سلام! من به عنوان یک تأمین کننده DSP ، من نقش شگفت انگیز DSP (پردازش سیگنال دیجیتال) را در پردازش سیگنال سنسور بازی می کنم. بنابراین ، بیایید درست شیرجه بزنیم و در مورد عملکرد DSP دقیقاً در این زمینه گپ بزنیم.
اول از همه ، بیایید بفهمیم پردازش سیگنال سنسور در مورد چیست. سنسورها در همه جا در اطراف ما هستند - در تلفن ها ، اتومبیل ها ، تجهیزات صنعتی و حتی در خانه های ما. آنها مانند چشم و گوش این دستگاه ها هستند و مرتباً انواع سیگنال ها را از محیط می گیرند. این سیگنال ها می توانند مواردی مانند دما ، فشار ، نور ، صدا و حرکت باشند. اما این مورد است: سیگنال های خام سنسورها اغلب کثیف هستند. آنها می توانند پر از سر و صدا ، تداخل باشند و ممکن است در فرمی نباشند که برای سایر قسمت های سیستم استفاده از آن آسان باشد. اینجاست که DSP قدم می زند.
یکی از عملکردهای اصلی DSP در پردازش سیگنال سنسور ، کاهش نویز است. سر و صدا مانند استاتیک در رادیو است - در راه اطلاعات مفید قرار می گیرد. سنسورها می توانند انواع نویز الکتریکی و محیطی را انتخاب کنند ، که می تواند سیگنال واقعی مورد علاقه ما را تحریف کند. الگوریتم های DSP برای فیلتر کردن این سر و صدا طراحی شده اند. به عنوان مثال ، می توان از یک فیلتر ساده و پاس ساده برای حذف نویز فرکانس بالا از سیگنال سنسور استفاده کرد. یک سنسور دما را در یک محیط صنعتی تصور کنید. ممکن است تداخل الکتریکی از ماشین آلات مجاور وجود داشته باشد ، که می تواند باعث شود که خوانش دما نادرست باشد. با استفاده از یک فیلتر پاس کم با استفاده از DSP ، می توانیم سیگنال را صاف کنیم و از دمای دقیق تر از دمای واقعی استفاده کنیم.
عملکرد مهم دیگر تقویت سیگنال است. بعضی اوقات ، سیگنال های سنسورها بسیار ضعیف هستند. به عنوان مثال ، یک بیوسنسور که مقدار کمی از یک مولکول خاص را در یک نمونه تشخیص می دهد ممکن است یک سیگنال الکتریکی بسیار ضعیف ایجاد کند. DSP می تواند برای تقویت این سیگنال بدون ایجاد سر و صدای اضافی استفاده شود. انواع مختلفی از تقویت کننده ها در DSP وجود دارد ، مانند آمپلی فایرهای افزایش قابل برنامه ریزی. اینها به ما این امکان را می دهند تا فاکتور تقویت را بر اساس استحکام سیگنال ورودی تنظیم کنیم. به این ترتیب ، ما می توانیم اطمینان حاصل کنیم که سیگنال به اندازه کافی قوی است که توسط سایر قسمت های سیستم پردازش شود.
DSP همچنین نقش مهمی در تهویه سیگنال دارد. این شامل تبدیل سیگنال سنسور به یک قالب مفیدتر است. به عنوان مثال ، یک سنسور ممکن است یک سیگنال آنالوگ تولید کند ، اما بقیه سیستم ممکن است برای کار با سیگنال های دیجیتال طراحی شود. DSP می تواند تبدیل آنالوگ - به - تبدیل دیجیتال (ADC) را انجام دهد. در طی این فرآیند ، سیگنال آنالوگ مداوم در فواصل منظم نمونه برداری می شود و به یک سری از مقادیر دیجیتال تبدیل می شود. هنگامی که سیگنال به صورت دیجیتال باشد ، دستکاری با استفاده از الگوریتم های DSP بسیار ساده تر می شود. سپس می توانیم عملیاتی مانند فشرده سازی داده را انجام دهیم ، که در صورت نیاز به انتقال یا ذخیره داده های سنسور به طور کارآمد مفید است.
