תפקידה של טכניקות סינון דיגיטליות ב Enhancing ADC Signal Integrity

מערכות אלקטרוניות מודרניות תלויות ב- Analog-to-Digital Converters (ADCs) לתרגם אותות בעולם האמיתי רציף - כגון טמפרטורה, לחץ, קול וגלי רדיו - כדי לטשטש ערכים דיגיטליים שמיקרו-בקרים, FPGAs, מעבדים יכולים לנתח.הנאמנות של המרה זו קובעת ישירות את הדיוק של המדידות של המדידות, ואת האמינות של מערכות בקרה של פילטרים, ללא תשומת לב דיגיטלית, באמצעות זיהוי מהיר, באמצעות זיהוי מהיר של חומר זה יכול לספק זיהוי מדויק של טכניקות.

הבנה של ADC Signal Integrity

שלמות אותות במערכת ADC מתארת כמה טוב הפלט הדיגיטלי משמר את המאפיינים של קלט אנלוגי.ה-ADC האידיאלי יפיק העתק מספרי מושלם של הקלט בכל רגע דגימה, אבל מרכיבים בעולם האמיתי מציגים מספר סוגים של השפלה.

מקורות אותות

(FLT:0)Quantization רעש FLT:1 עולה מן ההחלטה הסופית של ADC. עבור ממיר N-bit, השינוי הקטן ביותר של מתח לזיהוי (המעט המשמעותי ביותר, או LSB) מגדיר את הצעד הקוונטי.ה בין הערך האנלוגי בפועל לבין הרמה הקוונטית הקרובה ביותר מייצרת רצפת רעש המגבילה טווח דינמי.

(ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

(FLT:0) התערבות אלקטרונית (EMI)FIRLT:1 מהחלפת אספקת חשמל, שעונים דיגיטליים, מנועים, ורדיו משדרים זוגות לתוך נתיב קלט אנלוגי.צורה ורעש קורנ לעתים קרובות מופיע כמו דרבנים צרים או פס רחב כי מקטין את יחס האות-ל-אין (SNR).

(FLT:0Clock JitterFLT:1 מתייחס לריאציות ברגע המדגם. עבור קלטות גבוהות, אפילו ג'ייטר ברמה פיקו השני יכול לגרום שגיאות חדות משמעותיות כי האות משתנה במהירות בין דגימות.התוצאה היא עלייה רעש כי בקנה מידה עם תדירות קלט וגודל Jitter.

(FLT:0) AliasingFLT:1 מתרחשת כאשר אות קלט מכיל רכיבים תדירות מעל קצב Nyquist (חצי תדירות הדגימה) רכיבים אלה מתקפלים בחזרה לתוך הבסיס, יצירת גוונים מעוררים כי לא ניתן להבחין אותות אמיתיים.אנטי-aliasing מסננים (אנלוגיה פשטנית) להפחית את הסיכון הזה, אבל כמה מההחלים השוכנים עדיין לעבור דרך התחום הדיגיטלי.

סינון דיגיטלי מתייחס רבות של בעיות אלה לאחר המרה.על ידי עיבוד זרם הדגימה עם אלגוריתמים מתמטיים, ניתן להפחית רעש, להסיר התערבות, ואפילו לפצות על כמה פגמים אנלוגיים לפני אלגוריתמים.

שיטות סינון דיגיטליות

פילטרים דיגיטליים נופלים לשתי קטגוריות אדריכליות רחבות -0Finite Impulse Response (FIR)FLT:1 ו-FLT:2 infinite Impulse Response (IIR)FLT:3 - כל אחד עם מאפיינים נפרדים. בתוך קטגוריות אלה, צורות מסנן ספציפיות כגון נמוך, עקפן גבוה, פאס, ולא מוחל בהתאם לתדירות של התערבות יחסית.

פילטר נמוך

מסנן דיגיטלי הנפוץ ביותר במערכות ADC הוא הסוג הנמוך-פס.זה מחלחל רעש גבוה ⁇ תוך העברת אותות בתדר נמוך.לדוגמה, חיישן טמפרטורה מדגימה ב -100 הרץ עשוי להיות משמעותי 50 / 60 s קיבולת קו כוח ורעש תרמי אקראי היטב מעל רוחב הפס. A נמוך pass עם חתך סביב 10Hz יכול להסיר את שניהם תוך שמירה על הטמפרטורה המשתנה לאט.

