Позвольте мне начать с очевидного: АЦП производит выборку с фиксированной скоростью и не может представлять частоту выше частоты Найквиста.
Шаг первый: поймите, что наложение псевдонимов, и что любая частота выше, чем частота Найквиста, будет псевдонимом вашего сигнала как шума. Как только вы это поймете, вы поймете, что вам нужен фильтр сглаживания в вашем оборудовании, в вашем аналоговом сигнальном тракте, прежде чем вы его оцифруете. В зависимости от требований приложения к шуму вы можете реализовать очень сложный 4-полюсный фильтр с использованием операционных усилителей; Самый простой - использовать RC-фильтр.
Шаг второй: настройка среза фильтра. Не устанавливайте срез прямо на частоте Найквиста, убедитесь, что фильтр срезает задолго до Найквиста (1 / 2x ... 1 / 10x, на самом деле зависит от того, насколько чисто и сколько шума присутствует)
Итак, теперь вы на самом деле как бы передискретизируете свой сигнал: фильтр обрезает ваш сигнал, а частота дискретизации достаточно высока, так что частота Найквиста значительно выше. Избыточная выборка - это своего рода дополнительные данные, которые вы захватили с целью дальнейшей фильтрации и, возможно, даже уничтожения (сохраняя N выборок и отбрасывая остальные)
Шаг третий: используйте фильтр для дальнейшего удаления шума между начальным отсечением фильтра сглаживания и частотой Найквиста. На самом деле это отдельная наука, но позвольте мне начать с предложения хорошего фильтра прореживания: усреднение двух значений. Это фильтр прямоугольной последовательности 2-го порядка, также известный как фильтр SINC, который можно применять повторно N раз. После N раз это эквивалент FIR с использованием значений N-й строки в треугольнике Паскаля (и деленных на их сумму).
Опять же, выбор фильтра - это отдельная наука. В крайнем случае - это децимационные фильтры сигма-дельта АЦП. В таблице данных CS5376A четко объясняется, что они делают; Я многому научился, просто прочитав эту таблицу!
person
Michael
schedule
01.04.2014
