9传感器信息融合的实例
传感器网络中的数据融合技术

传感器网络中的数据融合技术在当今科技飞速发展的时代,传感器网络已经成为了获取和处理信息的重要手段。
传感器网络由大量分布在不同位置的传感器节点组成,这些节点能够感知周围环境的各种物理现象,如温度、湿度、压力、光照等,并将这些数据传输到中央处理单元。
然而,由于传感器网络中节点数量众多,且每个节点所采集的数据可能存在冗余和误差,如何有效地处理和融合这些数据,成为了一个关键的问题。
这就引出了我们今天要探讨的主题——传感器网络中的数据融合技术。
传感器网络中的数据融合,简单来说,就是将来自多个传感器的数据进行综合处理,以获得更准确、更完整和更有用的信息。
为什么我们需要进行数据融合呢?想象一下,如果每个传感器都独立地将其采集到的数据直接传输到处理中心,那么将会产生大量的冗余数据,这不仅会增加网络的通信负担,还可能导致处理中心的计算资源紧张。
而且,由于传感器本身可能存在误差或受到环境干扰,单独依靠某一个传感器的数据可能无法准确反映真实的情况。
通过数据融合,我们可以综合多个传感器的数据,相互补充和验证,从而提高数据的质量和可靠性。
数据融合技术可以在传感器网络的不同层次上进行。
在数据采集层,传感器节点可以对其采集到的原始数据进行本地处理和融合,例如去除明显的噪声和异常值。
在数据传输层,中间节点可以对来自多个相邻节点的数据进行融合,减少需要传输的数据量。
在数据处理层,中央处理单元可以对接收的来自整个网络的数据进行综合分析和融合,提取出有价值的信息。
在数据融合的过程中,有多种方法可以使用。
一种常见的方法是基于统计的融合。
例如,我们可以计算多个传感器数据的平均值、中位数或方差等统计量,来代表融合后的结果。
这种方法简单直观,但对于数据分布的假设较为严格。
另一种方法是基于决策的融合,每个传感器根据其采集到的数据做出一个初步的决策,然后通过某种决策规则(如多数表决、加权表决等)将这些决策进行融合。
还有基于神经网络的融合方法,利用神经网络的强大学习能力和非线性映射能力,对多传感器数据进行融合。
信息融合技术在传感器网络中的运用

EXCHANGE OF EXPERIENCE 经验交流摘要:传感器网络主要是通过在多种空间上分布的自动感应装置组合而成的计算机网络,本文介绍了信息融合技术和传感器网络的相关概念,分析了信息融合技术在传感器网络中的应用,阐述了信息融合技术的具体表现形式。
关键词:信息融合技术;传感器;网络;应用一、信息融合技术和传感器网络的具体介绍信息融合技术有着将多个传感器进行连接的能力,并且也能够将获取到的信息加以整理和分析,从而实现信息的整合,把复杂冗长场的信息都整理成融合成为一个单一的信息,并且也要采用数据传递的方法,来完成按需分配的工作,从而减少信息在传递过程当中发生信息丢失的可能性,加强信息传递的可靠性和安全性等。
传感器网络就是通过在多种空间上分布的自动感应装置组合而成的计算机网络,同时也能够将采集和处理数据的能力集为一体,从而实现对不同领域的监控工作,并且也能够通过获得的数据信息来对所监控的目标的实际情况进行分析。
二、信息融合技术如何在传感器网络中进行应用(一)分析传感器类型。
传感器网络可以分为两种情况,在不接通电状态或者通电状态时,获取的数据和信息存在一定差异,同时,收集到的数据的准确性和可靠性也不同。
而将信息融合技术应用于传感器网络之中后,收集到的信息能够被准确的分类,并且总结归纳。
最终形成利用价值较高的信息数据。
(二)校准方式的应用。
校准的方式主要是时空校准,这种方式能够将各个传感器节点的空间位置显现出来,并且让传感器坐标更加精准,这就完成了信息采集的有效化落实,并且也能够在使用信息融合技术时,提供精确的位置信息,促进信息融合技术在传感器中的合理应用,从而加强其数据传输的时效性。
(三)预处理功能的应用。
预处理功能指的是对信息的过滤处理,这种技术是信息融合技术应用的基础,通常情况下,传感器网络链接中的传感器在获取信息和数据的过程中存在着相应的误差和噪音,这种方式下会使信息使用者不能够获得实用地数据和信息,致使信息的无效。
多传感器信息融合技术述评

多传感器信息融合技术述评多传感器信息融合技术,是指通过将来自不同传感器的信息进行整合和处理,从而得到更全面、准确、可靠的信息。
这项技术在各个领域都有广泛的应用,如智能交通、环境监测、军事侦察等。
本文将从传感器的分类、信息融合的方法以及应用实例等方面,对多传感器信息融合技术进行述评。
传感器可以根据其测量的物理量特性进行分类。
常见的传感器包括温度传感器、压力传感器、光学传感器、声学传感器等。
每种传感器都有其特定的测量原理和工作方式。
在多传感器信息融合中,我们需要考虑不同传感器的测量误差、灵敏度以及采样频率等因素,以确保融合后的信息具有更高的准确性和可靠性。
多传感器信息融合的方法有很多种,其中常用的方法包括加权平均法、卡尔曼滤波法、粒子滤波法等。
加权平均法是一种简单而直接的方法,通过对不同传感器的测量值进行加权平均来得到融合后的结果。
卡尔曼滤波法则是一种基于状态估计的方法,通过对传感器测量值进行递推和校正,可以得到对真实值的更准确估计。
粒子滤波法则是一种基于随机采样的方法,通过对不同传感器的测量值进行随机采样和加权,来得到对真实值的估计。
这些方法各有优缺点,根据实际应用场景的需求选择适合的方法进行信息融合。
多传感器信息融合技术在各个领域都有广泛的应用。
在智能交通领域,通过融合来自车载传感器、摄像头和雷达等设备的信息,可以实现交通流量监测、车辆定位以及交通事故预警等功能。
在环境监测领域,通过融合来自气象传感器、水质传感器和土壤传感器等设备的信息,可以实现空气质量监测、水质监测以及农作物生长环境监测等功能。
在军事侦察领域,通过融合来自雷达、红外传感器、声纳传感器等设备的信息,可以实现目标探测、目标识别以及目标追踪等任务。
多传感器信息融合技术是一项重要且具有广泛应用的技术。
通过将来自不同传感器的信息进行整合和处理,可以得到更全面、准确、可靠的信息。
在实际应用中,我们需要选择合适的传感器和信息融合方法,并结合具体应用场景进行优化和改进,以提高信息的准确性和可靠性。
一种传感器数据融合方法

