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Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSEChemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Physik und Sensorik – Kapitel 2
Analog-Digital-Wandler (ADC)
Digitale Filter
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE2Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Sensor-System für SCR/EDA
Analoger Teil der Schaltung
ADCIN OUTDigitaler
FilterSerielle
Schnittstelle
Digitaler Teil der Schaltung
ESP32
ADC
𝑅𝑅𝑉𝑉 = 33 kΩ
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE3Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
RC-Tiefpass 1. und 2. Ordnung
1. Ordnung
2. Ordnung𝑓𝑓0
Rechenbeispiel:Kapazität 𝐶𝐶 = 1 µFWiderstand 𝑅𝑅 = 47 kΩGrenzfrequenz: 𝑓𝑓0 = 3.4 Hz
𝑓𝑓0 =𝜔𝜔02𝜋𝜋
=1
2𝜋𝜋 𝑅𝑅 𝐶𝐶
𝑈𝑈𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂
𝑅𝑅𝑇𝑇𝑇𝑇 = 47 kΩ
𝐶𝐶𝑇𝑇𝑇𝑇 = 1 µF
𝑈𝑈𝐼𝐼𝐼𝐼
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE4Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Analog-Digital-Wandler (ADC)
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE5Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Analoge Spannung
https://en.wikipedia.org/wiki/Potentiometer
Beispiel:Potentiometer
Variabler Spannungsteiler
Schleifring
Abgriff
Drehknopf
Zumindest prinzipiell beliebig fein einstellbare Spannung am Potentiometer.
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE6Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
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.
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE7Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Digitales Messinstrument
https://de.wikipedia.org/wiki/Datei:Drehspulinstrument.svg
Beispiel:Digital-Voltmeter
Kann sehr genau sein (Beispiel unten: 7½ Dezimalstellen), aber der Bereich zwischen zwei aufeinanderfolgenden Zahlen ist nicht unterscheidbar (Quantisierungsfehler).
Digital Zahlen sind das natürliche Futter für Computer.
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE8Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Analoge Welt - Digitale Welt
https://de.wikipedia.org/wiki/Datei:Drehspulinstrument.svg
Lautstärke (dB)Helligkeit (Lumen)Strom (A)Spannung (V)Länge (m)Zeit (s)Gewicht (kg)…
Zahlenwert mit endlicher Präzision 1.34 V
Integer-Zahl: 1340
Binäre Zahlen 01101001
… als Spannung 0V, 5V, 5V, 0V, 5V, 0V, 0V, 5V
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE9Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Analog-Digital-Wandler (ADC)
Analog
https://en.wikipedia.org/wiki/Analog-to-digital_converter
Beispiel: 3-Bit ADC
Analoger Bereich von 𝑉𝑉𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 bis 𝑉𝑉𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 + ∆𝑉𝑉𝑅𝑅𝑅𝑅𝐼𝐼𝑅𝑅𝑅𝑅
Digitaler Zahlenbereich von 0 bis 7 (binär 000 bis 111)
Präzision, Quantisierungsfehler: Eingangsbereich/Schritt
Analoge Werte in Bereichen der Breite 𝐸𝐸𝐹𝐹𝐹𝐹𝑅𝑅/8 werden einerdigitalen Zahl zugewiesen.
𝑉𝑉𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅∆𝑉𝑉𝑅𝑅𝑅𝑅𝐼𝐼𝑅𝑅𝑅𝑅
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE10Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
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 Auflösung (8 Bit, 10 Bit).
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE11Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Dual Slope ADC, Integrating ADC
https://en.wikipedia.org/wiki/Integrating_ADC
Schaltschwelle
Operationsverstärker: gleiche Spannung and „+“ und „-“ Eingängen.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 𝑡𝑡.Die Spannung am Kondensator ist proportional zur Ladung und damit zur Zeit:
𝑉𝑉𝐶𝐶 = 𝑉𝑉𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂 = 𝑄𝑄𝐶𝐶
= 𝐼𝐼 𝑂𝑂𝐶𝐶
= 𝑉𝑉𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑂𝑂𝑅𝑅 𝐶𝐶
Der Kondensator wird zunächst mit der Eingangsspannung bis zu einer Spannung 𝑉𝑉𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂= Schaltschwelle aufgeladen. Die dafür benötigte Zeit 𝑡𝑡𝑂𝑂 wird gemessen.Dann wird der Schalter umgelegt und der Kondensator über die Spannung 𝑉𝑉𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 entladen. Die dafür benötigte Zeit 𝑡𝑡𝑑𝑑 wirdgemessen. Die Referenz-Spannung muss inverse Polarität zurzu messenden Spannung haben.Aus dem Verhältnis der Zeiten ergibt sich die Spannung:
𝑉𝑉𝑖𝑖𝐼𝐼 =𝑡𝑡𝑑𝑑𝑡𝑡𝑂𝑂𝑉𝑉𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅
Eine Zeitmessung ist für einfach und sehr genau.Es gibt noch eine Reihe weiterer wichtiger ADC Konzepte.
