Clase iib 12 principios_de_adq_alumno

Universidad Politécnica Salesiana Electrónica Digital

By: MSc Carlos Pillajo 1

PRINCIPIOS BASICOS DE LA ADQUISICIÓN Y CONVERSIÓN DE DATOS La aplicación de métodos digitales al procesamiento de señales análogos es una práctica común en todos los campos de influencia de la electrónica. Su introducción ha posibilitado el audio, el video y la telefonía digitales, el control de procesos por computador, la instrumentación digital, el sistema de satélite digital DSS han marcado nuestra época. _________________________________________________________ ____________________________________________________________________________________ ____________________________________________________________________________________ ____________________________________________________________________________________ ____________________________________________________________________________________ ____________________________________________________________________________________ Esta conversión es esencial siempre que se utilicen técnicas digitales para realizar un trabajo análogo o se recurra a un procesador digital. (computador microprocesador, microcontrolador, etc) para controlar un experimento o proceso. ____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________, pudiendo ser almacenada, analizada y manipulada de muchas formas. Las técnicas de adquisición y conversión de datos se utilizan extensivamente en toda clase de aplicaciones en las cuales una información análoga debe convertirse a una forma digital para luego ser transmitida libre de errores y ruido. ________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________. Una vez digitalizadas, estas señales son procesadas por dispositivos terminales como computadores, redes de comunicaciones, etc. Para ser analizadas, almacenadas y/o transmitidas de alguna forma . ELEMENTOS DEL SISTEMA Un sistema de adquisición y conversión de datos se compone básicamente de ______________________________________________________________________________________________________________________________________ Este último suministra las señales lógicas de sincronización y secuencia requeridas en cada instante y proporciona interface con el dispositivo de procesamiento. Adicionalmente, _________________________________________________________ __________________________ para garantizar que todas las señales de entrada tengan un rango dinámico similar. El multiplexor análogo ____________________________________________________________ ______________________________________________________________________________________________. Este último sigue la señal análoga multiplexada durante un breve instante y memoriza su amplitud instantánea, ignorándola el resto del tiempo. Este proceso se denomina muestreo. El convertidor A/D ___________________________________________________________________. Este último proceso se denomina cuantización. El muestreo y la cuantización son la esencia de cualquier sistema de adquisición y conversión de datos.



Aunque la mayor parte de los bloques funcionales de un sistema de adquisición y conversión de datos ________________________________________, la práctica más común es utilizar tarjetas de adquisición y conversión de datos Estos módulos incluyen generalmente su propia fuente de alimentación y pueden conectarse directamente a uno de los slots disponibles de un PC. En algunos casos, inclusive, el software que acompaña las tarjetas de adquisición de datos simula también instrumentos de laboratorio como osciloscopios y multímetros digitales. MUESTREO.- Una señal análoga se muestrea ___________________________________ _______ ____________________________________________ ____________________________________________ El Procedimiento se ilustra gráficamente en la siguiente figura Cada muestra _____________ ____________________________________________ ___________. La velocidad a la cual se realiza la actualización de las muestras se denomina rata o frecuencia de muestreo Fs. En el caso general de varias señales o canales de datos, este parámetro depende del ancho de banda de las señales de entrada, del número de canales análogos y del número de muestras por ciclo. La teoría ha demostrado que para reconstruir las señales análogas originales, sin __________________ __________________________________________ _________________________________________. ______ Fc y muestreadas _______________________ _____________________________________. Este resultado se conoce como Teorema de Muestreo de Nyquist. De acuerdo a este criterio:

Fs >= 2 x Fc x N Donde : Fs es la rata de muestreo del sistema. Fc la componente de más alta frecuencia presente en las señales de entrada y N el número de canales análogos. La mínima frecuencia _______________________________________. Por ejemplo; un canal de audio limitado a Fc = 20Khz debe ser muestreado a una rata mínima de 2x20x1 = 40KHz. En la práctica, el muestreo debe realizarse a frecuencias por encima de la rata de Nyquis Para facilitar la separación o filtrado de la señal original de sus imágenes durante el proceso inferior a la establecida por el criterio de Nyquist causa pérdidas de información debido __________________

__________________________________________ _________________________________________ _________. Esta condición se denomina submuestreo y provoca un fenómeno de distorsión conocido como “_____________________ ”, como se observa en la siguiente figura., las muestras derivadas de un submuestreo representan tanto a la señal original como a una señal de baja frecuencia llamada alias, en

analogía con la actitud de un delincuente que adopta un nombre flaso o “alias” para ocultar su verdadera identidad. Error Promedio de muestreo La exactitud promedio de los datos muestreados puede mejorarse notablemente aumentando el numero de muestras por ciclo. En la siguiente figura se ilustra el



proceso de reconstrucción de una señal sinusoidal, muestreada a una rata mínima de dos muestras por ciclo, utilizando un convertidor digital-analógico DAC con o sin filtro de salida. __________________ _______________________________________________________________________________ “__________________________”. El error promedio de muestreo se obtiene _______________________________________________ _________________________________________________________________________________ ____________________. Observe que una reconstrucción de orden cero requiere más de diez muestras por ciclo de la frecuencia máxima para reconstruir la información original con exactitud promedio del 90% o mejor. En la práctica sin típicos valores entre 7 y 10 muestras por ciclo. La exactitud de la ______________, __________ __________________________. Por ejemplo, en motores paso a paso y otros dispositivos incrementales, el error promedio de muestreo no es un factor tan decisivo como si lo es en instrumentos de medida y otros dispositivos de control continuo. CUANTIZACION Una vez muestreada, el siguiente paso en el proceso de digitalización de una señal análoga es su ____________. La idea básica del proceso de cuantización es _____________________________________________________________________________________

_______________________________ ___________________________ _______________________ ___________________________ ____________________________ __________________. El número de bits del convertidos A/D determina el número máximo de intervalos y códigos de cuantización que pueden definirse y fija la resolución, es decir el más pequeño incremento de amplitud de señal que pueden discernir el sistema.