一种传感器数据融合方法传感器数据融合方法在现代化智能制造、智能交通、健康医疗等领域中有广泛应用。
传感器感知物理量,采集数据,传输到数据处理中心进行融合分析,提高数据的可靠性、准确性和实时性,从而为实时监控和决策提供支持。
传感器数据融合方法可以分为基于模型的和基于数据的两种,本文将介绍这两种传感器数据融合方法,并针对其应用场景进行分析比较。
一、基于模型的传感器数据融合方法基于模型的传感器数据融合方法是指将传感器感知的信号与模型预测的信号进行比较,从而获得更可靠的信号。
基于模型的传感器数据融合方法需要依赖于物理或统计模型,可以采用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波等模型来进行融合分析,将传感器数据和预测数据整合在一起,提高数据的可靠性与准确性。
1.卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种基于模型的传感器数据融合方法,最初用于处理随机过程的状态估计。
卡尔曼滤波基于动态方程和测量方程建立模型,以线性高斯系统为前提,采用贝叶斯推理方法,将先验知识和测量知识结合起来,根据加权平均的方法来融合数据。
卡尔曼滤波是一种最优滤波算法,可以消除传感器噪声的影响,提高数据的可靠性与准确性。
2.扩展卡尔曼滤波扩展卡尔曼滤波是卡尔曼滤波的一种推广形式,在非线性问题处理中有广泛应用。
与卡尔曼滤波不同的是,扩展卡尔曼滤波使用线性化处理来获得非线性系统模型,使用Jacobian 矩阵对状态方程进行线性化处理,基于这个线性模型进行滤波处理,以达到提高数据可靠性和准确性的目的。
3.粒子滤波粒子滤波是一种基于随机样本的过滤算法,可以对非线性和非高斯问题进行处理。
在粒子滤波中,状态空间被用一组离散的状态表示,即使用大量的粒子来对系统状态进行估计,以处理大量噪声的情况。
粒子滤波在状态更新过程中,根据重要性重采样操作,对状态进行逐步修正,最终得到粒子的概率分布。
二、基于数据的传感器数据融合方法基于数据的传感器数据融合方法是指根据海量数据进行聚类、分类和分类别投票等方式,降低样本噪声和增强样本的表达能力,从而获得精确的信息。
传感器信息融合技术介绍

拓展系统感知能力
通过融合不同传感器的信息,可以拓 展系统的感知能力,使其能够感知到 更广泛的环境信息和目标状态。
多传感器信息融合可以增强系统对故障和干 扰的鲁棒性,因为即使某个传感器出现故障 ,系统仍然可以依靠其他传感器继续运行。
应用领域及前景展望
应用领域
传感器信息融合技术已经广泛应用于军事、工业、农业、医疗、交通等领域。例如,在军事领域,它可以用于目 标跟踪、战场态势感知等;在工业领域,它可以用于智能制造、工业自动化等;在医疗领域,它可以用于远程医 疗、健康监测等。
卡尔曼滤波法
利用系统状态方程和观测方程,对系统状态进行最优估计。
贝叶斯估计法
基于贝叶斯定理,利用先验信息和观测数据对未知参数进行估计。
Dempster-Shafer证据理论
通过信任函数和似然函数对多源信息进行融合。
深度学习在信息融合中应用
卷积神经网络(CNN)
用于图像传感器信息融合,提取图像中的深层特征。
避免出现矛盾和错误。
05
实时动态系统设计与实现
实时动态系统架构设计思路
分布式架构
采用分布式架构设计,将传感器 信息采集、处理、融合等功能分 散到不同的节点上,提高系统的 可扩展性和可靠性。
模块化设计
将系统划分为多个功能模块,每 个模块负责特定的功能,便于开 发和维护。
实时性保障
通过优化数据传输和处理流程, 减少系统延迟,确保实时性要求 得到满足。
03
信息融合算法及策略
数据预处理与特征提取方法
数据清洗
去除重复、异常和噪声数据,保证数据质量。
数据转换
将数据转换为适合后续处理的格式,如标准化、归一化等。
特征提取
从原始数据中提取出与任务相关的特征,如统计特征、时域特征、 频域特征等。
9轴传感器数据融合算法说明

TestKalman2.m对Kalman滤波进行仿真。
仿真设定了这样一个系统,他只有一个自由度的旋转,角速度恒定为35.9度/s,旋转持续了一段时间。
在这段时间内使用6轴传感器(加速度计和磁传感器)来测量绝对角度,同时用陀螺来测量瞬时角速度。
如果用6轴传感器(加速度计和磁传感器)来测量系统的绝对角度,根据以前的经验,这样的误差在1度上下。
这个测量误差是一种噪声,我们简单利用白噪声来表达,程序中“angleNoise = randn(1, N)/3”构造了一个标准差为0.33333的白噪声(保证最大数值波动在1度)。
绝对位置测量值可通过差分转换成瞬时角速度估计值。
跟据陀螺的数据手册,在角速度不很快的情况下,单纯的陀螺测量误差为0.1dps(度每秒),所以在这里用另外一个噪声“axis9Noise = 0.1*randn(1, N)/3”来模拟陀螺的测量误差。
将这两种测量数值输入kalman滤波器,发现角速度数据收敛非常快。
下图中蓝色线表示的是6轴传感器测量出的瞬时角速度,波动范围达到30dps,紫色的线是kalman滤波器输出,放大后可看出,其波动范围0.1dps,收敛到了陀螺的测量数值上。
结论:对于角速度的测量,陀螺比6轴传感器精确300倍!!!从这里可以看出,对于两个测量源的系统,通过kalman滤波,结果会向更精确的测量源收敛(上个例子中kalman滤波向陀螺的测量值收敛)。
对于角速度的测量,陀螺比6轴传感器精确300倍,那么,对于9轴传感器,最终的结果可以说完全取决于陀螺的测量数据。
可不可以这样说:9轴传感器的姿态值用陀螺的数据积分就完全可以了,剩下的6轴数据可以扔掉了???答案是:不可能。
6轴传感器虽然局部误差很大,但是姿态值的大方向把握的非常准,没有累积误差(用人来类比,是不拘小节,大方向把的准),陀螺虽然局部误差很大,但是姿态值是通过积分求得的,有持续的累积误差。
这样我们就有了一种新的思路,这种思路可以不用什么Kalman滤波,只需要将陀螺数据积分用作精确的局部姿态数据,用6轴传感器的姿态值与陀螺数据获得的姿态值的差值进行滑动平均,这样就可以把握好陀螺积分数据的大方向。
多传感器数据融合实例

