Интернет-журнал "Домашняя лаборатория", 2007 №8
Шрифт:
Промышленные системы сбора данных и системы управления используют информацию, полученную от датчиков, для выработки соответствующих сигналов обратной связи, которые, в свою очередь, непосредственно управляют процессом. Обратите внимание, что эти системы требуют наличия как АЦП и ЦАП, так и датчиков, устройств нормализации сигнала (signal conditioners) и DSP (или микроконтроллеров). Analog Devices предлагает семейство микросхем Microconverters™, которые включают прецизионные аналоговые схемы, АЦП, ЦАП, микроконтроллеры и flash-память на одном кристалле.
В некоторых случаях в сигнале, содержащем информацию, присутствует шум, и основной целью является восстановление сигнала. Такие методы, как фильтрация, автокорреляция, свертка и т. д., часто используются для выполнения этой задачи и в аналоговой, и в цифровой областях.
ЦЕЛИ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ
• Извлечение информации о сигнале (амплитуда,
• Преобразование формата сигнала (телефония с разделением каналов FDMA, TDMA, CDMA)
• Сжатие данных (модемы, сотовые телефоны, телевидение HDTV, сжатие MPEG)
• Формирование сигналов обратной связи (управление промышленными процессами)
• Выделение сигнала из шума (фильтрация, автокорреляция, свертка)
• Выделение и сохранение сигнала в цифровом виде для последующей обработки (БПФ)
Рис. 1.2
Формирование физических сигналов
В большинстве приведенных ситуаций (связанных с использованием DSP-технологий), необходимы как АЦП, так и ЦАП. Тем не менее, в ряде случаев требуется только ЦАП, когда физические аналоговые сигналы могут быть непосредственно сгенерированы на основе DSP и ЦАП. Хорошим примером являются дисплеи с разверткой видеоизображения, в которых сгенерированный в цифровой форме сигнал управляет видеоизображением или блоком RAMDAC (преобразователем массива пиксельных значений из цифровой в аналоговую форму). Другой пример — это искусственно синтезируемые музыка и речь. В действительности, при генерации физических аналоговых сигналов с использованием только цифровых методов полагаются на информацию, предварительно полученную из источников подобных физических аналоговых сигналов. В системах отображения данные на дисплее должны донести соответствующую информацию оператору. При разработке звуковых систем задаются статистическими свойствами генерируемых звуков, которые были предварительно определены с помощью широкого использования методов ЦОС (источник звука, микрофон, предварительный усилитель, АЦП и т. д.).
Методы и технологии обработки физических сигналов
Сигналы могут быть обработаны с использованием аналоговых методов (аналоговой обработки сигналов, или ASP), цифровых методов (цифровой обработки сигналов, или DSP) или комбинации аналоговых и цифровых методов (комбинированной обработки сигналов, или MSP). В некоторых случаях выбор методов ясен, в других случаях нет ясности в выборе и принятие окончательного решения основывается на определенных соображениях.
Что касается DSP, то главное отличие его от традиционного компьютерного анализа данных заключается в высокой скорости и эффективности выполнения сложных функций цифровой обработки, таких как фильтрация, анализ с использованием быстрого преобразования Фурье (БПФ) и сжатие данных в реальном масштабе времени.
Термин "комбинированная обработка сигналов" подразумевает, что системой выполняется и аналоговая, и цифровая обработка. Такая система может быть реализована в виде печатной платы, гибридной интегральной схемы (ИС) или отдельного кристалла с интегрированными элементами. АЦП и ЦАП рассматриваются как устройства комбинированной обработки сигналов, так как в каждом из них реализованы и аналоговые, и цифровые функции.
Недавние успехи технологии создания микросхем с очень высокой степенью интеграции (VLSI) позволяют осуществлять комплексную (цифровую и аналоговую) обработку на одном кристалле. Сама природа ЦОС подразумевает, что эти функции могут быть выполнены в режиме реального масштаба времени.
Сравнение аналоговой и цифровой обработки сигнала
Сегодняшний инженер стоит перед выбором надлежащей комбинации аналоговых и цифровых методов для решения задачи обработки сигналов. Невозможно обработать физические аналоговые сигналы, используя только цифровые методы, так как все датчики (микрофоны, термопары, тензорезисторы, пьезоэлектрические кристаллы, головки накопителя на магнитных дисках и т. д.) являются аналоговыми устройствами. Поэтому, некоторые виды сигналов требуют наличия цепей нормализации для дальнейшей обработки сигналов аналоговым или цифровым методом. В действительности, цепи нормализации сигнала — это аналоговые процессоры, выполняющие такие функции как усиление, накопление (в измерительных и предварительных (буферных) усилителях), обнаружение сигнала на фоне шума (высокоточными усилителями синфазного сигнала, уравнителями и линейными приемниками), динамическое сжатие диапазона (логарифмическими усилителями, логарифмическими ЦАП и усилителями с программируемым коэффициентом усиления) и фильтрация (пассивная и активная).
