Чичиргээний шинжилгээнд алиасингийг ойлгох
Алиасинг гэдэг нь чичиргээний өгөгдлийн дижитал шинжилгээг гэмтээх боломжтой дохио боловсруулах алдаа юм. Энэ нь дохиог хамгийн өндөр давтамжийн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг нь барихад хангалтгүй бага хурдтайгаар дээжлэх үед тохиолддог тул тэрхүү өндөр давтамжууд “бууцан” үр дүнд үүссэн FFT спектр дээр илэрнэ. Үр дүн нь бодит машинд хэзээ ч оршин байгаагүй худал оргилууд юм — эдгээр оргилууд нь ноцтой буруу оношлогоо руу хүргэж болно. Алиасинг болон үүнийг сэргийлдэг хамгаалалтыг ойлгох нь аливаа дижитал чичиргээний спектр.
1. Тодорхойлолт: Алиасинг гэж юу вэ?
Шинжилгээний багаж чичиргээний дохиог дижитал хэлбэрт шилжүүлэхдээ тасралтгүй муруйг бичдэггүй; тогтмол цаг хугацааны интервал дээр авсан дүрслэлүүд буюу тасархай дээжүүдийн дарааллыг бичдэг. Хэрэв тэрхүү дүрслэлүүд дохио хэр хурдан өөрчлөгдөж байгаагаас хамаарч хэт хол зайтай байвал шинжилгээний багаж хурдан долгионыг удаан долгионоос ялгаж чадахгүй болно. Өндөр давтамжийн бүрэлдэхүүн хэсгийн цөөн цэгүүдийг холбож болгоомжтой нам давтамжийн синусоид долгион үүсгэж болно. Тэрхүү хуурмаг нам давтамж нь алиас бөгөөд энэ нь спектр дээр гарч ирэхэд тухайн давтамж дахь бодит чичиргээнээс ялгах боломжгүй болно.
2. Найквистийн теорем ба Дээжлэлтийн хурд
Алиасингийг ойлгохын тулд эхлээд Найквистийн теоремыг (Найквист-Шанноны дээжлэлтийн теорем) ойлгох ёстой. Дижитал дохио боловсруулалтын энэхүү суурь зарчим нь дараахыг заана:
Аналог дохиог дижитал хэлбэрээр нарийвчлалтайгаар илэрхийлэхийн тулд дээжлэлтийн давтамж (Fs) нь дохионд агуулагдаж буй хамгийн өндөр давтамжийн бүрэлдэхүүн хэсгээс (Fдээд) дор хаяж хоёр дахин их байх ёстой.
Энэхүү хамгийн бага дээжлэлтийн хурд (2 × Fдээд) нь Найквистийн давтамж гэж нэрлэгддэг. Үүнийг эсрэгээр нь авч үзвэл, өгөгдсөн дээжлэлтийн хурд найдвартайгаар хэмжиж чадах хамгийн өндөр давтамж нь түүний тал хэсэг буюу Fдээд = Fs / 2 байна. Энэхүү дээд хязгаар нь Найквистийн давтамж юм. Найквистийн давтамжаас дээш байгаа аливаа бодит давтамжийг шударгаар илэрхийлэх боломжгүй бөгөөд оронд нь түүнээс доош тусгагдана. Бодит амьдралд сонгосон Fдээд мөн FFT шугамын тоотой хамт шинжилгээний нарийвчлалыг тодорхойлдог — хэмжилт төлөвлөхдөө та энэхүү хамаарлыг FFT нягтралын тооцоолуур ашиглан судалж болно.
3. Алиасинг хэрхэн үүсдэг вэ?
Тогтмол хурдтайгаар тасархай дээж авч буй дижитал шинжилгээний багажаар өндөр давтамжийн чичиргээг хэмжиж байгааг төсөөлөөд үзье:
- Хэрэв дээжлэлтийн хурд хангалттай өндөр — Найквистийн хурдаас эрс дээш — байвал шинжилгээний багаж долгионы хэлбэрийг нарийвчлалтайгаар сэргээхэд хангалттай цэгийг нэг циклд авна.
- Хэрэв дээжлэлтийн хурд хэт бага байвал шинжилгээний багаж дээжүүдийн хооронд явагдаж буй зүйлийг алдаж авна. Тэрхүү цөөн цэгүүд нь бүрэн өөр, нам давтамжийн синусоид долгион болон холбогдоно. Тэрхүү худал нам давтамж нь алиас юм.
