Анализ ошибок
Перевод аналогового сигнала в дискретную форму для анализа на компьютере производится, как правило, через равные промежутки времени . Важно правильно выбрать величину интервала дискретизации, т.е. правильно провести операцию дискретизации. Согласно теореме Котельникова, этот интервал определяется частотой Найквиста : чтобы представление сигнала в дискретной форме было однозначным, максимальный интервал дискретизации не должен превышать . Если осуществлять выборки через интервалы времени, большие , то можно столкнуться с эффектом маскировки (подмены) частот, т.е. возможно перепутывание низко- и высокочастотных составляющих исходного процесса. Явление подмены является источником ошибок, которые могут возникнуть лишь при работе с выборочными данными.
На практике при цифровом анализе данных избавиться от ошибок маскировки частот можно : до процесса дискретизации необходимо подавить в исходном аналоговом сигнале ту его часть, которая может содержать частоты, превышающие частоту Найквиста. Это делают с помощью низкочастотного фильтра, который устанавливается перед аналого-цифровым преобразователем. Такие низкочастотные фильтры называются противоподменными.
Квантование. Точность цифрового (машинного) представления числа в виде непрерывного множества значений определяется количеством используемых бит
Математически операцию квантования можно записать в виде:
здесь INT означает округление до целой части числа. Ошибка квантования равна
и ограничена интервалом(-0.5;0.5). Если преобразователь работает правильно, то ошибка квантования имеет нулевое среднее, распределена равномерно с плотностью вероятности, равной единице , а дисперсия ошибки равна:
Величина, обратная относительной ошибке квантования и равная отношению числа уровней квантования, используемых для представления сигнала, к величине среднеквадратичного отклонения , определяет отношение сигнал/шум данного преобразователя. Это величина обычно выражается в децибелах.
Помимо рассмотренных ошибок дискретизации и квантования укажем другие наиболее существенные ошибки, которые могут возникать в АЦП:
-- апертурная ошибка, возникающая из-за того, что каждый отсчет выполняется на протяжении некоторого отрезка времени, а не мгновенно;
-- дребезжание, являющееся следствием того, что интервал времени между соседними отсчетами может меняться случайным образом;
-- нелинейные искажения, которые могут возникать по разным причинам, например, вследствие плохой подгонки деталей системы или неточной градуировки;
-- при одновременном преобразовании в нескольких каналах наличие интервала времени между соседними опросами в различных каналах приводит к появлению межканальной временн й ошибки в отсчетах, которая может оказаться существенной для быстро меняющихся сигналов. Появления этой ошибки можно избежать, если использовать в АЦП запоминающие схемы, в которые данные из всех каналов поступают одновременно и хранятся там до момента опроса соответствующего канала коммуникатором.
- Общие принципы получения информации в физических исследованиях. Основные цели обработки сигналов. Преимущества цифровых методов обработки сигналов. Примеры практического применения.
- Содержание, этапы, методы и задачи цифровой обработки сигналов. Основные методы и алгоритмы цос.
- Основные направления, задачи и алгоритмы цифровой обработки сигналов
- Дискретные и цифровые сигналы. Основные дискретные последовательности теории цос.
- Линейные дискретные системы с постоянными параметрами. Импульсная характеристика. Физическая реализуемость и устойчивость.
- Линейные разностные уравнения с постоянными параметрами, их практическое значение и решение.
- Соотношение между z-преобразованием и преобразованием Фурье
- Обратное z-преобразование и методы его нахождения: на основе теоремы о вычетах, разложение на простые дроби и в степенной ряд.
- Передаточная функция дискретных систем. Диаграммы нулей и полюсов. Условие устойчивости.
- Частотная характеристика дискретных систем. Амплитудно-частотная и фазочастотная характеристики.
- Фазовая и групповая задержка. Цифровая частота и единицы измерения частоты, которые используются в цифровой обработке сигналов.