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE12Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Analog-Digital-Wandler (ADC)
Abtasten eines zeitlichen Signals
Meist mit konstanter Abtastrate Zeitserie
https://de.wikipedia.org/wiki/Analog-Digital-Umsetzer
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE13Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Analog-Digital-Wandler (ADC)
Auflösung (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 Präzision (Quantisierungsfehler, entsprechend 1 Bit) von:
3.3 𝑉𝑉256
= 13 𝑚𝑚𝑉𝑉; 3.3 𝑉𝑉1024
= 3.2 𝑚𝑚𝑉𝑉; … 3.3 𝑉𝑉6553
= 50 µ𝑉𝑉; … 3.3 𝑉𝑉16777216
= 0.2 µ𝑉𝑉
Frequenz der ADC Wandlung: 1 kHz, … 100 kHz, … 1 GHz
Meist geringere Auflösung bei schnellen ADC Wandlern
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE14Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Analog-Digital-Wandler (ADC)
Abweichung von Nullpunkt, Empfindlichkeit und Linearität
https://de.wikipedia.org/wiki/Analog-Digital-Umsetzer
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE15Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Analog-Digital-Wandler (ADC)
Symbol„Single ended“, Spannung relativ zu Ground
ADC mit differentiellem Eingang
+IN-IN
OUTADC∆𝑈𝑈
ADC mit Multiplexer (MUX); mehrere Eingänge, die sequentiell gewandelt werden
A0
A1
A2
A3Elektronischer Schalter zwischen den Eingängen
MUX
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE16Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Digitale Filter
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE17Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Gleitender Mittelwert
Aufgabe: Glätten 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)
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE18Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Gleitender MittelwertBilde für jeden Punkt den Mittelwert aus N Punkten (arithmetisches Mittel)
Hier: N = 17 (jeweils 8 Punkte links und rechts werden einbezogen)
Gleitender Mittelwert: Mittelwertbildung für alle Punkte der Originalkurve
Überlappende Intervalle zur Mittelwertbildung
N-1 Punkte fehlen am Anfang und/oder Ende
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE19Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Gleitender Mittelwert
… wirkt als Tiefpass.
Niedrige Frequenzen werden kaum abgeschwächt.
Hohen Frequenzen werden abgeschwächt (wenn Periode kleiner als Mittelungsintervall).
Frequenz𝜔𝜔 = 4, 8, 16, 24
Beobachtung:180° Phasen-verschiebungbei 𝜔𝜔 = 24
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE20Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Savitzky-Golay Methode
Gleitender Fit eines Teilstücks mit einem Polynom
Hier: Fit des Teilstücks mit quadratischer Funktion 𝑎𝑎 𝑥𝑥2 + 𝑏𝑏 𝑥𝑥 + 𝑐𝑐
Aus jedem Fit wird ein Punkt für die geglätteten Daten verwendet
Fit
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE21Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Savitzky-Golay Methode
Savitzky-Golay Filter entspricht einem Tiefpass höherer Ordnung.
Signal wird erst bei höhere Frequenzen gedämpft (unterdrückt).
Steilerer Übergang von ungedämpften zu gedämpften Frequenzen.
Messdaten
Gleitender Mittelwert
Savitsky-Golay
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE22Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Savitzky-Golay Methode
Fit mit Polynomen höherer Ordnung ist möglich (hier: 5. Ordnung 𝑎𝑎 𝑥𝑥4 + 𝑏𝑏 𝑥𝑥3 + 𝑐𝑐 𝑥𝑥2 + 𝑑𝑑 𝑥𝑥 + 𝑒𝑒)
Statt Werte des gefitteten Polynoms kann auch dessen Ableitung am jeweiligen Punkt
eingesetzt werden geglättete Ableitung (auch höhere Ableitungen möglich)
Messdaten
Ableitung
Savitsky-Golay
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE23Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Filter mit Faltung (Convolution) und KernelDaten und Filter sind Arrays von Daten (synonym: Array, Liste, Vektor).Hier 1d Arrays, höhere Dimensionen sind möglich.
