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Physik und Sensorik

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Physik und Sensorik – Kapitel 2

Analog-Digital-Wandler (ADC)

Digitale Filter

Physik und Sensorik

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Sensor-System fΓΌr SCR/EDA

Analoger Teil der Schaltung

ADCIN OUTDigitaler

FilterSerielle

Schnittstelle

Digitaler Teil der Schaltung

ESP32

ADC

𝑅𝑅𝑉𝑉 = 33 kΞ©

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RC-Tiefpass 1. und 2. Ordnung

1. Ordnung

2. Ordnung𝑓𝑓0

Rechenbeispiel:KapazitΓ€t 𝐢𝐢 = 1 Β΅FWiderstand 𝑅𝑅 = 47 kΞ©Grenzfrequenz: 𝑓𝑓0 = 3.4 Hz

𝑓𝑓0 =πœ”πœ”02πœ‹πœ‹

=1

2πœ‹πœ‹ 𝑅𝑅 𝐢𝐢

π‘ˆπ‘ˆπ‘‚π‘‚π‘‚π‘‚π‘‚π‘‚

𝑅𝑅𝑇𝑇𝑇𝑇 = 47 kΞ©

𝐢𝐢𝑇𝑇𝑇𝑇 = 1 Β΅F

π‘ˆπ‘ˆπΌπΌπΌπΌ

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Analog-Digital-Wandler (ADC)

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Analoge Spannung

https://en.wikipedia.org/wiki/Potentiometer

Beispiel:Potentiometer

Variabler Spannungsteiler

Schleifring

Abgriff

Drehknopf

Zumindest prinzipiell beliebig fein einstellbare Spannung am Potentiometer.

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Analoges Messinstrument

https://de.wikipedia.org/wiki/Datei:Drehspulinstrument.svg

Beispiel:Amperemeter als Drehspulinstrument

Zumindest prinzipiell beliebig fein ablesbare Spannung am Messinstrument (real begrenzt durch die Ablesegenauigkeit).

Vom Menschen intuitiv erfassbar.

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Digitales Messinstrument

https://de.wikipedia.org/wiki/Datei:Drehspulinstrument.svg

Beispiel:Digital-Voltmeter

Kann sehr genau sein (Beispiel unten: 7Β½ Dezimalstellen), aber der Bereich zwischen zwei aufeinanderfolgenden Zahlen ist nicht unterscheidbar (Quantisierungsfehler).

Digital Zahlen sind das natΓΌrliche Futter fΓΌr Computer.

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Analoge Welt - Digitale Welt

https://de.wikipedia.org/wiki/Datei:Drehspulinstrument.svg

LautstΓ€rke (dB)Helligkeit (Lumen)Strom (A)Spannung (V)LΓ€nge (m)Zeit (s)Gewicht (kg)…

Zahlenwert mit endlicher PrΓ€zision 1.34 V

Integer-Zahl: 1340

BinΓ€re Zahlen 01101001

… als Spannung 0V, 5V, 5V, 0V, 5V, 0V, 0V, 5V

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Analog-Digital-Wandler (ADC)

Analog

https://en.wikipedia.org/wiki/Analog-to-digital_converter

Beispiel: 3-Bit ADC

Analoger Bereich von 𝑉𝑉𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 bis 𝑉𝑉𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 + βˆ†π‘‰π‘‰π‘…π‘…π‘…π‘…πΌπΌπ‘…π‘…π‘…π‘…

Digitaler Zahlenbereich von 0 bis 7 (binΓ€r 000 bis 111)

PrΓ€zision, Quantisierungsfehler: Eingangsbereich/Schritt

Analoge Werte in Bereichen der Breite 𝐸𝐸𝐹𝐹𝐹𝐹𝑅𝑅/8 werden einerdigitalen Zahl zugewiesen.

π‘‰π‘‰π‘…π‘…π‘…π‘…π‘…π‘…π‘…π‘…π‘…π‘…βˆ†π‘‰π‘‰π‘…π‘…π‘…π‘…πΌπΌπ‘…π‘…π‘…π‘…

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Flash-ADC, Parallel Comparator ADC

https://en.wikipedia.org/wiki/Flash_ADC

Aus Referenzspannung 𝑉𝑉𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 wird mit einerWiderstandskette eine Spannungsreihe erzeugt.

Die Eingangsspannung 𝑉𝑉𝐼𝐼𝐼𝐼 wird gleichzeitig mitall diesen Spannungen verglichen.

Schnellste Wandlung.

Geringe AuflΓΆsung (8 Bit, 10 Bit).