Конкрет жишээ: дохио нь бодит 900 Hz бүрэлдэхүүн хэсгийг агуулдаг гэж үзье, гэхдээ шинжилгээний багажийн Fдээд нь 500 Hz гэж тохируулагдсан бөгөөд энэ нь 1000 Hz дээжлэлтийн хурдтай тохирч байна. 900 Hz агууламж нь 500 Hz Найквистийн давтамжаас дээш байрладаг тул зөв хэмжих боломжгүй. Энэ нь алиас болж Fs − 900 = 1000 − 900 = 100 Hz дээр дахин гарч ирнэ. Спектрийг шалгаж буй шинжээч тэр 100 Hz оргилыг 1× ажиллах хурд чичиргээ эсвэл бодит гэмтэл гэж андуурч, оршин байгаагүй гэмтлийг хайж болно. Үүнээс илүү муухай нь, өндөр давтамжийн шалтгаанууд — холхивчийн цохилт, хөшүүргийн энерги, цахилгаан шуугиан — нь ихэвчлэн шинжээч итгэхийг хамгийн их хүсдэг дохионууд байдаг.
4. Алиасингийг сэргийлэх: Анти-алиасингийн шүүлтүүр
Дохио агуулж болох бүх өндөр давтамжийн агууламжийг урьдчилан мэдэх боломжгүй — дуу чимээний шуугиан, хурц цохилтууд, радио давтамжийн саад, цахилгаан баримтлал бүгд нэвтэрч болно. Иймд дээжлэлтийн хурд хангалттай өндөр байхыг зүгээр л найдах нь аюулгүй стратеги биш юм.
Орчин үеийн бүх дижитал чичиргээний шинжилгээний багажид ашиглагдаж буй шийдэл бол алиасингийн эсрэг шүүлтүүр юм: дохионы замын доод давтамж дамжуулах шүүлтүүр дээр байрлуулсан хурц өмнө аналог-дижитал хувиргагч (ADC). Энэ нь дараах байдлаар ажиллана:
- Хэрэглэгч шинжилгээний хүссэн хамгийн их давтамж болох Fдээд-ийг тохируулна.
- Тэр Fдээд-д үндэслэн шинжилгээний багаж автоматаар анти-алиасингийн шүүлтүүрийн таслах давтамжийг Fдээд.
- Аналог мэдрэгч дохио нь шүүлтүүрээр дамжин, таслах давтамжаас дээш бүх зүйлийг арилгаж эсвэл хүчтэй намсгана.
- Зөвхөн шүүлтүүрээр цэвэршсэн дохио л дээжлэлтийн тулд ADC-д хүрдэг.
Шүүлтүүр нь сонгосон дээжлэлтийн хурд тэсвэрлэх боломжгүй өндөр давтамжуудыг устгадаг тул өмнө дээжлэлт явагдахаас өмнө, энэ нь алиасингийг физикээр боломжгүй болгодог. Бодит шүүлтүүр хязгааргүй хурц таслах боломжгүй тул таслах давтамжийг Найквистийн давтамжаас бага зэрэг доош тохируулж, түүний нарийн хэсэгт хамгаалалтын бүс үлдээдэг. Анти-алиасингийн шүүлтүүр нь аливаа шинжилгээний багажийн хамгийн чухал элементүүдийн нэг бөгөөд сонгосон мужид машин чичиргээний жинхэнэ, найдвартай зураглал болох FFT-ийг хангадаг. Анхаарах зүйл бол энэ шүүлтүүрлэлт нь аналог байх ёстой бөгөөд дижиталчлалаас өмнө явагдах ёстой — дижитал шүүлтүүрлэлт ADC-ийн дараа хийгдсэн ч алиасыг буцааж засах боломжгүй, учир нь тэр үед худал давтамж аль хэдийн өгөгдөлд хадгалагдсан байдаг.
5. Шинжээчийн хувьд бодит нөлөөлөл
Ажлын байран дахь инженерийн хувьд сургалт бол багажийн давтамжийн тохиргоог хүндэтгэх явдал юм. Fдээд сайн нарийвчлал дарааллын бага оргилууд дээр хадгалахад хэт бага байж болох ч чухал өндөр давтамжийн мэдээллийг нууж болно; анти-алиасингийн шүүлтүүр таныг худал оргилуудаас хамгаална, гэхдээ таны шүүж хассан энергийг харуулж чадахгүй. найдвартай багажууд үүнийг автоматаар зохицуулдаг — Balanset-1A ADC-ийн урд аппаратан хэсэгт анти-алиасинг хэрэглэдэг тул оношлогооны зориулалтаар харуулдаг спектрууд болон тэнцвэржүүлэлтийн зориулалтаар ашигладаг 1× далайц-фазын утгууд нь ажиллах муждаа алиасингийн гажуудлаас чөлөөтэй байна. Практик зөвлөмж: Fдээд -ийг танд чухал хамгийн өндөр гэмтлийн давтамжийг хамрахад хангалттай өндөр байлгах, зөв зохион бүтээсэн анализатор алиасин үүсгэхгүй гэдэгт итгэх, бусад шалтгааныг хассан хүртэл тайлбарлагдаагүй бага давтамжийн оргилыг эрүүл шүүмжлэлтэй хандах.