多传感器数据融合实例传感器作业学号:20103074姓名:李文博班级:自动化1006班多传感器信息融合技术在林业生产中的应用1.我国林业作业装备研究现状我国有近4000万公顷的人工林面积[15],现有的人工林是以速生丰产林为基础发展起来的,再过2-3年人工林将逐步进入成熟林,依靠传统的人工抚育和采伐技术已经不能满足现代化林业生产的需要,未来的林业生产也要由劳动力集约型向技术集约型转变,以增加单位劳动力的生产效率,增加林区农民收入,这也是解决三农问题的一个方面;此外,人工林的抚育也具有季节性和应急性,在最佳的季节完成除草、间伐、整枝和应急性病虫害防治及运输,必须通过机械化提高效率,对于抚育间伐材的搬运和大中径材的整枝抚育作业,人工无法高质、高效地完成有关作业,需要机械化装备以实现安全高效地作业。
为了解决上述问题,北京林业大学正在研制适合我国主要人工林的集约化抚育、采伐多功能联合作业技术成套装备。
图1 林木采育联合作业机的总体图图2 林木采育联合作业机虚拟设计图2.信息融和在林业装备中的应用多功能林木采育作业关键技术装备在高度非结构化环境下工作理论上是完全可以实现的。
机器自主行走、机器视觉对图像的三维深度信息、方位、动态响应和暂不可视信息的获取和解释,机械臂和末端执行器对视觉传感器解释信号的理解等都需要多传感器信息融合技术的支撑。
2.作业装备的半自主导航为了适应作业环境的变化,该装备拟配置适合我国缓坡地人工林的小转弯半径轮式车辆底盘,以及适合我国陡坡地人工林的可伸缩的仿生式履带式车辆底盘,同时利用分布式多传感器系统及其信息融合技术,辅助驾驶员实现半自主导航。
该装备可以利用自身的测距装置,如超声波和远红外传感器等,测量其与预先设定的目标之间的距离,利用CCD传感器获取周边环境及边界信息,同时结合地理信息系统和全球定位系统,通过信息融合技术对多个传感器反馈信息进行综合决策,形成对环境某一方面特征的综合描述,推算出自身的位姿,完成行走机构的半自主导航。
传感器信息融合的般方法

2.5.3传感器信息融合的一般方法传感器信息融合的方法有很多,但到目前为止,常用的方法主要有三类:嵌入约束法、证据组合法、人工神经网络法。
1.嵌入约束法⑴嵌入约束法的概念嵌入约束法认为:由多种传感器所获得的客观环境(即被测对象)的多组数据,就是客观环境按照某种映射关系形成的像。
信息融合就是通过像求解原像,即对客观环境加以了解。
从数学的角度说就是,多种传感器的全部信息,也只能描述环境的某些特征,而具有这些特征的环境却有很多,要使一组数据对应唯一的环境(即上述映射为一一映射) ,就必须对映射的原像和映射本身施加约束条件,使问题能有唯一的解。
因此,嵌入约束法,就是施加约束条件的方法。
⑵Bayes (贝叶斯)估计嵌入约束法最基本的方法有Bayes估计和卡尔曼滤波,我们首先讨论一下Bayes估计。
①Bayes估计的适用范围及数学方法贝叶斯估计是融合静态环境中多传感器低层数据的一种常用方法,适用于具有可加高斯噪声的不确定性信息。
贝叶斯估计的数学描述语言为概率。
传感器低层数据是指传感器输出的未经处理的数据。
②Bayes公式假定环境用向量f表示,传感器所获得的数据用向量d表示,d和f都可看做是随机向量。
信息融合的任务就是由数据d推导和估计环境f。
假设p(f,d)为随机向量f和d的联合概率分布密度函数,则由概率论知识可知:p(f ,d)二p(f|d) p(d)二p(d|f) p(f) ( 2-15)其中,p(f|d)表示在已知d的条件下,f关于d的条件概率密度函数;p(d| f) 表示在已知f的条件下,d 关于f的条件概率密度函数;p(d)和p(f)分别表示d和f的边缘分布密度函数。
已知d时,要推断f,只需知道p(f|d)就行了。
由(2-15 )可推知:p(f|d) =p(d|f) p(f)/p(d) (2-16)上式就是概率中的Bayes公式,它是嵌入约束法的核心。
信息融合通过数据d作出对环境f的推断,即求解p(f|d)。
传感器信息深度融合技术

传感器信息深度融合技术传感器信息深度融合技术传感器信息深度融合技术是一种将多个传感器的数据进行综合分析和处理的技术,可以提高传感器系统的性能和准确度,广泛应用于各个领域。
随着科技的不断发展和进步,传感器技术在许多领域得到了广泛应用。
传感器可以感知和采集环境中的各种信息,如温度、压力、湿度、光线等等。
然而,单个传感器无法完全满足我们对环境信息的需求,因为传感器有其自身的局限性。
为了克服这些局限性,传感器信息深度融合技术应运而生。
传感器信息深度融合技术通过融合多个传感器的数据,可以获得更加全面和准确的环境信息。
这种技术的核心在于将多个传感器的数据进行整合和分析,通过各种算法对数据进行处理和优化,最终得到更加精确的结果。
传感器信息深度融合技术在许多领域都有广泛的应用。
在智能交通系统中,传感器信息深度融合技术可以将多个传感器的数据融合起来,实现交通流量监测、道路状况评估等功能,从而提高交通管理效率。
在环境监测领域,传感器信息深度融合技术可以结合多个传感器的数据,实现对空气质量、水质等环境指标的准确监测和预测。
在无人驾驶领域,传感器信息深度融合技术可以将雷达、摄像头、激光雷达等多个传感器的数据进行融合,实现对周围环境的全面感知,提高无人驾驶车辆的安全性能。
传感器信息深度融合技术的核心挑战在于如何有效地融合多个传感器的数据。
首先,传感器的数据可能存在噪声和不确定性,需要通过数据滤波和校正等方法进行处理。
其次,不同传感器的数据可能存在不一致性和冲突性,需要通过数据融合算法进行解决。
此外,传感器信息深度融合技术还需要考虑数据传输和存储的问题,以及对数据隐私和安全的保护等方面的挑战。
总的来说,传感器信息深度融合技术是一种将多个传感器的数据进行综合分析和处理的技术,可以提高传感器系统的性能和准确度,在智能交通、环境监测、无人驾驶等领域具有广泛应用前景。
然而,该技术还面临许多挑战,需要进一步的研究和探索。
相信随着科技的进步,传感器信息深度融合技术将会在各个领域发挥更加重要的作用。
传感器网络中的信号处理与信息融合

