ב עיבוד אותות מודרני, Analog-to-Digital Converters (ADCs) הם הגשר הקריטי בין אותות בעולם האמיתי מתמשך לבין התחום הדיגיטלי דיסקרטי, בעוד שטכנולוגיית ADC התקדמה באופן דרמטי, פלט ממיר גולמי הוא לעתים רחוקות מושלם - במיוחד כאשר טיפול אותות מורכבים עם רכיבי תדר מרובים, טווח דינמי רחב יותר, או אירועים טרנספורמטיביים מהירים יותר, התפתח ככלי חיוני עבור מהנדסים ומערכות דיגיטליות, המאפשרים יותר, כדי לשפר את הגמישות מדויקת יותר, כדי לשפר את הגמישות של נתונים מורכבים, כדי לשחזר את הגמישות מדויקת יותר, או , או חסכונית יותר, כדי לשפר את הגמישות דיגיטלית, או , כדי לשחזר את הגמישות גבוהה יותר, כדי לשחזר את הגמישות גבוהה יותר, או אירועים מתקדמים יותר, כדי לשחזר את הגמישות גבוהה יותר, או אירועים מתקדמים יותר, או חומרים דיגיטליים לאחר עיבוד נתונים מורכבים, או ביצועים מהירים יותר, או אירועים מתקדמים יותר, כדי לשחזר את הגמישות גבוהה יותר, או אירועים מתקדמים.

הבנת האתגר: ADCs ו-Complex Signals

לפני צלילה לתוך עיבוד לאחר, חיוני להבין מה הופך אותות מורכבים קשה כדי דיגיטציה. אותות מורכבים מאופיין על ידי תכונות כגון רכיבים מרובים של תדר, שינוי אדים, שלב מודולציה, ולעתים קרובות רוחב פס רחב מאוד מיידי. דוגמאות נפוצות כוללים כימפואר מכ"ם, quadrature-modulated תקשורת גלפור, אודיו רב טון, ואת אותות ביו-רפואי כגון אלקטרו-קלוקס (GEC).

ADCs מוגבלים באופן טבעי על ידי מספר מקורות שגיאה שהופכים להיות בולטים יותר עם קלט מורכב:

  • (FLT:0)רעש ההשמדה: FLT:1; ההחלטה הסופית של ADC (למשל, 12, 14, או 16 ביטים) מציגה שגיאה בלתי נמנעת בין הקלט האנלוגי לבין ייצוגו הדיגיטלי הקרוב ביותר.
  • (ב) כאשר אות הקלט מכיל תדרים מעל מחצית מקצב הדגימה (תדירות Nyquist), רכיבים אלה מתקפלים בחזרה אל המשטח, ויוצרים אותות כוזבים לעתים קרובות יש תוכן גבוה, הדורש תוכן אנטי-aliasing זהיר.
  • (FLT:0) Non-Liנאריities: FLT:1 integral non-Lientity (INL) ו- non-Liנאריות שונות (DNL) מעוות את תפקוד ההעברה של ADC, המציג עיוות הרמוני ומוצרים בין-מודולציה.אלה הם בעייתיים במיוחד עבור אותות רב טון או מודולים.
  • (FLT:0) רעש קדמוני ו flicker: ⁇ 1) רעש אינטרינוביסטי מחזית האנלוגי של ADC יכול לזלזל ביחס האות-ל-לא-רעש (SNR), במיוחד ברמות אות נמוכות.
  • [ה]ה'יטר בשעון המעשן: אנדרט 1 [ה], יוצר אי ודאות ברגע המדגם המדויק, המתורגם לרעש ביחס לשיעור הזינוק של אות הקלט.

בגלל מגבלות אלה, נתוני ADC הגולמי לעתים קרובות אינם עומדים בדרישות היישום המיועד. מעבד פוסט דיגיטלי מספק דרך יעילה עלות לצמצום פגמים אלה מבלי להסתמך רק על ADC יקר יותר, בעל ביצועים גבוהים יותר.

