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1、数据采集的原理介绍2008 年 6 月 13 日 13:55在计算机广泛应用的今天，数据采集的重要性是十分显著的。它是计算机与外部物理世界连接的桥梁。 各种类型信号采集的难易程度差别很大。实际采集时，噪声也可能带来一些麻烦。数据采集时，有一些 基本原理要注意，还有更多的实际的问题要解决。采样频率、抗混叠滤波器和样本数假设现在对一个模拟信号x(t)每隔At时间采样一次。时间间隔At被称为采样间隔或者采样周期。它的 倒数1/At被称为采样频率，单位是采样数/每秒。t=0, At,2 At,3 At 等等，x(t)的数值就被称为 采样值。所有x(0),xAt),x(2At)都是采样值。下图显示了一个
2、模拟信号和它采样后的采样值。样间隔是At, 注意，采样点在时域上是分散的。= diBianca be alMg Mirtwrnn/HB aws/厂J1/Ja Si Sada模拟信号和采样显示如果对信号x(t)采集N个采样点，那么x(t)就可以用下面这个数列表示:x(0),x(At),x(2At),x(3At),.,x(kAt),.模拟信号和采样显示这个数列被称为信号x(t)的数字化显示或者采样显示。注意这个数列中仅仅用下标变量编制索引，而不 含有任何关于采样率(或At的信息。所以如果只知道该信号的采样值，并不能知道它的采样率，缺少了 时间尺度，也不可能知道信号x(t)的频率。根据采样定理，最低
3、采样频率必须是信号频率的两倍。反过来说，如果给定了采样频率，那么能够正确 显示信号而不发生畸变的最大频率叫做恩奎斯特频率，它是采样频率的一半。如果信号中包含频率高于 奈奎斯特频率的成分，信号将在直流和恩奎斯特频率之间畸变。图2显示了一个信号分别用合适的采样 率和过低的采样率进行采样的结果。采样率过低的结果是还原的信号的频率看上去与原始信号不同。这种信号畸变叫做混叠(alias)。出现的 混频偏差(alias frequency)是输入信号的频率和最靠近的采样率整数倍的差的绝对值。Aliased signal due to undersampEing不同采样率的采样结果图3给出了一个例子。假设采
4、样频率fs是100HZ,信号中含有25、70、160、和510Hz的成分。F1F2 TO HzF3160F4&10JHZLhr-iIJ/ fFrectuency117厂!/S-1M5JNyquist Fr&quOflCv说明混叠的例子采样的结果将会是低于奈奎斯特频率(fs/2=50 Hz)的信号可以被正确采样。而频率高于50HZ的信号成分 采样时会发生畸变。分别产生了 30、40和10 Hz的畸变频率F2、F3和F4。计算混频偏差的公式 是：混频偏差=ABS(采样频率的最近整数倍一输入频率)其中ABS表示“绝对值”，例如：混频偏差 F2 = |100-70| = 30 Hz混频偏差 F3 =
5、|(2)100-160| = 40 Hz混频偏差 F4 = |(5)100-510| = 10 Hz为了避免这种情况的发生，通常在信号被采集(A/D)之前，经过一个低通滤波器，将信号中高于奈奎斯特 频率的信号成分滤去。在图3的例子中，这个滤波器的截止频率自然是25HZ。这个滤波器称为抗混叠 滤波器。采样频率应当怎样设置呢？也许你可能会首先考虑用采集卡支持的最大频率。但是，较长时间使用很高 的采样率可能会导致没有足够的内存或者硬盘存储数据太慢。理论上设置采样频率为被采集信号最高频 率成分的2倍就够了，实际上工程中选用510倍，有时为了较好地还原波形，甚至更高一些。通常，信号采集后都要去做适当的信号处理，例如FFT等。这里对样本数又有一个要求，一般不能只 提供一个信号周期的数据样本，希望有510个周期，甚至更多的样本。并且希望所提供的样本总数是 整周期个数的。这里又发生一个困难，有时我们并不知道，或不确切知道被采信号的频率，因此不但采 样率不一定是信号频率的整倍数，也不能保证提供整周期数的样本。我们所有的仅仅是一个时间序列的 离散的函数x(n)和采样频率。这是测量与分析的唯一依据。数据采集系统的构成在数据采集之前，程序将对采集板卡初始化，板卡上和内存中的Buffer是数据采集存储的中间环节。 需要注意的两个问题是：是否使用Buffer?是否使用外触发启动、停止或同步一个操作？
