מקור: Why Raw ADC Data Falls Short

מערכות רכישת נתונים מודרניות תלויות ב- Analog-to-Digital Converters (ADCs) לגשר על העולם האנלוגי של אותות פיזיים - טמפרטורה, לחץ, גלי רדיו, או מתחים ביולוגיים - עם התחום הדיגיטלי של מעבדים, אחסון ורשתות.אבל הזרם הדיגיטלי הגולמי עוזב ADC הוא לעתים רחוקות מוכן לשימוש ישיר ביישומים מורכבים.

עיבוד אותות דיגיטלי (DSP) הופך את הנתונים הגולמיים הפגוםים האלה לייצוג נקי, קומפקטי ועשירי מידע.על ידי יישום פעולות מתמטיות, טכניקות DSP לנצל את המבנה הידוע של אותות ורעש כדי להפיק ערך מקסימלי מכל מדגם.התוצאה היא פתרון יעיל יותר, רצפות רעש נמוכות יותר, ושיעורי נתונים שמתאימים לקיבולת העיבוד של הזרם. מאמר זה חוקר את שיטות DSP ספציפיות אשר פותחות את הפוטנציאל המלא של ADC, פותרים את האתגרים הללו, פותרים את האתגרים הללו, ומניעים את הטכניקות של טכנולוגיות אלה.

הבנת גבולות ADC ו-DSP Remedy

כל ADC מציג שלוש שגיאות בסיסיות: טעות קוונטית (רזולוציה קצרה של צעד), טעות דגימה (הפניה משיעור לא מספיק), שגיאות דינמיות (למשל, טעות של 12 סיביות ADC מדגימה ב -100 MSPS עשויה לספק יחס אות-לכאורה (SNR) נמוך יותר מהדטר התיאורטי שלה, עקב גורמים אמיתיים אלה של DSPof יכול לדחות נתונים חסרים, אך לא יכול להפריע לרעשים חסרים, אך לא ניתן לדחות את הפרטים של דיכאון.

הסכם הסחר של Nyquist

[המתח הקלאסי קיים בין שיעור הדגימה לבין ההחלטה.שיעורים גבוהים יותר מייצרים יותר נתונים, אך מגבירים את דרישות הכוח והזיכרון.שיעורים הנמוכים יותר מסכנים את ה-DSP פותרים זאת באמצעות FLT:0oversamplingFLT:1 בשילוב עם FLT:2decimation DLT: sampling מהר יותר מאשר קצב Nyquist, ולאחר מכן דיגיטלית סינון ולמטה למעלה מ-FSPD.

טכניקות DSP Core שמבטלות נתונים של ADC

המונחים: Beyond Simple Noise Removal

מסננים מבוססי תוכנה - תגובה אימפולס סופי (FIR) ותגובה אימפולס אינסופית (IIR) - הם סוסי העבודה של עיבוד נתונים ADC. מסנן FIR ליניארי יכול להסיר 60 הרץ ללא עיוות שלב האות, קריטי עבור אלקטרוקרדיוגרם (ECG) ניתוח יותר מתוחכם FLT:0 פילטרים מתואמים LTF1 ממקסימים עבור פילטרים מוכרים של תקשורת של חצי CDR).

ירידה וקצבה

Raw ADC מזרם לעתים קרובות עולה על הצורך באמצעות צו.הפחתת קצב הדגימה תוך שמירה על נאמנות האות.התהליך משלב מסנן נמוך-pass כדי למנוע הסתלקות עם ירידה.לדוגמה, מערכת אולטרסאונד רפואית עשויה לדגום ב-40 מ"מ אבל רק צריך רוחב פס 10 מ"הרץ; גורם של 4 מקטין את נפח הנתונים על ידי 75% ללא ירידה של מידע אבחון.

