的数量要选择适当,如果选择过小,可能起不到去除干扰的作用,选择的数量过大,会造成采样数据的时延过大,造成系统性能变差。

(4)低通滤波法

公式为YK=Q*XK+(1-Q)*YK-1截止频率为f=K/2πT。这种滤波方式相当于使采集到的数据通过一次低通滤波器。来自现场的信号往往是4~20mA信号,它的变化一般比较缓慢,而干扰一般带有突发性的特点,变化频率较高,而低通滤波器就可以滤除这种干扰,这就是低通滤波的原理。实际使用时,根据信号的带宽,合理选择Q值。

(5)滑动滤波法

滑动滤波法是由一阶低通滤波法推广而来的。现场信号一般都是平滑的,不会出现突变,如果接收到的信号有突变,那么很可能就是干扰。滑动滤波法就是基于这个原理,把所有的突变都视为干扰,并且通过平滑去掉干扰。应用这种方法,只能处理平滑信号,并且不同的场合,数据处理过程也要做相应调整。滑动滤波法的公式是:Yn=Q1Xn+Q2Xn-1+Q3Xn-2,其中Q1+Q2+Q3=1且Q1>Q2>Q3。

在实际使用时,常常需要结合多种方法,以其它滤波的效果。比如在中值滤波法中,加入平均值滤波,借以提高滤波的性能。

3.电流电压的转换

电压信号可以经由A/D转换器件转换成数字信号然后采集,但是电流不能直接由A/D转换器转换。在应用中,先将电流转变成电压信号,然后进行转换。电流/电压转换在工业控制中应用非常广泛。

电流/电压转换最简单的方法是在被测电路中串入精密电阻,通过直接采集电阻两端的电压来获得电流。A/D器件只能转换一定范围的电压信号,所以在电流/电压转换过程中,需要选择合适阻值的精密电阻。如果电流的动态范围较多,还必须在后端加入放大器进行二次处理。经过多次处理,会损失测量的精度。21世纪有很多电流/电压转换芯片,其响应时间、线性度、漂移等指标均很理想,且能适应大范围大电流的测量。

4.电压频率的转换

频率接口有以下特点:

(1)接口简单、占用硬件资源少。频率信号通过任一根I/O口线或作为中断源及计数时钟输入系统。

(2)抗干扰性能好。V/F转换本身是一个积分过程,且用V/F转换器实现A/D转换,就是频率计数过程,相当于在计数时间内对频率信号进行积分,因而有较强的抗干扰能力。另外可采用光电耦合连接V/F转换器与单片机之间的通道,实现隔离。

(3)便于远距离传输。可通过调制进行无线传输或光传输。

由于以上这些特点,V/F转换器适用于一些非快速而需进行远距离信号传输的A/D转换过程。利用V/F变换,还可以减化电路、降低成本、提高性价比。

5.A/D转换

A/D转换是指将模拟输入信号转换成N位二进制数字输出信号的过程。伴随半导体技术、数字信号处理技术及通信技术的飞速发展,A/D转换器2000年也呈现高速发展的趋势。人类数字化的浪潮推动了A/D转换器不断变革,2014年,在通信产品、消费类产品、工业医疗仪器乃至军工产品中无一不显现A/D转换器的影,可以说,A/D转换器已经成为人类实现数字化的先锋。自1973年第一只集成A/D转换器问世至今,A/D、D/A转换器在加工工艺、精度、采样速率上都有长足发展,2014年的A/D转换器的精度可达26位,采样速度可达1GSPS,今后的A/D转换器将向超高速、超高精度、集成化、单片化发展。不管怎么发展,A/D转换的原理和作用都是不变的。在下一节,将着重讨论A/D转换技术。

7.1.2A/D转换技术

21世纪的软件无线电、数字图像采集都需要有高速的A/D采样保证有效性和精度,一般的测控系统也希望在精度上有所突破,人类数字化的浪潮推动了A/D转换器不断变革,而A/D转换器是人类实现数字化的先锋。A/D转换器发展了30多年,经历了多次的技术革新,从并行、逐次逼近型、积分型ADC,到21世纪来新发展起来的∑-Δ型和流水线型ADC,它们各有其优缺点,能满足不同的应用场合的使用。

逐次逼近型、积分型、压频变换型等,主要应用于中速或较低速、中等精度的数据采集和智能仪器中。分级型和流水线型ADC主要应用于高速情况下的瞬态信号处理、快速波形存储与记录、高速数据采集、视频信号量化及高速数字通讯技术等领域。此外,采用脉动型和折叠型等结构的高速ADC,可应用于广播卫星中的基带解调等方面。∑-Δ型ADC主应用于高精度数据采集特别是数字音响系统、多媒体、地震勘探仪器、声纳等电子测量领域。下面对各种类型的ADC作简要介绍。

