Akusztikus MEMS szenzor vizsgálata. Sós Bence

Hasonló dokumentumok
Akusztikus MEMS szenzor vizsgálata. Sós Bence JB2BP7

Elektronika Előadás. Modulátorok, demodulátorok, lock-in erősítők

A/D és D/A átalakítók gyakorlat

Analóg-digitális átalakítás. Rencz Márta/ Ress S. Elektronikus Eszközök Tanszék

X. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ

2. Elméleti összefoglaló

Analóg digitális átalakítók ELEKTRONIKA_2

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 7. AZ AD KONVERZIÓ

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 0. TANTÁRGY ISMERTETŐ

Digitális jelfeldolgozás

Analóg elektronika - laboratóriumi gyakorlatok

Analóg elektronika - laboratóriumi gyakorlatok

Mintavételezés és AD átalakítók

DIGITÁLIS KOMMUNIKÁCIÓ Oktató áramkörök

Informatikai eszközök fizikai alapjai Lovász Béla

Az INTEL D-2920 analóg mikroprocesszor alkalmazása

Elektronika IV (Analóg és hírközlési áramkörök II) 8. mérés: AD és DA átalakítók

10.1. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ

Szűrő architektúrák FPGA realizációjának vizsgálata

Mérés és adatgyűjtés

Kísérleti hangrendszer tervezése házimozihoz

Alapvető Radar Mérések LeCroy oszcilloszkópokkal Radar impulzusok demodulálása és mérése

Elektronika Előadás. Digitális-analóg és analóg-digitális átalakítók

Mérés és adatgyűjtés

π π A vivőhullám jelalakja (2. ábra) A vivőhullám periódusideje T amplitudója A az impulzus szélessége szögfokban 2p. 2p [ ]

1. Jelgenerálás, megjelenítés, jelfeldolgozás alapfunkciói

PWM elve, mikroszervó motor vezérlése MiniRISC processzoron

Aktív zajcsökkentő rendszerek megvalósítása szenzorhálózattal

Első egyéni feladat (Minta)

A mintavételezéses mérések alapjai

LOGSYS LOGSYS SZTEREÓ CODEC MODUL FELHASZNÁLÓI ÚTMUTATÓ szeptember 16. Verzió

Önálló laboratórium beszámoló

Kiegészítés a Párbeszédes Informatikai Rendszerek tantárgyhoz

I 2 C, SPI, I 2 S, USB, PWM, UART, IrDA

Iványi László ARM programozás. Szabó Béla 6. Óra ADC és DAC elmélete és használata

Digitális technika VIMIAA hét

Beszédinformációs rendszerek 5. gyakorlat Mintavételezés, kvantálás, beszédkódolás. Csapó Tamás Gábor

Digitális technika VIMIAA hét

FIR és IIR szűrők tervezése digitális jelfeldolgozás területén

Wavelet transzformáció

Fehérzajhoz a konstans érték kell - megoldás a digitális szűrő Összegezési súlyok sin x/x szerint (ez akár analóg is lehet!!!)

Digitális technika (VIMIAA02) Laboratórium 4

Négyszög - Háromszög Oszcillátor Mérése Mérési Útmutató

Shift regiszter + XOR kapu: 2 n állapot

Digitális mérőműszerek. Kaltenecker Zsolt Hiradástechnikai Villamosmérnök Szinusz Hullám Bt.

<mérésvezető neve> 8 C s z. 7 U ki TL082 4 R. 1. Neminvertáló alapkapcsolás mérési feladatai

Választható önálló LabView feladatok 2009 A zárójelben szereplő számok azt jelentik, hogy hány főnek lett kiírva a feladat

Digitális jelfeldolgozás

Mintavétel: szorzás az idő tartományban

A/D és D/A konverterek vezérlése számítógéppel

A tervfeladat sorszáma: 1 A tervfeladat címe: ALU egység 8 regiszterrel és 8 utasítással

Villamos jelek mintavételezése, feldolgozása. LabVIEW 7.1

2.3. Soros adatkommunikációs rendszerek CAN (Harmadik rész alapfogalmak II.)

Digitális technika (VIMIAA02) Laboratórium 4

Modern Fizika Labor. Fizika BSc. Értékelés: A mérés dátuma: A mérés száma és címe: 5. mérés: Elektronspin rezonancia március 18.