传感器网络中的信号处理与信息融合随着科技的不断发展,传感器网络已经渗透到了我们生活的方方面面。
从智能家居到工业自动化,从智能交通到环保监测,传感器网络都起到了重要的作用。
而传感器网络中的信号处理和信息融合则是其核心技术之一。
本文将从传感器的信号采集、信号处理以及信息融合三个方面进行分析。
传感器的信号采集传感器是传感器网络中最基础的设备。
传感器负责采集周围环境的信号,并将其转化为电信号。
传感器的选择非常重要,需要考虑到其敏感度、稳定性、精度等因素。
同时,在设计传感器节点时,需要考虑到其在网络中的位置和传输距离等因素。
一般来说,传感器节点需要采用无线通信技术来实现与其他节点的通信。
传感器的信号处理传感器采集到的信号可能包含噪声和干扰,因此需要对其进行信号处理。
信号处理是一个将原始信号转化为有用信息的过程。
信号处理技术主要包括滤波、降噪、增益控制等。
其中,滤波是最常用的信号处理技术之一。
滤波可以去除原始信号中的高频噪声和低频噪声,从而得到比较干净的信号。
此外,信号处理还可以包括信号采样、量化和编码等步骤。
信息融合信息融合是将来自不同传感器节点的信息进行整合和分析的过程。
通过信息融合,可以得到更为准确、全面、可靠的信息。
信息融合技术可以分为两类:基于模型和基于数据的方法。
基于模型的方法是通过建立物理或数学模型,来对数据进行分析整合。
基于数据的方法是直接将来自多个传感器节点的数据整合在一起,进行联合分析。
信息融合的应用非常广泛。
例如,在智能交通领域中,通过将来自多个传感器节点的数据进行信息融合,可以实现交通拥堵预测及路况分析。
在环保监测领域中,通过将来自多个传感器节点的数据进行信息融合,可以得到更为准确的环境污染情况。
总结传感器网络中的信号处理和信息融合是传感器网络的核心技术之一。
传感器网络的性能、可靠性和有效性都与这两项技术密切相关。
在未来,传感器网络的应用领域还将不断拓展和深化,信号处理和信息融合技术也将不断进步和完善。
无线传感器网络中的数据融合算法案例研究

无线传感器网络中的数据融合算法案例研究第一章引言无线传感器网络是由成千上万个分布在一定区域内的无线传感器节点组成的自组织网络。
它具有自动化部署、自我组织、自适应等特点,广泛应用于环境监测、智能交通、军事侦察等领域。
然而,在传感器网络中,大量的节点采集到的数据需要进行融合处理,以提高网络资源的利用率和数据的可靠性。
因此,数据融合算法成为无线传感器网络中的重要研究课题。
第二章无线传感器网络中的数据融合算法2.1 数据融合算法的基本原理数据融合算法旨在将多个节点采集到的数据进行综合,得到网络整体的状态或事件信息。
其基本原理是通过采集到的分布式数据,利用数学模型和信息处理技术,将数据进行处理、合并和推理,得到更准确、可靠的结果。
2.2 常用的数据融合算法2.2.1 加权平均法加权平均法是最简单的数据融合算法之一,它假设各个节点具有相同的权重,通过加权平均操作将所有节点的数据进行融合。
该算法的优点是计算简单,但缺点是无法适应数据具有不同权重的情况。
2.2.2 最大值法最大值法认为具有最大观测值的节点拥有最可靠的数据,因此将其作为整体数据的结果。
该算法适用于异常值检测和事件触发等场景,但对于数据分布均匀的情况下会造成信息丢失。
2.2.3 卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波算法是一种经典的数据融合算法,通过建立系统的状态模型和观测模型,对数据进行预测和修正。
该算法对数据的噪声和不确定性有较好的处理能力,但需要先验知识和模型的准确性。
2.2.4 粒子滤波算法粒子滤波算法通过使用一组随机采样点(粒子)来表示概率密度函数,以近似方式实现数据融合。
该算法适用于非线性和非高斯分布的数据,但计算复杂度较高。
第三章案例研究3.1 温度传感器网络数据融合在温度传感器网络中,我们利用无线传感器节点采集温度数据,并将数据进行融合,得到整个区域的温度分布情况。
在数据融合过程中,我们可以利用加权平均法,根据节点距离目标区域的远近给予不同的权重,得到更准确的温度结果。
矿产

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
多传感器数据融合在导航中的应用

多传感器数据融合在导航中的应用在当今科技飞速发展的时代,导航技术已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
无论是日常出行、旅行探险还是物流运输等领域,精准可靠的导航服务都发挥着至关重要的作用。
而多传感器数据融合技术的出现,为导航系统的性能提升带来了新的突破。
多传感器数据融合,简单来说,就是将来自多个不同传感器的信息进行整合和处理,以获取更全面、更准确、更可靠的环境感知和目标信息。
在导航领域,常见的传感器包括全球定位系统(GPS)、惯性测量单元(IMU)、磁力计、陀螺仪、视觉传感器(摄像头)、激光雷达、毫米波雷达等等。
这些传感器各有特点和优势,但也都存在一定的局限性。
GPS 是导航中最常用的传感器之一,它能够提供全球范围内的位置信息,但在城市峡谷、隧道、室内等环境中,由于卫星信号受到遮挡或干扰,其定位精度会大幅下降甚至无法正常工作。
IMU 则可以测量物体的加速度和角速度,从而推算出物体的运动姿态和位置变化,但它的误差会随时间积累。
磁力计可以测量地磁场的方向,辅助确定方向,但容易受到周围磁场的干扰。
陀螺仪能够感知旋转运动,但同样存在漂移问题。
视觉传感器能够获取丰富的图像信息,通过图像处理和模式识别技术,可以识别道路标志、车道线、障碍物等,但在恶劣天气或光照条件不佳的情况下,其性能会受到影响。
激光雷达通过发射激光束并测量反射回来的时间来获取周围环境的距离信息,具有高精度和高分辨率,但成本较高,且对远距离和小物体的检测可能存在不足。
毫米波雷达则能够在恶劣天气条件下工作,对运动目标的检测较为敏感,但分辨率相对较低。
为了克服单个传感器的局限性,充分发挥它们的优势,多传感器数据融合技术应运而生。
通过将不同传感器采集到的数据进行融合,可以实现优势互补,提高导航系统的整体性能和可靠性。
在多传感器数据融合的方法中,常见的有卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波等。
以卡尔曼滤波为例,它是一种基于线性系统模型的最优估计方法。
通过对传感器的测量值和系统模型进行预测和更新,可以得到更准确的状态估计。
传感器数据融合测试用例设计