1.逐次逼近型

逐次逼近型ADC是应用非常广泛的模/数转换方法,它包括1个比较器、1个数模转换器、1个逐次逼近寄存器(SAR)和1个逻辑控制单元。它是将采样输入信号与已知电压不断进行比较,1个时钟周期完成1位转换,N位转换需要N个时钟周期,转换完成,输出二进制数。这一类型ADC的分辨率和采样速率是相互矛盾的,分辨率低时采样速率较高,要提高分辨率,采样速率就会受到限制。

优点:分辨率低于12位时,价格较低,采样速率可达1MSPS;与其它ADC相比,功耗相当低。

缺点:在高于14位分辨率情况下,价格较高;传感器产生的信号在进行模/数转换之前需要进行调理,包括增益级和滤波,这样会明显增加成本。

2.积分型ADC

积分型ADC又称为双斜率或多斜率ADC,它的应用也比较广泛。它由1个带有输入切换开关的模拟积分器、1个比较器和1个计数单元构成,通过两次积分将输入的模拟电压转换成与其平均值成正比的时间间隔。与此同时,在此时间间隔内利用计数器对时钟脉冲进行计数,从而实现A/D转换。

积分型ADC两次积分的时间都是利用同一个时钟发生器和计数器来确定,因此所得到的D表达式与时钟频率无关,其转换精度只取决于参考电压VR。此外,由于输入端采用了积分器,所以对交流噪声的干扰有很强的抑制能力。能够抑制高频噪声和固定的低频干扰(如50Hz或60Hz),适合在嘈杂的工业环境中使用。这类ADC主要应用于低速、精密测量等领域,如数字电压表。

优点:分辨率高,可达22位;功耗低、成本低。

缺点:转换速率低,转换速率在12位时为100~300SPS。

3.并行比较A/D转换器

并行比较ADC主要特点是速度快,它是所有的A/D转换器中速度最快的,现代发展的高速ADC大多采用这种结构,采样速率能达到1GSPS以上。但受到功率和体积的限制,并行比较ADC的分辨率难以做的很高。

这种结构的ADC所有位的转换同时完成,其转换时间主取决于比较器的开关速度、编码器的传输时间延迟等。增加输出代码对转换时间的影响较小,但随着分辨率的提高,需要高密度的模拟设计以实现转换所必需的数量很大的精密分压电阻和比较器电路。输出数字增加一位,精密电阻数量就要增加一倍,比较器也近似增加一倍。

并行比较ADC的分辨率受管芯尺寸、输入电容、功率等限制。结果重复的并联比较器如果精度不匹配,还会造成静态误差,如会使输入失调电压增大。同时,这一类型的ADC由于比较器的亚稳压、编码气泡,还会产生离散的、不精确的输出,即所谓的“火花码”。

优点:模/数转换速度最高。

缺点:分辨率不高,功耗大,成本高。

4.压频变换型ADC

压频变换型ADC是间接型ADC,它先将输入模拟信号的电压转换成频率与其成正比的脉冲信号,然后在固定的时间间隔内对此脉冲信号进行计数,计数结果即为正比于输入模拟电压信号的数字量。从理论上讲,这种ADC的分辨率可以无限增加,只要采用时间长到满足输出频率分辨率要求的累积脉冲个数的宽度即可。

优点:精度高、价格较低、功耗较低。

缺点:类似于积分型ADC,其转换速率受到限制,12位时为100~300SPS。

5.∑-Δ型ADC

∑-Δ转换器又称为过采样转换器,它采用增量编码方式即根据前一量值与后一量值的差值的大小来进行量化编码。∑-Δ型ADC包括模拟∑-Δ调制器和数字抽取滤波器。∑-Δ调制器主要完成信号抽样及增量编码,它给数字抽取滤波器提供增量编码即∑-Δ码;数字抽取滤波器完成对∑-Δ码的抽取滤波,把增量编码转换成高分辨率的线性脉冲编码调制的数字信号。因此抽取滤波器实际上相当于一个码型变换器。

优点:分辨率较高,高达24位;转换速率高,高于积分型和压频变换型ADC;价格低;内部利用高倍频过采样技术,实现了数字滤波,降低了对传感器信号进行滤波的要求。

缺点:高速∑-△型ADC的价格较高;在转换速率相同的条件下,比积分型和逐次逼近型ADC的功耗高。

6.流水线型ADC

流水线结构ADC,又称为子区式ADC,它是一种高效和强大的模数转换器。它能够提供高速、高分辨率的模数转换,并且具有令人满意的低功率消耗和很小的芯片尺寸;经过合理的设计,还可以提供优异的动态特性。

流水线型ADC由若干级级联电路组成,每一级包括一个采样/保持放大器、一个低分辨率的ADC和DAC以及一个求和电路,其中求和电路还包括可提供增益的级间放大器。快速精确的n位转换器分成两段以上的子区(流水线)来完成。首级电路的采样/保持器对输入信号取样后先由一个m位分辨率粗A/D转换器对输入进行量化,接着用一个至少n位精度的乘积型数模转换器(MDAC)产生一个对应于量化结果的模/拟电平并送至求和电路,求和电路从输入信号中扣除此模拟电平。并将差值精确放大某一固定增益后关交下一级电路处理。经过各级这样的处理后,最后由一个较高精度的K位细A/D转换器对残余信号进行转换。将上述各级粗、细A/D的输出组合起来即构成高精度的n位输出。

