提高多通道数据采集系统采集精度的新方法

2017-12-26甄国涌王晓丽李辉景

电子器件 2017年6期

关键词：直方图分辨率噪声

甄国涌,王晓丽,李辉景

(1.中北大学电子测试技术国家重点实验室,太原 030051;2.晋西工业集团有限责任公司,太原 030027)

提高多通道数据采集系统采集精度的新方法

甄国涌1*,王晓丽2,李辉景1

(1.中北大学电子测试技术国家重点实验室,太原 030051;2.晋西工业集团有限责任公司,太原 030027)

采集精度除了与ADC的实际转换位数相关的量化误差有关外,还会受到一些噪声和通道间信号串扰的影响。为提高采集精度,提出通过FPGA控制ADC对输入信号进行过采样,然后在FPGA内部实现抽取滤波和求平均值算法提高ADC转换分辨率。该方法用廉价的芯片实现了只有昂贵芯片才能得到的精度指标,并且易于实现。最后利用了直方图分析法对不同工作方式下所采集的数据进行了分析比较,结果显示该方法能够有效的减小系统的测量误差,提高了系统测量精度。

信号串扰;采集精度;过采样;抽取滤波;求平均值;直方图

如今,多通道数据采集系统被广泛应用于航空航天系统测试、工业自动化、医疗卫生、通信等各个行业中。人们对采集系统的性能指标的要求越来越高,如高采样率,高精度等。采集精度除了与ADC的实际转换位数相关的量化误差外,还受到一些噪声因素和信号串扰的影响[1]。系统所需的分辨率一般取决于被测信号的动态范围、信号最小变化和信噪比要求等方面。分辨率越高,测量精度越高,越能真实的还原实际的物理信号。因此在一些高精度的测量系统中,多使用高分辨率的片外ADC来实现高精度测量。目前,ADC器件发展迅速,其分辨率可以从8 bit达到24 bit,采样率也能实现从10 sample/s到1 Gsample/s的范围,使用高分辨率的ADC芯片必将提高成本[2]。

除此之外,我们可以采用过采样的方法来提高采集精度,通过对信号进行多次采样,在FPGA中对所产生的数据进行比较,找出最大值和最小值后,将剩下的数据进行求平均值。该方法无需增加额外的硬件器件,即可充分发挥测量系统的功能并获取较高的信噪比。文中利用统计学原理,对采集的数据进行了噪声直方图分析,通过对几种不同方式采集的数据进行比较分析,结果显示该方法能显著提高测量系统的性能。

1 多通道采集系统采集误差来源

在一般的ADC电路应用中,系统的测量精度除了与ADC的实际转换位数相关的量化误差外,还将受到一些噪声因素的影响,如热噪声、杂色噪声、电源电压变化、采样时钟抖动引起的相位噪声等。这些噪声充当着“扰动”信号,使得原始信号变化超过ADC的LSB(最低有效位)边界,改变量化输出值,产生量化的误差[3]。除了上述的影响因素外,在多通道数据采集系统中还存在着通道间信号的串扰问题,如在数据采集电路中的运算放大器,我们常采用负反馈设计相关的信号处理电路,如图1所示。

图1 信号处理电路

模拟开关进行通道切换时将影响到运放的容性负载的变化,使得运放输出异常,出现如振铃、信号振荡等现象[4]。开关切换速度越快受到的影响越大。图2中所示的为两路输入信号和ADC输入前信号的时域图,其中1通道黄线为0 V输入信号,2通道绿线为5 V输入的直流信号,3通道蓝线是通过模拟开关交替切换两路信号而得到的进入ADC前的信号。

图2 信号串扰

由图2可以看到,当模拟开关以117.2 kHz的速度进行切换以后,AD输入端信号出现不稳定现象,信号振荡时间最长的大约为700 ns,引起的信号幅度变化大约有650 mV。假如ADC的采样点在图中的a、b、c点处,势必会造成较大的测量误差。

经多次测量发现,信号抖动的出现具有随机性。图3所示的是某次信号出现不稳定时被采样的时序波形。图中4通道波形显示的是某ADC的转换控制信号,当该信号为低时,ADC将输入端信号保持并进行量化输出。图中信号在被采样时恰好出现了不稳定,引起量化输出值与实际信号的偏差较大,影响系统性能。信号的被采样点应避免出现在串扰的位置。