יישום FIR של מסננים נמוכים מציע תגובה שלב ליניארי, כלומר כל רכיבי תדירות לחוות את אותו עיכוב, שמירה על הצורה של גלימות זמן-דומיין.זה קריטי ביישומים כגון אלקטרוקרדיגרם (ECG) ניטור, שבו התזמון היחסי של P, QRS ו גלי T יש לשמור.

High-Passs filter

מסננים גבוהים להסיר סחף נמוך ו DC offsets. בניתוח רטט מבוסס אגומנט, רכיב הטיה משתנה לאט יכול להסוות את הרטטים הגבוהים יותר של עניין. מסנן גבוה עם חיתוך של 1-10 הרץ יכול לחסל את הטיה תוך העברת האות רטט באופן דומה, בהקלטה, מסננים גבוהים (לעתים קרובות נקרא מטושטש) מדכא רוח נמוכה, או טיפול מכני.

מסננים גבוהים IIR נמצאים בשימוש לעתים קרובות כי הם להשיג גליל תלול עם פחות מזהמים מאשר עיצוב FIR שווה ערך, צמצום עומס חישוב במערכות בזמן אמת.

Band-Passs filter

מסנן פס קבוצתי עובר מגוון מסוים של תדרים תוך דחיית אלה לעיל ומלמטה. בתקשורת רדיו- ⁇ RF (RF), שלב תדר ביניים (IF) של מקלט לעתים קרובות משתמש מסנן פס קבוצתי כדי לבחור את הערוץ הרצוי.לאחר המרה ADC, מסנן פס דיגיטלי יכול לחדד עוד את הערוץסלקטיביות, שיפור דחייה צמודה ו-SNR.

מסננים של Band-pass מועסקים גם בניתוחי ספקטרום, שבו מסנן דיגיטלי טונובל גורף על פני טווח תדר כדי למדוד את צפיפות ספקטרלית של אות.

מסננים

מסננים (או Band-stop) מכוונים ללהקת תדר צר להסרת.הדוגמה הקלאסית היא התערבות קו-ליין ב 50 הרץ או 60 הרץ, אשר זוגות לתוך קלטות אנלוגיות באמצעות הפיכה קיבוליתית מראשי AC. מסנן דיגיטלי לאנץ' יכול להגביר את ההתערבות הזו על ידי 40 dB או יותר ללא השפעה משמעותית רק מעל או מתחת ל- tch.

מסנני נוטריון הסתגלות יכולים לעקוב אחר תדירות המדויקת של ההתערבות (אשר עשוי לנסחף מעט בשל וריאציות רשת) ולהתאים את האפקטיביות שלהם בזמן אמת. גישה זו משמשת במכשור מדויק ורכישת אות ביו-רפואית.

סוגים מיוחדים של filter

מעבר לארבע הצורות הבסיסיות, מבנים אחרים של מסנן דיגיטלי משרתים מטרות ספציפיות:

  • (FLT:0) מסנן ממוצע ממוצע: FLT:1 A פשוט נמוך פאס FIR כי ממוצע דגימות N האחרון.זה יעיל חישובי ויעיל לצמצום רעש לבן אקראי, אם כי הוא מציג תגובה בצורת תדירות בצורת חטא עם אטמורציה גרועה.
  • (FLT:0Median filter: FLT:1 A non-לינארי המסתחל כל דגימה עם החצין של דגימות שכנות.It מצטיין בהסרת רעשי אימפולס (spikes) תוך שמירה על קצוות חדים, מה שהופך אותו שימושי עבור חיישני תמונה וסוגים מסוימים של נתוני חיישן.
  • (FLT:0) פילטר פולינומי-Golay: ⁇ 1 ; מסנן חלק פולינומי מתאים פולינומאלי נמוך לחלון של נתונים.זה מקטין רעש תוך שמירה על צורת השיאים והעמקים יותר מאשר ממוצע נע, לעתים קרובות מיושם בספקטרום וב chromatography.
  • (FLT:0) Decimating (הורד) מסנן:FLT 1 ב oversampling ADCs, מסנן נמוך דיגיטלי ואחריו ירידה מקטין את שיעור הנתונים תוך שיפור ההחלטה.ה ⁇ הקלאסיה ADC משתמשת טכניקה זו כדי להשיג מספר יעיל של ביטים (ENOB) עם מורכבות אנלוגית.