علاوه بر این توابع اساسی ، DSP برای استخراج ویژگی ها عالی است. در بسیاری از برنامه ها ، ما به کل سیگنال سنسور علاقه ای نداریم ، بلکه به ویژگی های خاصی در آن هستیم. به عنوان مثال ، در یک سنسور ارتعاش که برای نظارت بر سلامت یک دستگاه استفاده می شود ، ممکن است به اجزای فرکانس سیگنال ارتعاش علاقه مند باشیم. الگوریتم های DSP می توانند یک تغییر فوریه را روی سیگنال انجام دهند تا آن را به اجزای فرکانس آن تقسیم کنند. این به ما امکان می دهد تشخیص دهیم که آیا فرکانس های غیر طبیعی وجود دارد که می تواند مشکل دستگاه را نشان دهد ، مانند یاتاقان فرسوده.
بیایید در مورد برخی از برنامه های واقعی جهانی صحبت کنیم که عملکرد DSP در پردازش سیگنال سنسور واقعاً مشهود است. در صنعت خودرو ، از سنسورها برای همه چیز استفاده می شود ، از استقرار کیسه هوا گرفته تا نظارت بر فشار تایر. DSP برای اطمینان از عملکرد دقیق و قابل اعتماد در پردازش سیگنال ها از این سنسورها کمک می کند. به عنوان مثال ، در یک سیستم ترمز ضد قفل (ABS) ، سنسورهای سرعت چرخ سیگنال هایی را ارائه می دهند که با استفاده از DSP پردازش می شوند. الگوریتم های DSP سیگنال های سرعت چرخ را تجزیه و تحلیل می کنند تا مشخص شود که آیا چرخ در هنگام ترمز قفل است یا خیر. در این صورت ، سیستم می تواند فشار ترمز را برای جلوگیری از لغزش تنظیم کند.
در زمینه پزشکی ، از سنسورها برای طیف گسترده ای از برنامه ها استفاده می شود ، از نظارت بر علائم حیاتی بیمار تا تشخیص بیماری ها. به عنوان مثال ، یک سنسور الکتروکاردیوگرام (ECG) فعالیت الکتریکی قلب را ثبت می کند. سیگنال ECG خام اغلب پر سر و صدا است و نیاز به پردازش دارد. از DSP می توان برای از بین بردن نویز ، تشخیص امواج مختلف در سیگنال ECG (مانند امواج P ، QRS و T) استفاده کرد و پارامترهای مهم مانند ضربان قلب و ریتم را محاسبه کرد. این اطلاعات سپس توسط پزشکان برای تشخیص شرایط قلبی استفاده می شود.
اکنون ، من می خواهم به برخی از محصولات مربوط به موضوع ما به روشی متفاوت اشاره کنم. اگر در صنایع غذایی هستید ، ممکن است به آن علاقه مند باشیدپودر کره SAPP ذخیره بلند مدت ارزش عالیبشر این یک گزینه عالی برای ذخیره طولانی مدت است و ارزش خوبی دارد. محصول دیگری استسدیم تریپلی فسفات 95 ٪ درجه مواد غذایی STPP به عنوان ماده احتباس آب، که معمولاً به عنوان ماده احتباس آب در مواد غذایی استفاده می شود. وتMonosodium Phosphate MSP Grade Cas Cas: 7558 - 80 - 7 افزودنی مواد غذاییهمچنین یک افزودنی غذایی مفید است.
اگر برای نیازهای پردازش سیگنال سنسور خود به راه حل های DSP با کیفیت بالا نیاز دارید ، ما برای کمک به اینجا هستیم. محصولات DSP ما برای ارائه پردازش سیگنال کارآمد و قابل اعتماد طراحی شده اند. این که آیا شما در حال کار بر روی یک پروژه مقیاس کوچک یا یک برنامه صنعتی در مقیاس بزرگ هستید ، ما راه حل های DSP مناسب را برای شما دریافت کرده ایم. ما می توانیم بر اساس نیازهای خاص شما ، الگوریتم های DSP سفارشی را ارائه دهیم. بنابراین ، اگر علاقه مند به یادگیری بیشتر یا شروع یک فرآیند تهیه هستید ، از دستیابی به آن دریغ نکنید. ما آماده هستیم تا چت کنیم و ببینیم که چگونه می توانیم با هم کار کنیم تا چالش های پردازش سیگنال سنسور شما را حل کنیم.
منابع:
- "پردازش سیگنال دیجیتال: اصول ، الگوریتم ها و برنامه های کاربردی" توسط John G. Proakis و Dimitris G. Manolakis
- "پردازش سیگنال سنسور" توسط نویسندگان مختلف در مجلات و کنفرانس های مربوط به IEEE