התפקיד של Digital Post-Processing in Signal Quality Enhancement

עיבוד פוסט דיגיטלי מקיף מגוון רחב של אלגוריתמים החל לאחר המרה ADC. המטרות העיקריות הן להסיר או להפחית רעש ועיוות, אי-ידידיזציה נכונה, ולהוציא את רכיבי האות הרצויים מספקטרום צפוף.בניגוד לתהליכים אנלוגיים (למשל, מסננים נגד-aliasing, בקרה אוטומטית), טכניקות דיגיטליות מציעות גמישות, דיוק, ואת היכולת להסתגל לתנאי האותות.

פילטר

סינון דיגיטלי הוא אולי הכלי הבסיסי ביותר לאחר עיבוד.על ידי יישום אימפולסיבית Finite (FIR) או פילטרים של תגובה בלתי-סופית (IIR) מסננים, מהנדסים יכולים להעביר באופן סלקטיבי או לדחות להקות תדרים. עבור אותות מורכבים, זה לא יקר להסרת רעש, הפרעה או תוכן הרמוני שנוצר על ידי ADC שאינם לינאריות.

מסננים נמוכים מסלקים רעש גבוה ושמירה על אות הבסיס.פילטרים גבוהים להסיר את DC offsets ו סחף נמוך, נפוץ בחיישנים. Band-pass ו- Notch מסנן את היעד התערבות ספציפית, כגון 50/60 טרה כוח להייטם.פילטרים הסתגלותיים - שבו coefficients לעדכן בזמן אמת - יכול לעקוב אחר רעש, מה שהופך אותם אידיאליים לאינטראקציה עם דפוסים משתנים.

(FLT:0Key benefit:BuildFLT:1 , סינון דיגיטלי יכול להשיג מאוד חד רול- offs ותשובות שלב ליניארי שקשה להבין עם רכיבים אנלוגיים, במיוחד על פני רוחב פס רחב.

סליחות וOversampling

Oversampling - דגימה בקצב גבוה משמעותית מאשר תדירות Nyquist - היא טכניקה חזקה כדי לשפר את SNR ולהפחית רעש קוונטי. עוצמת הרעש מתפשטת על רוחב פס רחב יותר, כך בתוך רצועת האות, צפיפות הרעש היא נמוכה יותר. פיזור דיגיטלי ואז להפחית את שיעור הדגימה לקצב הרצוי תוך יישום מסנן נמוך כדי מסירת רעש פסים.

עבור אותות מורכבים, oversampling ו decimation הם יעילים במיוחד כי הם מאפשרים שימוש מסננים אנטי-aliasing פשוט יותר לפני ADC. בנוסף, בשילוב עם עיצוב רעש בעיצוב ב sigma-delta ADCs, טכניקה זו יכולה להשיג פתרון יעיל מאוד (ENOB) עבור אותות נמוכים פסד.

יישום מעשי כרוך לעתים קרובות מסננים של CIC (CIC) ואחריו מסננים פיצוי FIR. יחס הפחת ועיצוב מסנן חייב לאזן עומס חישובי נגד ירידה רעש.

(הט) ,0Keyתועלת: ⁇ FLT:1; כל הכפלת היחס המופרע מגבירה את ה-SNR על ידי כ 3 dB (עבור עיצוב רעש מסדר ראשון) או יותר עם מודטורים מסדר גבוה יותר.

שוויוניות

השוויון מפצה על סטיות תלויות תדירות ועיוותים שלב שהוצגו על ידי ה- ADC, ערוץ השידור, או תהליך הדגימה עצמו. לדוגמה, המעגל המדגם של ADC ו-hold עשוי להיות מגלגל חטא בתגובה לתדירות, תוך הגדלת רכיבים גבוהים.