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Dual Slope ADC, Integrating ADC

https://en.wikipedia.org/wiki/Integrating_ADC

Schaltschwelle

OperationsverstΓ€rker: gleiche Spannung and β€ž+β€œ und β€ž-β€œ EingΓ€ngen.Am Widerstand R liegt die Eingangs-Spannung 𝑉𝑉𝐼𝐼𝐼𝐼 oder die Referenz-Spannung 𝑉𝑉𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅.Strom durch den Widerstand ist konstant 𝐼𝐼 = 𝑉𝑉𝐼𝐼𝐼𝐼

𝑅𝑅bzw. 𝐼𝐼 = 𝑉𝑉𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅

𝑅𝑅.

Mit diesem Strom wird der Kondensator geladen: 𝑄𝑄 = 𝐼𝐼 𝑑𝑑.Die Spannung am Kondensator ist proportional zur Ladung und damit zur Zeit:

𝑉𝑉𝐢𝐢 = 𝑉𝑉𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂 = 𝑄𝑄𝐢𝐢

= 𝐼𝐼 𝑂𝑂𝐢𝐢

= 𝑉𝑉𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑂𝑂𝑅𝑅 𝐢𝐢

Der Kondensator wird zunΓ€chst mit der Eingangsspannung bis zu einer Spannung 𝑉𝑉𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂= Schaltschwelle aufgeladen. Die dafΓΌr benΓΆtigte Zeit 𝑑𝑑𝑂𝑂 wird gemessen.Dann wird der Schalter umgelegt und der Kondensator ΓΌber die Spannung 𝑉𝑉𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 entladen. Die dafΓΌr benΓΆtigte Zeit 𝑑𝑑𝑑𝑑 wirdgemessen. Die Referenz-Spannung muss inverse PolaritΓ€t zurzu messenden Spannung haben.Aus dem VerhΓ€ltnis der Zeiten ergibt sich die Spannung:

𝑉𝑉𝑖𝑖𝐼𝐼 =𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑂𝑂𝑉𝑉𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅

Eine Zeitmessung ist fΓΌr einfach und sehr genau.Es gibt noch eine Reihe weiterer wichtiger ADC Konzepte.

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Analog-Digital-Wandler (ADC)

Abtasten eines zeitlichen Signals

Meist mit konstanter Abtastrate Zeitserie

https://de.wikipedia.org/wiki/Analog-Digital-Umsetzer

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Analog-Digital-Wandler (ADC)

AuflΓΆsung (Dynamik): 8 Bit, 10 Bit, 12 Bit, 14 Bit, 16 Bit, … 24 Bit

28 = 256; 210 = 1024; … 216 = 65536; … 224 = 16777216;

Bei einem Eingangsspannungsbereich von 0 V … 3.3 V entspricht das einer PrΓ€zision (Quantisierungsfehler, entsprechend 1 Bit) von:

3.3 𝑉𝑉256

= 13 π‘šπ‘šπ‘‰π‘‰; 3.3 𝑉𝑉1024

= 3.2 π‘šπ‘šπ‘‰π‘‰; … 3.3 𝑉𝑉6553

= 50 ¡𝑉𝑉; … 3.3 𝑉𝑉16777216

= 0.2 ¡𝑉𝑉

Frequenz der ADC Wandlung: 1 kHz, … 100 kHz, … 1 GHz

Meist geringere AuflΓΆsung bei schnellen ADC Wandlern

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Analog-Digital-Wandler (ADC)

Abweichung von Nullpunkt, Empfindlichkeit und LinearitΓ€t

https://de.wikipedia.org/wiki/Analog-Digital-Umsetzer

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Analog-Digital-Wandler (ADC)

Symbolβ€žSingle endedβ€œ, Spannung relativ zu Ground

ADC mit differentiellem Eingang

+IN-IN

OUTADCβˆ†π‘ˆπ‘ˆ

ADC mit Multiplexer (MUX); mehrere EingΓ€nge, die sequentiell gewandelt werden

A0

A1

A2

A3Elektronischer Schalter zwischen den EingΓ€ngen

MUX

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Digitale Filter

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Gleitender Mittelwert

Aufgabe: GlΓ€tten eines verrauschten Signals

Original-Signal: Rechteck-Signal (Frequenz 1, Amplitude 1)

Mit Rauschen: normalverteilt, Amplitude 0.1

Abtastfrequenz: 1/50 (also 50 Punkte pro Periode)

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Gleitender MittelwertBilde fΓΌr jeden Punkt den Mittelwert aus N Punkten (arithmetisches Mittel)

Hier: N = 17 (jeweils 8 Punkte links und rechts werden einbezogen)

Gleitender Mittelwert: Mittelwertbildung fΓΌr alle Punkte der Originalkurve

Überlappende Intervalle zur Mittelwertbildung

N-1 Punkte fehlen am Anfang und/oder Ende

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Gleitender Mittelwert

… wirkt als Tiefpass.

