[DisplayName 0]

6 minutes ago, jcxz said:

С АЦП только так и можно сделать. А как ещё?

Соорудить аналоговый пиковый детектор и считать показания. Или считать несколько точек синусы и далее по формулам. И да, можно просто считывать на большой скорости весь сигнал синуса и оттуда получать максимальное значение. Вот и надо бы понять, по какому пути идти, какой лучше подходит под требования и т.д.

6 minutes ago, jcxz said:

А у XMC4xxx частота преобразования в ~4 раза выше, и почему-то говорите что её не хватит.

У меня просто есть сомнения, что можно получить повторяемые цифры для фиксированной амплитуды сигнала. Например, запустили АЦП у XMC4xxx на некоторое время с получением максимального числа. Получили это число. Пусть оно будет 2304. Затем, ничего не меняя, снова запустили АЦП. И уже получили 2307 просто потому что АЦП не попал в ту же фазу, что делал на предыдущем замере. Это уже выходит за рамки допустимого. Если этого не будет, то остаётся проблема добывания XMC4xxx по доступной цене - бюджет, можно считать, ограничен 500 рублями. Если и это не проблема, то всё ок.

14 minutes ago, jcxz said:

Так важна точность или нет?

Да, я плохо написал пункт про точность. Лучше бы я его не писал вовсе :) Сейчас поправлю пункт. Важна повторяемость результатов при одной и той же амплитуде.

[jcxz 184]

41 минуту назад, DisplayName сказал:

Пусть оно будет 2304. Затем, ничего не меняя, снова запустили АЦП. И уже получили 2307 просто потому что АЦП не попал в ту же фазу, что делал на предыдущем замере.

Можно добавить псевдослучайный джиттер в сигнал запуска АЦП и на большой выборке получить множество замеров с разными фазами - таким образом получить повторяемость.

[_pv 52]

1 hour ago, jcxz said:

Если точности получаемой от 4MS/s АЦП мало, можно найти более шустрые АЦП. Тот же LPC4370 с 80 MS/s. Только там экстремумы придётся искать программо.

если тупо брать максимум без интерполяции, то даже 80Мспс не сильно помогут, log2(1-cos(2*Pi*500e3/80e6)) это всего около 10 разрядов а ТС хочет 12.

за 100мкс оно конечно усреднится как-то, но ведь это для идеального АЦП, просто ошибка из-за того что реальный максимум может между двумя отсчётами АЦП попасть, а если ещё и реальный ENOB встроенных АЦП добавить получится грустно.

 

раз частота известна, считайте Герцеля.

только если фаза какая попало окнонную функцию какую-нибудь ещё добавить надо.

[Serhiy_UA 1]

Если известна частота синуса, то целесообразно применить CORDIC (алгоритм Волдера или алгоритм Меджита). Для этого нужно произвести два измерения со сдвигом в 90 или 270 градусов по известной частоте. Одновременно с вычислением амплитуды здесь же вычисляется и фаза.

[DisplayName 0]

3 hours ago, _pv said:

раз частота известна, считайте Герцеля.

только если фаза какая попало окнонную функцию какую-нибудь ещё добавить надо.

Нашлась реализация на питоне. Но из-за какой попало фазы невозможно оценить насколько хорошо оно подходит. Да, что-то считает. Да, когда плюс-минус считывается одинаковый сигнал, то и значения амплитуды получаются близкими, но недостаточно.

Для таких исследований, похоже, надо сначала сделать аппаратную синхронизацию АЦП и сигнала.

2 hours ago, Serhiy_UA said:

Если известна частота синуса, то целесообразно применить CORDIC (алгоритм Волдера или алгоритм Меджита). Для этого нужно произвести два измерения со сдвигом в 90 или 270 градусов по известной частоте. Одновременно с вычислением амплитуды здесь же вычисляется и фаза.

Хм, интересно, да. На словах выглядит просто :)

Интересно, что даже есть STM32G4 с CORDIC accelerator.

[_pv 52]

1 hour ago, DisplayName said:

Для таких исследований, похоже, надо сначала сделать аппаратную синхронизацию АЦП и сигнала.

не надо,

вот 10 синусов из 100 точек (мкс)  со случайной фазой и частотой от 50 до 200(кГц), амплитуда посчитанная через среднеквадратичное отклонение (*1.41) без окна даёт разброс 0.004,

а с косинусным окном - уже 1ppm.

