Mérés és adatgyűjtés

Hasonló dokumentumok
Mérés és adatgyűjtés

Mérés és adatgyűjtés

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

Mérés és adatgyűjtés

Orvosi Fizika és Statisztika

Analóg digitális átalakítók ELEKTRONIKA_2

Mintavételezés és AD átalakítók

1. Metrológiai alapfogalmak. 2. Egységrendszerek. 2.0 verzió

2. Elméleti összefoglaló

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

Elektronika Előadás. Digitális-analóg és analóg-digitális átalakítók

Az Informatika Elméleti Alapjai

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 6. A MINTAVÉTELI TÖRVÉNY

Digitális jelfeldolgozás

2. gyakorlat Mintavételezés, kvantálás

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 5. A JELFELDOLGOZÁS ALAPJAI: JELEK

Jelek és rendszerek 1. 10/9/2011 Dr. Buchman Attila Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék

Informatika Rendszerek Alapjai

A/D és D/A átalakítók gyakorlat

ANTAL Margit. Sapientia - Erdélyi Magyar Tudományegyetem. Jelfeldolgozás. ANTAL Margit. Adminisztratív. Bevezetés. Matematikai alapismeretek.

Fourier térbeli analízis, inverz probléma. Orvosi képdiagnosztika 5-7. ea ősz

Kiegészítés a Párbeszédes Informatikai Rendszerek tantárgyhoz

Hangtechnika. Médiatechnológus asszisztens

Házi Feladat. Méréstechnika 1-3.

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 0. TANTÁRGY ISMERTETŐ

Mérés és adatgyűjtés

Digitális jelfeldolgozás

X. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ

A mintavételezéses mérések alapjai

Ellenőrző kérdések a Jelanalízis és Jelfeldolgozás témakörökhöz

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

1. témakör. A hírközlés célja, általános modellje A jelek osztályozása Periodikus jelek leírása időtartományban

Akusztikus mérőműszerek

Shift regiszter + XOR kapu: 2 n állapot

Jelfeldolgozás. Gyakorlat: A tantermi gyakorlatokon való részvétel kötelező! Kollokvium: csak gyakorlati jeggyel!

Analóg-digitál átalakítók (A/D konverterek)

Az 1/f-zaj időbeli szerkezete és a zajanalízis alkalmazásai

Orvosi Fizika és Statisztika

Villamos jelek mintavételezése, feldolgozása. LabVIEW 7.1

Wavelet transzformáció

Z v 1 (t)v 2 (t τ)dt. R 12 (τ) = 1 R 12 (τ) = lim T T. ill. periódikus jelekre:

RC tag mérési jegyz könyv

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

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

A/D ÉS D/A ÁTALAKÍTÓK

Villamos jelek mintavételezése, feldolgozása. LabVIEW előadás

Mintavétel: szorzás az idő tartományban

I. C8051Fxxx mikrovezérlők hardverfelépítése, működése. II. C8051Fxxx mikrovezérlők programozása. III. Digitális perifériák

Jelfeldolgozás a közlekedésben. 2017/2018 II. félév. Analóg-digitális átalakítás ADC, DAC

Mechatronika és mikroszámítógépek. 2016/2017 I. félév. Analóg-digitális átalakítás ADC, DAC

Mérés és adatgyűjtés

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

A digitális analóg és az analóg digitális átalakító áramkör

A munkavégzés a rendszer és a környezete közötti energiacserének a D hőátadástól eltérő valamennyi más formája.

3.18. DIGITÁLIS JELFELDOLGOZÁS

Orvosi jelfeldolgozás. Információ. Információtartalom. Jelek osztályozása De, mi az a jel?

Méréstechnika. Rezgésmérés. Készítette: Ángyán Béla. Iszak Gábor. Seidl Áron. Veszprém. [Ide írhatja a szöveget] oldal 1

Informatika Rendszerek Alapjai

Fourier-sorfejtés vizsgálata Négyszögjel sorfejtése, átviteli vizsgálata

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 7. AZ AD KONVERZIÓ

A/D és D/A konverterek. Általában egy objektumon elvégzett méréshez szükséges a. mérendő tárgy gerjesztése, aminek hatására a tárgy válaszokkal

Elektronikus műszerek Spektrum analizátorok

Elektronika Előadás. Modulátorok, demodulátorok, lock-in erősítők

RC tag Amplitúdó és Fáziskarakterisztikájának felvétele

Fourier transzformáció

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

Dekonvolúció a mikroszkópiában. Barna László MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet Nikon-KOKI képalkotó Központ

