наличия цепей нормализации для дальнейшей обработки сигналов аналоговым или цифровым методом. В действительности, цепи нормализации сигнала — это аналоговые процессоры, выполняющие такие функции как усиление, накопление (в измерительных и предварительных (буферных) усилителях), обнаружение сигнала на фоне шума (высокоточными усилителями синфазного сигнала, уравнителями и линейными приемниками), динамическое сжатие диапазона (логарифмическими усилителями, логарифмическими ЦАП и усилителями с программируемым коэффициентом усиления) и фильтрация (пассивная и активная).
Несколько методов реализации процесса обработки сигналов показано на рис. 1.3. В верхней области рисунка изображен чисто аналоговый подход. В остальных областях изображена реализация DSP. Обратите внимание, что, как только выбрана DSP технология, следующим решением должно быть определение местоположения АЦП в тракте обработки сигнала.
Вообще, поскольку АЦП перемещен ближе к датчику, большая часть обработки аналогового сигнала теперь производится АЦП. Увеличение возможностей АЦП может выражаться в увеличении частоты дискретизации, расширении динамического диапазона, повышении разрешающей способности, отсечении входного шума, использовании входной фильтрации и программируемых усилителей (PGA), наличии источников опорного напряжения на кристалле и т. д. Все упомянутые дополнения повышают функциональный уровень и упрощают систему. При наличии современных технологий производства ЦАП и АЦП с высокими частотами дискретизации и разрешающими способностями существенный прогресс достигнут в интеграции все большего числа цепей непосредственно в АЦП/ЦАП. В сфере измерений, например, существуют 24-битные АЦП со встроенными программируемыми усилителями (PGA), которые позволяют оцифровывать полномасштабные мостовые сигналы 10 mV непосредственно, без последующей нормализации (например серия AD773x). На голосовых и звуковых частотах распространены комплексные устройства кодирования-декодирования — кодеки (Analog Front End, AFE), которые имеют встроенную в чип аналоговую схему, удовлетворяющую минимуму требований к внешним компонентам нормализации (AD1819B и AD73322). Существуют также видео-кодеки (AFE) для таких задач, как обработка изображения с помощью ПЗС (CCD), и другие (например, серии AD9814, AD9816, и AD984X).
Практический пример
В качестве практического примера использования DSP сравним аналоговый и цифровой фильтры низкой частоты (ФНЧ), каждый с частотой среза 1 кГц. Цифровой фильтр реализован в виде типичной дискретной системы, показанной на рис. 1.4.
Обратите внимание, что в диаграмме принято несколько неявных допущений. Во-первых, чтобы точно обработать сигнал, принимается, что тракт АЦП/ЦАП обладает достаточными значениями частоты дискретизации, разрешающей способности и динамического диапазона. Во-вторых, для того, чтобы закончить все свои вычисления в пределах интервала дискретизации (l/fs), устройство ЦОС должно иметь достаточное быстродействие. В-третьих, на входе АЦП и выходе ЦАП сохраняется потребность в аналоговых фильтрах низкой частоты (anti-aliasing filter и anti-imaging filter), хотя требования к их производительности невелики. Приняв эти допущения, можно сравнить цифровой и аналоговый фильтры.
Требуемая частота среза обоих фильтров — 1 кГц. Аналоговое преобразование реализуется фильтром Чебышева первого рода шестого порядка (характеризуется наличием пульсаций коэффициента передачи в полосе пропускания и отсутствием пульсаций вне полосы пропускания). Его характеристики представлены на рис. 1.5. На практике этот фильтр может быть представлен тремя фильтрами второго порядка, каждый из которых построен на операционном усилителе и нескольких резисторах и конденсаторах. С помощью современных систем автоматизированного проектирования (САПР) фильтров создать фильтр шестого порядка достаточно просто, но чтобы удовлетворить техническим требованиям по неравномерности характеристики 0,5 дБ, требуется точный подбор компонентов.
