- •200106 «Информационно-измерительная техника и технологии»
- •Введение
- •1.2. Сигналы
- •1.3. Преобразование измерительных сигналов
- •1.4. Спектр периодических сигналов
- •1.5. Модуляция
- •1.5.1. Амплитудная модуляция
- •1.5.2. Частотная модуляция
- •1.5.3. Фазовая модуляция
- •1.5.4. Двукратные виды модуляции
- •1.6. Квантование
- •1.6.1. Квантование по уровню
- •1.6.2. Квантование по времени
- •1.6.3. Квантование по уровню и времени
- •1.7. Кодирование
- •1.7.1. Цифровые коды
- •1.7.2. Помехи
- •1.8. Модель канала
- •Раздел 2 измерительные каналы и их разделение
- •2.1. Канал связи и его характеристики
- •2.2. Согласование канала с источником информации
- •2.3. Линии связи для передачи измерительной информации
- •2.4. Структуры линий связи
- •2.5. Многоканальные системы для передачи измерительной информации
- •2.6. Погрешность систем с частотным разделением каналов
- •2.7. Погрешности систем с временным разделением каналов
- •Раздел 3 принципы обработки данных
- •3.1. Виды погрешностей
- •3.2. Обработка результатов измерений. Оценки измеряемой величины
- •3.3. Обработка результатов прямых равноточных измерений
- •3.4. Обработка результатов косвенных измерений
- •3.5. Обработка результатов совместных измерений
- •3.6. Обработка результатов неравноточных измерений
- •3.7. Проверка статистических гипотез
- •3.7.1. Проверка соответствия гипотезы и экспериментальных данных
- •3.7.2. Исключение резко отклоняющихся значений
- •3.8. Построение эмпирических распределений
- •3.9. Критерии согласия
- •3.9.1. Критерий согласия Пирсона
- •3.9.2. Критерий согласия Колмогорова
- •Раздел 4 планирование многофакторного эксперимента
- •4.1. Задачи планирования эксперимента
- •4.2. Пассивные эксперименты
- •4.3. Дисперсионный анализ
- •4.4. Регрессионный анализ
- •4.5. Активный эксперимент
- •4.6. Полный факторный эксперимент
- •4.7. Дробный факторный эксперимент
- •4.8. Устранение влияния временного дрейфа
- •4.9. Проведение факторного эксперимента и обработка его результатов
- •4.10. Оптимизация
- •4.11. Рандомизация
- •Раздел 5 введение в алгоритмическую теорию измерений
- •5.1. Вводные замечания
- •5.2. Развитие понятий числа и измерения величин
- •5.3. Теория шкал и алгоритмические измерения
- •5.4. Алгоритмы измерения в номинальной шкале, аддитивной и порядка
- •5.5. Моделирование цифровых алгоритмических измерений
- •5.6. Эквивалентность между фильтрацией и алгоритмическим измерением
- •5.7. Моделирование сигналов. Дискретизация
- •5.7.1. Модели дискретизации аналогового сигнала
- •5.7.2. Дискретизация с усреднением
- •5.7.3. Дискретизация сигналов конечной длительности
- •5.8. Цифровое представление информации
- •5.9. Системы счисления с иррациональными основаниями
- •5.9.1. Золотая пропорция
- •5.9.2. Числа Фибоначчи
- •5.9.4. Код золотой p-пропорции
- •5.10. Общий алгоритм метрологического кодирования
- •5.10.1. Алгоритм Стахова
- •5.10.2.Фибоначчиевы алгоритмы цифрового метрологического кодирования
- •Раздел 6 введение в информационную теорию измерений
- •6.1. Основные положения теории информации
- •6.1.1. Энтропия
- •6.1.2. Единицы измерения энтропии
- •6.1.3. Условная энтропия (энтропия помехи)
- •6.1.4. Суммирование нескольких погрешностей
- •6.1.5. Явление «краевой эффект». Приближенность информационных оценок каналов передачи информации
- •6.1.6. Основные положения теории информации для характеристики процесса измерения
- •6.2. Сущность измерения
- •6.2.1. Понятие натурального ряда однородных величин
- •6.2.2. Понятие шкалы реперов измеряемой величины
- •6.2.3. Измерение как сужение интервала неопределенности
- •6.3. Измерительные преобразования, функциональные шкалы, единицы измеряемой величины
- •6.3.1. Функциональная шкала измеряемой величины