Niedrige Frequenzen werden kaum abgeschwΓ€cht.

Hohen Frequenzen werden abgeschwΓ€cht (wenn Periode kleiner als Mittelungsintervall).

Frequenzπœ”πœ” = 4, 8, 16, 24

Beobachtung:180Β° Phasen-verschiebungbei πœ”πœ” = 24

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Savitzky-Golay Methode

Gleitender Fit eines TeilstΓΌcks mit einem Polynom

Hier: Fit des TeilstΓΌcks mit quadratischer Funktion π‘Žπ‘Ž π‘₯π‘₯2 + 𝑏𝑏 π‘₯π‘₯ + 𝑐𝑐

Aus jedem Fit wird ein Punkt fΓΌr die geglΓ€tteten Daten verwendet

Fit

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Savitzky-Golay Methode

Savitzky-Golay Filter entspricht einem Tiefpass hΓΆherer Ordnung.

Signal wird erst bei hΓΆhere Frequenzen gedΓ€mpft (unterdrΓΌckt).

Steilerer Übergang von ungedÀmpften zu gedÀmpften Frequenzen.

Messdaten

Gleitender Mittelwert

Savitsky-Golay

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Savitzky-Golay Methode

Fit mit Polynomen hΓΆherer Ordnung ist mΓΆglich (hier: 5. Ordnung π‘Žπ‘Ž π‘₯π‘₯4 + 𝑏𝑏 π‘₯π‘₯3 + 𝑐𝑐 π‘₯π‘₯2 + 𝑑𝑑 π‘₯π‘₯ + 𝑒𝑒)

Statt Werte des gefitteten Polynoms kann auch dessen Ableitung am jeweiligen Punkt

eingesetzt werden geglΓ€ttete Ableitung (auch hΓΆhere Ableitungen mΓΆglich)

Messdaten

Ableitung

Savitsky-Golay

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Filter mit Faltung (Convolution) und KernelDaten und Filter sind Arrays von Daten (synonym: Array, Liste, Vektor).Hier 1d Arrays, hΓΆhere Dimensionen sind mΓΆglich.

Daten

0.651970.0283975-0.0650494-0.000498440.09882090.06718020.00821315-0.125141-0.1270580.0912322-0.0339297-0.097737-0.1162430.02160530.213854-0.118382-0.0815414-0.00781925-0.00339240.129313

…

𝑦𝑦1𝑦𝑦2…

…𝑦𝑦𝐷𝐷𝐷𝐷𝑅𝑅𝐼𝐼

Kernel

-0.08571430.3428570.4857140.342857-0.0857143

x 𝐾𝐾1𝐾𝐾2……𝑦𝑦𝐾𝐾𝐷𝐷𝑅𝑅𝐼𝐼

Faltung:

�𝑦𝑦𝑠𝑠 = οΏ½π‘Ÿπ‘Ÿ=1

𝐾𝐾𝐷𝐷𝑅𝑅𝐼𝐼

πΎπΎπ‘Ÿπ‘Ÿ οΏ½ π‘¦π‘¦π‘ π‘ βˆ’π‘Ÿπ‘Ÿ

+

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Filter mit Faltung (Convolution) und Kernel

Daten 𝑦𝑦1 …𝑦𝑦𝐷𝐷𝐷𝐷𝑅𝑅𝐼𝐼

Kernel 𝐾𝐾1 …𝐾𝐾𝐾𝐾𝐷𝐷𝑅𝑅𝐼𝐼

Daten und Filter sind Arrays von Daten (synonym: Array, Liste, Vektor).Hier 1d Arrays, hΓΆhere Dimensionen sind mΓΆglich.

Faltung: �𝑦𝑦𝑠𝑠 = οΏ½π‘Ÿπ‘Ÿ=1

𝐾𝐾𝐷𝐷𝑅𝑅𝐼𝐼

πΎπΎπ‘Ÿπ‘Ÿ οΏ½ π‘¦π‘¦π‘ π‘ βˆ’π‘Ÿπ‘Ÿ 𝑠𝑠 = 1 …𝐷𝐷𝐷𝐷𝑒𝑒𝐷𝐷 entspricht Verschiebung des Kernels relativ zu den Daten

Daten nach Faltung �𝑦𝑦1 … �𝑦𝑦𝐢𝐢𝐷𝐷𝑅𝑅𝐼𝐼

Das Array nach der Faltung kann kΓΌrzer, gleichlang oder lΓ€nger als das Datan-Array sein, abhΓ€ngig davon, wie mit den β€žEndenβ€œ des Arrays umgegangen wird.