Analóg-digitál átalakítók (A/D konverterek)

Digitális szűrők - (BMEVIMIM278) Házi Feladat

Elektronika Előadás. Analóg és kapcsolt kapacitású szűrők

Villamos jelek mintavételezése, feldolgozása. LabVIEW előadás

EB134 Komplex digitális áramkörök vizsgálata

Gyakorló többnyire régebbi zh feladatok. Intelligens orvosi műszerek október 2.

FEDÉLZETI INERCIÁLIS ADATGYŰJTŐ RENDSZER ALKALMAZÁSA PILÓTA NÉLKÜLI REPÜLŐGÉPEKBEN BEVEZETÉS

Programozható Vezérlő Rendszerek. Hardver

Bevezetés a méréstechnikába és jelfeldolgozásba 7. mérés RC tag Bartha András, Dobránszky Márk

Digitális modulációk vizsgálata WinIQSIM programmal

Mérés 3 - Ellenörzö mérés - 5. Alakítsunk A-t meg D-t oda-vissza (A/D, D/A átlakító)

Konzulensek: Mikó Gyula. Budapest, ősz

HÍRADÁSTECHNIKA SZÖVETKEZET

DR. KOVÁCS ERNŐ MŰVELETI ERŐSÍTŐK MÉRÉSE

A digitális jelek időben és értékben elkülönülő, diszkrét mintákból állnak. Ezek a jelek diszkrét értékűek és idejűek.

Nagyfrekvenciás rendszerek elektronikája házi feladat

The modular mitmót system. 433, 868MHz-es ISM sávú rádiós kártya

Híradástechikai jelfeldolgozás

3.18. DIGITÁLIS JELFELDOLGOZÁS

Digitális hangszintmérő

Digitális technika (VIMIAA02) Laboratórium 1

ADC és DAC rendszer mérése

3. A DIGILENT BASYS 2 FEJLESZTŐLAP LEÍRÁSA

Digitális technika (VIMIAA02) Laboratórium 1

Teljesítmény-erősítők. Elektronika 2.

Digitális mérőműszerek

Modulációk vizsgálata

Analóg elektronika - laboratóriumi gyakorlatok

Digitális szűrő méréshez (DF)

2. gyakorlat Mintavételezés, kvantálás

8. Laboratóriumi gyakorlat INKREMENTÁLIS ADÓ

KANDÓ KÁLMÁN VILLAMOSMÉRNÖKI FŐISKOLAI KAR. Mikroelektronikai és Technológiai Intézet. Aktív Szűrők. Analóg és Hírközlési Áramkörök

A LOGSYS GUI. Fehér Béla Raikovich Tamás, Laczkó Péter BME MIT FPGA laboratórium

Fourier-sorfejtés vizsgálata Négyszögjel sorfejtése, átviteli vizsgálata

Elektronika Oszcillátorok

Hangtechnika. Médiatechnológus asszisztens

Feszültségérzékelők a méréstechnikában

D/A konverter statikus hibáinak mérése

Multi-20 modul. Felhasználói dokumentáció 1.1. Készítette: Parrag László. Jóváhagyta: Rubin Informatikai Zrt.

XII. PÁRHUZAMOS ÉS A SOROS ADATÁTVITEL

Programozási segédlet DS89C450 Fejlesztőpanelhez

ÁLTALÁNOS SZENZORINTERFACE KÉSZÍTÉSE HANGKÁRTYÁHOZ

Dekonvolúció, Spike dekonvolúció. Konvolúciós föld model

Új kompakt X20 vezérlő integrált I/O pontokkal

Digitális tárolós oszcilloszkópok

Átírás:

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Akusztikus MEMS szenzor vizsgálata Önálló laboratórium zárójegyzőkönyv 2014/15. I. félév Sós Bence III. évf, villamosmérnök szakos hallgató BSc Beágyazott információs rendszerek ágazat Konzulens: Fehér Béla docens Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

Tartalom: Feladatkiírás Bevezetés, célkitűzés Előzmények, elmélet: o A MEMS mikrofonok o PDM jel o Kinyerhető információ Alkalmazott megoldás o A CIC szűrő Tapasztalatok, értékelés o Egyéb struktúrák Irodalomjegyzék Mellékletek Feladatkiírás A MEMS technológia alkalmazása segítségével gyártott akusztikus szenzorok, mikrofonok műszaki paraméterei sokat fejlődtek az elmúlt években és sok tekintetben képesek kiváltani a hagyományos, olcsó mikrofonokat. Ezek a mikrofonok jellemzően digitális interfésszel rendelkeznek, a két elterjedt kimeneti jelforma a PDM és az I2S interfész. Az önállólaboratórium feladat célja ezen eszközök használati lehetőségeinek vizsgálata speciális akusztikus szenzormegoldások esetében.