传感器数据融合测试用例设计1.引言1.1 概述传感器数据融合是指将来自多个传感器的数据进行集成和处理,以得到更全面、准确和可靠的信息。
随着传感器技术的发展和应用的广泛,传感器数据融合的重要性和需求越来越高。
在许多领域中,如自动驾驶、智能交通、物联网和环境监测等,都涉及到多个传感器的协同工作和数据融合。
每个传感器可能具有不同的特性和测量范围,因此单独使用每个传感器的数据可能无法提供完整和准确的信息。
传感器数据融合可以通过将来自不同传感器的数据整合起来,并利用融合算法对数据进行分析和处理,从而提供更全面、准确和可信赖的信息。
传感器数据融合的目的是提高系统性能和精度,减少误差和不确定性,并提供更好的决策支持。
通过对不同传感器数据的融合,可以弥补各个传感器的局限性,增加系统的可靠性和稳定性。
此外,采用适当的传感器数据融合方法,还可以降低系统成本与能耗,并提高整体效益和用户体验。
本文将围绕传感器数据融合的测试用例设计展开讨论。
测试用例是为了验证和评估传感器数据融合过程中的算法、方法和系统的正确性和鲁棒性。
通过设计合理的测试用例,可以全面检查传感器数据融合系统的性能和可靠性,发现潜在的问题和缺陷,并提出相应的改进措施。
接下来的章节将详细介绍传感器数据融合的概念和意义,探讨传感器数据融合面临的挑战和需求,并重点讨论传感器数据融合测试的重要性以及设计测试用例的方法和步骤。
通过本文的研究和分析,旨在为传感器数据融合技术的进一步发展和应用提供参考和指导。
(注:此处是文章概述的一部分,以下章节将更详细地探索传感器数据融合的概念、挑战和需求,以及测试用例设计的方法和步骤。
)1.2文章结构文章结构部分的内容可以包括以下内容:文章结构是指整篇文章的组织结构和逻辑框架,它影响着读者对文章内容的理解和领会。
本文将按照以下结构展开讨论:1. 引言:本部分旨在介绍文章的背景和意义,引起读者的兴趣并提出本文要解决的问题。
2. 正文:本部分将对传感器数据融合的概念与意义进行详细阐述,揭示传感器数据融合技术所面临的挑战和现有需求。
9传感器信息融合的实例

2.5.4传感器信息融合的实例—机器人中的传感器信息融合传感器信息融合技术在机器人领域有着广泛的应用,从而也对传感器信息融合技术的发展起到了促进作用。
我们介绍的是一种自主移动装配机器人。
顾名思义,这种机器人是用于搞装配工作的。
1.自主移动装配机器人的组成、结构图2-40 自主移动装配机器人图2-40是自主移动装配机器人示意图。
由图可见,机器人主要由超声波传感器、视觉传感器、触觉传感器、力觉传感器、测距传感器、控制和信息融合计算机以及机械手等部件组成。
由此可以看出,机器人是一个典型的多传感器系统,机器人进行工作的技术核心就是传感器信息融合。
图2-40机器人的自主移动是建立在视觉传感器、测距传感器和超声波传感器信息融合的基础上;机械手装配作业是建立在视觉传感器、触觉传感器和力觉传感器信息融合的基础上。
该机器人的信息融合结构为并行结构。
2.机器人自主移动的信息融合⑴建立环境模型首先建立多传感器信息的已知三维环境模型。
模型采用分层表示:①最底层为环境的具体特征,如环境中物体的长度、宽度、高度及距离等。
环境具体特征要与传感器提供的数据一致。
②高层是抽象的用符号表示的环境特征。
⑵控制机器人移动的各传感器的作用视觉传感器采集的环境特征是最主要的信息;另外,视觉传感器的信息还用于引导测距传感器和超声波传感器对准被测物体。
测距传感器在较远距离上获得物体较精确的位置,而超声波传感器用于检测近距离物体。
以上三种传感器分别获得环境中同一对象在不同条件下的近似三维表示。
⑶传感器的数据融合将以上三种传感器的测量数据进行融合,这时每种传感器的坐标框架首先变换到共同的坐标框架中,然后采用以下几种方法得到机器人对环境的精确估计:①相对于机器人位置的相对位置定位法。
②目标运动轨迹记录法。
③参照环境静坐标的绝对位置定位法。
④用卡尔曼滤波器确定物体相对于机器人的准确位置及物体的表面形状,并完成对物体的识别。
3.机器人装配作业的信息融合机器人装配作业时,主要是对视觉传感器、触觉传感器和力觉传感器数据的融合。
多传感器融合方法

多传感器融合方法嘿,朋友们!今天咱来聊聊多传感器融合方法,这可真是个超级有趣又超级实用的玩意儿呢!你想想看啊,我们的生活中到处都是各种各样的传感器。
就好比我们的眼睛、耳朵、鼻子,它们各自都能收集到不同的信息,眼睛能看到色彩和形状,耳朵能听到声音,鼻子能闻到气味。
但要是把这些信息都融合在一起,那能发挥出多大的作用呀!这就跟做饭一样,单独的盐、糖、醋可能都不错,但把它们巧妙地搭配在一起,就能做出美味无比的菜肴啦!多传感器融合方法呢,就是把这些来自不同传感器的信息像拼图一样拼在一起,让我们得到一个更全面、更准确的认知。
比如说,在自动驾驶汽车里,有摄像头能看到周围的环境,有雷达能探测到物体的距离和速度,还有各种其他的传感器。
如果只是单独依靠某一个传感器,可能就会出现偏差或者误判。
但要是把它们的信息融合起来,那汽车就能像老司机一样稳稳地在路上行驶啦!再比如,在智能家居系统里,温度传感器能知道房间里的温度,湿度传感器能了解湿度情况,还有门窗传感器能知道门和窗是不是关好。
把这些信息融合起来,就能让家里的环境变得更加舒适和安全。
要是温度太高了,空调就自动打开;要是湿度太低了,加湿器就开始工作,多贴心呀!多传感器融合方法可不是随随便便就能做好的哦!这就像一场精彩的音乐会,每种乐器都要在合适的时间发出合适的声音,才能演奏出美妙的音乐。
传感器们也得相互配合、相互协调,才能发挥出最大的效果。
这可不是一件容易的事儿呢,需要很多的技术和算法来支持。
而且呀,这就像搭积木一样,要一层一层地往上搭,每一层都要搭得稳稳当当的。
从传感器的选择、数据的采集,到数据的处理和融合,每一个环节都不能马虎。
要是有一个环节出了问题,那整个大厦可就可能会摇摇欲坠啦!你说这多传感器融合方法是不是很神奇?它就像一个神奇的魔法,能把各种不同的信息变成一个完整的画面。
让我们能更好地了解这个世界,更好地与这个世界互动。
所以呀,朋友们,可别小看了这多传感器融合方法哦!它可是未来科技发展的重要方向之一呢!它能让我们的生活变得更加智能、更加便捷。
物联网中的传感器数据融合与处理技术

