A mintavételezéses mérések alapjai



Hasonló dokumentumok
Mérés és adatgyűjtés

X. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ

Analóg digitális átalakítók ELEKTRONIKA_2

2. Elméleti összefoglaló

Hangtechnika. Médiatechnológus asszisztens

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 6. A MINTAVÉTELI TÖRVÉNY

2. gyakorlat Mintavételezés, kvantálás

Mintavételezés és AD átalakítók

Analóg elektronika - laboratóriumi gyakorlatok

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

Digitális jelfeldolgozás

Analóg elektronika - laboratóriumi gyakorlatok

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

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

Orvosi Fizika és Statisztika

1. Jelgenerálás, megjelenítés, jelfeldolgozás alapfunkciói

Ellenőrző kérdések a Jelanalízis és Jelfeldolgozás témakörökhöz

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

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

Feszültségérzékelők a méréstechnikában

Analóg-digitál átalakítók (A/D konverterek)

Villamos jelek mintavételezése, feldolgozása. LabVIEW 7.1

Minden mérésre vonatkozó minimumkérdések

Az előadás tartalma. Debrecen 110 év hosszúságú csapadékadatainak vizsgálata Ilyés Csaba Turai Endre Szűcs Péter Ciklusok felkutatása

Elektronika Oszcillátorok

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

Bevezetés a méréstechinkába, és jelfeldologzásba jegyzőkönyv

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

Elektronika Előadás. Modulátorok, demodulátorok, lock-in erősítők

10.1. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ

Értékelés Összesen: 100 pont 100% = 100 pont A VIZSGAFELADAT MEGOLDÁSÁRA JAVASOLT %-OS EREDMÉNY: EBBEN A VIZSGARÉSZBEN A VIZSGAFELADAT ARÁNYA 35%.

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

3.18. DIGITÁLIS JELFELDOLGOZÁS

Jelgenerálás virtuális eszközökkel. LabVIEW 7.1

Mérés és adatgyűjtés

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

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

Csillapított rezgés. a fékező erő miatt a mozgás energiája (mechanikai energia) disszipálódik. kváziperiódikus mozgás

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

KANDÓ KÁLMÁN VILLAMOSMÉRNÖKI KAR HÍRADÁSTECHNIKA INTÉZET

Mérés és adatgyűjtés

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

Négyszög - Háromszög Oszcillátor Mérése Mérési Útmutató

Jelkondicionálás. Elvezetés. a bioelektromos jelek kis amplitúdójúak. extracelluláris spike: néhányszor 10 uv. EEG hajas fejbőrről: max 50 uv

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

1. ábra a függvénygenerátorok általános blokkvázlata

Villamos jelek mintavételezése, feldolgozása. LabVIEW előadás

1. Visszacsatolás nélküli kapcsolások

M ű veleti erő sítő k I.

Mé diakommunika cio MintaZh 2011

Hangfrekvenciás mechanikai rezgések vizsgálata

Sokcsatornás DSP alapú, komplex elektromos impedancia mérő rendszer fejlesztése

RC tag Amplitúdó és Fáziskarakterisztikájának felvétele

A 2013/2014. tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny döntő forduló FIZIKA II. KATEGÓRIA FELADATOK. Különösen viselkedő oszcillátor vizsgálata

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

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

Diszkrét idej rendszerek analízise szinuszos/periodikus állandósult állapotban

Híradástechikai jelfeldolgozás

Numerikus integrálás

A/D és D/A konverterek vezérlése számítógéppel

1. Milyen módszerrel ábrázolhatók a váltakozó mennyiségek, és melyiknek mi az előnye?

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

Nagyfrekvenciás rendszerek elektronikája házi feladat

RENDSZERTECHNIKA 8. GYAKORLAT

Mintavétel: szorzás az idő tartományban

Fourier-sorfejtés vizsgálata Négyszögjel sorfejtése, átviteli vizsgálata

Alapvető Radar Mérések LeCroy oszcilloszkópokkal Radar impulzusok demodulálása és mérése

Teljesítmény-erősítők. Elektronika 2.

Irányítástechnika GÁSPÁR PÉTER. Prof. BOKOR JÓZSEF útmutatásai alapján

Diszkréten mintavételezett függvények

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

BMF, Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar, Híradástechnika Intézet. Aktív Szűrő Mérése - Mérési Útmutató

Digitális mérések PTE Fizikai Intézet

1.1 Számítógéppel irányított rendszerek

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

Wavelet transzformáció

A hang mint mechanikai hullám

Harmonikus rezgések összetevése és felbontása

Elektronika Előadás. Analóg és kapcsolt kapacitású szűrők

RC tag Amplitúdó és Fáziskarakterisztikájának felvétele

Harmonikus rezgések összetevése és felbontása

Akusztikus mérőműszerek

Az erősítés frekvenciafüggése: határfrekvenciák meghatározása ELEKTRONIKA_2

MŰVELETI ERŐSÍTŐS KAPCSOLÁSOK MÉRÉSE (DR. Kovács Ernő jegyzete alapján)