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 = �𝑟𝑟=1
𝐾𝐾𝐷𝐷𝑅𝑅𝐼𝐼
𝐾𝐾𝑟𝑟 � 𝑦𝑦𝑠𝑠−𝑟𝑟
+
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE24Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
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, höhere Dimensionen sind möglich.
Faltung: �𝑦𝑦𝑠𝑠 = �𝑟𝑟=1
𝐾𝐾𝐷𝐷𝑅𝑅𝐼𝐼
𝐾𝐾𝑟𝑟 � 𝑦𝑦𝑠𝑠−𝑟𝑟 𝑠𝑠 = 1 …𝐷𝐷𝐷𝐷𝑒𝑒𝐷𝐷 entspricht Verschiebung des Kernels relativ zu den Daten
Daten nach Faltung �𝑦𝑦1 … �𝑦𝑦𝐶𝐶𝐷𝐷𝑅𝑅𝐼𝐼
Das Array nach der Faltung kann kürzer, gleichlang oder länger als das Datan-Array sein, abhängig davon, wie mit den „Enden“ des Arrays umgegangen wird.
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE25Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
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 über 17 Punkte: Aufsummieren und durch 17 teilen.
Kernel dazu:
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE26Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
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}
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE27Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Savitzky-Golay Methode mit FaltungKernel für 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 für 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
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE28Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Finite Impulse Response (FIR) Filter
Input-Daten
Kernel
Faltung�𝑦𝑦𝑠𝑠 = �𝑟𝑟=1
𝐾𝐾𝐷𝐷𝑅𝑅𝐼𝐼
𝐾𝐾𝑟𝑟 � 𝑦𝑦𝑠𝑠−𝑟𝑟
jetztVergangenheit Zukunft
Output-Daten
Mit diesen Filtern können zeitlich fortlaufenden Signale effizient gefiltert werden (Datenstrom).
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE29Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Finite Impulse Response (FIR) Filter
∆𝑡𝑡 ∆𝑡𝑡
Neuer Wert aus einer Reihe zeitverzögerter Messwerte:
Zeitverzögerung (delay) ∆𝑡𝑡
𝑦𝑦𝐼𝐼 = �𝑘𝑘=0
𝑀𝑀−1
𝑏𝑏𝑘𝑘 𝑥𝑥 𝐷𝐷 − 𝑘𝑘
FIR-Filter der Länge M mit Filterkoeffizienzen 𝑏𝑏𝑘𝑘:
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE30Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Finite Impulse Response (FIR) Filter
Kernel für FIR Tiefpass:
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE31Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Finite Impulse Response (FIR) Filter
Kernel für FIR Tiefpass:
EDA Signal
EDA Signal, nach Tiefpass
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE32Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Finite Impulse Response (FIR) Filter
Kernel eines FIR Tiefpass-FiltersMit 51 Punkten, Grenzfrequenz
Fourier-Transformation des Kernels Amplitudenverhältnis (Dämpfung) als Funktion der Frequenz
Idealer Tiefpass
Realer Tiefpass mit Kernel
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE33Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Finite Impulse Response (FIR) Filter
Endlicher Kernel, diskrete Abtastintervalle Überschwinger und Nebenmaxima
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE34Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Bode-Plot Bode-Plot:Logarithmische Darstellung der Dämpfung
𝑑𝑑𝑑𝑑 = 20 log10 𝑋𝑋
110 1
100
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE35Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Hochpass FIR Filter
Kernel
Fourier-Transformation
Bode-Plot
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE36Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Bandpass FIR FilterKernel
Fourier-Transformation
Bode-Plot
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE37Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Bandstopp FIR FilterKernel
Fourier-Transformation
Bode-Plot
Physik und Sensorik
www.tu-chemnitz.de/physik/EXSE38Chemnitz ∙ 7. November 2018 ∙ Prof. Dr. Uli Schwarz
Ableitungs FIR Filter mit Cut-Off FrequenzKernel
Fourier-Transformation
Bode-Plot