 

 

[DisplayName 0]

2 hours ago, _pv said:

не надо,

вот 10 синусов из 100 точек (мкс)  со случайной фазой и частотой от 50 до 200(кГц), амплитуда посчитанная через среднеквадратичное отклонение (*1.41) без окна даёт разброс 0.004,

а с косинусным окном - уже 1ppm.

 

 

Воспроизвёл это на питоне:

window = 0.5 * (1 - np.cos(2 * np.pi * np.arange(0, 100) / 100))

for i in range(0, 10):
    A = 2048 * np.random.rand(1)
    phi = 2 * (np.random.rand(1) - 0.5) * np.pi
    noise = (np.random.rand(1) - 0.5) * 0
    f = (A + noise) * np.sin(2 * np.pi * 0.05 * np.arange(0, 100) + phi)
    res = 2 * np.pi / np.e * np.std(window * f)
    res2 = np.sqrt(2) * np.std(f)
    print(A, res, res2, res - A, res2 - A)

Для амплитуды 1 для косинусного окна (res) получились схожие результаты. А вот без окна (res2) у меня наоборот - наилучший результат, почти идеально точное (ну прямо совсем реально почти идеальное, лучше чем с косинусным окном) попадание в исходную амплитуду. Не понимаю, в чём разница между wolfram'ом и питоном.

Если начать подавать амплитуду как будто бы с 12-ти битного АЦП для центрированного сигнала, тогда с косинусным окном разность с эталонным ответом достигает 1.8, в то время как без косинусного окна снова почти идеальное попадание в ответ.

А вот если включить шум на амплитуду (+- 2), а ещё если амплитуду сделать типом int, то оба метода уже достаточно сильно начинают отклоняться от эталонного результата - на 2 или даже на 3. Ну, наверное, ничего удивительного, ведь при расчётах никакого знания про синусоподобный сигнал вообще нет.

Изменено 29 апреля, 2021 пользователем DisplayName

[DisplayName 0]

А, так я неправильно шумы подаю...

Ну вот, если начать правильно генерировать шумы:

-    noise = (np.random.rand(1) - 0.5) * 0
+    noise = (np.random.rand(100) - 0.5) * 0

Тогда случай "без окна" даёт лучше результат, чем с косинусным окном. Косинусное, например, окно даёт отклонение в 1.49, в то время как без окна отклонение всего 0.31.

 

PS. Конечно, * 0 в шумах надо убрать, если надо генерировать шум.

14 minutes ago, DisplayName said:

Тогда случай "без окна" даёт лучше результат, чем с косинусным окном. Косинусное, например, окно даёт отклонение в 1.49, в то время как без окна отклонение всего 0.31.

Хотя бывает и в обратную сторону, когда косинусное окно даёт результат лучше, чем без окна.

Изменено 29 апреля, 2021 пользователем DisplayName

[DisplayName 0]

Раз уж расчехлил свой питон, то добавил ещё и Герцеля с выравненной фазой. Позапускав несколько раз и просмотрев глазами результаты, можно заключить следующее.

Вариант с косинусным окном, бывает, даёт отклонение аж в 2. В то время как вариант без окна не даёт отклонения > 1. Герцель по результатам, в целом, схож с вариантом без окна (хоть иногда и даёт на порядок лучше результат, но иногда и несколько хуже).

Так что для решения изначальной задачи можно попроовать обойтись вычислением среднеквадратичного отклонения.

[Plain 168]

12 часов назад, DisplayName сказал:

Важна повторяемость результатов при одной и той же амплитуде

Тогда стробированный пиковый детектор, в дополнение к вышеописанному,— по компаратору нуля, в начале отрицательного полупериода первый триггер фиксирует разрешающую "1" от МК, которая подаётся на аналоговый ключ, подключающий сигнал ко входу пикового детектора, а также на второй триггер, который фиксирует её в начале следующего отрицательного полупериода и сбрасывает первый триггер, после чего МК видит сработавший второй триггер, сбрасывает его и оцифровывает результат.