יישום של פילטרים דיגיטליים

FIR לעומת IIR: בחירת אדריכלות נכונה

הבחירה בין מסננים FIR ו- IIR תלויה בדרישות היישום:

(FLT:0)FIR מסננים FLT:1 הם יציבים לחלוטין כי אין להם משוב; התגובה האימפולסית שלהם יש משך סופי שווה למספר הטיפים (coefficients) הם יכולים להשיג שלב ליניארי - נכס חיוני כאשר השלב בין רכיבי תדירות חייב להיות שמור.המסחר הוא כי גליל תלולים, להקות מעבר צר, או עצירה גבוהה בעצימה גבוהה, דורש הרבה יותר, כמו קופה גבוהה, כמו גם על ידי קיבולת נמוכה של 8.

(FLT:0) מסננים של IIR 1 (מבקשים) משתמשים משוב כדי להשיג תגובה בתדר מסוים עם הרבה פחות חסכוני מאשר FIR שווה ערך, הם יכולים להבין חתכים חדים (למשל, Butterworth, Chebyshev, או תשובות חמקמקות) באמצעות רק כמה קטבים ואפסים.הצד התחתון הוא חוסר יציבות פוטנציאלי עקב יעילות או קוונטית על פני זרימה פנימית, ובמיוחד על גבי מעבר אודיו (במיוחד אם אני רגיל) - כגון תיקון מוקדם יותר מאשר תיקון מוקדם יותר (כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, תיקון מדויק של תיקון מדויק של תיקון מדויק של תיקון מדויק של תיקון מדויק של תיקון מדויק של תיקון קולי).

זמן אמיתי לעומת עיבוד Offline

מסננים דיגיטליים ניתן ליישם בזמן אמת כדגימות המופיעות ב- ADC, או לא מקוון לאחר שבלוק של נתונים נאסף.סינון בזמן אמת דורש שהאלגוריתם להשלים את החישוב שלו לפני שהדגם הבא מגיע.עבור ADCs במהירות גבוהה (למשל, 100 MSPS), זה מטיל מגבלות תזמון הדוקות אשר לעתים קרובות מחייבות את השימוש של מאיצים חומרה, ליבות ייעודיות FIR ב-PG, כגון אופטימיזציה של בדיקות נתונים, או סינון (D) ו-DLC) ומאפשרות, בדיקות נתונים סטנדרטיות, או סינון נתונים סטנדרטיות, או פילטרים, או פילטרים, בדיקות סטנדרטיות, או פילטרים, או פילטרים, כגון DSP אחוריות, או פילטרים, או פילטרים, או פילטרים, או פילטרים, או פילטרים, כגון פילטרים, בדיקות נתונים סטנדרטיים, בדיקות נתונים סטנדרטיות, כגון פילטרים, בדיקות נתונים פילטרים, בדיקות נתונים סטנדרטיים, או פילטרים, כגון פילטרים, בדיקות נתונים סטנדרטיים, בדיקות נתונים סטנדרטיות, לעתים קרובות, בדיקות נתונים לא פילטרים (מסנן, בדיקות נתונים פילטרים, פילטרים).

המונחים: Numerical Precision

לאחר תכנון מסנן עם משככי נקודות צף, יישום במערכת סטנדרטית (הופנה מהדף ADCs ו microcontrollers) דורש לכמת את ה- coefficients ו-Data Pathways. דיוק Inadequate יכול להעביר את הקטבים של מסנן לקראת מעגל יחידה, גרימת חוסר יציבות במסננים IIR, או להציג ript מוגזם ב-FIRs לבצע מהנדסים קוגניטיביים כדי להבטיח את כל התנאים התפעוליים.

הסכם חומרה

מיקרובקרים מודרניים רבים משלבים חומרה ייעודית עבור סינון דיגיטלי. ARM Cortex-M4 ו- M7 ליבות, למשל, כוללים יחידה של מחזור יחיד (MAC) המזרזת את FIR ו- IIR פעולות.DSP שבבים לעתים קרובות יש מספר יחידות MAC, buffers מעגלי, וגישה זיכרון ישירה (DMA) לזרמים באמצעות מסנן ללא התערבות CPU FGA יכול לעתים קרובות ליישם מספר רב של מקבילות.