物联网中的传感器数据融合与处理技术物联网(Internet of Things, IoT)作为信息技术和现实世界的结合,正在改变着我们的生活和工作方式。
在物联网中,传感器扮演着关键的角色,它们能够感知和收集环境中各种各样的数据。
然而,众多的传感器所收集的数据数量庞大且多样化,如何对这些数据进行融合和处理成为了一个重要的挑战和关注点。
本文将探讨物联网中的传感器数据融合与处理技术。
一、传感器数据融合技术传感器数据融合是指将来自多个传感器的数据进行整合和合并,以获得更准确、完整和可信的信息。
传感器数据融合技术可以分为以下几种类型。
1.1 时间融合时间融合是指将来自不同传感器的数据按照时间顺序进行整合,以保证数据的时序一致性。
这需要对传感器数据进行时间同步和时间戳标记,以便正确地对数据进行分析和处理。
1.2 空间融合空间融合是指将来自不同位置的传感器数据进行整合,以获取更全面的环境信息。
这需要对传感器的位置进行准确的测量和标定,并利用合适的算法将位置不同的传感器数据进行关联和融合。
1.3 特征融合特征融合是指将来自不同传感器的特征信息进行整合,以构建更准确的特征表示。
这需要对传感器数据进行特征提取和特征选择,并运用适当的算法将特征信息进行融合,提高数据的综合指标性能。
1.4 知识融合知识融合是指基于领域专家的知识和经验,对传感器数据进行先验约束和规则引入,以提高数据的可信度和决策效果。
这需要将专家知识转化为规则库或模型,并将其与传感器数据进行融合,以实现更智能化的数据处理和应用。
二、传感器数据处理技术传感器数据处理是指对融合后的传感器数据进行挖掘、分析和应用,以提取有用的信息和知识。
传感器数据处理技术可以分为以下几个方面。
2.1 数据清洗数据清洗是传感器数据处理的首要步骤,它消除了数据中的噪声、异常值和不一致性,以保证数据的质量和可信度。
数据清洗的方法包括滤波、去噪、插值等,能够提高数据的准确性和可用性。
《传感器的使用和多传感器信息融合技术认知》课程思政优秀案例

《传感器的使用和多传感器信息融合技术认知》课程思政优秀案例(一)教学设计:作为大一必修实践课程,本课程的设计思想以立德树人为根本,在课程建设和教学实践中牢牢把握以马克思主义理论为指导,积极培育和践行社会主义核心价值观。
教师通过引导、展示激发学生的想象力和创造力,在大一这个打基础的关键时间段,帮助学生摆脱高中填鸭式的教育形式,鼓励其自主思考、自主创新,掌握归纳总结有效信息的方法,培养其团队合作、集体意识和大局观,在潜移默化的实践指导过程中引导学生树立民族自信、学习艰苦钻研的科学家精神,帮助学生德智体美劳全方位发展。
具体教学环节设计见下图:1.电子科学技术与集成电路基础认知:以课堂授课与学生提交调研报告的形式,培养学生自主调研和自主学习能力,指导过程中引导其树立正确的人生观、世界观和价值观;2.电子系统设计基础和进阶实验:以课堂授课、项目式教学与启发式教学形式,培养学生良好的科学素养和人文情怀,具备求真创新的精神和广阔的国际视野;3.自主设计开发创意实验:以学生“自主认知、自主学习、自主设计与开发”以解决实际问题为引导的实践环节,培养学生团队协作精神和沟通交流能力,具备高尚的品德修养和职业操守。
(一)案例名称:传感器的使用和多传感器信息融合技术认知(二)案例教学目标在课堂授课中采用项目式教学与启发式教学形式,培养学生良好的科学素养和人文情怀,具备求真创新的精神和广阔的国际视野:学生能够认知传感器的基本原理和功能,了解传感器的典型应用,培养学生的工匠精神和责任感。
在多传感器信息融合技术等相关知识的认知方面,培养学生的自学能力与创新能力。
(三)案例教学实施过程(四)教学效果及反思为学生展示了传感器前沿的技术研究情况,学生对专业学习兴趣大大增强;在讲解基本原理的基础上让学生自学多种传感器的编程使用方法,并自行组装一个多传感器系统,有效增加了课程难度,锻炼了学生的思考能力与动手能力。
传感器数据融合的三种方法

传感器数据融合的三种方法传感器是一种能够采集物理、化学或其他特定类型的数据信息的设备。
在现代工业技术中,传感器被广泛应用于各种领域,包括医疗保健、农业、汽车工业、航空航天、智能家居等等。
不同传感器的数据往往是不完全、不准确、不一致的,而且常常存在数据冲突的情况。
为了更好地利用传感器数据,提高系统的精度和可靠性,需要采用数据融合技术来将不同传感器的数据进行处理。
传感器数据融合技术是指从多个传感器中获得相应的信息,并将其合并为一个单一的、一致的信息源的过程。
说人话就是融合多个传感器提供的信息,得到更准确、更全面的数据。
目前应用比较广泛的传感器数据融合方法主要有三种:基于模型的融合、基于规则的融合和基于统计的融合。
下面将对这三种方法进行详细介绍。
1. 基于模型的融合基于模型的融合是利用系统的物理模型来实现传感器数据融合的方法。
它需要对系统进行建模,包括模型的物理结构和所需的输入输出。
然后利用传感器数据与物理模型预测的值进行对比,不断调节模型参数,使其逐渐趋近于真实值。
该方法的优点是能够有效地处理复杂的数据和系统,具有较高的精度和可靠性。
该方法需要精确的物理模型和足够的先验知识,也需要在较长时间内监测和更新系统模型,因此需要大量的计算和存储资源。
基于规则的融合是一种通过规则和逻辑实现传感器数据融合的方法。
通过制定一系列的规则和逻辑,对多个传感器采集的信息进行分类、关联和合并,得到一个更加全面、准确的结果。
该方法的优点是适用范围广,可以很好地处理不同传感器之间的数据冲突和错误。
该方法需要大量的先验知识和专家经验,对规则的制定和更新都需要进行人工操作,因此具有一定的复杂度和局限性。
基于统计的融合是一种利用概率、统计学方法对传感器数据进行融合的方法。
它通过对不同传感器提供的数据进行概率分析和统计计算,得到更为全面、准确的结果。
该方法的优点是适用范围广、计算速度快、具有较高的鲁棒性和适应性。
该方法需要大量的样本数据和数学模型,并且对传感器的精度和误差模型需要较高的要求,因此在实际应用中需要进行实验验证和参数调整。
第七章多传感器信息融合技术