Bevezetés, célkitűzés: A feladatom a BME MIT tanszéken folyó akusztikus lokalizációs projekt támogatása digitális kimenetű mikrofonok vizsgálatával. Célunk az analóg elektronika kiváltása digitális kimenetű mikrofonokkal. A jelformázás, jelerősítés és Analóg-digitális konverzió sok erőforrást emészt fel. A jobb oldalt lévő képen egy régebbi megoldása látszik a feladatnak. A képen jól látszik, hogy a jelkondicionálás és konverzió a panel egyharmadát foglalja el. Ez sok erőforrást jelent, mind hely mind, fogyasztás szempontjából. Ha ezt ki tudjuk küszöbölni, akkor csökkenthetjük a rendszer méretét fogyasztását és árát. Ezek a paraméterek változása mellett akár azt is megengedhetjük, hogy a szenzorok számát is megsokszorozzuk a pontosság növelése érdekében. Célunk az is hogy az előző megoldásoknál egy rugalmasabb és adaptívabb megoldást dolgozzunk ki, erre a digitális kimenetű szenzorok szintén alkalmasabbnak tűnnek. Változtatható mintavételi frekvencia és amplitúdó felbontás miatt. Előzmények, Elmélet MEMS mikrofonok: MEMS jelentése Microelectromechanical systems, a lényege, hogy közvetlenül a szilícium a lapkára van integrálva mind a mechanikus, mind az elektronikus része a szenzornak.

Számunkra lényeges előnyös tulajdonságok: Nagyon kis méret, közel pontszerű érzékelés. Omnidirekcionális. SI chipre integrált jelkondicionálás és Analóg digitális konverzió. Közvetlen Digitális I/O-hoz illeszthető kimenet. Több féle kommunikációs lehetőségek (PDM, I 2 S) Párosával összekapcsolhatók, sztereó kimenet generálásához. Jó zavarelnyomás MEMS mikrofon membrán Mikrofon kimenetek, kommunikációs lehetőségek: Alapvetően 2 opció létezik a piacon, az egyik az I 2 S (Inter-IC Sound), ez a protokoll kimondottan jó minőségű beszédhang átvitelére szolgál. Legfőbb tulajdonságai: Soros átvitel. 24bites csomagok. 3.2MHz - es Master clock. 50kHz Mintavételi frekvencia. Ezek alapján elmondható, hogy ez a protokoll használata nem célszerű akusztikus lokalizációhoz a kis mintavételi frekvencia miatt. A másik lehetőség a PDM (Pulse Density Modulation) kimenet: A PDM kimenet az egy egybites ADC konverter kimente, ahol a pulzusok gyakorisága hordozza az információt. Ennek egy speciális esete a PWM jel, ahol a frekvencia állandó. (felfutó élek ugyanannyi időnként vannak) A két moduláció 0 és 100%-os kitöltés mellett azonos kimenetet produkál. Alapvető tulajdonságai: Soros (1 bites) bitstream hordozza az információt 3.072Mhz es maximális órajel Utólagos digitális jelfeldolgozást igényel Feldolgozás nagyon rugalmassá teszi, tetszőlegesen változtatható mintavételi frekvencia.

I 2 S és PDM mikrofon felépítése A PDM jel A PDM jel az, ami a sigma-delta modulátorból kijön. Az általunk használt MEMS mikrofonokban ilyen negyedrendű modulátor van, a lenti ábrán látható egy elsőrendű modulátor. A PDM jel alapvetően hasonló a PWM jelhez, ami PDM egy speciális este. A PWM jel egy olyan PDM jel, amikor a felfutó élek mindig ugyanannyi időnként következnek be, állandó a frekvenciája. A két jel közt 0 és 100% -os kitöltés mellett nincsen különbség. A jelszintek átlagával van kapcsolatban az analóg jel, így a modulált jel közvetlenül ráköthető egy analóg alul áteresztő szűrőre, ezzel visszakapva az eredeti analóg jelet. Sigma-Delta modulátor

Működését röviden összefoglalva: A bemenő jelet integrálva rákötjük egy 1 bites ADC (komparátorra). Amikor 0-átmenet történik akkor a bemenő jelből kivonunk vagy hozzáadunk egy Vref nagyságú impulzust. (1 bites DAC) Az ADC kimenetén található a digitális jel. Demoduláció: A demoduláció alapvetően egy digitális aluláteresztő szűrővel és egy decimátorral valósítható meg. Az aluláteresztővel csináljuk meg a PDM PCM konverziót, majd a Decimátorral lecsökkentjük a mintavételi frekvenciát. Erre itt látható egy DSP-vel megvalósított struktúra. A struktúrában látható a CIC szűrő, ami megvalósítja a demodulálást és utána 2db félsáv- és egy FIR szűrő, ami utószűrést véges a nagyobb pontosság érdekében.