במקלטי תקשורת, שווים (כגון הזנת החלטות או דימות ליניאריות) נכונים להפרעות בין-סימלבול (ISI) הנגרמות על ידי ערוצים מוגבלים.עבור מכ"ם או הדמיה רפואית, שווה מבטיח כי כל רכיבי תדירות של האות מיוצגים עם אמפליט נכון ושלב, שמירה על צורת הדופק ופתרון טווח.

(FLT:0Key benefit:BuildFLT:1) שווה מחזירה את נאמנות האות, ומאפשר אלגוריתמים במורד הזרם לעבוד עם נתונים שתואמים באופן הדוק את גלונולוגי המקורי.

ביטול רעש

כאשר רעש מתואם עם אות התייחסות (למשל, קו חשמל מדגימה מ חיישן נפרד), ביטול רעש אדפטי (ANC) יכול לדכא אותו מבלי לעוות את אות העניין. אלגוריתמים ANC, כגון כיכרות Least Mean (LMS) או Recursive Least Squares (RLS) מסננים, להתאים באופן רציף את coefficients למזער את השגיאה בין ADC רועש לפלט הרצוי.

טכניקה זו משמשת נרחב עיבוד אותות ביו-רפואי (העברת 60 הרץ התערבות מ- ECG), מערכות אודיו (החל רעש מחלחל שנתפס על ידי מיקרופון משני), ומכשיר (העברת רעש רטט מקריאות חיישן) עבור אותות מורכבים, ANC הוא בעל ערך במיוחד משום שהוא יכול לפעול בזמן אמת ולהתאים לרעש לא-סטיישן.

(FLT:0Key benefit: VisFLT:1) ANC יכול להסיר רעש כי אי אפשר לסנן עם מסננים קבועים, כגון רעש הרמוני או הפרעה עם תדירות משתנה.

ניתוח ספציפי וזמן-Frequency Processing

עבור יישומים רבים, המטרה היא לא רק לנקות את הפלט ADC אלא לנתח את התוכן ספקטרלי שלה.טכניקות כמו Fast Fourier Transform (FFT) וייצוגים מתקדמים יותר זמן (למשל, קצר זמן קצר ארבע יותר, גללט להפוך) לחשוף את רכיבי התדר של אותות מורכבים.פוסט עיבוד יכול אז לערב תת-דלקתיות, שבו הערכה של רעש הוא מספקטרום הוא ממושכים לתכונות אותות ספציפיים.

ב מכ"ם, דחיסת הדופק משתמשת בסינון מותאם - צורה של מתאם ספקטרלי - כדי לשפר את טווח הרזולוציה ו-SNR. ב אודיו, ניתוח ספקטרלי מאפשר דחיסה לטווח דינמי, שוויון ורעש גישור. על ידי הפעלת התחום התדר, מהנדסים יכולים ליישם אלגוריתמים הפחתה מתוחכמת המנצלים את הטבע העריצ של אותות מורכבים רבים.

(FLT:0Key benefit: FigFLT:1) ניתוח ספקטרלי מאפשר שיפור ממוקד של רכיבי אות תוך דיכוי רעש התופס מספר תדרים שונים.

טכניקות מתקדמות לדיגיטל פוסט-Processing

מעבר לטכניקות הבסיסיות המפורטות לעיל, מערכות מודרניות מעסיקות שיטות מתקדמות יותר כדי לדחוף את איכות הנתונים של ADC.

מתבודדים ו Noise Shaping

Dithering כרוך הוספת כמות קטנה של רעש אקראי מבוקר קלט ADC (או לפלט דיגיטלי לאחר המרה) כדי לקשט אתלט שגיאות קוונטית מן האות.זה מפחית עיוות הרמוני, במיוחד עבור אותות ברמה נמוכה, ומשפר טווח דינמי ללא עוררין (SF) ב sigma-delta ADCs, רעש מעצב דוחף רעש של הדבקה של התעניינות, אשר ניתן להסיר על ידי סינון דיגיטלי.