Fourier Transform and Spectral Analysis

Fast Fourier Transform (FFT) ממיר דגימות ADC לתוך מתחם התדר, חושף רכיבי אות בלתי נראים בעקבות זמן. מנתחים ספציפיים, מעבדי הדופק של פעמי הדופק, ו- אוטגוני תדרים מרובים (OFDM) מדגימים את הנתונים הספציפיים ללא רזולוציה מסוימת של FFT-based עיבוד.

אלגוריתמים: מעקב אחר הסביבה המשתנה

מסננים סטטיים נכשלים כאשר אותות או תכונות רעש לשנות את האלגוריתמים המותאמים - כגון הריבועים הפחות מתכוונים (LMS) מסנן או Kalman מסנן - עדכון אפקטיביות בזמן אמת בהתבסס על נתוני קלט.בביטול רעש פעיל, מיקרופון הפניה להאכיל את נתוני ADC לסנן של מערכת ניהול מערכת ניהול מערכת ניהול מערכת ניהול מחשוב, התאמה שווה עבור אלגוריתמים מרובים ברציפות על ידי התאמה לדגימות חישוביות אלה לא יכול לספק אופטימיזציה משמעותית.

שיטות מתקדמות של DSP עבור מערכות מתקדמות

Oversampling ו- Noise Shaping

זיגמה-דלטה ADCs דוחף את גבול DSP על ידי שימוש ביישומים מאוד גבוהים oversampling (למשל, 64x או 128x) בשילוב עם AFLT:0noise-עיצוב לולאה FLT:1 [המודולטור דוחף רעש קוונטי מחוץ ללהקת האות, ו-DGpigital Decimation מסנמיך את ה-Out-of-band זה, בדרך כלל מקבל 1/10-Dbiter) מבסיס 1/10-Dbit-Dbit-Dbit-Dbit (D) ו-Dbit) 4D) 4Dbit) מ-D2 (Dbit) מ-Dbiterta 4D) באופן קבוע (Dbit) מ-D2 (Dbit) ו-Dbit) מ-D2 (Dbit-Dbit) מ-Dbit-D) מ-Dbitertexit) באופן קבוע (D) באופן קבוע (D) ו-Dbit-Dbit-Dbitd 4Dbit-Dbit-Dbit-Dbit-Dbit) מ-D2.

תיקון דיגיטלי ו-Celbration

לכל ADC יש לא ליניאריות - טווח לא לינאריות בלתי-מילוניאליות (INL) ואי-לא-לינאריות שונה (DNL) - טווח דינמי נטול פיגור (SFDR) יכול לאחסן שולחן מבט של קורטנים שמקורו אות קליברציה ידוע ויישם תיקונים בזמן אמת לכל מדגם.

תזמון והצלה

כאשר אות הריבית הוא ספורד בחלק מהבסיס (למשל, כמה תדרים דיסקרטיים), סנסציה דחוס (CS) תיאוריה מאפשר דגימה היטב מתחת לשיעור Nyquist. a Random Demodulator או Modulated פס רחב (MWC) לוכדת דגימות מחוספסות, ואלגוריתם DSP פותר בעיה של l1-minimization אקראית לשחזר את המהירות המקורית של לוח זמנים אינטנסיבי במקום זאת, מאפשר פולסים קבועים, עם ספקטרום קבוע של מערכת חישובית זמן קצר.

יישום אמיתי-עולם: היכן DSP Meets ADC Data

תקשורת: 5G ו- Software-Defined Radio

תחנות בסיס 5G מקבלות אותות פס רחב (100 MHz או יותר) מאנטנות מרובות. ADC אחד מדגימה את כל הלהקה, אז DSP מערוץ אותו לתוך תת-פסים צרים לעיבוד MIMO. דיגיטלי predistortion (DPD) לינארי את כוח המגבר על ידי ניתוח דגימות ADC משוב ומחשוב בעיוות.ללא DSP, הלא לינארית PA הייתה מפרה פליטות דיגיטליות, לאחר כל התקנים חדשים של ADC, לאחר שדרוגים, לאחר שדרוגים, לאחר שדרוג של לוגיקה חדשה, לאחר שדרוגים, לאחר שדרוגים, לאחר ניתוח של לוגיקה חדשה, לאחר שדרוג לוגיקה, לאחר שדרוג מוטציות.

