8.7. Запуск (Triggering)
Триггер (trigger)– это сигнал, который вызывает некоторое действие, которое запускает ввод данных. Триггер используется при необходимости привязать начало измерения к некоторому моменту времени.
При выборе триггера Вам необходимо принять два решения – какое действие триггер запускает и как выработать такой триггер.
8.7.1. Аналоговый краевой запуск (Analog Edge Triggering)
Аналоговый краевой запуск имеет место, когда аналоговый сигнал удовлетворяет заданному условию, такому как уровень сигнала или положительный или отрицательный фронт. Когда измерительное устройство распознает условие запуска, оно выполняет связанное с этим триггером действием, например, начинает измерение или помечает выборку, которая была получена при выполнении условия запуска. На Figure 8 -15 триггер захватывает данные для нарастающего фронта сигнала, когда уровень сигнала достигает величины 3.2.
Figure 8‑15. Пример аналогового краевого запуска
8.7.2. Аналоговый оконный запуск (Analog Window Triggering)
Figure 8‑16. Пример Аналогового оконного запуска по входу в окно
Figure 8‑17. Пример аналогового оконного запуска по выходу из окна
8.7.3. Цифровой краевой запуск (Digital Edge Triggering)
В качестве цифрового краевого триггера обычно используется ТТЛ-сигнал, который имеет два дискретных уровня: высокий и низкий. Сигнал цифрового триггера обычно подсоединяется к измерительному устройству National Instruments на вывод PFI.
Figure 8‑18. Цифровой триггер
8.8. Анализ сигналов
Анализ сигнала – это процесс преобразования введенного сигнала с целью извлечения информации об этом сигнале, отделения шума от сигнала и представления сигнала в более удобной форме.
Фильтрация (filtering) и взвешивание окном (windowing) – это два основных способа анализа. Боле подробно анализ сигналов описан в руководстве LabVIEW Analysis Concepts.
8.8.1. Фильтрация
Фильтрация является наиболее часто используемой процедурой анализа. Системы согласования сигналов могут отфильтровывать нежелательные сигналы и шум от измеряемого сигнала. Для малоскоростных или медленно меняющихся сигналов, таких как температура, используйте шумовой фильтр для подавления высокочастотных сигналов, уменьшающих точность измерений. Обычно используется шумовой фильтр для подавления шума от питающей сети 50 или 60 Гц. Фильтр нижних частот на 4 Гц подавляет шум частотой 50 или 60 Гц из сигнала, дискретизированного с низкой скоростью. Фильтр нижних частот подавляет все компоненты сигнала с частотой выше частоты среза. Многие модули согласования сигналов имеют фильтры нижних частот с программной настройкой частот среза от 10 Гц до 25 кГц.
Более подробно о фильтрации см. Главу Digital Filtering в руководстве LabVIEW Analysis Concepts.
8.8.2. Взвешивание окном
Используйте взвешивание или сглаживание окном для уменьшения спектрального просачивания, связанного с усечением сигналов по времени.
8.8.2.1Спектральное просачивание (Spectral Leakage)
Спектральное просачивание – это явление, из-за которого измеренная спектральная энергия перетекает из одной частоты на другие частоты. Это происходит, когда дискретизированный сигнал содержит нецелое число периодов за время измерения. Способ уменьшения спектрального просачивания состоит в умножении во временной области сигнала на функцию окна.
Дискретное преобразование Фурье (DFT - Discrete Fourier Transform) и быстрое преобразование Фурье (FFT - Fast Fourier Transform) являются математическими процедурами, позволяющими расщепить заданный сигнал на сумму синусоид и косинусоид. Применение DFT/FFT в ситуации, когда Вы измерили нецелое число периодов, скажем 7.5 периода, дает в качестве результата спектр такого вида, как будто энергия из одной частоты просочилась на все другие частоты, поскольку алгоритм FFT предполагает, что входные данные являются одним периодом периодического сигнала. Такое искусственное прерывание сигнала проявляется в виде высокочастотных составляющих, которых не было в исходном сигнале. Поскольку эти частоты лежат выше частоты Найквиста, они окажутся подмененными в область частот от 0 до fS/2.
Тип окна, который желательно использовать, зависит от типа измеряемого сигнала и от конкретного приложения. Выбор правильного окна требует некоторых знаний об анализируемом сигнале. В Table 8 -1 перечислены основные типы окон, соответствующие типы сигналов и примеры приложений.