10.5. Квантование и дискретизация

           измерительных сигналов

 

По характеру изменения информативного параметра сигналы делятся на четыре группы:

• непрерывный по времени и размеру;

• непрерывный по времени и квантованный по размеру;

• дискретизированный по времени и непрерывный по размеру;

• дискретизированный по времени и квантованный по размеру.

Сигналы, непрерывные по времени и размеру, — наиболее распространенные (см. рис. 10.2,а и кривая 1 на рис. 10.13). Они чаще всего встречаются в практике измерений, поскольку все первичные природные сигналы макромира непрерывны по времени и размеру. Такие сигналы определены в любой момент времени существования сигнала и могут принимать любые значения в диапазоне его изменения.

I

Рис. 10.13. Исходный непрерывный (1) и непрерывный по

                   времени и квантованный по размеру (2) сигналы

 

Сигналы, непрерывные по времени и квантованные по размеру получаются из сигнала, непрерывного по времени и размеру, посредством его квантования. Квантование — измерительное преобразование непрерывно изменяющейся величины в ступенчато изменяющуюся с заданным размером ступени q — квантом. В результате проведения этой операции непрерывное множество значений сигнала Y(t) в диапазоне от Ymin до Ymax преобразуется в дискретное множество значений YKB(t) (см. рис, 10.13). Квантование широко применяется в измерительной технике. Существует большая группа естественно квантованных физических величин. К ним относятся электрический заряд, квантом которого является заряд электрона, масса тела, квантом которой является масса молекулы или атома, составляющих данное тело, и др.

Различают равномерное (q — постоянная величина) и неравномерное (q — переменная величина) квантование. Неравномерное квантование применяется достаточно редко, в специфических случаях, например при большом динамическом диапазоне квантуемой величины. В связи с этим в дальнейшем рассматривается только равномерное квантование.

Процесс квантования описывается уравнением

где Yкв(t) — квантованный сигнал; N(ti) — число квантов; l(t - ti) — единичная функция.

Любой процесс измерения по сути своей есть процесс квантования. Например, при измерении длины тела линейкой с миллиметровыми делениями определяется целое число миллиметров, наиболее близкое к истинному размеру тела. В данном случае в роли кванта выступает миллиметр. При использовании микрометра квантом является величина, равная 10-6 м.

Разность между истинным значением длины тела и измеренным линейкой есть погрешность квантования. Погрешность квантования D — методическая погрешность отражения непрерывной величины ограниченным по числу разрядов числом. Она равна разности между значением непрерывной функции и значением, полученным в результате квантования (см. рис. 10.13).

Возможны [13] четыре способа квантования, при которых значение непрерывной аналоговой функции Y(t), находящееся между двумя известными значениями Yi и Yi+1 , где Yi+1= Yi + q, отражается цифровым значением N, полученным после ее квантования. Способы и формулы для расчета числовых значений N и погрешностей квантования D приведены в табл. 10.1. Там же приведены максимальные значения погрешности квантования Dm (Int(x), Frac(x) — целая и дробная части числа х; sign(x) — функция, равная 1 при х > 0 и -1 при х < 0).

Таблица 10.1

Способы Квантования

 

Способ представления аналоговой величины

Формулы для расчета числового значения и абсолютной погрешности квантования

Dm

Нижнее числовое значение

N = Irit[Y(t)/q]

D = -q Frac[|Y(t)/q|]

q

Верхнее числовое значение

N = Int[Y(t)/q] + l×sign[Y(t)]

D = -q{sign[Y(t)] - Frac[Y(t)/q]}

q

Нижнее числовое значение, увеличенное на числовую поправку +0,5

N = Int[Y(t)/q] + 0,5sign[Y(t)]

D = 0,5q{sign[Y(t)] - Frac[Y(t)/q]}

q/2

Нижнее числовое значение при аналоговом введении поправки, равной 0,5q

N = Int{Y(t) / q + 0,5sign[Y(t)]|

D = qFrac JY(t) / q + 0,5sign[ Y(t)]|

q/2

 

Можно показать [13, 14, 88], что погрешность квантования во всех рассмотренных случаях подчиняется равномерному закону распределения. В первом случае она распределена в диапазоне от 0 до -q и имеет математическое ожидание М[D] = -q/2, во втором — от О до + q с М[D] = q/2, в третьем и четвертом — от -q/2 до + q/2 с М[D] = 0. Среднее квадратическое отклонение погрешности при всех видах равномерного квантования s(D) = q/(2Ö3̅).

Если задано максимально допустимое значение СКО sm, то данная формула дает возможность определить число ступеней Nm, при котором СКО погрешности квантования не превысит sm. Действительно, учитывая, что q = Xm/Nm, где Xm — максимальное значение квантуемого сигнала, получим исходное неравенство

 .

 После преобразования

где

                           

Cигналы, дискретизированные по времени и непрерывные по размеру получаются из непрерывных по времени и размеру сигналов посредством дискретизации. Дискретизация — измерительное преобразование непрерывного во времени сигнала Y(t) в последовательность мгновенных значений этого сигнала Yk=Y(kDt), соответствующих моментам времени kDt, где k =1; 2; ... Интервал времени Dt называется шагом дискретизации, а обратная ему величина f =l/Dt частотой дискретизации.

