Всего за 239.9 руб. Купить полную версию
Аналоговые входы на плате Arduino используются чтобы зарегистрировать сигналы, что в широкой сфере называю оцифровкой, так как в ходе его исполнения сигнал (аналоговый) преобразовывается в цифровую форму. Чтобы получилась достаточно точная копия исходного сигнала, нужно исполнять достаточно быстро замеры.
Сущность цифровой обработки сигнала состоит в том, что необходимо оцифровать его используя АЦП (аналого-цифровой преобразователь), выполняя несколько манипуляций, а затем сгенерировать выходной сигнал (аналоговый), используя ЦАП (цифровой аналоговый преобразователь). Поэтому ЦОС это динамично развивающаяся область вычислительной техники, охватывающая как технические, так и программные средства. Родственными областями для ЦОС являются теория информации, в частности теория оптимального приема сигналов и теория распознавания образов. При этом в первом случае основной задачей является на фоне помех и шума выделить сигнал разной физической природы, а во втором автоматическое распознавание, то есть классификация и идентификация сигнала.
При цифровой обработке используется подача сигналов посредством последовательностей чисел или символов. Цель такой обработки может заключаться в оценке характерных параметров сигнала или в преобразовании сигнала в форму, которая в некотором смысле более удобна. Формулы классического численного анализа, такие как формулы для интерполяции, интегрирования и дифференцировки, безусловно являются алгоритмами цифровой обработки.
Цифровая обработка сигналов является альтернативой традиционной аналоговой. К ее важнейшим качественным преимуществам относят: возможность реализации любых сколь угодно сложных (оптимальных) алгоритмов обработки с гарантированной и независимой от дестабилизирующих факторов точностью, запрограммиированностью и функциональная гибкость, возможность адаптации к обрабатываемым сигналам, технологичность.
Всё более широкое распространение методов цифровой обработки сигналов и построения цифровых измерительных приборов на базе микропроцессоров не приводит к снижению уровня производства и значимости аналоговых измерительных устройств и преобразователей, особенно в интегральном исполнении. Напротив, их производство быстро растет, поскольку они широко используются для предварительного аналогового измерительного преобразования в АЦП с микропроцессорами, незаменимы в тех случаях, когда цифровая обработка принципиально непригодна, например, при высоких частотах, а также когда применение микропроцессоров нецелесообразно по техническим или экономическим причинам., например в несложных измерительных устройствах.
1.3. Системы восприятия звуков
Звук, как правило, представляется, как вибрация, что происходит через распределенную среду (в основном, по воздуху), которую царство животных воспринимает слуховыми органами. Продольная волна, которая распространяет звук, сначала скалывает, а потом разжимает молекулы веществ (таких как воздух), по которым он идёт. По результатам, в большинстве случаев, звук представляется ввиду графика давления из временем. (Показ. на рисунке 1.3.1).
Рисунок 1.3.1 График давления со временем
Такое представление звуков на отрезке времени показывает более точный образ того, как звук реагирует в нашем мире, и, как вскорее всего можно услышать, это наиболее распространенное представление звуков, что используются по работе с аудио (цифровым). Когда технически описывать звуковую волну, можно запускать несколько ствойств, что имеют возможность лучше понимать протсходящее.
Так, глядя на величину отклонения в первом случае, она вызванная волной давления (звукового); исходя из этого, можно измерить амплитуду звука. Это может быть измерено научной величиной давления в Па (Паскалях), но, как показала практика, удобнее распределять величину волны (амплитуды) за логарифмической шкале, что измеряется в дБ (в децибелах). В случае, когда давление звуковой волны регулярно возобновляется как периодическая структура целого, можно длиною целого периода за определённое количество колебаний вывести частоту волн. К примеру, если звук распространяется в среде со скоростью 321 метр за секунду (при обычной температуре скорость звука воздуха) состоит из повторяющийся волны через каждый метр, тот такой звук приравнивается к частоте 664 Гц (повтор за секунду). Как правило, всё что происходит в Большом мире природы, так как и звуки содержат много дискретных компонентов (частотных). Там, где шумные звуки, эта частота может совершенно не связанной или не сгруппированной по граничной типологии. Однако, в гармонических звуках, такие частоты не редко имеют разнос целыми коэффициентами, к примеру такие звуки как в виолончели в 200 Гц производит частоту не только на 200 (как основной), да и целому гармоническом ряду 200, 800, 1200 и т. д. (как показано на Рис. 1.3.2). Мужчина певец производя ту же самую мелодию имеет такие же компоненты частоты по голосу, хоть и в различных соотношениях к виолончели. Относительная сила (или отсутствие) этих гармонических элементов (так называемые обертоны) обеспечивает восприятие тембра звука.
Когда звук распространяются и к ушам человека, в человеческого вида происходит важнейшая сенсорная обработка в организме, такое нужно понимать по работе с аудио. Таким образом, как и свет с разными размерами волн, яркости возбуждает разные рецепторы сетчатки газовой оболочки, чтобы получить цветную картинку, так как улитка внутреннего уха человека имеет определенный массив клеток (волосковых) с базилярной мембраны, которые построены таким образом, чтобы реагировать на разную частоту звуков. Можно напомнить, что волосковые клетки внутреннего уха реагируют на частоту примерно между 20 и 20000 Гц, так как многие из этих волосиков со временем теряют чувствительность (или под воздействием громких шумов). В першую очередь, такие клетки, отправляют электрические сигналы с помощью слухового нерва в слуховую кору центрального мозга, где они разлагаются для построения более частотных звуков, что поступают в уши организма человека.
Рисунок 1.3.2 График амплитудно-частотной
характеристики ноты 220 Гц
Подобная интерпретация звуков как дискретный набор отрезков независимых амплитуд и частот по времени это больше имеет схожести с тем, как мы воспринимаем нашу звуковое окружение (давление волны на отрезке времени). Французский математик ХII века Жан-Батист-Жозеф Фурье разрабатывал уравнения, позволяющие переводить звуковые волны (независимо от сложности) по ряду частот и амплитуд. Преобразование Фурье1 важный инструмент на ПК (с процессами по работе со звукам.
Слуховая система животных (и конечно же людей) весь поток данных о амплитуде и частоте принимает от ушей, используя их, для построения слуховой картинки, что похожа больше на визуальную сценку. Человеческий мозг умеет анализировать акустические данные по ряду определённых свойств, таких как начало и конец корреляции (стерео), таких как коэффициент и время совокупности разбора рядов акустических
1.4 Необходимость измерение температуры и влажности
Сейчас не обходится без многочисленных замеров ни один технологический процесс. Что в свою очередь производятся, используя системы измерения и датчики, которые в сегодня отличаются принципами действия и различными конструкциями.