Giriş: ADC Data Utility

Modern veri toplama sistemleri, gerçek dünya sinyalleri yakalamak için Analog-to-Dijital Paketlere (ADCs) güveniyor - radyo frekansı dalgaformlarından fizyolojik ölçümlere – ve bunları işleme için dijital verilere çevirmektedir. Ancak, ham ADC çıktı genellikle gürültü, bozulma, aliasing ve sınırlı dinamik bir dizi veri kümesinden kaynaklanmaktadır.ADC verilerinin faydalarını artırmak, bu türdeki en yüksek doğrulama, çözünürlük ve eylemsel bilgileri nasıl araştırır.

ADC Data Utility

ADC veri yararı, örnekleyici bir sinyalin yeniden inşa edilebilir, analiz edilebilir veya karar verme için kullanılır. Maliyet, güç, boyut ve veri aktarımları içeren Faktörler DSP, jitter, non-linearities, ve bant sınırlamaları. Geleneksel yaklaşımlar yüksek çözünürlüklü dönüştürücüler veya artan örnekleme oranları kullanmaya odaklanır, ancak bu çözümler yalnızca maliyetle, güç, boyut ve veri tabanları maliyetle sabit bir şekilde içerir: DSP aracılığıyla bu boşluğu doldurur.DSP, bu boşluğu dolduran sinyal işleme sınırlamaları.

  • [FONT:0)Effective Number of Bits (ENOB):[Dönetici: [FONT:0) Gürültü ve bozulmadan sonra gerçek karar.
  • [FONT:0)Signal-to-Noise Oranı (SNR):[Dönetici: [Dönetici: 1) sinyal gücünün istenmeyen gürültüye oranı.
  • [FONT:0]Spurious-Free Dynamic Range (SFDR): Büyük şaşırtıcı tonlar ücretsiz olarak kullanılabilir dinamik aralığı.
  • [FONT:0)Band geniş Utilization:[Dönetici:[Dönetici:0)[Dönetici:0)[Dönetici:[Dönetici:[Dönetici: 1)) <>[tr|Sekizlenmiş olan Nyquist bölgesinin yüzdesi anlamlı bilgi taşır.

Gelişmiş DSP'yi uygulayarak mühendisler bu ölçümleri alt donanım olmadan geliştirebilirler, mevcut ADC mimarilerinden daha fazla performans elde edebilir.

ADC Data Utility için Core DSP Teknikleri

Aşağıdaki alt bölümler şu anda ADC verilerinin değerini artırmak için kullanılan en etkili DSP tekniklerini kapsar.Her teknik dönüşüm sürecinin belirli bir sınırlamasını ele alır.

Oversampling and Decimation

Oversampling, Nyquist frekansından çok daha yüksek bir oranda analog sinyali örnekleme anlamına gelir.Bu, daha geniş bir bant boyunca ölçüm gürültüyü etkili bir şekilde azaltır. AFLT:0) örneğin, düşük frekanslı filtreler ve aşırı çözünürlükte bir sinyale geri dönüşen yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte bir artıştır.

Gürültü ve Interference Rejeksiyon için Adaptif Filtreleme

Sabit filtreler, mobil iletişim veya endüstriyel izlemede bulunanlar gibi zaman alıcı gürültü ortamlarını en uygun şekilde ele alamazlar. Adaptif Lest Squares (SRLS))[Dönemli uygulamalar içerir:0Least ortalama Squares (LMS)).Recursive Lest Squares (MS)))[D)[D)[D)[D)[D)[D)[D)[D)[D)[D)

  • [FONT:0]Echo iptali ses ve telefony sistemlerinde.
  • [FONT:0]Active gürültü kontrolü[[Dönetici: 1) kulaklıklar ve otomotiv kabinleri.
  • [FONT=0)Kapit ve radyo alıcılarında baskısını bastırmak.

Adaptif filtreleme gerçek zamanlı olarak çalışır, manuel recalibrasyon olmadan müdahale kalıpları takip edebilir, ki bu doğrudan ADC verilerini arttırır.

Pencere ve Spetral Leakage Mession

ADC verilerinin sonlu uzun bir örneği üzerinde Fourier analizi yaparken, sızıntı, gözlem penceresindeki spektrum analizi gibi uygulamalar için mükemmel bir zamanlayıcı değilse gerçekleşir. Pencereleme işlevleri - Hann, Blackman-Harris, ve Kaiser - ana lob genişliği ve yan yanan arasındaki veriler, sinyal özellikleriyle uyumlu olmayan bir zarfla kapatılmalıdır.