היתרונות של פילטר דיגיטלי ב- ADC Systems

החלת סינון דיגיטלי לאחר המרה ADC מספקת יתרונות רבים על ידי הסתמכות רק על אנלוגיה נגד הפליה והפחתה של רעש:

  • (FLT:0) דיוק ודיוק: FIRLT:1 ) הסרת רכיבי רעש משפר את ההחלטה היעילה. עבור sigma-delta ADCs, מסנני הפחתת דיגיטלית יכולים להגדיל את מספר יעיל של ביטים (ENOB) מ 12 עד 16 או יותר.
  • (FLT:0Imroved אמינות על פני סביבות:FreaLT:1 פרמטרים מסנן ניתן להתאים בתוכנה כדי לפצות על סחף טמפרטורה, רכיבים הזדקנות, או רמות התערבות שונות ללא שינוי חומרה.
  • (FLT:0)עיצוב גמישות: ElementFLT:1 , פלטפורמה חומרה אחת יכולה להתמודד עם חיישנים שונים וסוגי מדידה על ידי טעינה של קידוד מסנן שונים.לדוגמה, לוח רכישת נתונים יכול לעבור בין מסנן נמוך לטמפרטורה מסנן מסנן רצועת-פסה מסנן עבור ניתוח רטט.
  • (FLT:0) יעילות:FLT:1hil על ידי העברת סינון מהתחום האנלוגי (op-amps, capacitors, inductors) לתחומים הדיגיטליים, BOM עלות ושטח הלוח מופחת. Analog מסננים דורשים רכיבים מדויקים שיכולים להיות יקרים והם רגישים לסובלנות.
  • ביצועים:0 (Deterministic:FLT:1ig מסננים דיגיטליים אינם סובלים מעומס טמפרטורה או הזדקנות רכיב.לאחר שקורטיזיטים קבועים, התגובה התדירות היא בדיוק חוזרת על פני יחידות ולאורך זמן.
  • (FLT:0) ,Adaptancy: 1FLT:1 פילטרים דיגיטליים הסתגלותיים יכולים לעקוב אחר תנאי רעש משתנים, כגון סיוע שמיעה המדכא רעש רקע בזמן אמת על בסיס הסביבה האקוסיסטית.

יישומים אמיתיים

חקירה רפואית

באלקטרוקרדיוגרפיה (ECG), אות amplitude הוא רק 0.5–4 mV, אך יש למדוד בנוכחות של 50/60 הרץ Hz התערבות קו כוח, רעש שרירים (EMG), ו- אלקטרודה פריטים.קצה ECG טיפוסי משתמש מסנן גבוה (0.5 Hz) כדי להסיר את הנדודים, מסנן נמוך-מתקני (40100) כדי לפטור פילטרים דיגיטליים נוספים.

אודיו ותהליכי קול

מערכות אודיו ADC - מקונסולות הקלטה מקצועיות למיקרופון סמארטפונים - באופן מיידי על סינון דיגיטלי בעיצוב רעש, דחיסה לטווח דינמי ושוויון. sigma-delta ADC עצמו משתמש מסנן דיגיטאלי כדי להמיר גבוה, 1 סיביות לתוך פלט מחשב רב-ביט עם רעש נמוך.

אוטומציה תעשייתית ומערכות חשמל

בשליטה מוטורית, אותות משוב נוכחית ומתח מדגימים על ידי ADCs ועוברים דרך מסננים דיגיטליים כדי לחסל את החלפת רעש ממודולציה דו-ממדית (PWM) מסננים נמוכים עם חתכים של כמה קילוולץ להסיר את הקרע גבוה ⁇ ללא הצגת lag שלב מוגזם שיכול לערער את הלולאות הבקרה באופן דומה, ניטור איכות, ADC מזיקה ו- 1159 רכיבים דיגיטליים, ו- 10, ל- 10, ל- 10, ל- 1159, חומרים דיגיטליים, ו- 10.

תקשורת Wireless

רדיו מוגדר תוכנה (SDR) מבוסס במידה רבה על סינון דיגיטלי.לאחר ADC מאגד את רוחב רוחב הפס של עניין (למשל, 30 MHz רחב), מהפך דיגיטלי (DDC) משתמש במיקסרים ופילטרים decimation כדי לבחור ולבודד ערוץ דיגיטלי (למשל, 200 k לשידור FM יחיד).