Következõ: Lineáris rendszerek jellemzõi és vizsgálatuk. Jelfeldolgozás. Lineáris rendszerek jellemzõi és vizsgálatuk

Jelgenerálás virtuális eszközökkel. LabVIEW 7.1

A/D és D/A konverterek vezérlése számítógéppel

Az 1/f zaj szintmetszési tulajdonságainak vizsgálata

A/D és D/A átalakítók

Hangfrekvenciás mechanikai rezgések vizsgálata

RC tag Amplitúdó és Fáziskarakterisztikájának felvétele

Bevezetés a méréstechinkába, és jelfeldologzásba jegyzőkönyv

PWM elve, mikroszervó motor vezérlése MiniRISC processzoron

Jel- és adatfeldolgozás a sportinformatikában

Sztochasztikus rezonanciával. neurokardiológiai fluktuációk vizsgálata

Mérési jegyzőkönyv a 5. mérés A/D és D/A átalakító vizsgálata című laboratóriumi gyakorlatról

illetve, mivel előjelét a elnyeli, a szinuszból pedig kiemelhető: = " 3. = + " 2 = " 2 % &' + +

Hatványsorok, Fourier sorok

Jelfeldolgozás - ANTAL Margit. impulzusválasz. tulajdonságai. Rendszerek. ANTAL Margit. Sapientia - Erdélyi Magyar Tudományegyetem

Digitális Fourier-analizátorok (DFT - FFT)

A gyakorlat célja a fehér és a színes zaj bemutatása.

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

MAL és VM javítási útmutató

A kísérlet, mérés megnevezése célkitűzései: Váltakozó áramú körök vizsgálata, induktív ellenállás mérése, induktivitás értelmezése.

Informatika a valós világban: a számítógépek és környezetünk kapcsolódási lehetőségei

ÖNÁLLÓ LABOR Mérésadatgyűjtő rendszer tervezése és implementációja

Mérési hibák

A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói. Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság. mérés. mérési elv

Digitális jelfeldolgozás

Gibbs-jelenség viselkedésének vizsgálata egyszer négyszögjel esetén

Akusztikus MEMS szenzor vizsgálata. Sós Bence JB2BP7

Híradástechikai jelfeldolgozás

Idősorok elemzése november 14. Spektrálelemzés, DF és ADF tesztek. Idősorok elemzése

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 3. MÉRÉSFELDOLGOZÁS

3. Jelöljük meg a numerikus gyökkereső módszerekre vonatkozó egyedüli helyes kijelentést:

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

Gingl Zoltán, Szeged, :47 Elektronika - Műveleti erősítők

Átírás:

Mérés és adatgyűjtés 4. óra Mingesz Róbert Szegedi Tudományegyetem 2012. február 27. MA - 4. óra Verzió: 2.1 Utolsó frissítés: 2012. március 12. 1/41

Tartalom I 1 Jelek 2 Mintavételezés 3 A/D konverterek 4 A/D és D/A konverterek tulajdonságai 5 Demók MA - 4. óra 2/41

Digitális mérőműszer Külső jelek Szenzorok A/D Fizikai mennyiségek Elektromos jelek Digitális jelek Digitális feldolgozás Beavatkozás Aktuátorok D/A MA - 4. óra Jelek 3/41

Jelek osztályozása Determinisztikus jelek Periodikus jelek Szinuszos jelek Általános periodikus jelek Nemperiodikus jelek Kvázi periodikus jelek Tranziens jelek Sztochasztikus jelek Stacionárius jelek Ergodikus jelek Nemergodikus jelek Nemstacionárius jelek MA - 4. óra Jelek 4/41

Stacionárius/nem stacionárius Stacionárius folyamat: a folyamatot jellemző statisztikai tulajdonságok (várható érték, szórás...) időben állandóak Nem stacionárius folyamat: nem állandóak Pl. Részeg matróz (véletlen bolyongás), diffúzió... MA - 4. óra Jelek 5/41

Ergodikus/nem ergodikus Sokaságátlag: nagyszámú független kísérlet, egy adott pillanatban mérés Időátlag: egyetlen kísérletet vizsgálunk, miközben az idő telik Ergodikus jelek: az időátlag és a sokaságátlag megegyezik Nem ergodikus jelek: az időátlag és a sokaságátlag nem megegyezik meg a kísérleteket többször meg kell ismételni 1 ember élete során sok ember 20 évesen gyakoriság magasság MA - 4. óra Jelek 6/41