图3 信号采样异常

2 方法实现

2.1 多通道采集系统

如图4所示,多通道数据采集系统主要由信号调理电路、模拟开关、模数转换器以及FPGA控制与数据处理单元组成。其基本工作原理为:多路输入的模拟信号首先经过信号调理电路,使得信号满足ADC转换输入的要求[5]。通过FPGA控制开关切换选通输入信号进入模数转换器进行模数转换,并将转换后的数据进行相应的数据处理后,输出给后续处理单元,如数据存储单元[6]。

图4 多通道数据采集基本结构图

在整个系统中,FPGA是其最重要的控制核心,模拟开关通道切换,ADC器件实现转换功能以及转换后的数据处理均在FPGA的控制下完成[7]。系统的采样率是受到模数转换器转换速率的限制,所有通道信号采样率的总和fs应该小于ADC器件的最快的转换速率fm。如果在对信号进行N倍过采样的时候,应满足:N×fs≤fm。在利用模拟开关进行通道间切换,到信号稳定也需要一定的时间,信号的采样点应该在通道切换后信号保持稳定以后,这也会降低系统的总采样率。

2.2 过采样原理

过采样技术是使用比所需速率高得多的速率对模拟信号进行采样,并与数字滤波和抽取结合来提高分辨率的技术。过采样实现过程可分为两个部分:(1)以高于奈奎斯特采样频率对输入的模拟信号进行高速采样;(2)数字抽取滤波器,实现低通滤波和降采样。

假定以速率N·fs对原始信号进行采样(N称为过采样率)。输出信号中量化噪声的功率并不随采样频率的变化而改变,但随着采样速率的提高,噪声功率谱的分布带宽将增大,这必然导致噪声的功率谱密度减小,如图5所示。但此时的信号频带仍然保持不变。因此,过采样率的提高与落在信号频谱内的量化噪声功率成反比变化[8]。

图5 采用过采样方法的噪声功率谱

过采样提高分辨率的基本原理是过采样信号中的总量化噪声与信号原始速率采样相同,但是总的量化噪声被分散在了更高的带宽之中,通过数字滤波和抽取等方法来降低采样率,减少量化噪声,从而提高系统的信噪比(SNR),提高系统的分辨率。过采样系数与系统分辨率的提高存在以下关系:fos=4wfs,w为希望增加的分辨率位数,fos为过采样频率,fs为原始的采样频率。

图7 FPGA控制实现6倍过采样时序

2.3 试验平台建立

图6所示为一多通道数据采集系统组成图。系统中ADC选用的ADI公司的AD7621,16 bit、3 Msample/s的逐次逼近型模数转换器。模拟开关为16通道的多路选择器ADG706,系统的控制部分全部由一片Spartan-IIIE系列的XC3S200E FPGA完成。其中FPGA控制模块可以分成3个部分:控制电子开关切换单元、ADC采样控制单元以及数据处理部分组成。图7所示的是FPGA实现6倍过采样的时序控制图,其中“fosc”为系统时钟,“convst”为ADC转换控制信号,为低的时候ADC进行准换,“convst”的转换时间受芯片本身所限制,AD7621完成一次转换的时间最快需要0.33 μs时间,“byte”是高低位转换输出控制,实现16 bit采样数据输出。从图中可以看到,每完成一个通道的数据采样必须在512个系统时钟内完成。信号选通以后需等待一定的时间完成信号的稳定,然后连续进行6次采样,并将采样后的数据缓存到FPGA内部中,在下个通道信号选通以后到信号稳定的这段时间内实现数据抽取,找出最大值和最小值,然后将剩下的4个数据进行求平均后输出。

图6 数据采集系统组成图

FPGA中实现数据求和与求均值需要注意以下方面,在进行数据求和之前,需要先对数据进行位扩展,如两个16 bit的二进制数相加的时候,需要先将其扩展成17 bit位的数据,同理4个16 bit的二进制数相加的时候,需要先将其扩展成18 bit的数据,在其高位补“0”,不然会出现数据溢出现象。由于二进制数据左移或右移即可实现乘二或除二的运算,将4个二进制数求和后的数据取前16 bit即为平均后的16 bit数据。