Представленный же на рис 1.4 цифровой FIR-фильтр со 129 коэффициентами имеет неравномерность характеристики всего 0,002 дБ в полосе пропускания, линейную фазовую характеристику и намного более крутой спад. На практике такие характеристики невозможно реализовать с использованием одних только аналоговых методов. Другое очевидное преимущество схемы состоит в том, что цифровой фильтр не требует подбора компонентов и не чувствителен к дрейфу частоты, так как она (частота) стабилизирована на кристалле. Фильтр со 129 коэффициентами требует 129 операций умножения с накоплением (MAC) для вычисления выходной выборки. Эта обработка должна быть закончена в пределах интервала дискретизации l/fs, чтобы обеспечить работу в реальном масштабе времени. В этом примере частота дискретизации равна 10 кГц, поэтому для обработки достаточно 100 мкс, если не требуется производить существенных дополнительных вычислений. Семейство DSP ADSP-21xx может закончить весь процесс умножения с накоплением (и другие функции, необходимые для реализации фильтра) за один командный цикл. Поэтому фильтр со 129 коэффициентами требует быстродействия более 129/100 мкс = 1,3 миллиона операций с секунду (MIPS). Существующие DSP имеют намного большее быстродействие и, таким образом, не являются ограничивающим фактором для этих приложений. Быстродействие серии 16-разрядных ADSP-218x с фиксированной точкой достигает 75 MIPS.
На рис. 1.6 приведен ассемблерный код, реализующий фильтр на DSP процессорах семейства ADSP-21xx. Обратите внимание, что фактические строки исполняемого кода помечены стрелками; остальное — это комментарии.
Конечно, на практике имеется много других факторов, рассматриваемых при сравнительной оценке аналоговых и цифровых фильтров или аналоговых и цифровых методов обработки сигнала вообще. В современных системах обработки сигналов комбинируются аналоговые и цифровые методы реализации желаемой функции и используются преимущества лучших методов, как аналоговых, так и цифровых.
ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ
♦ Ширина спектра обрабатываемого сигнала ограничена частотой дискретизации АЦП/ЦАП
— Помните о критерии Найквиста и теореме Котельникова
♦ Динамический диапазон сигнала ограничен разрядностью АЦП/ЦАП
♦ Производительность процессора DSP ограничивает объем обработки сигнала, так как:
Для работы в реальном масштабе времени все вычисления, производимые процессором DSP, должны быть закончены в течение интервала дискретизации, равного 1/fs
Не забывайте об аналоговой обработке сигнала
♦ При высокочастотной/радиочастотной фильтрации, модуляции, демодуляции
♦ Аналоговые антиалайзинговые и восстанавливающие фильтры (обычно ФНЧ) для ФЦП и ЦАП
♦ Там, где диктуют здравый смысл и экономические выкладки
Рис. 1.7
Глава 2
Дискретные системы
Уолт Кестер, Джеймс Брайэнт
Введение
Блок-схема типичной дискретной системы ЦОС представлена на рис. 2.1. Обычно, прежде чем подвергнуться реальному аналого-цифровому преобразованию, аналоговый сигнал проходит через цепи нормализации, которые выполняют такие функции, как усиление, аттенюация (ослабление) и фильтрация. Для подавления нежелательных сигналов вне полосы пропускания и предотвращения наложения спектров (aliasing) необходим фильтр низкой частоты или полосовой фильтр.
На рис. 2.1 представлена система, работающая в реальном масштабе времени. В ней АЦП непрерывно дискретизирует сигнал с частотой, равной fs, и выдает новый отсчет процессору ЦОС (DSP) с такой же частотой. Для обеспечения работы в реальном масштабе времени DSP должен закончить все вычисления в пределах интервала дискретизации l/fs и передать выходной отсчет на ЦАП до поступления следующего отсчета с АЦП. В качестве примера типичной