[_pv 52]

11 hours ago, DisplayName said:

Воспроизвёл это на питоне:

window = 0.5 * (1 - np.cos(2 * np.pi * np.arange(0, 100) / 100))

for i in range(0, 10):
    A = 2048 * np.random.rand(1)
    phi = 2 * (np.random.rand(1) - 0.5) * np.pi
    noise = (np.random.rand(1) - 0.5) * 0
    f = (A + noise) * np.sin(2 * np.pi * 0.05 * np.arange(0, 100) + phi)
    res = 2 * np.pi / np.e * np.std(window * f)
    res2 = np.sqrt(2) * np.std(f)
    print(A, res, res2, res - A, res2 - A)

Для амплитуды 1 для косинусного окна (res) получились схожие результаты. А вот без окна (res2) у меня наоборот - наилучший результат, почти идеально точное (ну прямо совсем реально почти идеальное, лучше чем с косинусным окном) попадание в исходную амплитуду. Не понимаю, в чём разница между wolfram'ом и питоном.

шумы надо добавлять к каждому отсчёту, а не множить целиком, A и так случайная.

что-то не так, разницы быть не должно,

для округлённой до целочисленной амплитуды от 0 до 2048 и без дополнительных шумов: без окна ошибка амплитуды ~5LSB c окном на порядок луше,

если добавить равномерный шум в 10LSB без окна почти те же 5LSB, с окном становится раза в два хуже, около 1LSB.

[DisplayName 0]

14 hours ago, Plain said:

Тогда стробированный пиковый детектор, в дополнение к вышеописанному,— по компаратору нуля, в начале отрицательного полупериода первый триггер фиксирует разрешающую "1" от МК, которая подаётся на аналоговый ключ, подключающий сигнал ко входу пикового детектора, а также на второй триггер, который фиксирует её в начале следующего отрицательного полупериода и сбрасывает первый триггер, после чего МК видит сработавший второй триггер, сбрасывает его и оцифровывает результат.

Если честно, то не очень понятно картину в целом с двумя триггерами. Разве не достаточно иметь компаратор, один D-триггер и МК (ну и аналоговый ключ)? Компаратор работает по пересечению условного нуля и задаёт клок D-триггеру. МК подключен к D входу триггера и задаёт значение для фиксации. Когда МК выставляет, например, 0, аналоговый ключ отключает сигнал от пикового детектора. Когда МК выставляет 1, сигнал подключается к пиковому детектору. Эти все переключения сигнала происходят по фазе сигнала.

9 hours ago, _pv said:

что-то не так, разницы быть не должно,

для округлённой до целочисленной амплитуды от 0 до 2048 и без дополнительных шумов: без окна ошибка амплитуды ~5LSB c окном на порядок луше,

если добавить равномерный шум в 10LSB без окна почти те же 5LSB, с окном становится раза в два хуже, около 1LSB.

Попробовал поиграть с окнами на ардуине с генератором сигналов. Да, без окна дела хуже обстоят, чем с окнами типа косинусного или окном Гаусса.

[Plain 168]

7 часов назад, DisplayName сказал:

Разве не достаточно ... один D-триггер

Для подлинно аппаратного решения — нет. Задвинуть абсолютно все другие задачи, чтобы стоять и ждать целый период произвольного сигнала? А если завтра заказчик захочет 1 Гц?

[Serhiy_UA 1]

On 4/29/2021 at 10:13 PM, DisplayName said:

Хм, интересно, да. На словах выглядит просто :)

Интересно, что даже есть STM32G4 с CORDIC accelerator.

Алгоритм CORDIC точный и надежный, рекомендую. А акселераторы на STM32 это конечно сила, хотя и ПЛИС с этим хорошо справляется.  

[Tarbal 4]

Простейший и ненадежный алгоритм.
Если нет шума, то найти максимум и минимум. Вычесть из максимума мунимум и поделить на два.

Надежный алгоритм 1 
Посчитать дисперсию, которая равна RMS и умножить на корень из двух. Окно измерения должно помещать целое число периодов.

Надежный алгоритм 2
Получить из синуса косинус вычитанием последовательных значений. Там где косинус меняет знак будет максимум (или минимум) синуса. в одном случае с + на -, а в другом наоборот. Опять получите максимум и минимум. Вычтете и поделите на 2.

 

Надежный алгоритм 3
Если известна частота, то считаете за период корреляцию с синусом и косинусом. Арктангенс их отношения даст вам сдвиг фазы. Опять знаете где максимум и минимум и берете значения.