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Beispiel: Mittelwertbildung mit konstantem Kernel

117

,1

17,

117

,1

17,

117

,1

17,

117

,1

17,

117

,1

17,

117

,1

17,

117

,1

17,

117

,1

17,

117

Mittelwert ΓΌber 17 Punkte: Aufsummieren und durch 17 teilen.

Kernel dazu:

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Beispiel: Mittelwertbildung mit Gauß-KernelKernel: {0.0143612, 0.0228781, 0.0343795, 0.0486627, 0.0647937,

0.0810595, 0.095191, 0.104857, 0.108298, 0.104857, 0.095191, 0.0810595, 0.0647937, 0.0486627, 0.0343795, 0.0228781, 0.0143612}

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Savitzky-Golay Methode mit FaltungKernel fΓΌr Savitzky-Golay 3. Ordnung:{-0.0650155, -0.0185759, 0.0216718, 0.0557276, 0.0835913, 0.105263, 0.120743,0.130031, 0.133127,

0.130031, 0.120743, 0.105263, 0.0835913, 0.0557276, 0.0216718, -0.0185759, -0.0650155}

Kernel fΓΌr Savitzky-Golay 5. Ordnung, 1. Ableitung:

{-0.0285862, 0.0489422, 0.0331011, -0.0172085, -0.0641145, -0.0872688, -0.0803425, -0.0475212,

0.,0.0475212, 0.0803425, 0.0872688, 0.0641145, 0.0172085, -0.0331011, -0.0489422, 0.0285862}

Messdaten

Ableitung

Savitsky-Golay

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Finite Impulse Response (FIR) Filter

Input-Daten

Kernel

Faltung�𝑦𝑦𝑠𝑠 = οΏ½π‘Ÿπ‘Ÿ=1

𝐾𝐾𝐷𝐷𝑅𝑅𝐼𝐼

πΎπΎπ‘Ÿπ‘Ÿ οΏ½ π‘¦π‘¦π‘ π‘ βˆ’π‘Ÿπ‘Ÿ

jetztVergangenheit Zukunft

Output-Daten

Mit diesen Filtern kΓΆnnen zeitlich fortlaufenden Signale effizient gefiltert werden (Datenstrom).

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Finite Impulse Response (FIR) Filter

βˆ†π‘‘π‘‘ βˆ†π‘‘π‘‘

Neuer Wert aus einer Reihe zeitverzΓΆgerter Messwerte:

ZeitverzΓΆgerung (delay) βˆ†π‘‘π‘‘

𝑦𝑦𝐼𝐼 = οΏ½π‘˜π‘˜=0

π‘€π‘€βˆ’1

π‘π‘π‘˜π‘˜ π‘₯π‘₯ 𝐷𝐷 βˆ’ π‘˜π‘˜

FIR-Filter der LΓ€nge M mit Filterkoeffizienzen π‘π‘π‘˜π‘˜:

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Finite Impulse Response (FIR) Filter

Kernel fΓΌr FIR Tiefpass:

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Finite Impulse Response (FIR) Filter

Kernel fΓΌr FIR Tiefpass:

EDA Signal

EDA Signal, nach Tiefpass

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Finite Impulse Response (FIR) Filter

Kernel eines FIR Tiefpass-FiltersMit 51 Punkten, Grenzfrequenz

Fourier-Transformation des Kernels AmplitudenverhΓ€ltnis (DΓ€mpfung) als Funktion der Frequenz

Idealer Tiefpass

Realer Tiefpass mit Kernel

Physik und Sensorik

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Finite Impulse Response (FIR) Filter

Endlicher Kernel, diskrete Abtastintervalle Überschwinger und Nebenmaxima

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Bode-Plot Bode-Plot:Logarithmische Darstellung der DΓ€mpfung

𝑑𝑑𝑑𝑑 = 20 log10 𝑋𝑋

110 1

100

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Hochpass FIR Filter

Kernel

Fourier-Transformation

Bode-Plot

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Bandpass FIR FilterKernel

Fourier-Transformation

Bode-Plot

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Bandstopp FIR FilterKernel

Fourier-Transformation

Bode-Plot

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Ableitungs FIR Filter mit Cut-Off FrequenzKernel

Fourier-Transformation

Bode-Plot

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