Процесс дискретизации непрерывного сигнала показан на рис. 10.14. Математически он описывается с помощью дельта-функции 5(t-kAt), которая, как известно, обладает стробирующим действием. Идеальный дискретизированный сигнал Yfl является последовательностью импульсов нулевой длительности и аналитически может быть представлен в виде

где Y(kDt) — значение непрерывного сигнала в k-й точке дискретизации.

Рис. 10.14. Дискретизация непрерывного сигнала (а) и погрешность

                   восстановления (б):

1 — исходный непрерывный сигнал; 2 — сигнал, дискретизированный-по времени и непрерывный по размеру; 3 — восстановленный с помощью полинома Лагрзнжа нулевой степени непрерывный во времени сигнал

 

Дискретизация бывает равномерной (At = const) и неравномерной (At — переменная величина). Частота дискретизации выбирается на основе априорных сведений о характеристиках дискретизируемого сигнала. На практике наибольшее распространение получила равномерная дискретизация. Это объясняется тем, что алгоритмы дискретизации и последующего восстановления сигнала и соответствующая аппаратура относительно просты. Однако при недостаточности априорных данных о характеристиках сигнала или их некорректности возможна значительная избыточность отсчетов.

По способу получения дискретных значений различают физичс скую и аналитическую дискретизации.

При физической дискретизации, т.е. дискретизации, осуществляемой аппаратными средствами электроники (рис. 10.15, а), преобразование непрерывного сигнала в последовательность мгновенных значений осуществляется с помощью стробирующего импульса конечной (ненулевой) длительности тс (рис. 10.15, б). Поэтому амплитуда дискретизированных значений может находиться в диапазоне от YBbIX(ti) до YBbIX(ti - tc). Поскольку дискретизированное значение относят, как правило, к моменту времени ti, то возникает погрешность датирования отсчета Dд =YBbIX(ti) — Ycp, максимальное значение которой Dдm = Yвых(ti + tc) - Yвых(ti), где Ycp — некоторое значение сигнала Ycp Î [Yвыx(ti);Yвых(ti+tc)], зависящее от аппаратной реализации устройств, дискретизирующих измерительный сигнал.

 

 

Рис 10.15. Структурная схема процесса физической дискретизации (а)

                 и основные сигналы в укрупненном временном масштабе (б)

 

Дискретизация имеет место в расчетах процессов, проводимых с помощью вычислительной техники. В этом случае она называется аналитической (математической, расчетной, условной). При такой дискретизации длительность стробирующего импульса равна нулю; следовательно, погрешность датирования принципиально отсутствует и дискретизированное значение относится к заданному моменту времени, т.е. определяется мгновенное значение сигнала.

В дискретизированном сигнале отсутствуют промежуточные значения, которые содержались в исходном непрерывном сигнале. Однако часто принципиально необходим непрерывный сигнал. Поэтому во многих случаях дискретизированный сигнал требуется преобразовать в непрерывный, т.е. восстановить его промежуточные значения. Задача восстановления дискретизированных сигналов в общем случае аналогична задаче интерполирования функций. При восстановлении исходного сигнала Y(t) по совокупности выборок Yд(kDt) формируется обобщенный многочлен

где Ci(t) — система базисных функций, которая обычно является ортогональной или ортонормированной; ai — коэффициенты ряда. Его значения в точках дискретизации совпадают со значениями непрерывной функции. В ряде случаев при формировании восстанавливающего многочлена накладывается условие совпадения производных до заданного порядка п включительно.

При восстановлении непрерывный сигнал на каждом из участков между соседними дискретными значениями заменяется кривой, вид которой определяется выбранными базисными функциями. Восстановление непрерывного сигнала из дискретизированного должно проводиться с возможно меньшей заданной погрешностью. Для этого необходимо соответствующим образом выбрать для данного участка сигнала восстанавливающую базисную функцию.

Коэффициенты ряда и базисные функции могут выбираться на основе различных критериев [14, 88], например: наибольшего отклонения [14], минимума погрешности или совпадения значений восстанавливаемого непрерывного сигнала с мгновенными значениями дискретизированного сигнала. В "измерительной технике наиболее широко используется последний критерий, так как он удобен для аналитического восстановления с помощью компьютера на основе результатов измерения мгновенных значений дискретизированного сигнала, отличается простотой реализации и достаточно высокой точностью.

Восстановление сигнала в данном случае регулируется теоремой Котелъникова, которая формулируется следующим образом: если функция Y(t), удовлетворяющая условиям Дирихле — ограничена, кусочно-непрерывна, имеет конечное число экстремумов — и обладающая спектром с граничной частотой fc, дискретизирована циклически с периодом Dt, меньшим или равным l/(2fc), т.е. fд > 2fc, то она может быть восстановлена по всей этой совокупности ее мгновенных значений без погрешности.