B( A1 A2 An ) B( Ai ) B( Ai Aj ) (1)n1 B( A1 An )
定义:将经过集成处理的多传感器信息进行合成,形成 一种对外部环境或被测对象某一特征的表达方式。单一 传感器只能获得环境或被测对象的部分信息段,而多传 感器信息经过融合后能够完善地、准确地反映环境的特 征。经过融合后的传感器信息具有以下特征:信息冗余 性、信息互补性、信息实时性、信息获取的低成本性。
二、意义及应用
此时,最大后验概率也称为极大似然估计。
当传感器组的观测坐标一致时,可以用直接法对传感器 测量数据进行融合。在大多数情况下,多传感器从不同 的坐标框架对环境中同一物体进行描述,这时传感器测 量数据要以间接的方式采用Bayes估计进行数据融合。 间接法要解决的问题是求出与多个传感器读数相一致的 旋转矩阵R和平移矢量H。
在嵌入约束法中,反映客观环境和传感器性能与原理的 各种约束条件主要体现在p(f|d) 中,而反映主观经验知 识的各种约束条件主要体现在p(f)中。
在传感器信息融合的实际应用过程中,通常的情况是在 某一时刻从多种传感器得到一组数据信息d,由这一组 数据给出当前环境的一个估计f。因此,实际中应用较多 的方法是寻找最大后验估计g,即
p(g | d)max p(f | d) f
即最大后验估计是在已知数据为d的条件下,使后验概 率密度p(f)取得最大值得点g,根据概率论,最大后验估
计g满足 p(g | d)• p(g)max p(d | f)• p(f) f
当p(f)为均匀分布时,最大后验估计g满足
p(g | f)max p(d | f) f
证据组合法是对完成某一任务的需要而处理多种传感器的 数据信息,完成某项智能任务,实际是做出某项行动决策。 它先对单个传感器数据信息每种可能决策的支持程度给出 度量(即数据信息作为证据对决策的支持程度),再寻找一 种证据组合方法或规则,在已知两个不同传感器数据(即 证据)对决策的分别支持程度时,通过反复运用组合规则, 最终得出全体数据信息的联合体对某决策总的支持程度。 得到最大证据支持决策,即信息融合的结果。
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2.5.4传感器信息融合的实例—机器人中的传感器信息融合传感器信息融合技术在机器人领域有着广泛的应用,从而也对传感器信息融合技术的发展起到了促进作用。
我们介绍的是一种自主移动装配机器人。
顾名思义,这种机器人是用于搞装配工作的。
1.自主移动装配机器人的组成、结构图2-40 自主移动装配机器人图2-40是自主移动装配机器人示意图。
由图可见,机器人主要由超声波传感器、视觉传感器、触觉传感器、力觉传感器、测距传感器、控制和信息融合计算机以及机械手等部件组成。
由此可以看出,机器人是一个典型的多传感器系统,机器人进行工作的技术核心就是传感器信息融合。
图2-40机器人的自主移动是建立在视觉传感器、测距传感器和超声波传感器信息融合的基础上;机械手装配作业是建立在视觉传感器、触觉传感器和力觉传感器信息融合的基础上。
该机器人的信息融合结构为并行结构。
2.机器人自主移动的信息融合⑴建立环境模型首先建立多传感器信息的已知三维环境模型。
模型采用分层表示:①最底层为环境的具体特征,如环境中物体的长度、宽度、高度及距离等。
环境具体特征要与传感器提供的数据一致。
②高层是抽象的用符号表示的环境特征。
⑵控制机器人移动的各传感器的作用视觉传感器采集的环境特征是最主要的信息;另外,视觉传感器的信息还用于引导测距传感器和超声波传感器对准被测物体。
测距传感器在较远距离上获得物体较精确的位置,而超声波传感器用于检测近距离物体。
以上三种传感器分别获得环境中同一对象在不同条件下的近似三维表示。
⑶传感器的数据融合将以上三种传感器的测量数据进行融合,这时每种传感器的坐标框架首先变换到共同的坐标框架中,然后采用以下几种方法得到机器人对环境的精确估计:①相对于机器人位置的相对位置定位法。
②目标运动轨迹记录法。
③参照环境静坐标的绝对位置定位法。
④用卡尔曼滤波器确定物体相对于机器人的准确位置及物体的表面形状,并完成对物体的识别。
3.机器人装配作业的信息融合机器人装配作业时,主要是对视觉传感器、触觉传感器和力觉传感器数据的融合。
装配过程表现为每一个决策所确定的几个阶段。
整个装配过程的每一个决策,由上述三个传感器的数据融合实现。
视觉传感器用于识别有规则几何形状的物体以及对物体定位。
力觉传感器检测机械手末端与物体的接触情况以及接触力的大小,从而提供接触时物体的准确位置。
触觉传感器和视觉传感器相结合,可以为无规则形状的物体定位。
另外,力觉传感器还可以提供物体传送、取放的信息。
第三章测试信号的调理被测量经传感器这个环节被转换成电信号,为了后续对信号的进一步处理或为了用被测信号驱动显示、记录和控制等器件,需对传感器输出的电信号进行调理。
信号调理涉及的内容较多,本章仅讨论几个常用的信号调理环节。
3.1 模拟信号与数字信号的转换传感器输出的是模拟信号,但是计算机处理的是数字信号,因此必须把传感器输出的模拟信号转换成数字信号才能输入到计算机中。
经计算机处理后的信号是数字信号,但在实际应用中往往还要求将计算机输出的数字信号再转换成模拟信号。
因此,模数转换或数模转换在测试系统中是必不可少的环节。
一般将模拟信号转换数字信号的转换称为模/数转换,或称为A/D(Analog to Digital)转换;将数字信号转换成模拟信号的转换称为数/模转换,或称为D/A(Digital to Analog)转换。
实现A/D转换的电路称为A/D转换器,简写为ADC;实现D/A转换的电路称为D/A转换器,简写成DAC。
3.1.1模/数转换(A/D)模拟信号转换成数字信号通常需要经过以下环节:对模拟信号的瞬时值进行抽样,得到时1.采样。
所谓采样,就是按一定的时间间隔TS间上离散的模拟信号。
⑴采样过程(a)被测信号 (b)采样开关图3-1采样过程示意图秒短采样过程如图3-1所示,图中:(a)为被测信号;(b)为采样开关。
采样开关每隔TS暂闭合一次,接通连续函数X(t),实现一次采样。
设每次开关闭合时间为τ秒,则采样开关的输出为脉宽τ、周期为T S的脉冲序列。
该脉冲信号的幅值等于该脉冲所在时刻的相应的连续时间信号的幅值。
采样开关输出的信号为采样信号,记为)x。