טיפול רפואי: MRI ו- Ultrasound

הדמיה חוזרת מגנטית (MRI) משתמשת בנתונים ADC ממספר מקבל סלילים נרגשים על ידי הדופק RF. אותות עת גולמי-דומיין משתנים באמצעות FFT למרחב תדר (k-space), ולאחר מכן משוחזרים לדימוי אנטומי.DSP טכניקות כמו הדמיה מקבילים (SENSE, GRAPPA) משלב נתונים מכמה סלילים כדי להפחית את הזמן תוך שמירה על אולטרסאונד, להיות מתוכנת אופטימיזציה דיגיטלית, הוא מוקרן יותר ויותר.

אווירי והגנה: רדאר ולוחמה אלקטרונית

מכ"מים מודרניים שלביים-array מדגימים אותות RF ישירות על כל אלמנט אנטנה באמצעות ADCs במהירות גבוהה (12-16 סיביות במספר GSPS) , DSP אחורי ביצועים מסומנים, דופק (באמצעות מסננים תואמים), עיבוד Doppler (באמצעות FFT על הדופקים מרובים), וקצב קבוע של לייזר (CFAR) זיהוי בלוחמה אלקטרונית, DSP מזהה Raw Raw Raws מסימנים אמיתיים של שרשרת זמן DDC הוא מייצר דופק אמיתי.

אינטרנט תעשייתי: ניטור מצב ותחזוקה חיזוי

חיישנים על מכונות דוגמנות מתווה, נוכחי וטמפרטורה בשיעורים בינוניים (10–100 kSPS) מעבדים את נתוני ADC כדי לחלץ תכונות כמו RMS, גרף, ו- FFT פסגות. אלגוריתמים זיהוי אנומליות (מבוססים על או למידת מכונה) על תכונות אלה חוזים ללבוש או שבועות לא נכון לפני צוק מעבדים משולבים עם DSP מבצעים גלם באופן מקומי, רק על ידי זרם מקומי של כמה.

היתרונות של אינטגרציה DSP-ADC ביישומים מורכבים

החלטה יעילה מעבר ל-Width

מספר ה ביטים שפורסמו על גיליון נתונים ADC מעולם לא מובנים באופן מלא בפרקטיקה. טכניקות DSP כמו oversampling, averaging, ו-Acc-re-change-aDC (באמצעות מגבר רווחי תוכנה לפני ADC) למעשה לשחזר ביטים נוספים. A 12-bit ADC עם 16x oversampling וסינון דיגיטלי יכול להשיג החלטה יעילה 14 סיביות - שווה ערך ל- 14-bit יקר יותר אותות דיגיטליים (עדיין יותר).

עיבוד בזמן אמת ועוצמה נמוכה

ארכיטקטורות DSP - ליבה DSP ייעודי, FPGAs, או GPU מאיצים - יכול לעבד את נתוני ADC עם מהירויות ⁇ יות תחת מיקרו-שניות.זה חיוני במערכות בקרה סגורות: בקר מנוע שקורא כיום באמצעות ADC, חל אלגוריתם PID ב FPGA, ומתאים את תפוקה PWM בתוך כמה מיקרו-שניות מונע תגובה מיקרו-חמצנייתית מופעלת באמצעות .

אבטחת מידע וצמצום Transmission Bandwidth

נתוני ADC מהירים במהירות גבוהה מאיצים את אחסון וקישורים תקשורתיים. A 12 סיביות ADC ב 2 GSPS מייצרת 3 GB / של נתונים.DSP יכול לדחוס את זה על ידי גורם של 10-1000 ללא אובדן מידע קריטי.לדוגמה, ביישום ניטור ספקטרום, FFT מקטין את דרישת רוחב הפס מדגימות זמן-דומיין לתדירות.