A PDM jelből kinyerhető információ. Fontos foglalkozni a jelből kinyerhető információ mennyiségével. Belátható, hogy minél hosszabb időre átlagoljuk a PDM jelet, annál pontosabb amplitúdó érték lesz elérhető számunkra. Cserébe viszont a mintavételi frekvenciánk le fog csökkeni. Amennyiben összehasonlítjuk a 3Mhz-es 1 bites PDM jelet egy 1MHz-es 16bites ADC-vel, akkor azonnal érezhetjük, hogy kevesebb információ fog rendelkezésünkre állni. Ennek szimulációja legegyszerűbben egy matlab szimulink szimulációval végezhető el. Az ábrán legfelül a bemenetre kötött analóg jel látható, ami egy 10kHz-es szinusz jel. Alatta a PDM jel. Ezek alatt látható az 5 db demodulált jel. fentről lefele: 64-es Decimálási faktor: (48kHz mintavételi frekvencia) láthatóan kb 5db minta van egy periódusban. Az amplitúdó elméletben +-64 érték. 32-es Decimálási faktor: (96kHz), +-32 értékkel. 16-os Decimálási faktor: (192kHz) +-16 értékkel. 8-as faktor (384kHz) +-8 érték. Itt már látható, hogy nem tud elég pontosan beállni 2 érték közé az amplitúdó ezért az ugrál. 4-es faktor (768kHz) Itt látható, hogy csak sejteni tudjuk, hogy ez egy szinusz jel. Látható, hogy a kis mintavételi frekvencia nem célszerű, hiszen kevéssé pontosan tudunk távolságot meghatározni. Ugyanakkor, ha túl nagyra választjuk, akkor nem tudunk Zero-Crossing vagy csúcsdetektáló algoritmusokat használni a pontatlan jel miatt.

A fenti problémára látható itt egy megoldás, az utánszűrés alkalmazása. Abban az esetben, ha a demodulátor után kötünk szűrőket (pontosan 2db félsáv és egy FIR szűrőt), ugyanazok a jelek láthatóak. Látható, hogy itt már megéri nagy mintavételi frekvenciát használni. Viszont az utána kötött szűrőknek ára van: az egyik, hogy kell egy hardver, ami ezt a szűrést el is végzi. A FIR és a félsáv szűrők megvalósításához hardveres szorzás kell. A másik probléma, hogy a rendszerünknek lesz valamekkora véges késleltetése, amit mi szeretnénk minimalizálni. A CIC decimáló szűrő Az alkalmazott megoldás A CIC (Cascaded Integrator- Comb) szűrő egy olyan speciális szűrő, melyet kimondottan decimálásra vagy interpolálásra használnak, ugyanis az Aliasingból adódó torzítás mindig a szűrő elnyomási pontjaira esik, míg máshol nem olyan szigorúak a követelmények. Ez látható a jobbra lévő ábrán is.

A struktúráját tekintve a szűrő 3 részből áll: Integrátor Fésű Decimátor (esetleg interpolátor) Létezik olyan struktúra is, ahol a fésűk és a decimátor meg vannak cserélve, ilyenkor viszont a fésűknek nagyobb késleltetést kell adni. Ez olyan szempontból célszerű, hogy ritkábban kell összeadni, viszont ezáltal a rendszer késleltetése is megnő. A szűrőnek egy nagyon fontos tulajdonsága, a lineáris fázismenet. Ezt biztosítanunk kell a detektáláshoz.

Tapasztalatok: Ezt a struktúrát alkalmazva vizsgáltam a rendszert egy periodikus (négyszög) gerjesztés mellett. 2 mikrofont alkalmazva különböző decimálási faktor mellett. ( Utánszűrés nélkül) Először 64 szeres decimálási faktor mellett. Ilyenkor látszik, hogy a jelünk nagyon szép és pontos, látjuk, hogy a piros és kék (jobb és bal) csatorna közt egy fáziskésés van jelen. Ez az a fáziskésés, amit mi minél pontosabban szeretnénk meghatározni.