则(*t)()()(*t s t x t x ⋅= (3-1)式中,)(t s 为周期为T S 、脉冲宽度为τ、幅值为1的采样脉冲序列。
)(t s 和)(*t x 的图形表示见图2-42所示。
(a)采样脉冲信号)(t s (b)采样信号)(*t x图3-2 采样脉冲和采样信号示意图因脉冲宽度τ远小于采样周期T S ,可以认为τ→0,这时采样脉冲序列可用单位脉冲序列函数)(t T δ来描述,)(t T δ可表示为:∑∞-∞=-=n S T nTt t )()(δδ (3-2)式中,)(S nT t -δ 为S nT t =处的单位脉冲,如图3-3所示。
因此,采样信号为:)()()()()()()(*S n S n S T nT t nT x nTt t x t t x t x -=-=⋅=∑∑∞-∞=∞-∞=δδδ (3-3)图3-3单位脉冲序列⑵ 采样定理采样定理指出:只有当采样频率大于被测信号最高频率的两倍时,采集的数据才可能包含被测信号的所有频率分量的信息。
在实际中,为了较好地还原信号波形,采样频率一般是被测信号最高频率的5至10倍。
采样频率过低时,由采样数据所还原的信号频率,与原始信号可能不同,这种信号畸变叫做混叠。
为了避免混叠现象发生,通常在信号采样之前,让被测信号通过一个低通滤波器,将信号中过高的频率成分滤掉。
这种滤波器称为抗混叠滤波器。
采用抗混叠滤波器将信号中过高的频率成分滤掉,是因为:信号中过高的频率成分并不包含信号的有用信息;另外,信号频率过高势必造成采样频率过高,过高的采样频率会导致计算机内存相对不足,以及硬盘存储数据量变大。
⑶ 采样—保持① 采样—保持的概念采样就是把一个时间连续的信号,变换成时间离散的信号。
然后由A/D 转换器把时间离散的模拟信号的幅值数字化。
但是进行A/D 转换需要一定的时间,这样就需要在A/D 转换的同时,将未进行转换的采样信号暂时存储起来,采样—保持电路就是完成采样和对采样信号进行暂时存储任务的器件。
② 采样—保持电路的工作原理(a)采样—保持电路原理图 (b)输入-输出电压波形图3-4 采样—保持电路工作原理图图3-4(a)是采样—保持电路的原理图。
图中,A1是输入放大器,A2是输出放大器,且要求121=⋅u u A A (为放大系数和21u u A A );由于121=⋅u u A A ,所以10u u =。
C H 是保持电容。
在0t 时刻,开关S 闭合,电容C H 被迅速充电,在10~t t 时间间隔内是采样阶段(见图b )。
在1t 时刻S 断开。
若A 2的输入阻抗为无穷大,这样就可以认为电容C H 没有放电回路,其两端电压保持不变,并由它维持0u 不变。
这一阶段即为保持阶段,如图3-4(b)中1t 到2t 的平坦段。
2t 时刻开关S 又闭合,2t 到3t 时间间隔为采样阶段,3t 开关S 又断开,3t 到4t 为保持阶段,这样采样—保持一直循环下去,直到采样结束。
2. 量化⑴ 量化的概念将时间离散的采样信号以某个最小数量单位的整数倍来度量,就变为数字信号,这个过程称为量化,所取的最小数量单位称为量化单位。
显然,数字信号最低有效位的1,所代表的数量大小就等于量化单位。
图3-5是量化的示意图,图中T 为量化单位,则采样信号的幅值分别被量化为T 、2T 、3T 、4T 、┄,即以T 的整数倍表示。
图3-5 采样信号的量化图3-5采样信号的幅值称为量化电平。
从以上讨论我们可以看出,采样是对模拟信号在时间轴上的离散化,而量化则是把采样点的幅值离散化,并用最小数量单位的整数倍来表示。
3. 编码将量化的结果用代码表示出来,称为编码。
这些代码就是A/D 转换的输出结果。
既然采样信号的幅值是连续的,那么它就不一定能被量化单位整除,因而量化过程不可避免地会引入误差,这种误差称为量化误差。
将采样信号划分为不同的量化等级时,通常有图3-6(a)和(b)所示的两种方法,但是它们的量化误差相差较大。
(a) (b)图3-6 划分量化电平的两种方法⑴ 图3-6 (a)的方法图3-6 (a)中,是将0 – 1V(伏)的采样信号转换成3位二进制代码。
其方法是取量化单位V T 81=,并规定:凡数值在V 81~0之间的采样信号都当作T ⋅0对待,用二进制数000表示;凡数值在V 82~81之间的采样信号,都当做T ⋅1对待,用二进制数001表示;┄;等等。
不难看出,这种量化方法带来的最大量化误差可达一个量化单位T ,即V 81。
⑵ 图3-6 (b)的方法为了减小量化误差,通常采用图3-6 (b)的方法。
在图3-6 (b)的方法中,取电平的量化单位为V T 152=,并将输出代码000对应的采样信号范围规定为,210,151~0T V ~即这样可以将最大量化误差减小到T 21,即V 151。
这个道理不难理解,因为图(b)将每个输出的二进制代码所表示的电压值,规定为二进制代码所对应的采样信号范围的中间值,所以最大量化误差不会超过T 21。
⑶常用的编码形式在数据采集中,被采集的模拟信号是有极性的,因此编码也分为单极性编码和双极性编码。
在应用时可根据采集信号的极性来选择编码形式。
所谓极性,就是指采集信号的值有正,有负。
若采集信号的值全为正值或全为负值,称为单极性信号;若有正,有负为双极性信号。
常用的单极性编码有二进制编码和二—十进制(BCD )编码;常用的双极性编码有:符号—数值码,偏移二进制码、2的二进制补码等。
虽然在实际应用中,编码的方式很多,但其基本原理是图3-6介绍的方法。
所以在实际应用中的编码方式,就不一一介绍了,有兴趣的同学可以自己查看有关书籍。
4.A/D 转换器⑴A/D 转换器的一般原理采样信号的量化和编码由A/D 转换器完成,A/D 转换器将时间离散的采样信号进行量化,并转换成相应的二进制编码信号。
需要注意的是:采样信号的幅值要与A/D 转换器的输入量范围相匹配。
A/D 转换常使用的二进制分数码输出信号,可表示成以下形式:n n i ni i a a a a D 22222211+++==-=∑(3-4)式中,n 为位数;i a 为系数,表示0或1两个数码;第一位(最高位MSB)的权值是1/2,第二位的权值是1/4,┄,第n 位(最低位LSB )的权值是1/2n 。
图3-7所示为:A / D 转换器将一个输入电压信号转换成二进制编码信号输出。
图3-7 二进制A/D 转换图3-7中,U 是输入的电压信号,D 是输出的二进制编码信号。
由图可以看出,每输入一个电压信号,就有对应的二进制编码信号输出;此编码是二进制分数码。