物理的な信号を収集、測定、分析するために、データ収集システム(DAS)は不可欠です。 適切な設計と実装により、正確なデータ収集とシステム信頼性が保証されます。 この記事では、効果的なDASを開発することに関与する主要な原則と計算について説明します。

データ取得システムの基礎原則

効果的なDAS設計は、信号特性、システム精度、およびノイズ管理を理解しています。適切なセンサーを選択して、適切な信号調節が重要なステップであることを保証します。また、システムが異なる測定ニーズにスケーラブルで適応可能である必要があります。

主要設計検討

DAS の設計は、アナログ・ツー・デジタル・コンバーター (ADCs)、アンプおよびフィルターなどの適切なコンポーネントを選択することを含みます。サンプリング・レートは、エイリアシングを導入せずに信号の詳細をキャプチャするのに十分な高さでなければなりません。電源安定性とデータ記憶容量も重要な要因です。

システム性能の計算

計算は、システム性能を最適化するのに役立ちます。Nyquistは、サンプリング速度が少なくとも2倍の頻度で信号のコンポーネントであるべきであると指示します。シグナルツーノイズ比(SNR)計算は、システムの精度を決定しますが、解像度はADCビットの深さに依存します。

  • 見本抽出率:≥ 2の×の最高の信号の頻度
  • 解像度: 2n]]、nはADCビットである
  • ダイナミックレンジ:20×ログ10(最大信号振幅/ノイズフロア)
  • フィルター締切りの頻度:信号の帯域幅に基づく