Fourier sor Periódikus jelek előállíthatók szinuszos és koszinuszos függvények összegeként x(t) = a 0 2 + [a k cos(k ω 0 t) + b k sin(k ω 0 t)] k=1 Ahol: x(t) = x(t + T 0 ): periódikus függvény T 0 : periódus idő f 0 = 1/T 0 : alapharmonikus frekvenciája ω 0 = 2πf 0 : az alapharmonikus körfrekvenciája k: felharmonikus sorszáma MA - 4. óra Mintavételezés 7/41

Fourier sor Az együtthatók meghatározása a 0 = 1 T 0 a k = 2 T 0 b k = 2 T 0 T 0 /2 T 0 /2 T 0 /2 T 0 /2 T 0 /2 T 0 /2 x(t) dt x(t)cos(k ω 0 t)dt x(t)sin(k ω 0 t)dt MA - 4. óra Mintavételezés 8/41

Fourier transzformáció Folytonos, nem periodikus függvények esetén X(f ) = x(t) = x(t)e i 2π ft dt X(f )e i 2π ft df Ahol: x(t): időtartománybeli reprezentáció X(f ): frekvenciatartománybeli reprezentáció (spektrum) i: imaginárius egység MA - 4. óra Mintavételezés 9/41

Mintavételezés U Δt t Csak véges számú adat tárolható mintavételezés Időbeli kvantálás: folytonos jel időben diszkrét jel Általában periodikus mintavételezés Mintavételi frekvencia: f m = 1/ t MA - 4. óra Mintavételezés 10/41

Mintavételi tétel Ha a jelben előforduló legnagyobb frekvenciájú komponens frekvenciája kisebb, mint a mintavételi frekvencia fele, a mintavételezés nem okoz információveszteséget. Az eredeti jel teljes egészében rekonstruálható a mért adatok alapján (bármelyik időpillanatban) x(t) = k= x(k t) sin[ πf m (t k t) ] πf m (t k t) MA - 4. óra Mintavételezés 11/41

Mintavételi tétel Mintavételi tétel megsértése a magasabb frekvenciájú komponensek megjelennek a spektrumban a 0 és f m /2 között Aliasing zaj Védekezés: mintavételi szűrő (anti aliasing filter) U t MA - 4. óra Mintavételezés 12/41

Periódikus kiterjesztés Véges mérés; hogyan vegyük figyelembe a mért tartományon kívüli részt? 0-val való kitöltés periodikus kiterjesztés Fourier-transzformáció Fourier-sor Törések kivédése: ablakfüggvény U MA - 4. óra Mintavételezés 13/41 t

Fourier tipusú reprezentációk Fourier-integrál Fourier-sor x(t) x(t) t t X(f) X(n) Mintavételezett jelek f DFT f x(n) x(n) t t X(f) X(n) f MA - 4. óra Mintavételezés 14/41 f

DFT Véges, mintavételezett minta Diszkrét Fourier-transzformáció X k = 1 N N 1 j=0 j k i 2π x j e N N 1 j k i 2π x j = X k e N k=0 Ahol: x j = x(j t): a mintavételezett jel 0 k N 1: futó index X k : a frekvenciatartománybeli reprezentáció (spektrum, az amplitúdó 1/2 része) f = 1 N t : spektrum felbontása X k 2 / f : teljesítménysűrűség spektrum MA - 4. óra Mintavételezés 15/41

Amplitúdóbeli kvantálás U ΔU Δt t Folytonos jel (bármilyen értéket felvehet) szám (véges pontosság) amplitúdóbeli kvantálás Kvantumnagyság: U Kerekítési hibák kvantálási zaj MA - 4. óra A/D konverterek 16/41

A/D konverterek Folytonos jel (analóg jel, pl. U) vele arányos szám Z (digitális jel) A konverter egy referencia feszültséggel hasonlítja össze a bejövő értéket Z = U U = U N = U 2b U ref U ref b: bitek száma (az aktuális kialakítástól függően a képlet módosulhat) MA - 4. óra A/D konverterek 17/41

D/A konverterek Bináris szám analóg jel (feszültség, áramerősség...) U = Z U = ZU ref N = ZU ref 2 b b: (az aktuális kialakítástól függően a képlet módosulhat) U ΔU Δt t MA - 4. óra A/D konverterek 18/41

Számábrázolás Bináris szám feszültség Példa: b = 8, N = 256, U ref = 10V Z U Bináris Előjel nélküli Kettes komp. 11111111 255-1 9,96 V -0,04 V 4,96 V -4,96 V 10000000 01111111 128 127-128 127 5 V 4,96 V -5 V 4,96 V 0 V -0,04 V 0 V 0,04 V 00000000 0 0 0 V 0 V - 5 V 5 V MA - 4. óra A/D konverterek 19/41