רובנס ל Noise and Interference

שליטה אוטומטית מבוססת DSP (AGC) מאמת את רמת אות קלט למגוון רחב של ADC, צמצום שגיאות קוונטיות.פילטרים של נוטריון הסתגלות מדכאים תדרי התערבות ידועים (למשל, 60 הרץ, מעבר התקנים פגומים) תיקון שגיאות ובדיקות מחזוריות (CRC) על זרם הנתונים הדיגיטלי לזהות ולפעמים לתקן שגיאות המוצגות על ידי ADC עצמו או טכניקות אבטחה, אשר עומדות בתקני בטיחות הנדרשים.

מגמות עתידיות: Machine Learning, FPGAs ו- Beyond

Machine Learning for ADC Data Process

DSP מסורתי מסתמכת על מודלים מתמטיים קבועים. Machine Learning (ML) - במיוחד רשתות עצביות מבוכות (CNN) ורשתות חוזרות ונשנות (RNNs) - יכול ללמוד עיבוד אופטימלי מהנתונים. in Communications, מקלט מבוסס ML מתורגם ישירות דגימות ADC כדי לפענח ביטים מקודמים, מה שהופך את שרשרת סינון, סינכרוניזציה, והדגמה.ב- biomedical, רשת עצבית מאומנת לגילוי נתונים על ידי NGDC יכול לזהות דיוק גבוה יותר מאשר חומרת של חומרת של חומרת חומרת חומרת מידע FPGHDIC.

FPGA-based DSP עבור Ultra-Wideband Systems

מערך השערים (FPGAs) הם הפלטפורמה של בחירה לעיבוד נתונים מהיר ADC כי הם יכולים ליישם אלפי מכפילים מקבילים ו accumulators. FPGAs לאחרונה משלב בלוקים DSP קשיחים המסוגלים 24×17 להכפיל-accumulate ב 1.5 GHz.זה מאפשר עיבוד ישיר של מזרמי ADC ללא זיכרון חיצוני כמו מיקרוסקופ CIX (ריבוע) לשימוש ב-fray (ריבוע) של פחמן C.

רדיו ישיר RF Sampling ו-Logic Radio

ככל ש- ADC מזרז את העלייה (6-12 GSPS כיום נפוצה), זה הופך אפשרי לדגום אותות RF ישירות ללא שילוב או תדירות ביניים (IF) שלב זה " RF ישיר" אדריכלות מפשטת חומרה ומציג גמישות.DSP מטפל בכל המשימות: הפחתה דיגיטלית, בחירת ערוצים ערוצים, סינון והדגמה של רדיו קוגניטיביים מנצלים גמישות זו לספקטרום, לזהות להקות חינם, לזהות מחדש את פלטפורמת הגלים האולטימטיבית של כל תצורת רדיו.

ה- Invisible Engine Behind Accurate Data

עיבוד אותות דיגיטלי אינו רק תוספת של ADCs; זה המנוע שמוציא מידע ניתן למדידה מושלמת ביסודה.ממסנן רעש חיישן רפואי כדי לשחזר אותות ספאר במערכת מכ"ם, טכניקות DSP להפוך את המילים ADC למודיעין יעיל.ההמשך עיצוב משותף של ADC ו DSP - oversampling ממירים, רוחב פס דיגיטלי, ולמידה מבוססת על בסיס יישומים דינמיים, כמו גם על ידי ASPIVE Software, כמו גם על ידי מערכת ניהול נתונים מורכבת, ו-ידי ADC, כמו גם על ידי מערכת ניהול נתונים.

(ב) לקרא נוסף, לחקור את ההנחיות של ה- sigma-delta ConvertersFLT:1, FLT:2Texas Instruments על DSP עבור ADCsFLT 3, ו-FLT:4IEEE של המחשב על ADC DataFLT:5