- Общая характеристика дискретного преобразования Фурье. Задачи, решаемые с помощью дпф. Дискретный ряд Фурье.
- Дискретный ряд Фурье
- Свойства дискретных рядов Фурье. Периодическая свертка двух последовательностей.
- Дискретное преобразование Фурье. Основные свойства.
- Общая характеристика ряда и интеграла Фурье, дискретного ряда Фурье и дискретного преобразования Фурье. Равенство Парсеваля.
- Прямой метод вычисления дпф. Основные подходы к улучшению эффективности вычисления дпф.
- Алгоритмы бпф с прореживанием по времени. Основные свойства.
- Двоичная инверсия входной последовательности для
- Алгоритмы бпф с прореживанием по частоте. Вычисление обратного дпф.
- Вычисление периодической, круговой и линейной свертки. Алгоритм быстрой свертки. Вычислительная эффективность.
- Вычисление линейной свертки с секционированием.
- Амплитудный спектр, спектр мощности. Определение и алгоритмы получения.
- Оценка спектра мощности на основе периодограммы. Свойства периодограммы. Методы получения состоятельных периодограммных оценок.
- Основные проблемы цифрового спектрального анализа. Взвешивание. Свойства весовых функций. Модифицированные периодограммные оценки спм.
- 1.6.1. Просачивание спектральных составляющих и размывание спектра
- Взвешивание. Свойства весовых функций
- Паразитная амплитудная модуляция спектра
- Эффекты конечной разрядности чисел в алгоритмах бпф
- Метод модифицированных периодограмм
- Метод Блэкмана и Тьюки получения оценки спектральной плотности мощности. Сравнительная оценка качества методов получения спм.
- Сравнение методов оценки спектральной плотности мощности
- Основные характеристики цифровых фильтров. Рекурсивные и нерекурсивные цифровые фильтры, их преимущества и недостатки.
- Структурные схемы бих-фильтров (прямая и каноническая, последовательная и параллельная формы реализации).
- Структурные схемы ких-фильтров (прямая, каскадная, с частотной выборкой, схемы фильтров с линейной фазой, на основе метода быстрой свертки).
- Проектирование цифровых фильтров. Основные этапы и их краткая характеристика.
- Расчет цифровых бих-фильтров по данным аналоговых фильтров. Этапы и требования к процедурам перехода.
- Общая характеристика аналоговых фильтров-прототипов: Баттерворта, Чебышева I и II типа, Золоторева-Каура (эллиптические). Методика применения билинейного z-преобразования.
- Эффекты конечной разрядности чисел в бих-фильтрах. Ошибки квантования коэффициентов, ошибки переполнения и округления. Предельные циклы.
- Расчет цифровых ких-фильтров: методы взвешивания и частотной выборки.
- Эффекты конечной разрядности чисел в ких-фильтрах.
- Общая структурная схема системы цос. Дискретизация сигналов. Теорема отсчетов.
- Погрешности дискретизации. Выбор частоты дискретизации в реальных условиях. Эффект наложения спектров
- Дискретизация узкополосных сигналов
- Выбор частоты дискретизации на практике
- Квантование сигналов. Погрешность квантования. Отношение сигнал/шум и динамический диапазон при квантовании сигналов. Равномерное и неравномерное квантование
- Анализ ошибок
- Отношение сигнал/шум и динамический диапазон
- Способы реализации алгоритмов и систем цос. Понятие реального времени обработки.
- Особенности цос, влияющие на элементную базу, ориентированной на реализацию цифровых систем обработки сигналов.
- Общие свойства процессоров цифровой обработки сигналов и особенности их архитектуры.
- Архитектура Фон Неймана и гарвардская архитектура в пцос. Преимущества и недостатки.
- Универсальные процессоры цос. Общая характеристика процессоров с фиксированной и плавающей точкой (запятой).
- Основные различия между микроконтроллерами, микропроцессорами и сигнальными процессорами.