Делаю тут проект и возникла вот какая проблема. Получаю данные с АЦП (дельта-сигма) микросхемы в которую встроен контроллер и фильтр, но этот фильтр имеет довольно убогую АЧХ, в итоге идёт завал по ВЧ от 60Гц и далее. Выглядит это примерно так:
Т.е. такая неравномерность АЧХ нас явно не устраивает (не проходит по техническим требованиям), правда есть возможность повысить частоту дискретизации с 250Гц до 500Гц, чтобы выровнять АЧХ, однако тогда увеличивается объём данных который ещё нужно будет усреднять, что скажется на производительности (проект на STM32F103VE) системы в целом и на общем потреблении энергии (батарейное питание). Но есть и другой путь.
Можно выровнять АЧХ с помощью параметрического цифрового фильтра, в данном случае ВЧ. То есть это тоже самое что эквалайзер, мы поднимаем одни частоты, а другие не трогаем (или заваливаем). Такой метод конечно хорош, но т.к. мы пытаемся восстановить информацию, часть которой была уничтожена другим фильтром на входе (тот что в микросхеме), неизбежно увеличится уровень помех на высоких частотах, т.к. вместе с сигналом мы усилим также и их, но вот насколько?
Итак, идея решения проблемы есть, осталась реализация. Что мы помним о цифровых фильтрах (к тем кто не имел с ними практики) из университетского курса? Разве что такие слова как свёртка, Z-преобразование, импульсная характеристика и т.д. В общем не понятно с какого конца подходить даже, вроде надо какие-то коэффициенты рассчитывать, но что и зачем непонятно, поднимать курс и сидеть с книгами по ЦОС (есть одна на 800 страниц) нет времени, проект стоит и надо что-то делать, и быстро.
Поэтому немного погуглив находим вот такой ресурс в интернете. Это сайт по расчёту цифровых фильтров (и не только!) он-лайн, а сделал его некий Dr Anthony J. Fisher.
Итак задаёмся требованиями которые нам нужны и вводим на сайте. Во-первых, нам нужна плавная характеристика, поэтому однозначно Баттерворт первого порядка ВЧ (highpass). Во-вторых, sample rate, т.е. количество преобразований АЦП в секунду, или частота дискретизации, у нас это 250Гц. Вводим. И наконец, в-третьих, частота среза (-3дБ) — 50Гц, т.к. фильтр на входе режет примерно здесь. Нажимаем отправить и получаем вот такую характеристику нашего будущего фильтра:
Красным представлен график амплитуды от частоты Найквиста, синим изменение фазы. 0,5 соответствует половине частоты дискретизации.
Также получаем С код с рассчитанными коэффициентами:
Но это только фильтр, помним, что нам нужно усилить частоты от 50Гц и выше, чтобы выпрямить АЧХ, и эта функция в таком виде нам не поможет, поэтому путём нехитрых манипуляций приводим функцию к такому виду:
Всё. Чтобы использовать фильтр кидаем данные в параметры функции, а возвращает она отфильтрованные данные. Коэффициент усиления OUR_GAIN подбираем опытным путём, снимая показания с АЦП и замеряя АЧХ.
Таким образом мне удалось поднять АЧХ практически без дополнительной нагрузки на контроллер и мой проект прошёл по техническим требованиям (в медицинской области они весьма не хилые). Я боялся, что сильно возрастёт уровень помех, но он увеличился с 4-5мкВ примерно до 6-8мкВ, что нас устраивает. В заключении могу порекомендовать ещё одну бесплатную программу по расчёту цифровых фильтров — WinFilter, скачать её можно здесь. Насколько она работоспособна не знаю, не проверял, но она может выдавать код в VHDL (и в С естественно), что наверняка пригодится для ПЛИС. Также есть программа от Texas Instuments, по расчёту коэффициентов цифровых фильтров, называется она TIBQ. Всё. Удачи в проектировании цифровых фильтров.
Т.е. такая неравномерность АЧХ нас явно не устраивает (не проходит по техническим требованиям), правда есть возможность повысить частоту дискретизации с 250Гц до 500Гц, чтобы выровнять АЧХ, однако тогда увеличивается объём данных который ещё нужно будет усреднять, что скажется на производительности (проект на STM32F103VE) системы в целом и на общем потреблении энергии (батарейное питание). Но есть и другой путь.