Modulációk vizsgálata

Mérési hibák

Elektronika 2. TFBE5302

ÁRAMKÖRÖK SZIMULÁCIÓJA

Számítási feladatok megoldással a 6. fejezethez

Jelek és rendszerek MEMO_03. Pletl. Belépő jelek. Jelek deriváltja MEMO_03

Számítógépes gyakorlat MATLAB, Control System Toolbox

6. témakör. Mintavételezés elve Digitális jelfeldolgozás (DSP) alapjai

Milyen elvi mérési és számítási módszerrel lehet a Thevenin helyettesítő kép elemeit meghatározni?

Első egyéni feladat (Minta)

DR. KOVÁCS ERNŐ MŰVELETI ERŐSÍTŐK MÉRÉSE

Néhány fontosabb folytonosidejű jel

Elektronikus műszerek Analóg oszcilloszkóp működés

7. Az analóg oszcilloszkópok általános jellemzői

HÍRADÁSTECHNIKA SZÖVETKEZET

Passzív és aktív aluláteresztő szűrők

Átírás:

A mintavételezéses mérések alapjai Sok mérési feladat során egy fizikai mennyiség időbeli változását kell meghatároznunk. Ha a folyamat lassan változik, akkor adott időpillanatokban elvégzett méréssel kapjuk meg az időfüggést. Ha a folyamat gyorsan változik, akkor olyan eszközre van szükség, ami rövid idő alatt sok elemi mérés elvégzésére és a mért adatok tárolására alkalmas. Ha a folyamat periodikusan változik, akkor a mérést katódsugár oszcilloszkóppal végezhetjük el. Sok esetben azonban a jel nem periodikus, ekkor tároló oszcilloszkópra van szükség. A gyakorlatban sokféle tároló oszcilloszkóp létezik. A tároló oszcilloszkóp analóg-digitál konverter felhasználásával is megvalósítható. A következőkben az időfüggő jelek mérésének alapelveit tekintjük át. Tegyük fel, hogy egy U(t) feszültség időfüggését úgy rögzítjük, hogy t időközönként megmérjük a jelet. Az így kapott, időben diszkrét jelet mintavételezett jelnek nevezzük, és a következő formulával adjuk meg (1) ahol U i =U(t o +i t), t o a mérés kezdetének időpontja, δ a Diracfüggvény. A mérés során tehát az U i feszültégsorozatot kapjuk, amik az U(t) feszültség t o +i t időpillanatokban felvett értékeinek felelnek meg. 1

Mikor reprezentálja U M (t) megfelelően az U(t) feszültséget? Ha t elegendően kicsi, akkor az U(t) jel t idő alatt keveset változik, és ekkor U M láthatóan jól közelítheti U-t, de két mérési időpontbeli értékről ekkor is keveset tudunk. Mekkorának válasszuk t értékét egy adott U(t) jel mérése során? Van-e lehetőség arra, hogy két időpillanat közötti értéket is pontosan megkaphassuk a mintavételezett adatsor felhasználásával? Ezekre a kérdésekre a információelmélet egyik fontos tétele, a mintavételi tétel ad választ. A tétel ismertetése előtt vizsgáljuk meg az U(t) jelre vonatkozó Fourier-transzformációs párt (2) A képletekben szeperlő U(ω) függvényt az U(t) függvény Fouriertranszformáltjának nevezzük. Ha az U(t) jel periodikus T periódusidővel, akkor az integrál helyett összeget kapunk 2

(3) A (2) formulában szereplő folytonos U(ω) függvény szerepét itt az a k-adik körfrekvenciához tartozó U k Fourier-komponens veszi át. A (2) és (3) formulák azt jelentik, hogy az U(t) jelet periodikus, szinuszos jelek összegeként fogjuk fel. Az összegben olyan ω és ω k körfrekvenciáju periodikus tagok vannak, melyek amplitúdóját és fázisát a komplex U(ω) és U k mennyiségek határozzák meg. A mintavételi tétel szerint, ha U(t) Fourier-felbontásában egy f o frekvenciánál nagyobb frekvenciákhoz tartozó tagok amplitúdója nulla, akkor a jel információvesztés nélkül repzenetálható t=1/2f o időközönként vett mintáival. A tétel szerint tehát ebben az esetben az U M (t) mintavételezett jel egyértelműen meghatározza az U(t) függvényt, még azon t időpontokban is, ahol nem történt mintavételezés. Az U(t) jelet az alábbi formulával kapjuk (4) Legegyszerűbb azt szemléltetni, hogy hiba történik akkor, ha nem tartjuk be a mintavételi tételt. Tegyük fel például, hogy egy f frekvenciájú szinuszos jelet mérünk mintatételi frekvenciával, tehát 1/ időközönként, amire teljesül a tétel feltétele, tehát f< /2. Ekkor a mintavételezés során a következő Ui adatokat kapjuk U i sin(2πft i ) sin(2πf i ) 3