优点:有良好的线性和低失调;可以同时对多个采样进行处理,有较高的信号处理速度,典型的为Tconv<100ns;低功率;高精度;高分辨率;可以简化电路。

缺点:基准电路和偏置结构过于复杂;输入信号需要经过特殊处理,以便穿过数级电路造成流水延迟;对锁存定时的要求严格;对电路工艺要求很高,电路板上设计得不合理会影响增益的线性、失调及其它参数。

,这种新型的ADC结构主要应用于对THD和SFDR及其它频域特性要求较高的通讯系统,对噪声、带宽和瞬态相应速度等时域特性要求较高的ccD成像系统,对时域和频域参数都要求较高的数据采集系统。

7.1.3A/D转换器件选型指南

A/D转换器的品种繁多,性能各异,A/D转换器的选择直接影响系统的性能。在确定设计方案后,首先需要明确A/D转换的需要的指标要求,包括数据精度、采样速率、信号范围等等。

1.确定A/D转换器的位数

在选择A/D器件之前,需要明确设计所要达到的精度。精度是反映转换器的实际输出接近理想输出的精确程度的物理量。在转化过程中,由于存在量化误差和系统误差,精度会有所损失。其中量化误差对于精度的影响是可计算的,它主要决定于A/D转换器件的位数。A/D转换器件的位数可以用分辨率来表示。一般把8位以下的A/D转换器称为低分辨率ADC,9~12位称为中分辨率ADC,13位以上为高分辨率。A/D器件的位数越高,分辨率越高,量化误差越小,能达到的精度越高。理论上可以通过增加A/D器件的位数,无止境提高系统的精度。但事实并非如此,由于A/D前端的电路也会有误差,它也同样制约着系统的精度。

比如,用A/D采集传感器提供的信号,传感器的精度会制约A/D采样的精度,经A/D采集后信号的精度不可能超过传感器输出信号的精度。设计时应当综合考虑系统需要的精度以及前端信号的精度。

2.选择A/D转换器的转换速率

在不同的应用场合,对转换速率的要求是不同的,在相同的场合,精度要求不同,采样速率也会不同。采样速率主要由采样定理决定。确定了应用场合,就可以根据采集信号对象的特性,利用采样定理计算采样速率。如果采用数字滤波技术,还必须进行过采样,提高采样速率。

3.判断是否需要采样/保持器

采样/保持器主要用于稳定信号量,实现平顶抽样。对于高频信号的采集,采样/保持器是非常必要的。如果采集直流或者低频信号,可以不需要采样保持器。

4.选择合适的量程

模拟信号的动态范围较大,有时还有可能出现负电压。在选择时,待测信号的动态范围最好在A/D器件的量程范围内。以减少额外的硬件付出。

5.选择合适的线形度

在A/D采集过程中,线形度越高越好。但是线形度越高,器件的价格也越高。当然,也可以通过软件补偿来减少非线性的影响。所以在设计时要综合考虑精度、价格、软件实现难度等因素。

6.选择A/D器件的输出接口

A/D器件接口的种类很多,有并行总线接口的,有SPI、I2C、1-Wire等串行总线接口的。它们在原理和精度上相同,但是控制方法和接口电路会有很大差异。在接口上的选择,主要决定于系统要求、已经开发者对于各种接口的熟练程度。

7.1.4数字逻辑信号的采集

通常需要采集的数字逻辑信号包括频率信号、逻辑编码信号。频率信号典型的应用包括测量电压,提供时间基准等。逻辑编码信号是个很广泛的概念,2014年有的传感器是数字型的,它输出的不是电流或电压,而直接是编码的逻辑信号,如温度传感器DS1820、各种时钟芯片、GPSOEM模块等。逻辑编码信号的采集主要考虑物力接口和通信协议。在有些书本中,也将其归类为通信技术。

模拟信号(英语:analogsignal)是指在时域上数学形式为连续函数的信号。与模拟信号对应的是数字信号,后者采取分立的逻辑值,而前者可以取得连续值。模拟信号的概念常常在涉及电的领域中被使用,不过经典力学、气动力学(pneumatic)、水力学等学科有时也会使用模拟信号的概念。

信号的采集和采样是同一个概念吗

虽然两尺租者相似,但不是同一个概念。

信号的采集是对信号的提取,以作其他用轮拍途,例如比较陵桐兆、判断,反馈等。信号的采用可以理解为一种具有专门用途的采集,通常而言,信号的采样是对模拟信号的采集,其目的是为后续量化作准备,也就是说采样是特指用于模拟信号数字化过程中的采集。

文章到此结束,如果本次分享的信号采集和信号采集要经过哪四步的问题解决了您的问题,那么我们由衷的感到高兴!

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