智能傳感器信號處理的需求分析

首先，傳感器產生的訊號必須盡量避免混入噪聲。而且，訊號的頻譜(亦即訊號頻寬)必須根據某些約束條件限制 在特定的范圍內，因而常常有必要使用一種稱為迭頻消除濾波器的設備。其次，不管是電壓、電流還是頻率，傳感器所產生訊號的振幅通常較小。為了準確處理訊 號，讓系統盡量不受噪聲的影響，須要將訊號放大。

除了濾波和放大外，還須使用模擬數字轉換器(ADC)將訊號轉換成數字形式，這 增加了訊號調整要求。除了要放大訊號外，可能還須要對訊號進行轉換，使其能適應不同的ADC參考電壓。但是，很多ADC，尤其是微控制器或數字訊號控制器 (DSC)中包含的ADC，僅對單極性輸入有效。換句話說，輸入電壓不能相對地在正負電位之間變換。在這種情況下，就必須使用電壓位準移位器。

在本例中，使用一個三運放差動放大器將熱電偶產生的差動輸出電壓放大，然后送入內建模擬數字轉換器C的輸入端。與此相似，ADC的另一個輸入，可用于補償熱電偶引線結點和印刷電路板(PCB)布線交匯處產生的電壓的影響，而且更多用于補償后者。

嵌入式處理器提取有用信息

即使在經過相當多的訊號調整后，若可從隨時間變化的電子訊號中提取出相關信息，傳感器產生的訊號才有用。此一提取過程透過嵌入式微處理器來完 成，傳統上使用微控制器或數字訊號處理器(DSP)。因此，顯而易見，處理器的功能及其上運行的應用軟件的功能，才是系統中最關鍵的因素，這就是為智能傳 感器處理系統提供所有「智能」的處理器次系統。

處理傳感器輸出的第一步，是將模擬訊號(通常被調整成提供變化的模擬電壓)轉換成數字形式。由此可以推斷，ADC在決定整個傳感器處理系統的精 確度方面發揮至關重要的作用。此外，ADC必須提供足夠高的分辨率和具有較好的精確度特性，如積分非線性(Integral Non- Linearity, INL)和微分非線性(Differential Non-Linearity, DNL)。

通常，可能須要對從傳感器獲取的數據執行大量的后制操作。此類操作的例子包括：

數據的有限脈沖響應(FIR)和無限脈沖回應(IIR)濾波

主要用于消除噪聲，可能需要不同類型的濾波器。例如，若目標僅是限制訊號的頻寬與去除高頻噪聲，則使用低通濾波器或帶通濾波器比較合適。另一方面，如果系統易受電源引入的噪聲的影響，則使用高通濾波器或帶拒濾波器(具體取決于所需訊號的頻譜)更合適。

進行快速傅利葉轉換(FFT)計算來分析數據，以便將頻域數據用于進一步的處理階段，此一操作對于信息包含在輸出訊號的頻率中的傳感器尤為重要，例如基于都卜勒效應的超音波傳感器或聲音傳感器。

傳感器數據的靜態或周期性校準

校準是透過提供一組已知的傳感器輸入并測量相應的輸出，來設置傳感器輸出與所需物理參量之間映射的過程。

傳感器輸出與所測量的物理參量間通常不是線性關系

在此類情況下(例如熱電偶)，必須將采樣后的傳感器數據「線性化」以補償輸入輸出間的此種非線性關系。該過程通常會涉及高密集度的計算，如應用高次多項式。

根據輸入數據的大小對其進行換算和常態化此類計算要求傳感器接口使用的處理器必須具有相當高速的數學運算能力，普通的16位微控制器架構無法滿足這樣的要求。

此外，在很多應用中，并不只是簡單地對傳感器訊號進行分析和解讀，還必須執行控制操作對傳感器訊號進行響應。這些操作可能包括以下幾項任務：調整傳感器訊號分析軟件所使用的校準參數，以便正確分析傳感器輸出；向其它處理次系統傳送數據，例如汽車輪胎上的胎壓監控器向儀表板定期發送壓力資料并發送警報；在因特網上更新數據，例如定期讀取電表讀數或定期收集工業數據采集系統的數據；控制電機、電源、繼電器、開關和其它設備；采用容錯措施，例如修正與故障傳感器對應的數據或切換到其它感測組件。

傳統上，使用DSP執行此類數學計算密集的任務。不過，DSP本身(沒有關聯微控制器)并不是非常適用于傳感器接口，理由主要有四個：第一，DSP設備沒有靈活的中斷結構；其次，DSP設備在控制位如單獨的I/O接腳方面的效率不高；再者，DSP設備在很大程度上依賴于外接內存和周邊；第四，DSP設備的接腳數一般都比較多，但是傳感器處理所需的接腳數應該要非常少，這一點非常重要，因為很多應用一般都有空間限制，并且對成本敏感。

另一種適用于高效能智能傳感器系統的有效單芯片架構平臺是16位DSC，如微芯(Microchip)的dsPIC33F系列。DSC是一種創新的混合處理器架構，集16位微控制器的控制功能與豐富的DSP功能于一身。DSC架構非常適用于提供周期性中斷，以及捕捉來自多個傳感器和控制輸入端的數據。若有需要，DSC架構可與分布式系統中的其它控制器模塊共享數據。

另一方面，DSC的中央處理器支持一系列強大的DSP指令和靈活的尋址模式，因而能夠快速準確地進行算術和邏輯運算。接下來，說明讓DSC架構適用于智能傳感器訊號處理的典型特性。

DSC必備主要特點

典型的DSC架構具有使其適用于大量傳感器應用的多種中央處理器和周邊特性。以下將探討這些特性中最有用的幾個，在選擇DSC架構時，這幾個特性是考慮的重點。

增強的中央處理器功能
　
16位DSC最強大的特性是可提供豐富的DSP功能。真正的DSC包含兩個40位累加器，可用于儲存兩個獨立的16位×16位乘法運算的結果。

大多數DSP算法如FIR和IIR濾波，都會涉及計算乘積之和。利用特殊指令如乘法與累加計算(Multiply-and-Accumulate, MAC)，可以在一個運算速度內將兩個16位數字元相乘，將結果加到累加器，然后從隨機存取內存(RAM)預先取得一對數據值。利用兩個累加器，也可以將數據寫回一個累加器，同時在另一個累加器上執行計算。