Sigma-Delta Modulation and Gürültü Shaping

Sigma-delta ( ⁇ ) ADCs, yüksek çözünürlüklü bir dijital çıktıyı ortadan kaldırır.In son gelişmeler ⁇ modüleltör topolojiler - örneğin, düşük frekanslı sinyal bandından uzak, çok aşamalı bir gürültü oluşturma (MASH)) ve [[Döneticileri yüksek çözünürlüklü dijital çıktısı (Döneticileri)[değiştir | kaynağı değiştir)

ADC Non-Idealities

ADC mükemmel değildir; doğrusal olmayanlar, zamanlama yanlış eşleştirmeler (toprak ADC’ler), hataları kazanır ve tüm hataları ayrıştırır veri yardımı. DSP şimdi [[Döneticileri kullanarak veya sayısal arka plan kalibrasyonunu (Dönder) sürekli tahminler ve bu kusurları telafi eder. Örneğin, zaman-inter leave aDCs - kanalların arasında yanlış bir eşleşmeden muzdariptir.

Tartışmacı Sensing ve Sparse Signal Recovery

Bazı dönüşüm alanında (örneğin, Fourier, dalgalet) bir DSP bloğu, araştırma bağlamlarında hala daha yaygın olan bir denklemin incelendiğini gösteren devrimci bir paradigmadır.

  • [FONT:0)Medical görüntüleme (MRI)) - görüntü kalitesini korumak için tarama süresini azaltır.
  • [FONT] [[FONT] [[FONT] [[FONT])))))))))))))))))))
  • [FONT:0)IoT sensör düğümleri[Dönetici: 2) Örnekleme oranını azaltarak güç tüketiminin daha düşük olması.

CS sistemlerindeki ADC verilerinin kullanımı ham örnek sayı tarafından değil, temel bilgileri doğru bir şekilde yeniden yapılandırma yeteneği tarafından, genellikle geleneksel Nyquist tabanlı satın alma sinyalleri için.

ADCs için DSP'de Makine Öğrenme Entegrasyonu

Makine öğrenimi (ML) ileri DSP için vazgeçilmez bir araç haline geldi. Açık matematiksel modellere güvenmek yerine, ML algoritmaları eğitim verilerinden karmaşık sinyal özelliklerini öğrenebilir ve sonra ADC çıktılarını artırmak için gerçek zamanlı olarak bunları uygulayabilir.

Autoencoders ve Neural temizleyiciler

Bir dezenfekleme gürültüyü etkili bir şekilde bastırabilir ve hatta harmonik bozulmalar ile birlikte, gürültü özellikleri sabit veya yavaş çeşitli uygulamalar inşa edilir.Bu teknik özellikle de FPGA'lar veya küçük gömülü sinir hızlandırıcıları eğitilirken, αFLT:0real zaman 1 μs altındaki gecikmeleri azaltır.)

Endüstriyel Sensör Dizilerinde Biromaly Tespit

Tahmin edici bakım ve yapısal sağlık izleme, yüzlerce veya binlerce ADC kanalı büyük veri akışlarını üretmektedir. ML modelleri (örneğin, bir sınıf SVMs, varyasyonel otomatik kodlayıcılar) orijinal ölçümlerin faydalarını korurken, normal sinyalleri ve bayrak anomalilerini öğrenebilir.

Power Amplifiers için Dijital Predistortion

Kablosuz temel istasyonlar, dijital önyükleme (DPD) güç yükselticilerine göre dijital olarak kullanır. ADC yükselteçleri ve DSP/ML blok, kanal içi olmayanlar için telafi etmek için devre dışı bırakabilir. Advanced DPD algoritmaları sadece kapalı bir sistem parçası olarak kullanılmamasına izin verir.

Geliştirilmiş ADC Data Utility

Yukarıda açıklanan teknikler, birden fazla alan boyunca ölçülebilir gelişmelere yol açtı.

Telekomünikasyon ve Yazılım Savunmalı Radyo

Modern hücresel ve Wi-Fi standartları yüksek doğrusallık ve geniş anlık bantlar talep ediyor. Aşırı uçları kullanarak, gürültü şekillendirme ve dijital kalibrasyon, ADCs in baz istasyonları şimdi ENOB >14 bitleri 1 GSPS ile birleştirilmiş filtreleme ile birleştirin, bu, tek bir radyonun birden fazla frekans bandının eş zamanlı olarak çalışmasını sağlar. DSP aynı zamanda büyük ölçüde dijital kirişler için sayısal bir şekilde dağıtılabilir.[0)

Tıbbi Görüntüleme

CT tarayıcıları, ultrason ve MR gibi sistemlerde ADC verileri doğrudan görüntü kalitesini belirler. Oversampling ve decimation, 100 dB'ye kadar ön uçları önemli ölçüde azaltırken, düşük maliyetli bir şekilde eğitilmiş bir otomatikleştirici veri, yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte otomatik olarak yeniden yapılandırılabilir.

Ses ve Akustik İşleme

Tüketici ve profesyonel ses sistemleri doğrudan aşırılık ve sigma-delta modulation'dan faydalanır 120 dB. DSP, dijital geçiş filtreleme, oda düzeltmesi ve dinamik aralık sıkıştırma gibi daha fazla görevi yerine getirir. Adaptif filtreleme işitme yardımlarında geri bildirim iptal eder ve akıllı hoparlörlerde arka planda gürültüyü bastırır.