Los códigos de salida y ________________________________________________________ __________________________________________________________________________, como se muestra en la figura correpondiente a un convertidor A/D binario idealizado de 3 bits. En este caso, se

dispone de 8 códigos de salida y 7 intervalos de cuantización. En genral, con N bits es posible definir hasta 2N códigos y 2N-1 intervalos diferentes. Observe que cada código de salida es válido para n cierto rango de voltajes de entrada y todos los intervalos de cuantización, con excepción del primero y el último, tienen el mismo ancho de 1LSB. Asumiendo que la señal análoga de entrada se cuantifica para el rango de voltajes comprendidos entre Vmin y Vmax, la resolución del convertidor, por tanto es tamaño del LSB, están dado por: Resolución (V) = VFSR / 2N – 1 Resolución (%) = 100 / 2N – 1

Siendo VFSR = Vmax – Vmin el rango dinámico total o de full escala del voltaje de entrada y N el número de bits del convertidor. Naturalmente, _____________________________________, ________ ____________________________________________________________________________________ ______________________________.

Un convertidor de 12 bits, por ejemplo, proporciona 4096 códigos y 4095 intervalos de cuantización diferentes. La resolución en este caso es igual al 0.0244% de la escala total. Esto significa que si el rango del voltaje de entrada está entre 0V y 10V, el tamaño del LSB es de 2.44mV.(vease la tabla)



Error de cuantización Debido a que cada código de salida ___________________________________________________ ____________________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________________ __________________________________________________________________________. Esta incertidumbre se denomina error de cuantización y es inherente a todo convertidor A/D. El error de cuantización ocurre como consecuencia __________________________________________ ____________________________________________________________________ , se presume, pueden adoptar la señal análoga. En el mejor de los casos, cuando el valor de una muestra dada coincide con el del intervalo de cuantización más próximo, el error de cuantización es 0, y en el peor, cuando queda exactamente en la mitad de dos intervalos, es igual a +/- ½ LSB. El error de cuantización _______________________________________y, por tanto, ________________ ________________________. Naturalmente, entre más alta ____________________________________ ___________________________________________. El ruido de cuantización introduce distorsión con bajos niveles de señal, pero no es perceptible en señales de alto nivel. En algunos sistemas, por ejemplo audio digital CD, el ruido de cuantización se enmascara agregando a la información original una señal de ruido blanco llamada dither antes del muestreo. Errores de linealidad Además del error de cuantización inherente de +/- ½ LSB, existen __________________________ ________________________________________________________________________________. Los más importantes son _______________________, _________ y _____________. Los dos primeros no son críticos puesto que pueden ser minimizados e incluso eliminados medianta circuitos de compensación. Los errores de linealidad, sin embargo, _______________________________ _____________________________, ______ ____________________________________ _______. Existen dos criterios para definir la linealidad de un convertidor A/D: _________________ _______________________________________ _________________________________ ______________________________. Como se puede visualizar en la siguiente figura. Tanto el criterio de la mejor línea recta como el de los puntos extremos cuantifican el error de linealidad midiendo las desviaciones de la característica de transferencia del convertidor A/D con respecto a una línea recta. En el primer caso, se utiliza la recta que mejor se aproxima a la característica de transferencia del dispositivo y en el segundo la recta, no optimizada, que une los puntos extremos de la misma curva. Por regla general el ____________________________________________________________________ _________________________________________________________. RESUMEN Y CONCLUSIONES Los sistemas de adquisición y conversión de datos permiten aplicar las múltiples ventajas que ofrecen los métodos digitales al procesamiento de sañales análogas asociadas a cantidades físicas. Para que la transición del mundo análogo al mundo digital sea posible, ________________________________ ____________________________________________________. En ambos procesos se presentan errores, algunos de ellos inherentes y otros introducidos por la no idealidad de los elementos que materializan la conversión. El principal error del proceso de muestreo _________________, causado por utilizar ________________ __________________________________ Nyquist. Los principales errores del proceso de cuantiazación son __________________________, causado por ______________________________________________________________________________, y los de linealidad, causados por imperfecciones intrínsecas de construcción del ADC. Estos últimos sólo pueden reducirse utilizando convertidores de alta calidad.



Idealmente para minimizar los errores de aliasing y de cuantización ____________________________ ________________________________________________________________________________________. Sin embargo, esto no siempre es posible enla práctica por varias razones. En primer lugar, las muestras de alta resolución _________________________________________________________________________. En segundo lugar, las muestras se transmiten al dispositivo de procesamiento a través de canales de salida que manejan un número limitado de bits por segundo. Finalmente, el dispositivo Terminal tiene una velocidad de procesamiento máxima. Estas obligaciones imponen un límite a la frecuencia de muestreo y a la resolución máximas del sistema.

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