Несколько методов реализации процесса обработки сигналов показано на рис. 1.3. В верхней области рисунка изображен чисто аналоговый подход. В остальных областях изображена
Вообще, поскольку АЦП перемещен ближе к датчику, большая часть обработки аналогового сигнала теперь производится АЦП. Увеличение возможностей АЦП может выражаться в увеличении частоты дискретизации, расширении динамического диапазона, повышении разрешающей способности, отсечении входного шума, использовании входной фильтрации и программируемых усилителей (PGA), наличии источников опорного напряжения на кристалле и т. д. Все упомянутые дополнения повышают функциональный уровень и упрощают систему. При наличии современных технологий производства ЦАП и АЦП с высокими частотами дискретизации и разрешающими способностями существенный прогресс достигнут в интеграции все большего числа цепей непосредственно в АЦП/ЦАП. В сфере измерений, например, существуют 24-битные АЦП со встроенными программируемыми усилителями (PGA), которые позволяют оцифровывать полномасштабные мостовые сигналы 10 mV непосредственно, без последующей нормализации (например серия AD773x). На голосовых и звуковых частотах распространены комплексные устройства кодирования-декодирования — кодеки (Analog Front End, AFE), которые имеют встроенную в чип аналоговую схему, удовлетворяющую минимуму требований к внешним компонентам нормализации (AD1819B и AD73322). Существуют также видео-кодеки (AFE) для таких задач, как обработка изображения с помощью ПЗС (CCD), и другие (например, серии AD9814, AD9816, и AD984X).
Практический пример
В качестве практического примера использования DSP сравним аналоговый и цифровой фильтры низкой частоты (ФНЧ), каждый с частотой среза 1 кГц. Цифровой фильтр реализован в виде типичной дискретной системы, показанной на рис. 1.4.
Обратите внимание, что в диаграмме принято несколько неявных допущений. Во-первых, чтобы точно обработать сигнал, принимается, что тракт АЦП/ЦАП обладает достаточными значениями частоты дискретизации, разрешающей способности и динамического диапазона. Во-вторых, для того, чтобы закончить все свои вычисления в пределах интервала дискретизации (l/fs), устройство ЦОС должно иметь достаточное быстродействие. В-третьих, на входе АЦП и выходе ЦАП сохраняется потребность в аналоговых фильтрах низкой частоты (anti-aliasing filter и anti-imaging filter), хотя требования к их производительности невелики. Приняв эти допущения, можно сравнить цифровой и аналоговый фильтры.
Требуемая частота среза обоих фильтров — 1 кГц. Аналоговое преобразование реализуется фильтром Чебышева первого рода шестого порядка (характеризуется наличием пульсаций коэффициента передачи в полосе пропускания и отсутствием пульсаций вне полосы пропускания). Его характеристики представлены на рис. 1.5. На практике этот фильтр может быть представлен тремя фильтрами второго порядка, каждый из которых построен на операционном усилителе и нескольких резисторах и конденсаторах. С помощью современных систем автоматизированного проектирования (САПР) фильтров создать фильтр шестого порядка достаточно просто, но чтобы удовлетворить техническим требованиям по неравномерности характеристики 0,5 дБ, требуется точный подбор компонентов.
Представленный же на рис 1.4 цифровой FIR-фильтр со 129 коэффициентами имеет неравномерность характеристики всего 0,002 дБ в полосе пропускания, линейную фазовую характеристику и намного более крутой спад. На практике такие характеристики невозможно реализовать с использованием одних только аналоговых методов. Другое очевидное преимущество схемы состоит в том, что цифровой фильтр не требует подбора компонентов и не чувствителен к дрейфу частоты, так как она (частота) стабилизирована на кристалле. Фильтр со 129 коэффициентами требует 129 операций умножения с накоплением (MAC) для вычисления выходной выборки. Эта обработка должна быть закончена в пределах интервала дискретизации l/fs, чтобы обеспечить работу в реальном масштабе времени. В этом примере частота дискретизации равна 10 кГц, поэтому для обработки достаточно 100 мкс, если не требуется производить существенных дополнительных вычислений. Семейство DSP ADSP-21xx может закончить весь процесс умножения с накоплением (и другие функции, необходимые для реализации фильтра) за один командный цикл. Поэтому фильтр со 129 коэффициентами требует быстродействия более 129/100 мкс = 1,3 миллиона операций с секунду (MIPS). Существующие DSP имеют намного большее быстродействие и, таким образом, не являются ограничивающим фактором для этих приложений. Быстродействие серии 16-разрядных ADSP-218x с фиксированной точкой достигает 75 MIPS.