מגמות עתידיות וטכניקות מתקדמות

האבולוציה של סינון דיגיטלי ממשיכה לצד עלייה בכוח העיבוד וה תחכום האלגוריתמי.

פילטרים עצמיים ו-עצמיים

מסננים מותאמים, כגון הריבועים הפחות מתכוונים (LMS) או אלגוריתמים פחות ריבועים (RLS) באופן אוטומטי להתאים את האפקטיביות שלהם למזער אות שגיאה במערכות ADC, הם יכולים לבטל את ההתערבות של זמן-בהמשך זמן - למשל, השתלת הקלטה עצבית כי יש לדכא גם רעש ופריטים תנועה משתנים עם הפעילות של הנושא.

Machine Learning – Assisted Filter

רשתות נילי ומודלים למידה עמוקים משמשים למחיקת משימות שטופלו באופן מסורתי על ידי מסננים דיגיטליים. a convolutional autoencoder מאומן על נתונים נקיים ורעשים יכול לסנן תבניות רעש מורכבות מאוד כי מסנן ליניארי לא יכול לגעת. בעוד גישה זו דורשת נתונים חישוביים ואימון משמעותיים, זה מוצא כף רגל ביישומים כגון אלקטרונספילוגרפיה (EEG) ו-רזולוציה גבוהה של ספקטרום שבו המבנה לא-Gastus-tation הוא.

קרינת שער גבוהה (FPGAs) עבור High-Speed Filtering

כמו ADC sampling שערי לדחוף לתוך טווח ג'יגההרץ (למשל, עבור מכ"ם או לידר), הגישה היחידה קיימא היא ליישם מסננים דיגיטליים בחומרה באמצעות FPGAs. מכשירים אלה יכולים צינורות מספר שלבים מסנן ומקביל חישוב על פני יחידות MAC רבות, השגת דרך חישוב זה הוא פקודות של גודל גבוה יותר מאשר מעבדים של הסתברות.

מסקנה

סינון דיגיטלי הוא כלי חיוני ערכת הכלים של מעצב ADC. על ידי הסרת רעש אסטרטגי, דיכוי התערבות, ועיצוב התוכן תדירות של אותות דיגיטליים, מסננים אלה לשפר באופן דרמטי את דיוק מדידה, אמינות המערכת וגמישות עיצוב.הבחירה בין FIR ואדריכלות IIR, בחירת סוג מסנן (נמוך, גבוה, פס, לא מהפך, או הסתגלות), ושיקול אמיתי של תפקוד דיגיטלי מאובטח יותר ויותר יעילות של תפקוד דיגיטלי של תפקוד יעיל של תפקוד יעיל של תפקוד יעיל של תפקוד יעיל של תפקוד דיגיטלי, תוך שיפור תפקוד יעיל של תפקוד יעיל של תפקוד יעיל של תפקוד דיגיטלי, תוך שיפור תפקוד יעיל של תפקוד יעיל של תפקוד יעיל של תפקוד יעיל של תפקוד יעיל של תפקוד יעיל של תפקוד יעיל של תפקוד דיגיטלי, תוך כדי שיפור תפקוד יעיל יותר, תוך שיפור תפקוד יעיל יותר, תוך שיפור תפקוד יעיל יותר, תוך שיפור תפקוד יעיל של תפקוד יעיל של תפקוד יעיל של תפקוד יעיל של תפקוד יעיל של תפקוד יעיל של תפקוד דיגיטלי, תוך שיפור תפקוד יעיל של תפקוד דיגיטלי, תוך שיפור תפקוד יעיל של תפקוד יעיל יותר, תוך שיפור תפקוד דיגיטלי, תוך שיפור תפקוד דיגיטלי, תוך שיפור תפקוד יעיל יותר, תוך שיפור תפקוד יעיל יותר, תוך שיפור תפקוד יעיל של תפקוד יעיל של תפקוד יעיל יותר, תוך שיפור תפקוד יעיל של תפקוד יעיל של תפקוד יעיל יותר, תוך שיפור תפקוד דיגיטלי, תוך כדי שיפור