Термин «сигнал» очень часто сравнивают с понятием «данные» или «информация», так как между собою они взаимосвязаны и не могут существовать одно без другого, но всё-таки к разным категориям предопределены. Так как данные об измерениях имеют информацию об основных свойствах объекта исследования, так и о разных сопутствующих факторах воздействия, тогда в узком понимании этот сигнал – отражение всеобщей измерительной информации. Учитывая, что материальная форма носителя сигнала, равно как и форма их отражения в любом физическом процессе, значения не имеет.
Так как, сигнал представляет собой информационную функцию, несущую информацию про физические свойства, поведение или состояние любой физического объекта системы, или среды, а целями преобразования сигналов в самом общем содержании можно считать получение определенных информационных сведений, и последующего использования.
Цифровую обработку сигнала используют современные звуковые устройства, например «MP3-плеер» или «Смартфон» для коррекции, управления необходимой мощности низкой и высокой частоты при воспроизведении музыкального (звукового) произведения. Но сё же, не нужно выводить изменённые версии входных сигналов, если цифровая обработка ещё необходима, лишь только с целью избавиться от нежелательных помех сигнала и чтобы таким образом получить более точное значение от датчика.
Цифровое преобразование (обработка) сигнала в направлении развития техники и науки берёт своё начало с 1950-х годов. Первоначально представляла собой достаточно отрасль радиоэлектроники, а практическая ценность являлась вовсе не очевидной. Однако за прошедшие больше семьдесят пяти лет системы цифровой обработки сигналов успехи в микроэлектронике не только вписались в реальность, но и является в нашей повседневной жизни, например: модемов, DVD-проигрывателей, современных телефонов и TV, а также многого другого. В достаточной степени всё это пришло в аудиотехнику, интенсивно перешло в процесс телевизионного вещания на цифровую основу.
Цифровая обработка сигнала в 1965 г. было открытием для развития ускорено эффективных алгоритмов в преобразований и вычислений Фурье. Этот алгоритм стал очень известен под названием «быстрое преобразование Фурье» (с англ. Fast Fourier transform). Этот алгоритм быстрого обработки Фурье дал возможность уменьшить время вычислений преобразования Фурье на несколько порядка, что позволяет создавать сложнейшие алгоритмы в обработке сигнала (в настоящем времени). Кроме того, с учетом возможностей действительной реализации алгоритмов «Быстрого преобразования Фурье» в специализированном цифровом устройстве, многие ранее непрактичные алгоритмы преобразования сигналов начали находить воплощение на специализированных устройствах.
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 Фурье[1 - Превращение Фурье – это интегральное преобразование одной комплекснозначной функции действительной переменной в другую. Тесно связано с превращением Лапласа.] – 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.
Критерии выбора соответствующего показателя температуры:
– температурный диапазон для измирения, учитывая допустимые погрешности измерений;
– расположением датчика (как в измеряемой среде так и вне ее);
– условия, при которых должен работать датчик;
Системы контроля (автоматического) делятся на несколько видов, такие системы состоят из единственного хаба (принимающего и фиксирующего), периферических датчиков, данные с датчиков, и ПО, что позволяет хранить информацию, удаленно контролировать свойства хранения. Датчики имеют возможность быть беспроводными и проводными, сертифицированными, а также могут использовать различные методы передачи данных (Wi-Fi, Ethernet, LoRa).
Программное обеспечение устройства включает очень широкую функциональность, вплоть к автоматическому управлению установкой помещения, состоит с мобильного приложения и WEB-части, а также имеет возможность для рассылки сообщений различными способами, например: в самом ПО, с помощью SMS, по email и т. д. Аналитический модуль в подобных системах оценивает саму ситуацию на довольно-таки больших горизонтах (временных или постоянных), даёт рекомендации для принятия правильных управленческих решений.
1.5 Область использования датчиков движения и перемещения
Датчик перемещения (движения)[2 - Описывается коэффициентами «амплитуды», при условии разложения функции исходной на элементарные составляющие – гармонические колебания с разными частотами.] – это такой пироэлектрический детектор, что является приемник волны инфракрасных диапазонов. С уроков физики все знают, что любое тело нагревается до определенной температуры, а потом начинается излучение ИК волны.