Ugyanez 8-szoros decimálás esetén. Azt tapasztaljuk, hogy a jelalak kivehetetlen, ezt detektálásra nem lehet használni, viszont a fáziskésés még mindig jól látható. Érdemes megjegyezni, hogy ez kis légnyomás amplitúdó mellet tapasztaltuk. Jóval nagyobb amplitúdó estén, mint például taps vagy kalapácsütés ez a probléma nem állt fenn ilyen jelentősen. Ugyanaz a struktúra csupán a gerjesztést megváltoztatva: Jól látható, hogy az előző probléma egyáltalán nem jelentős. Érdemes megnézi az amplitúdókat. Az első esetben a jel csúcstól csúcsig 30 érték nagyságú, amíg a második esetben ez 350 fölötti érték. Ekkora amplitúdó mellett már nem jelentős a hiba. Ezek oka a PDM jelnél említett információsűrűség. 8-as decimálás mellett elméletben 16 értelmes értékünk lehet, az azon fölüli bitek zajosak. A CIC szűrőnek van alul áteresztő jellege, emiatt is

láthatunk 4 bitnél többet. Természetesen ezt a pontosságot tovább is lehetne növelni még több szűrő alkalmazásával. Ofszet probléma: Ezek a MEMS szenzorok légnyomást mérnek. Sajnos a gyártástechnológiai pontatlanságok miatt a szenzorok kimenetén valamekkora konstans ofszet található, ez már a szenzorból kiadott PDM jelen is látszik oszcilloszkóppal megvizsgálva, és sajnos ez mikrofononként változik. Ez látható az alábbi ábrán is, hogy egymáshoz képest fázisban és nullpontban is el vannak tolva a szinusz jelek. Ennek a kiküszöbölése végett szükség van egy kalibrációra és relatív csendre. Én egy egyszerűbb megoldást alkalmaztam, ami egyszerű számtani közepe az 1024 mintának. Ezzel könnyen ki lehetett számolni egy olyan értéket, amit a jelből kivonva korrigáljuk az ofszet hibát. Mozgó ablakos detektálás: A detektálás elve az, hogy közvetlen a PDM jelet minden ciklusban belevezetjük egy shift regiszter aljára, majd azt vizsgáljuk, hogy a regiszterben hány darab egyes és nulla van. Ez alapján becsülni tudjuk a jelszintet. Előnye, hogy erőforrásigénye minimális. A megoldás célja lenne csökkenteni a szűrőkből adódó késleltetést. Az idő szerinti felbontása maximális (3MHz mintavételi frekvencia). Elméletben egy négyszög impulzust detektálni a shift regiszter méretének nagyságával arányos idő alatt tudunk detektálni. (ez az arány attól függ, hogy ismerjük e a beérkező jelalakot). Gyakorlatban akkor tudunk normálisan jelet detektálni, ha ez a regiszter legalább 32 bit méretű.

Tapasztalatok: Tulajdonságok: Felső ábrán: Szűrt jel: 4-es decimálási faktor: 768kHz-es mintavételi frekvencia Alsó ábrán: Ablakozott jel: Alapvetően 3Mhz-enként előáll egy minta itt csak minden 4. van ábrázolva. Az ábrákon az látható, hogy az ablakos detektálás jelalakra jól közelíti a szűrt jelet. Nullátmenet detektálásra alkalmatlan az ablakozott jel. Amire érdemben lehet alkalmazni, az csúcsdetektálás.

Késleltetések: Számunkra az is érdekes, hogy a két jel közül melyik érkezik meg hamarabb, hogyan tudnánk gyorsabban, a legkisebb késleltetéssel megmondani azt, hogy beérkezett a várt jel. Az ábrák 100 mintára kinagyítva a lentiek. A szűrt jelnél az alsó csúcs a 141.minta. Az ablakozott jelnél az 1. csúcs (amiről feltehetjük, hogy a minimumot jelzi) az a 128 és 129.- minta közt szerepel. Pontosan nem tudjuk a felbontás miatt, mind x mind y tengely mentén nem pontos az ábrázolás. Ez nagyjából megfelel a 6. rendű szűrő 12-es késleltetésének.

Irodalomjegyzék: http://www.analog.com/media/en/technical-documentation/application-notes/ee-350rev1.pdf http://en.wikipedia.org/wiki/delta-sigma_modulation http://en.wikipedia.org/wiki/pulse-density_modulation http://www.embedded.com/design/configurable-systems/4006446/understanding-cascadedintegrator-comb-filters http://en.wikipedia.org/wiki/cascaded_integrator%e2%80%93comb_filter Mellékletek Mellékeltem a Xilinx ISE projectfile-okat és a tesztpanelt.