3 试验测试

综合上文中所述,利用2节7号干电池产生的稳定的直流信号源,采用了4种方法对其进行采样,用来比较测量结果。

图8所示的就是对两节7号干电池串联输出的直流信号进行正常采样,利用MATLAB对数据进行还原后的得到的时域波形图,从图中我们可以看到输出的电压值在围绕在2.919 V上下波动,波动范围大约是在2.917 V～2.922 V之间。

图8 直流信号时域波形

图9～图11为分别在2倍过采样、4倍过采样和6倍过采样情况下所获取的样本数据绘制的直方图和高斯PDF曲线,通过MATLAB对样本的均值、标准

差进行了计算,如表1所示。从图中我们可以看到,随着采样率的提高,代码分布的宽度变窄,且更满足高斯分布。同时,采用比较判别以后使得输出的效果更好。试验结果表明,在满足AD转换速率的前提下,通过对采样信号进行过采样,随后通过抽取和平均值滤波能够有效提高信号的采集精度。

图9 2倍采样样本直方图

图10 4倍采样样本直方图

图11 6倍采样样本直方图

样本总数最小值最大值平均值标准差正常采样41568382353828738262.066.212倍过采样41568382503828238265.042.944倍过采样41568382443827438263.432.226倍过采样(去掉最大、最小值)41568382573827038263.441.46

4 结论

文中针对多通道数据采集系统的结构特点,利用FPGA实现过采样控制和数据求平均值算法。通过多次试验表明,该方法简单,易于硬件实现,对于多路信号采集精度的提高是一种行之有效的方法。不过文中提及的方法还是有些局限性,理论上,过采样率越高,产生的效果越好,但在实际应用中会受到FPGA数据处理速度以及转换芯片的转换速度所限制,对于一个多通道的数据采集系统而言,应该选择一个合适的过采样系数。

[1] 李刚,张丽君,林凌. 利用过采样技术提高ADC测量微弱信号时的分辨率[J]. 纳米技术与精密工程,2009,7(1):71-75.

[2] Vrcelj B,Vaidyanathan P P. Equalization with Oversampling in Multiuser CDMA Systems[J]. Signal Processing,IEEE Transactions[See Also Acoustics,Speech,and Signal Processing,IEEE Transactions],2005,53(5):1837-1851.

[3] 李君. 基于过采样技术提高ADC分辨率探析[J]. 科学计算与信息处理,2010,6(3):160-162.

[4] 黄玉岗,秦丽,李杰. 基于FPGA的弹载数模混合采集存储系统设计[J]. 传感技术学报,2016,29(8):1210-1216.

[5] 张鹏飞,李鹏,沈三民. 一种遥测数据采编器设计[J]. 计算机测量与控制,2011,19(2):468-470.

[6] 张修太,胡雪惠,翟亚芳. 基于PT100的高精度温度采集系统的设计与实现[J]. 传感技术学报,2010,23(6):812-815.

[7] 李圣昆,孟青,史玉健. 基于FPGA的高速数据采编器的研究与设计[J]. 计算机测量与控制,2012,20(11):62-63.

[8] 王辉,李奇,倪超. 基于DSP的过采样技术[J]. 电子技术应用,2003,29(4):3104-3106.

AnOriginalMethodtoImprovetheAcquisitionPrecisionofMulti-ChannelDataAcquisitionSystem

ZHENGuoyong1*,WANGXiaoli2,LIHuijing1

(1.National Key Laboratory for Electronic Measurement Technology ,North University of China,Taiyuan 030051,China;2.JINXI Industries Group Co.,LTD,Taiyuan 030027,China)

Besides the related quantization error of ADC the actual conversion digit,the acquisition accuracy is also affected by the noise and channel signal crosstalk. In order to improve the acquisition system precision,oversampling the input signal by controlling ADC and realizing the extraction filtering and averaging algorithm for improving ADC conversion resolution within FPGA is proposed. The method is realized by using the cheap chip to achieve the precision index instead of the expensive chip,and the method is easy to implement. The histogram analysis was used to compare the collected data under different working modes. The results show that this method can reduce the measurement error of the system effectively and improve the measurement accuracy of the system.

channel signal crosstalk;acquisition precision;oversampling;extraction filtering;averaging algorithm;histogram analysis

10.3969/j.issn.1005-9490.2017.06.029

2016-09-22修改日期2016-12-14

TN702

1005-9490(2017)06-1478-05