Можно сказать, что принцип работы датчиков передвижения основывается на регистрации инфракрасной волны, исходящих от тела человека. В инфракрасном датчике имеется линза Френеля, разделенная на сектора, посредством которой формируется необходимая зона, контролируемая датчиком движения. Когда пересекает человек зону на пироэлектрическом детекторе, сформированной линзой, появляются сигнальные импульсы.
Усиливаются усилителем сигналы, которые получаются от пьероэлементов, а позже через компаратор превращается в цифровой, и подается на реле, построенный «сигнал беды», через размыкание контактов (имеют ввиду электронный ИК датчик, что обнаруживает перемещение и присутствие животного при коммутирующего питания электроприбора)
Иногда датчиками движения по ошибке называют акселерометры; на самом деле акселерометры не могут ощутить прямолинейное равномерное перемещение, так как испытывают по вертикали ориентирование оси по состоянию покоя.
Инженерные системы в странах СНГ для проектирования новой реконструкции помещений и постройки, так как по проблемам энергосбережения выделяют все больше внимание. Соответственно, существует значимый интерес к разработкам уже испытанным методами, что позволяет иметь значительную экономию энергии.
Энергосберегающие мероприятия, внедряемые в Германии, хорошо зарекомендовали себя и на отечественных объектах. Да, нашло широкое применение в системах внутреннего освещения зданий автоматическое управление с использованием специальных датчиков. Германия далеко продвинулась в этом направлении: в стране на федеральном уровне принят закон, регламентирующий обязательную установку в домах датчиков присутствия и движения с целью экономии электрической энергии, затрачиваемой на искусственное освещение.
Без реализации этих энергосберегающих требований невозможно спроектировать новое здание или провести реконструкцию существующего. Их выполнение несложно, так как рынок предлагает широкий выбор датчиков движения, присутствия, сумеречных датчиков и сопутствующего оборудования, необходимого для автоматической регулировки освещения в домах.
1.6 Установка Arduino IDE
Скачать последнюю версию со страницы загрузки arduino.cc. где можно выбрать между установщиком (.exe) и Zip-пакетами. Когда загрузка завершится, продолжим установку и, разрешим процесс установки драйверов, после предупреждения от операционной системы.
Рисунок.1.6.1 – Первый этап установки
Рисунок.1.6.2 – Второй этап. Выбор каталога
Рисунок.1.6.3 – Третий этап. Запуск программы
Рисунок.1.6.4 – Пораттивная версия Arduino IDE 2.0.4
Процесс извлечет и установит все необходимые файлы для правильной работы программного обеспечения Arduino (IDE). Текст руководства по началу работы с Arduino находится под. В руководстве пользователя примеры кода что является достоянием общества.
РАЗДЕЛ 2. Разработка проектировочного разноцветного стенда на RGB
2.1. Постановка задания
Теперь для эксперимента будем использовать RGB-светодиоды. Вспомним, что помощью красного (Red), серого (Green), синего (Blue), можно получить любой цвет смешиванием. Светодиод RGB имеет отличия от других тем, так как имеет 3 маленьких кристаллика R, G, B, что синтезируют любой необходимый цвет или его оттенок. А вот, RGB-светодиоды имеют 4 вывода (показано на Рис. 2.1). Можно подключить RGB-светодиод к самой аппаратной части платы Arduino и заставить по цвету радуги переливаться. На рис. 2.2.8 отображается схема подключения RGB-светодиода к плате Arduino.
Рисунок.2.1 – Вывод RGB-светодиода
ПО своей сути, радуга состоит из множеств цветов, а вот 7 цветов были только придуманы потому, что они больше всего устойчивы и определяются восприятием глаза.
В задачи работы входит правильный выбор программного обеспечения и аппаратного для лабораторного стенда на основе эффективных алгоритмов получения и создания соответствующего программного обеспечения для обработки цветов светодиодов на компьютере, подключенном к плате. Для данного проекта нам понадобятся детали, которые присутствуют в наборе «Базовый», а также «Изучаем Arduino»:
– Arduino Uno;