Можно выровнять АЧХ с помощью параметрического цифрового фильтра, в данном случае ВЧ. То есть это тоже самое что эквалайзер, мы поднимаем одни частоты, а другие не трогаем (или заваливаем). Такой метод конечно хорош, но т.к. мы пытаемся восстановить информацию, часть которой была уничтожена другим фильтром на входе (тот что в микросхеме), неизбежно увеличится уровень помех на высоких частотах, т.к. вместе с сигналом мы усилим также и их, но вот насколько?
Итак, идея решения проблемы есть, осталась реализация. Что мы помним о цифровых фильтрах (к тем кто не имел с ними практики) из университетского курса? Разве что такие слова как свёртка, Z-преобразование, импульсная характеристика и т.д. В общем не понятно с какого конца подходить даже, вроде надо какие-то коэффициенты рассчитывать, но что и зачем непонятно, поднимать курс и сидеть с книгами по ЦОС (есть одна на 800 страниц) нет времени, проект стоит и надо что-то делать, и быстро.
Поэтому немного погуглив находим вот такой ресурс в интернете. Это сайт по расчёту цифровых фильтров (и не только!) он-лайн, а сделал его некий Dr Anthony J. Fisher.
Итак задаёмся требованиями которые нам нужны и вводим на сайте. Во-первых, нам нужна плавная характеристика, поэтому однозначно Баттерворт первого порядка ВЧ (highpass). Во-вторых, sample rate, т.е. количество преобразований АЦП в секунду, или частота дискретизации, у нас это 250Гц. Вводим. И наконец, в-третьих, частота среза (-3дБ) — 50Гц, т.к. фильтр на входе режет примерно здесь. Нажимаем отправить и получаем вот такую характеристику нашего будущего фильтра:
Красным представлен график амплитуды от частоты Найквиста, синим изменение фазы. 0,5 соответствует половине частоты дискретизации.
Также получаем С код с рассчитанными коэффициентами:
#define NZEROS 1
#define NPOLES 1
#define GAIN 1.726542528e+00
static float xv[NZEROS+1], yv[NPOLES+1];
static void filterloop()
{ for (;;)
{ xv[0] = xv[1];
xv[1] = next input value / GAIN;
yv[0] = yv[1];
yv[1] = (xv[1] - xv[0])
+ ( 0.1583844403 * yv[0]);
next output value = yv[1];
}
}
Но это только фильтр, помним, что нам нужно усилить частоты от 50Гц и выше, чтобы выпрямить АЧХ, и эта функция в таком виде нам не поможет, поэтому путём нехитрых манипуляций приводим функцию к такому виду:
#define NZEROS 1
#define NPOLES 1
#define GAIN 1.726542528e+00F
#define OUR_GAIN 2.1F // наш коэф. усиления фильтра
float xv[NZEROS+1], yv[NPOLES+1];
int void filterloop( int data )
{
xv[0] = xv[1];
xv[1] = (float)data / GAIN;
yv[0] = yv[1];
yv[1] = ( xv[1] - xv[0] ) + ( 0.1583844403F * yv[0] );
return (int)(( yv0[1] * OUR_GAIN ) + (float)data );
}Всё. Чтобы использовать фильтр кидаем данные в параметры функции, а возвращает она отфильтрованные данные. Коэффициент усиления OUR_GAIN подбираем опытным путём, снимая показания с АЦП и замеряя АЧХ.
Таким образом мне удалось поднять АЧХ практически без дополнительной нагрузки на контроллер и мой проект прошёл по техническим требованиям (в медицинской области они весьма не хилые). Я боялся, что сильно возрастёт уровень помех, но он увеличился с 4-5мкВ примерно до 6-8мкВ, что нас устраивает. В заключении могу порекомендовать ещё одну бесплатную программу по расчёту цифровых фильтров — WinFilter, скачать её можно здесь. Насколько она работоспособна не знаю, не проверял, но она может выдавать код в VHDL (и в С естественно), что наверняка пригодится для ПЛИС. Также есть программа от Texas Instuments, по расчёту коэффициентов цифровых фильтров, называется она TIBQ. Всё. Удачи в проектировании цифровых фильтров.