Bilimsel Alet ve Radar

Radar sistemleri, hava radarından otomotiv LIDAR'a kadar, son derece yüksek ADC veri yararı gerektirir çünkü hedefler genellikle dağınık bir şekilde gömülür. Gelişmiş nabız işleme, ayarlanabilir klişe işleme kullanımları, ve ADC nonidealities'in dijital düzeltmesi, standart bir özelliktir, ölçümler hızlanan ölçümler için kullanılır.

Pratik Bakışlar ve Meydanlar

DSP muazzam avantajlar sunarken, pratikte bu teknikleri uygulamak dikkatli ticaret yapmak gerektirir.

Latency ve Real-Time Constraints

Birçok DSP algoritmaları, özellikle de uyarlanmış filtreler ve makine öğrenimi teşvik, karmaşık algoritmaları çalışırken sub-mikrosaniyeyi tanıtmak için gereklidir (örneğin, giriş numunesi için birden fazla MAC işlemi gerektirir; dikkatli boru uygulamaları en aza indirmek önemlidir.

Güç ve Termal Bütçe

Dijital işleme karmaşıklığı güç tüketimini artırır. Bataryalı IoT cihazları, basit doğrusal filtreler yüksek oranda ML modellerine tercih edilebilir. Tasarımcılar ekstra enerji maliyetine karşı ADC veri yardımında iyileşmeyi karşılaştırmalıdır. Sık sık sık karma bir yaklaşım - uyumlu donanım tabanlı teknikler ve iyi DSP ayar - optimal dengeyi azaltmalıdır.

Algoritma Robustness ve Eğitim Data

Makine öğrenme modelleri sadece eğitim verileri kadar iyidir. Test ortamı, eğitim veri setinden önemli ölçüde farklılık gösterirse, performans sıralamasını gerektirir. Düzenli yeniden eğitim veya alan adaptasyonu (tabiyönetme öğrenme) gerekli olabilir. Benzer şekilde, adaptif filtreler sabit simülasyon ve alan testlerini ihlal ederse dengesiz hale gelebilir.

Dijital Filtre Arithmetic ve Finite Word-Length Effects

Tüm DSP sabit nokta veya yüzen sayılarla sınırlı hassas. Yuvarlak hataları, katlama ve aşırı akış, DSP'nin iyileştirici filtreler ve IIR yapıları geliştirmek için tasarlanmıştır.

ADC Data Utility için DSP'de Future Yol

Alan hızla gelişmeye devam ediyor. Birkaç ortaya çıkan trend, ADCs için bir sonraki sinyal işleme biçimini şekillendirecek.

Nöromorfik Hesaplama ve Olaya Dayalı ADCs

Nöromorfik işlemciler biyolojik sinir mimarisinin ötesinde, yoğun örnek akışlardan ziyade zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zamanlayıcı olayları işlemektedir. Eş zamanlı olarak ADCs gibi uygulamalar için enerji verimliliği konusunda sadece sinyal değişiklikleri ve her zamank sensörlerin ötesindeki DSP, bu durumda, bu durumda, bu durumda, bu durum, yüksek çözünürlükte bir işlem meselesi haline gelir.

EndtotoBit DSP Zincirlerini Öğrendi

El sanatları, filtreleme ve eşitleştirme blokları yerine, araştırmacılar doğrudan istenen bir çıktıya (örneğin, yanlış olmayan işaretler veya sınıflandırılmış nesneler) uygun şekilde son derece sinir ağları keşfederler.

Bilişsel Radyo ve Spectrum Paylaşımı

Gelecek kablosuz ağ, DSP'yi dinamik olarak tüm donanım kaynakları kullanarak geniş çaplı DSP hızlandırılabilir DSP'leri sayısal olarak optimize edebilir ve filtrelerini ve decimasyon oranlarını uçta tutar.Bu, modlar arasında ayak uçabilecek yüksek konfigürasyonlu DSP hızlandırıcıları talep edecektir - kaydedici, kirişler – veri akışının durdurulmasından – veri akışının durdurulmasından.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

ADC verilerinin yararı artık dönüştürücü donanım tarafından sınırlı değildir. Dijital sinyal işlemedeki ilerlemeler - klasik aşırılık ve makine öğrenimine ve sıkıştırıcı algılamaya yönelik filtrelemeye başlamak için sayısal yöntemlere yol açmaz - daha basit, zengin ve daha fazla aksiyonlanabilir bilgi almaya devam edin, ADC ve dijital işlemcideki iletişim kurmak, tıbbi görüntüleme, ses veya bilimsel bir araçlama, bu teknikler, donanıma dayalı bir performansa yaklaşmak için teorik olarak en iyi şekilde tasarlanmıştır.