Mit kapunk akkor ha például f+fm frekvenciájú jelet mérünk? Erre már biztosan nem teljesül a mintavételi tétel, hiszen f+ > /2. Egyszerűen behelyettesítve az előbbi formulába U i sin(2π(f ) i ) sin(2πf i 2πi) Ez viszont teljesen azonos az előző adatsorral. Ugyanígy az összes f+k*fm (k egész szám) frekvenciájú jelre is azonos adatsort kapunk. Ebből következően például 10kHz mintavételi frekvencia esetén nem tudunk különbséget tenni az 1kHz, 11kHz, 21kHz frekvenciájú jelek között. Hasonlóan megállapíthatjuk, hogy az f+(k+1/2) (k=0,1,2,..) frekvenciájú jeleket mind /2-f frekvenciájúnak mérjük. Az is következik az elmondottakból, hogy az /2-nél nagyobb frekvenciájú tagok amplitúdója hozzáadódik az /2-nél kisebb frekvenciájú tagok amplitúdójához. Az előbb említett példánál a 11kHz-es komponens amplitúdója hozzá fog adódni az 1kHz-es jel amplitúdójához. A mintavételi tétel ad lehetőséget arra, hogy A/D konverterrel végzett mintavételezéses méréssel határozzuk meg egy jel időfüggését. Ahhoz, hogy t értékét meghatározhassuk, ismernünk kellene a mérendő jelben található legnagyobb frekvenciát. Ha nem tudjuk biztosan ezt a frekvenciát, akkor egy olyan aluláteresztő szűrőt (antialiasing filter) kell használnunk, ami egy adott f o -nál nagyobb frekvenciájú tagokat a jelből kiszűri. Egy ideális szűrő az f o -nál nagyobb frekvenciájú komponenseket tökéletesen átengedi, a nagyobbakat pedig tökéletesen kiszűri. A valóságban ilyen szűrő nem létezik, de elég nagy pontossággal közelíthető. Egy további probléma, hogy a szűrő az áteresztő tartományban valamennyire módosítja a jelek fázisát is, tehát egy adott frekvenciájű szinuszos jel a szűrő után valamennyi fáziskéséssel jelenik meg, ráadásul ez a késés függ a frekvenciától is. Tudnunk kell, hogy a szűrés befolyásolja a jelalakot akkor, ha az eredeti jel tartalmaz f o -nál nagyobb frekvenciájú komponenseket, tehát csak a kisebb frekvenciájú komponensekről kaphatunk csak információt a mérés során. Ez természetesen információvesztést jelent, de csak a nagyobb 4

frekvenciájú komponensekre vonatkozóan. Egyszerű példát lehet hozni az emlitettekre egy periodikus négyszögjel mérésével. Ha nem használunk szűrőt, akkor megsértjük a mintavételi tételt, mivel a négyszögjel tartalmaz nagyfrekvenciás tagokat is, a mérés során mégis szép szabályos négyszögalakot kapunk. Ha azonban spektrális analízist végzünk, nem kapunk helyes eredményt. Ha használunk szűrőt, akkor viszont valamennyire torzulni fog a jelalak, és így helytelen eredményt kapnánk például egy amplitúdo-eloszlás vizsgálatra. Ha tehát egy jel tartalmaz olyan frekvenciájű komponenseket, amelyekre már nem tudjuk teljesíteni a mintavételi tételt a mintavételi idő megválasztásával (mert nem tdunk rövidebb időt választani), akkor szükségszerűen információt vesztünk. Természetesen az szükséges, hogy az információvesztés kicsi mértékű legyen a számunkra érdekes mennyiség mérésének szempontjából. Jó példa erre a hangfrekvenciás jelek digitalizálása. Itt egy igen nagy szelektivitású szűrőt használnak a mérés során, kb. 44kHz mintavételi frekvencia mellett. Igy csak a 20kHz feletti komponenseket veszítjük el, ami nem probléma, mivel a fül ezeket a frekveciákat már nem hallja, ezért nem okoz problémát az információvesztés. A hang visszaállítása szempontjából elenyészően kevés információ veszik csak el. Egy másik probléma az hogy a jel egy időpillanatbeli értékének A/D konverterrel végzett digitalizálása időt vesz igénybe. A konverzió ideje alatt a jelnek nem szabad jelentősen valtozni, mert ekkor hiba történhet a konverzió során. Ezt a problémát az úgynevezett mintavevő-tartó oldja meg, azáltal, hogy a konverzió befejezéséig tárolja azt az U értéket, ami a konverzió kezdeti időpontjához tartozik. 5