Акселерометр — это распространённый тип датчика, способный измерять ускорение и угол наклона объектов, и широко используемый в промышленности, здравоохранении, спорте и других областях. Акселерометры обычно состоят из чувствительных элементов, схем обработки сигналов и интерфейсных схем и могут измерять ускорение объекта или обнаруживать изменения в состоянии движения, преобразуя эти данные в электрические сигналы для вывода.
В настоящее время на рынке представлены два основных типа акселерометров: аналоговые и цифровые.
Характерной чертой цифровых акселерометров является простота их интеграции с цифровыми системами. Однако иногда для достижения более высокой точности, снижения уровня шума и удовлетворения различных требований к динамическому отклику, а также для контроля затрат, мы склонны отдавать предпочтение акселерометрам с аналоговым выходом.
На рисунке 1 показана схема обработки сигнала от типичного акселерометра с аналоговым выходом. Как правило, для улучшения интеграции и снижения затрат, выборка АЦП и цифровая фильтрация интегрируются во внутренний микроконтроллер или цифровой сигнальный процессор.
Добавление фильтра нижних частот для подавления наложения спектров на входе АЦП (аналого-цифрового преобразователя) является важнейшим элементом проектирования системы дискретизации сигнала. Согласно теореме Найквиста, частота дискретизации АЦП fs должна быть как минимум вдвое больше самой высокой частоты fmax сигнала (т.е., fs ≥ 2fmax) для точного воспроизведения исходного сигнала без искажений. Если входной сигнал содержит компоненты с частотами, превышающими fs/2 (называемые частотой Найквиста), эти высокочастотные компоненты будут «встроены» в низкочастотный диапазон, образуя ложные сигналы (наложение спектров). Наложение спектров навсегда загрязняет полезный сигнал и не может быть устранено последующей обработкой. Фактический сигнал может содержать шум или бесполезные высокочастотные компоненты (такие как электромагнитные помехи, гармоники), которые могут превышать fs/2, и даже если сам входной сигнал имеет ограниченную полосу пропускания, процесс дискретизации АЦП (особенно дискретизация) будет вносить шум квантования. Фильтр нижних частот с сглаживанием позволяет уменьшить влияние высокочастотного шума. Фактически, фильтр нижних частот с сглаживанием представляет собой RC-фильтр (резистор-конденсатор), и его частота среза fc обычно устанавливается немного ниже fs/2, но немного выше эффективной полосы пропускания сигнала (например, для акселерометра с полосой пропускания 100 Гц fc выбирается равной 150 Гц), гарантируя, что проходят только сигналы с частотами ниже частоты Найквиста. Если частота тактового сигнала АЦП составляет 2 кГц, то частота среза fc должна быть установлена не выше 1 кГц. Формула для расчета частоты среза fc: fc = 1/(2π×R×C). Использование фильтра нижних частот с сглаживанием позволяет уменьшить фоновый шум и тем самым улучшить разрешение акселерометра. Как правило, при проектировании полоса пропускания ограничивается самой низкой частотой, необходимой для приложения, чтобы максимизировать разрешение и динамический диапазон акселерометра.
На практике, если используется ADI ADXL103 или ADXL203, внутренний фильтр нижних частот уже интегрирован. Частота среза (точка -3 дБ) определяется внешним конденсатором C, подключенным к выходному выводу, и только путем параллельного подключения конденсатора к выходному выводу и формирования фильтра нижних частот с внутренним выходным резистором можно достичь функций сглаживания и подавления шума. Схема реального применения показана на рисунке 2, а соответствующий ей fc = 5 мкФ/C.
Аналоговый сигнал проходит через фильтр нижних частот сглаживания и поступает в модуль АЦП. Под воздействием тактового сигнала дискретизации генерируется непрерывный поток данных. При этом данные неизбежно содержат шум. Для фильтрации шума необходимо использовать цифровую фильтрацию для обработки полученных данных. По сравнению с аналоговыми фильтрами, цифровые фильтры обычно имеют более стабильную частотную характеристику, могут точно подавлять внеполосные сигналы, обладают хорошей повторяемостью и могут быть реализованы как программно, так и с использованием аппаратного ускорения КИХ-фильтров (фильтров с конечной импульсной характеристикой) или БИХ-фильтров (фильтров с бесконечной импульсной характеристикой). Цифровая фильтрация может быть как программной, так и реализованной с использованием аппаратного ускорения КИХ- или БИХ-фильтров.
Из-за высокого порядка КИХ-фильтров они потребляют больше вычислительных ресурсов и больше подходят для работы на цифровых сигнальных процессорах или высокопроизводительных микроконтроллерах. Выражение их разностного уравнения показано на следующем рисунке.
Для КИХ-фильтра нижних частот 120-го порядка с окном Кайзера затухание в полосе подавления обычно достигает более 60 дБ. По сравнению с БИХ-фильтрами, КИХ-фильтры имеют более широкую полосу перехода и большую групповую задержку, а их отклик в реальном времени не такой быстрый, как у БИХ-фильтров.
Если вычислительные ресурсы на встроенной платформе ограничены или для получения более крутой полосы перехода, можно также использовать IIR-фильтры. По сравнению с FIR-фильтрами, IIR-фильтры обладают более высокой вычислительной эффективностью (могут достигать высокой производительности при более низких порядках), имеют нелинейные фазовые переходы и подходят для акселерометров, но могут быть нестабильными. Положения полюсов необходимо тщательно оптимизировать. Общее выражение разностного уравнения для IIR-фильтров показано на следующем рисунке.
Эллиптический цифровой фильтр нижних частот IIR 4-го порядка обычно позволяет достичь ослабления в полосе заграждения более чем на 60 дБ при пульсациях в полосе пропускания 0,5 дБ.
Иногда, для получения плавного выходного результата, выходные данные в пределах определенного окна вышеупомянутого фильтра подвергаются рекурсивной усредняющей фильтрации для уменьшения влияния шума. Дана последовательность сигналов x[n], содержащая N отсчетов, где n — индекс отсчета (от 0 до N-1). Скользящая усредняющая фильтрация выполняется путем скольжения окна фиксированной длины M по последовательности сигналов и вычисления среднего значения отсчетов внутри окна. Для каждой позиции k скользящего окна отфильтрованный выход y[k] может быть вычислен по следующей формуле:
Размер M скользящего окна определяет степень сглаживания. Большее окно может более эффективно сглаживать сигнал, но может привести к задержке отклика; меньшее окно может быстрее реагировать на изменения сигнала, но эффект сглаживания может быть хуже. Обычно, когда частота дискретизации АЦП составляет 2000 Гц, M устанавливается равным 10.
Xml политика конфиденциальности блог Карта сайта
Авторское право
@ Микро-Магия Инк Все права защищены.
ПОДДЕРЖИВАЕМАЯ СЕТЬ
русский