Если теорема Котельникова выполняется, то непрерывный сигнал Y(t) может быть восстановлен как сумма базисных функций, называемых рядом Котельникова:

где wc=2pfc — круговая граничная частота спектра непрерывного сигнала Y(t); Dt — период дискретизации; Fот(t) — функция отсчетов.

Ряд Котельникова является одним из примеров обобщенного ряда Фурье и замечателен тем, что его коэффициенты равны мгновенным дискретизированным значениям сигнала Y(t) и, следовательно, определяются наиболее простым способом.

При использовании теоремы Котельникова возникает ряд принципиальных затруднений [13]. Теорема предназначена для сигналов с ограниченным частотным спектром, а реальные сигналы имеют бесконечный частотный спектр. Искусственное ограничение реального бесконечного спектра частотой fc (впредположении, что при частотах, больших fc, спектр равен нулю) приводит к возникновению погрешности восстановления.

В действительности дискретизированные значения сигнала практически никогда не являются мгновенными. Чаще всего они выражают усредненное за некоторый конечный (хотя и весьма малый) интервал значение сигнала (см. рис. 10.15,6). Это обуславливает возникновение методической погрешности восстановления сигнала.

Кроме полиномов Котельникова широкое применение в качестве базисных функций нашли степенные алгебраические полиномы Лагранжа (см. рис.10.14,6) и Уолша [14].

Погрешность восстановления дискретизированных сигналов равна разности между значениями непрерывной исходной функции и восстанавливающей функции. Она существенным образом зависит от вида используемой базисной функции. Для восстанавливающей функции на основе полиномов Лагранжа нулевой степени погрешность восстановления показана на рис. 10.14, б.

Погрешность восстановления зависит от закона изменения дис-кретизируемой функции, выбранных восстанавливающих полиномов и величины шага или частоты дискретизации. Чем менее гладкой и монотонной является дискретизируемая функция (т.е. чем больше в ее спектральном составе высших гармоник), тем больше, при прочих равных, погрешность восстановления. Выбор восстанавливающих полиномов влияет не только на погрешность, но и на сложность и стоимость реализующей данный способ восстановления аппаратуры. Поэтому на практике стремятся использовать по возможности наиболее простые аппроксимирующие выражения.

Погрешность восстановления доводят до требуемой величины главным образом соответствующим выбором шага дискретизации. Очевидно, что при его уменьшении погрешность восстановления снижается. Однако при малых Dt измерительный прибор должен иметь очень высокое быстродействие, что требует усложнения его конструкции и приводит к увеличению стоимости. Кроме этого возникает избыточность информации, приводящая к перегрузке используемых каналов связи и запоминающих устройств. При больших Dt невозможно точно восстановить исходную непрерывную функцию, поэтому на практике шаг Dt и частоту дискретизации f=l/Dt рассчитывают по заданной погрешности восстановления.

Методика расчета зависит от применяемых базисных функций. При использовании ряда Котельникова частота дискретизации рассчитывается по формуле f=2kfc, где k — коэффициент запаса, выбираемый [14] из диапазона (1,5; 6) и учитывающий неограниченность спектра реальных сигналов; fc — максимальная частота в спектре сигнала.

Формулы для расчета частоты дискретизации при использовании полиномов Лагранжа нулевой и первой степеней носят приближенный характер и подробно рассмотрены в [13].

Сигналы, дискретизированные по времени и квантованные по размеру (рис. 10.16), согласно приведенной классификации являются цифровым сигналами. На практике они формируются цифроаналоговыми преобразователями. Последние фактически являются управляемыми цифровым кодом мерами, выходной сигнал которых подвергнут дискретизации. Следовательно, в этих устройствах параллельно осуществляются два процесса преобразования измерительной информации: дискретизация и квантование. Их совместное действие описывается математическим выражением

где N(kDt) — цифровой код (число квантов), соответствующий моменту kDt.

 

Рис. 10.16. Сигналы: исходный непрерывный (1), дискретизированный

по времени и квантованный по уровню (2) и восстановленный

непрерывный (3)

 

Значения сигнала, дискретизированного по времени и квантованного по уровню, определены только в моменты, кратные периоду дискретизации At. Поэтому имеет место задача формирования непрерывного сигнала по данным значениям. Эта задача аналогична рассмотренной задаче восстановления дискретизированного сигнала. Отличие состоит в том, что последний равен исходному непрерывному сигналу, а квантованный и дискретизированный сигналы отличаются от него, но не более чем на величину кванта q. Вследствие этого погрешность состоит из двух составляющих, обусловленных процессами дискретизации и квантования. Суммарная дисперсия ординаты восстановленного сигнала равна сумме дисперсий погрешности квантования и дискретизации:

s2 = q2/12 + s2д . При этом считается, что между ними отсутствует корреляция.

 

 


 
         -Главная-  -Продукция-  -Цены-  -Заказ-  -Новости-  -Контакты-

E-mail:invest-ks@list.ru    ICQ: 67719839

Воспроизведениематериалов или их частей в любом виде иформе без письменного согласия запрещен

Rambler's Top100