4.Основы измерений

4.5.Синхронизация аппаратная или программная

Для управления процессом измерения или генерации сигналов можно использовать аппаратную или программную синхронизацию. При аппаратной синхронизации частоту измерений задает тактовый генератор устройства сбора данных. При программной синхронизации скорость сбора данных или генерации сигналов определяет не устройство измерения, а программа. Аппаратный тактовый генератор может работать намного быстрее и точнее, чем программный цикл.

Примечание. Некоторые устройства не поддерживают аппаратную синхронизацию. В технической документации на конкретное устройство приводится информация о том, поддерживается ли аппаратное тактирование.

4.6.Частота дискретизации

Одной из важнейших характеристик ввода или вывода аналоговых сигналов, выполняемых измерительный системой, является частота, с которой дискретизируется входной или генерируется выходной сигнал. Частота дискретизации или частота опроса, задаваемая для функций NI-DAQmx, определяет, как быстро осуществляется аналого-цифровое или цифро-аналоговое преобразование. При высокой частоте дискретизации входного сигнала собирается больше отсчетов в течение заданного интервала времени и это дает лучшее представление об исходном сигнале, чем при низкой частоте дискретизации.

4.6.1. Наложение спектра

Слишком малая частота дискретизации приводит к эффекту наложения спектра (Aliasing), в результате чего представление аналогового сигнала искажается. При этом сигнал отображается так, как будто его частота отличается от той, что есть на самом деле. Для устранения эффекта наложения спектра частота дискретизации должна быть в несколько раз больше частоты сигнала.

Согласно теореме Найквиста для точного представления частотного спектра измеряемого сигнала частота дискретизации должна быть вдвое больше его верхней частотной компоненты. Частота Найквиста – это максимальная частотная компонента сигнала, которая может быть представлена без наложения спектра. Частота Найквиста вдвое меньше частоты дискретизации. Частотные составляющие сигнала, превышающие частоту Найквиста, накладываются на область между нулевой частотой и частотой Найквиста. Ложная низкочастотная

4. Основы измерений

составляющая дискретизированного сигнала равна модулю разности между частотой входного сигнала и ближайшей частотой, кратной частоте дискретизации.

Пусть, например, частота дискретизации fS равна 100 Гц, а входной сигнал содержит следующие частотные составляющие: 25 Гц, 70 Гц, 160 Гц и 510 Гц (рис. 4-10).

Рис. 4-10. Частотные компоненты без искажения

Magnitude - амплитуда, Frequency – частота, Nyquist Frequency – частота Найквиста, Sampling Frequency – частота дискретизации

Как показано на рис. 4-11, частотные составляющие сигнала ниже частоты Найквиста ( fS 2 = 50 Гц ) воспроизводятся корректно, а

частотные составляющие сигнала, превышающие частоту Найквиста, приводят к появлению ложных частотных компонент. Например, составляющая F1 = 25 Гц воспроизводится корректно, в то же время частотные составляющие исходного сигнала F2 = 70 Гц, F3 = 160 Гц ,

F4 = 510 Гц порождают ложные составляющие F2 = 30 Гц, F3 = 40 Гц

и F4 = 10 Гц .

.

4. Основы измерений

Рис. 4-11. Пример с ложными частотными составляющими

Magnitude – амплитуда, Frequency – частота, Nyquist Frequency – частота Найквиста, Sampling Frequency – частота дискретизации,

Solid Arrows – Actual Frequency – сплошные стрелки – действительные частотные составляющие, Dashed Arrows – Alias – пунктирные стрелки – ложные частотные составляющие

Для вычисления ложных частотных компонент используется следующее выражение:

4.6.2. Как часто надо делать отсчеты?

Отсчеты сигнала можно было бы брать с частотой, максимально возможной для измерительного устройства. Однако при измерениях в течение длительного интервала времени может не хватить памяти или пространства на жестком диске для сохранения данных. На рис. 4-12 показано, что можно получить при различных частотах дискретизации сигнала.

4. Основы измерений

Рис. 4-12. Различные частоты дискретизации сигнала

A, B, C – дискретизация сигнала с частотой fS , 2 fS , 4 fS 3 соответственно

В примере А синусоида частотой f дискретизируется с частотой

fS = f – полученные отсчеты представляют сигнал искаженным, в

виде постоянной составляющей. Если увеличить частоту сбора данных до 2 fS , оцифрованный сигнал будет содержать равное с исходным сигналом число периодов, т.е. частота будет определена корректно, однако форма дискретизированного сигнала будет треугольной, как показано в примере B. В примере C частота дискретизации составляет 4 fS / 3 . Поскольку в этом случае частота сбора данных ниже 2 fS ,

(4 fS / 3 ´1)/ 2 = 2 fS / 3 , дискретизированный сигнал воспроизводится искаженным и по частоте, и по форме. Путем значительного увеличения частоты дискретизации относительно fS удается повысить точность воспроизведения формы сигнала.

4.7.Цифровой ввод-вывод

Аналоговый сигнал непрерывно изменяется во времени. Цифровой или двоичный сигнал имеет только два разрешенных дискретных уровня – высокий уровень (ON) и низкий уровень (OFF). Основные типы сигналов проиллюстрированы на рис. 4-13.

4. Основы измерений

Рис. 4-13. Типы сигналов.

Signals – сигналы, Digital – цифровые, Analog – аналоговые; On-Off – двоичные, Pulse Train – импульсные; DC – постоянный ток, Time Domain – временная область, Frequency Domain – частотная область; TTL Line – ТТЛ линия, Counter-Timer – таймер/счетчик;

ADC/DAC – АЦП/ЦАП (slow – медленный, fast – быстрый), Analysis – анализ; State – состояние, Rate – частота; Level – уровень, Shape – форма, Freq. Content – спектральный состав

Примером цифрового сигнала является сигнал логического элемента ТТЛ-типа. ТТЛ сигнал имеет следующие характеристики (рис. 4-14):

·0÷0,8 В – низкий логический уровень (Low)

·2÷5 В – высокий логический уровень (High)

·Максимальное время нарастания/спада 50 нс (Rise/Fall)

Рис. 4-14.ТТЛ сигнал

Indeterminate – неопределенное состояние