בעוד שהחלפת מעט מעלה את רצפת הרעש הכוללת, ה- Trading-off שווה לעתים קרובות אודיו רב נאמנות, כלי תקשורת, ותקשורת שבהם עיוות הרמוני אינו מתקבל על הדעת.

⁇ ותיקון של ADC Non-Idealities

ADC Non-Liities -INL, DNL, שגיאות רווח, ו- offset - ניתן לאפיין במהלך הייצור או ההפעלה ולאחר מכן לתקן בתחום הדיגיטלי. טבלאות תיקון או מודלים פולינומיים מוחלים על פלט ADC הגולמי כדי למפות אותו לתפקוד ההעברה האידיאלי.עבור במהירות גבוהה ADCs, טכניקות קירור רקע יכול להמשיך לעקוב אחר טמפרטורה וסחף.

אותות מורכבים עם רכיבים רבים של תדר רגישים במיוחד לא לינאריות, כפי שהם מייצרים מוצרים בין-מודולציה שיכולים ליפול בתוך להקת האותות.תיקון דיגיטלי יכול להפחית את המוצרים האלה עד 10-20 dB או יותר.

(FLT:0Key benefit: FigFLT:1) , Digital calibration מאפשר ADCs עם מפרט מתון כדי להשיג ביצועים קרובים הרבה יותר ממירים יקרים.

תיקון שגיאות קידוד וזיהוי

במערכות רכישת נתונים שבו הפלט ADC מועבר על ערוץ רועש (למשל, רשתות חיישן אלחוטיות או קישורים סידוריים מהירים), תיקון שגיאות קידוד (למשל, ריד-Solomon, LDPC) או בדיקות מחזוריות מחזוריות (CRC) ניתן ליישם לאחר המרה. בעוד זה יותר על יושרה מאשר אות איכות ל-Solomon, זה מבטיח כי ייצוג דיגיטלי מגיע עיבוד המנוע.

יישומים אמיתיים

עיבוד פוסט דיגיטלי אינו רק תרגיל תיאורטי - הוא פרוס באינספור מערכות שבהן איכות האות היא דבר חשוב.

תקשורת

בתחנות רדיו מוגדרות תוכנה (SDRs) ותחנות בסיס, ADCs דיגיטציה אותות פס רחב המכסה ערוצים רבים. Digital post-מעבדת עיבוד חל מסננים של ערוצים, דירקטורים שווים, וביטול התערבות הסתגלותי כדי לחלץ אותות של משתמשים בודדים מהנתונים הגולמיים.ללא טכניקות אלה, הרעש והעיוות בפלט ADC יהפוך לאימפולסיביים לא מעשיים.

רדאר ולוחמה אלקטרונית

מערכות רדאר מסתמכות על ADCs כדי לדיגיטליזציה של הדופק.פוסט-מעבד עם דחיסת הדופק, העברת סימן מטרה (MTI), ו-Doppler מסנן משפר באופן דרמטי טווח והערכה מהירה. עבור לוחמה אלקטרונית, מקלטים דיגיטליים פס רחב חייבים לזהות ולסווג אותות בסביבה אלקטרומגנטית צפופה; ניתוח ספק מרכזי מתקדם ודיכוי רעש הם קריטיים.

אבחון ואבחון רפואי

באולטרסאונד, MRI ו- coherence tomography, ADCs ללכוד אותות מחיישנים. טכניקות עיבוד דיגיטליות כמו סינון, מחיקה, ביטול רעש הסתגלות לשפר את הניגודיות והרזולוציה.לדוגמה, הסרת פריטים של תנועת מטופלים מ- ECG או EEG אותות דורש התאמה בזמן אמת לאחר עיבוד.