- •6.3.2. Понятие единицы измерения
- •6.3.3. Метод построения измерительных устройств
- •6.4. Измерительные преобразования и преобразователи
- •6.5. Энтропийное значение погрешности
- •6.5.1. Математическое определение энтропийного значения погрешности
- •6.5.2. Эффективное значение погрешности
- •6.6. Сравнение энтропийного и среднеквадратического значений погрешности для плавных симметричных одномодальных законов распределения погрешностей
- •6.7. Энтропийное значение погрешности – основной критерий точности приборов и измерений
- •6.8. Определение энтропийного значения погрешности на практике
- •6.9. Суммирование погрешностей измерительных устройств
- •6.10. Статистическое суммирование погрешностей при наличии корреляции
- •6.11. Энтропийное значение результирующей погрешности
- •6.12. Суммирование погрешностей с равномерными законами распределения вероятностей
- •6.13. Суммирование погрешностей при равномерном и нормальном законах распределения составляющих результирующей погрешности
- •6.14. Суммирование погрешностей при произвольной степени корреляции и произвольных законах распределения вероятностей составляющих результирующей погрешности
- •И объемов (n) выборок
- •Интервала
- •Оглавление
5.5. Моделирование цифровых алгоритмических измерений
Система АЦП – ЦП последовательно выполняет три измерительные процедуры: формирование сравниваемых свойств (формирование шкалы метрологического кодирования), сравнение свойств (построение алгоритма управляющей логики) и вычисление свойств (формирование цифровой измерительной шкалы и алгоритма счета).
Свойства конкретной структуры АЦП полностью определяются используемым набором шкал и алгоритмом сравнения входной величины с этим набором. Для того чтобы предложить рациональный набор шкал, не приводящий к избыточности, целесообразно разбиение всех возможных вариантов шкал с помощью отношения эквивалентности. На практике широко распространен метод поразрядного кодирования (метод последовательных приближений), у которого в набор входит по одной шкале из каждого класса n классов эквивалентности. При этом каждая из шкал имеет только одно деление, которое можно рассматривать как меру (кодированный пункт шкалы).
Необходимо также учесть дополнительные требования:
1) равномерность шкалы, под которой понимается постоянство разности численных значений, соответствующих соседним делениям шкалы (цена деления шкалы);
2) линейность шкалы, т.е. наличие пропорциональности между мерами, образующими данное деление на шкале, и кодом, соответствующим этому делению;
3) диапазон измерения шкалы должен быть кратен степени от числа 2n (амплитуда n-шкалы должна быть равна 2n квантам).
Процедуры алгоритмического измерения можно выразить двумя уравнениями: в виде набора шкал
(5.5.1)
и как отображение через отношение эквивалентности
(5.5.2)
где – итерационный алгоритм выбора меры; – шаг алгоритма; – функция, принимающая значение 1 при х > 0, значение 0 при х = 0 и значение -1 при х < 0.
При использовании позиционного двоичного кода диапазон преобразования (в квантах) и цену деления шкалы (в квантах) соответственно определяют по формулам и .
Система АЦП – ЦП начинает функционировать после того, как в АЦП закончилось преобразование, т.е. после поступления на вход ЦП n-разрядного кода. Далее в ЦП осуществляется алгоритмическое измерение, которое можно выразить двумя соотношениями: в виде реляционной системы, моделирующей цифровую измерительную шкалу,
(5.5.3)
и как отображение через отношение эквивалентности, моделирующей вычислительный процесс,
(5.5.4)
Здесь Г – носитель цифровой шкалы (НЦШ) – полюсный или сигнальный граф; Rn – отношения и операции, определяющие алгебраическую структуру шкалы (АСШ).