Számábrázolás - Megvalósítás MA - 4. óra A/D konverterek 20/41

D/A konverter - lánc Előny: tetszőleges beosztás Hátrány: sok kapcsolót igényel Potenciométer hangerőszabályozás... MA - 4. óra A/D konverterek 21/41

D/A konverter - ellenálláslétra Könnyű megvalósítani (egyforma ellenállásokat kell létrehozni) Kevesebb kapcsolóra van szükség b 1 b 1 I = I i = Z i 2 i U ref 2R 2 b i=0 i=0 MA - 4. óra A/D konverterek 22/41

D/A konverter - PWM Egy digitális kimenet: kitöltési tényező változtatása + átlagolás MA - 4. óra A/D konverterek 23/41

D/A konverter - PWM Előnyök: Egyszerű megvalósítás (digitális kimenet, kapcsoló, átlagolás) Nagy teljesítmények vezérlése Motorok, fényforrások,... Jó linearitás MA - 4. óra A/D konverterek 24/41

A/D konverter - Komparátor Két feszültség összehasonlítása MA - 4. óra A/D konverterek 25/41

A/D konverter - flash Gyors Nagy bitszám esetén bonyolult áramkör (2 b db komparátor) MA - 4. óra A/D konverterek 26/41

A/D konverter - successzív approximáció Nagy bitszám Lassú Konverzió közben nem változhat a bemenet mintavevő-tartó MA - 4. óra A/D konverterek 27/41

Mintavevő-tartó A konverzió ideje alatt nem változhat a jel Jól definiálható a mintavétel időpontja MA - 4. óra A/D konverterek 28/41

A/D konverter - kettős integrálás Lassú, mérés közben átlagol Nagy bitszám MA - 4. óra A/D konverterek 29/41

A/D konverter - Σ -konverter Egy bit-es konverter, nagy mintavételi frekvenciával Nagy bitszám Nincs szükség mintavételi szűrőre MA - 4. óra A/D konverterek 30/41

A/D konverter - Σ -konverter MA - 4. óra A/D konverterek 31/41

A/D konverter - Kaszkád elrendezésű konverterek Bonyolult felépítés Nagy bitszám Nagy sebesség MA - 4. óra A/D konverterek 32/41

A/D és D/A konverterek tulajdonságai Felbontás (bit-ek száma) Mintavételi frekvencia Beállási idő Unipoláris/bipoláris Működési feszültség Referenciafeszültség (belső/külső) Méret, tokozás Fizikai zaj Drift Teljesítményfelvétel Csatornák száma Kimenet/bemenet tulajdonságai (típus, impedancia) Interfész MA - 4. óra A/D és D/A konverterek tulajdonságai 33/41

A/D és D/A konverterek hibái Ofset és erősítéshiba Nemlinearitás MA - 4. óra A/D és D/A konverterek tulajdonságai 34/41

D/A konverterek: Glitch A kapcsolók nem egyszerre állnak be a kívánt értékre Kiküszöbölés: szűrés, tartó áramkörök MA - 4. óra A/D és D/A konverterek tulajdonságai 35/41

A/D konverterek előfordulása Műszerek Műszermodulok MA - 4. óra A/D és D/A konverterek tulajdonságai 36/41

A/D konverterek előfordulása Integrált áramkörök Integrált áramkör komponensek MA - 4. óra A/D és D/A konverterek tulajdonságai 37/41

Jelek generálása a Fourier-sor segítségével Periódikus jelek előállíthatók szinuszos és koszinuszos függvények összegeként x(t) = a 0 + [a k cos(k ω 0 t) + b i sin(k ω 0 t)] k=1 MA - 4. óra Demók 38/41

Periódikus kiterjesztés Véges mérés; hogyan vegyük figyelembe a mért tartományon kívüli részt? 0-val való kitöltés DFT periodikus kiterjesztés Törések kivédése: ablakfüggvény MA - 4. óra Demók 39/41

Mintavételi tétel Ha a jelben előforduló legnagyobb frekvenciájú komponens frekvenciája kisebb, mint a mintavételi frekvencia fele, a mintavételezés nem okoz információveszteséget. Mintavételi tétel megsértése a magasabb frekvenciájú komponensek megjelennek a spektrumban a 0 és f m /2 között Aliasing zaj Védekezés: mintavételi szűrő (anti aliasing filter) MA - 4. óra Demók 40/41

Kvantálási zaj Folytonos jel (bármilyen értéket felvezet) szám (véges pontosság) amplitúdóbeli kvantálás Kvantumnagyság: U Kerekítési hibák kvantálási zaj MA - 4. óra Demók 41/41