פרסום: Audio

ממירים דיגיטליים-לanalogs לעתים קרובות משתמשים oversampling, רעש עיצוב, ודיור להשגת עיוות אולטרה-נמוך. בדומה, בצד ההקלטה, ADC פלטים נקיים עם מסננים דיגיטליים באיכות גבוהה לפני אחסון או שידור.

חיישנים תעשייתיים ואינטרנט

חיישנים בעלי כוח נמוך במכשירי IoT משתמשים לעתים קרובות ברזולוציה נמוכה ADCs כדי לחסוך אנרגיה.דיגיטל לאחר עיבוד - ממוצע, ניכוי, מסנן FIR - יכול לשחזר איכות נתונים מקובלת לטמפרטורה, רטט או ניטור לחץ.לדוגמה, 12 סיביות ADC עם oversampling וסינון מתאימים יכול להשיג 16 סיביות יעיל עבור אותות משתנים איטי.

יישום Digital Post-Processing in Practice

מינוף טכניקות אלה דורש שיקול זהיר של משאבים חישוביים, שקיפות וצריכת חשמל. במערכות בזמן אמת, אלגוריתמים חייבים לבצע בתוך מרווחי מדגם הדוקים. cc-Programmable Gate Arrays (FPGAs) הם בחירה פופולרית עבור ביצועים גבוהים לאחר עיבוד, המציע עיבוד מקביל וכבדות נמוכה. עבור יישומים פחות תובעניים, מעבדי אותות דיגיטליים (D) או מיקרו-בקר עם חומרים מספיקים.

רבים מודרניים ADCs כוללים אבני עיבוד דיגיטליות בנויות - מסננים מטעים, שווים, ולפעמים אפילו מנועי FFT - גרימת הנטל על המעבד המארח.עם זאת, לאחר עיבוד מותאם אישית לעתים קרובות מניב תוצאות טובות יותר עבור סוגים ספציפיים של אותות.

מגמות עתידיות

ככל שמהירויות ADC והחלטות ממשיכות להגדיל, הפוסט-מעבד הדיגיטלי יתפתחו כדי להתמודד אפילו יותר רחב רוחב פס ותיקוןים מתוחכמים יותר. למידת מכונה מתחילה לשחק תפקיד: רשתות עצביות יכולות ללמוד מסננים אופטימליים להסרת רעש או תיקון עיוות, להסתגל לסטטיסטיקות אותות ללא מודל מפורש. לדוגמה, דנים המבוססים על למידה יכולים להוציא מסננים קלאסיים עמוקים לרעש לא פולשני ביו-רפואי או אותות תקשורתיים.

מגמה נוספת היא שילוב של עיבוד דיגיטלי ישירות על שבב ADC (SoCs מיקסד-signal), צמצום הגמישות וכוח ליישומים כמו תחנות בסיס 5G ו מכ"ם רכב אוטונומי.השורה בין עיבוד אנלוגי ודיגיטלי ממשיכה לטשטש, אבל העיקרון הליבה נשאר: פלט ADC גולמי הוא גלם, והוא לוקח טכניקות דיגיטליות חכמות כדי להפוך אותו לנתונים באיכות גבוהה.

מסקנה

עיבוד פוסט דיגיטלי אינו תוספת אופציונלית אלא מרכיב קריטי של שרשרת עיבוד אותות מודרניים, במיוחד כאשר מתמודדים עם אותות מורכבים.על ידי יישום סינון, ניכוי, שוויון, ביטול רעש הסתגלות וניתוח ספקטרלי, מהנדסים יכולים להתגבר על המגבלות הטבועים של ADCs ומיצוי הביצועים המקסימליים של המערכות שלהם.

לקריאה נוספת, ראה מאמר טכני של מכשיר ADC על רעש ADC 1FIRLT ו-FLT:2Texas Instruments של יישום מסנן דיגיטלי עבור ADCsFLT 3: סקירה מקיפה של עיבוד מתקדם לאחר ניתן למצוא במאמר על ריצוף מותאם אישית של ADCsFLT:5 LT5.