В математической теории измерения широко используют операцию отображения множества, поскольку измерительный прибор есть устройство, отображающее множество возможных значений измеряемых величин в множество элементов шкалы прибора. Но, как известно, любое отображение порождает отношение эквивалентности. Именно так следует понимать формулы (5.5.2), (5.5.4). В (5.5.3), (5.5.4) все величины выражены в цифровом коде.
Рассмотрим отношение эквивалентности. В практике проектирования алгоритмов измерения широко используют арифметику по модулю М (mod M). Два числа а и b называют сравнимыми по mod M, если
a = b + kM или a = b(mod M),
где k – некоторое целое число; М – модуль.
Все целые числа сравнимы по mod M с каким-либо целым числом, принадлежащим конечному множеству 0, 1, 2, ..., М-1, называемому множеством целых чисел по mod M. Эта арифметика кажется на первый взгляд необычной, но ею часто пользуются в повседневной жизни. Например, когда говорим о дне недели, то пользуемся арифметикой по mod 7, а при отсчете времени суток – арифметикой по mod 12 или по mod 24. В десятичной системе счисления дробная часть числа обозначена по mod 10. При М = 1 имеем полное отношение эквивалентности, состоящее из единственного класса, который совпадает с исходным множеством (любые два элемента эквивалентны, так как все целые числа делятся на 1).
Отношение а = b (mod 2) разбивает множество целых чисел на классы четных и нечетных чисел. Например, измерение в булевой шкале (рис. 5.4.1) проводится по mod 2.
Предельным случаем отношения эквивалентности является тождественное равенство. Единственный элемент, равный какому-либо данному элементу, есть этот самый элемент. Следовательно, имеем самое полное разбиение, при котором классы эквивалентности содержат только по одному элементу исходного множества. В этом последнем случае М , т.е. числа приобретают значение величины. Классическая измерительная процедура, определяемая основным уравнением метрологии, относится к этому случаю.
Арифметика по mod M в общем случае рассматривает числа, не имеющие величины, т.е. цифры-символы. Не можем говорить, что одно число больше другого или что два числа близки друг к другу. Например, вторник может быть близок к среде и необязательно ей предшествует, если они относятся к разным неделям. Это значит, что понятия сравнимости и равенства не совпадают, за исключением случая, когда а и b меньше М. В последнем случае единственное число, кратное и меньшее М, может быть только нулем, поэтому а и b должны быть равны.
В последние годы рассматривались преобразования, основанные на теоретико-числовых концепциях и пригодные для быстрого вычисления конечной цифровой свертки без ошибок. Эти преобразования определены на конечных полях и кольцах целых чисел с арифметическими действиями, выполняемыми по модулю некоторого целого числа. Теоретико-числовые преобразования идеально подходят для цифровых алгоритмических измерений, так как квантование по амплитуде и дискретизация по времени входят непосредственно в их определения.
Рассмотрим специфику схемотехнической реализации измерительных шкал на примере цифро-аналогового преобразователя; его можно рассматривать как «инвертирующий усилитель» с программируемым цифровым входом (рис. 5.5.1,а), у которого усиление регулируется с помощью весовой системы резисторов. С учетом принятых на рисунке обозначений можно записать , где – опорное напряжение. Управление входным током осуществляется переключателями дискретно путем изменения величины (рис. 5.5.1,б), так что .
Рис. 5.5.1. Цифро-аналоговый преобразователь:
a – укрупненная электрическая схема; б – эквивалентная схема;
в – система одноразрядных шкал
Очевидно, что полная шкала ЦАП будет . Легко заметить, что если закрыт только ключ 1, то
бит 1=1 ;
бит 2 = 1 ;
бит N = 1 .
Так, для пятиразрядного ЦАП имеем пять шкал (рис. 5.5.1, в). В этом случае .
Или в общем случае , а , что соответствует коду на входе 1111...1