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时频参数测量中存储容量的压缩方法 |
| 发布时间:2006年5月15日 点击次数:202 |
| 来源:电子技术应用 作者:长沙中南大学信息工程学院(410075) 黄挚雄 |
摘要:介绍一种单片机测量时频参数时的数据处理方法,即线性地址变换法。在存储容量有效压缩的基础上,进一步分析采样数据,用软件实现可控时标,保证测量精度。 关键词:测量 频率 周期 单片机 存储容量 在智能仪表、网络通讯、过程控制等测控系统应用中,经常需要对脉冲信号的频率(或周期)进行精确测量。常用的方法是被测信号作为闸门信号,而且一个标准频率信号作为填充脉冲,在闸门周期内对标准频率信号计数,如何压缩数据存储量,是本文要解决的主要问题。 1 基于单片机系统的时频参数测量 当采用单片机微处理器测量信号频率(周期)时,定时器T0工作在计数方式,定时器T1工作在定时方式,T1向外部发固定频率的脉冲(时标),T0对时标进行计数。被测脉冲信号产生一个外部中断控制信号,向CPU发出一个中断请求,CPU响应中断,在中断服务程序中把T0的计数值读入数据存储器,数据转移完成后,使T0复位,重新计数,开始新的周期测量,其测量原理如图2所示。 单片机把计数值读入存储器,是把每一个测出的周期值Ti按其时间先后顺序存入存储器中。这样,测量出的每一个Ti无论是否相同都要用一个单元来存放,且随着被测信号的平均频率和测量时间t的增长,所需要的存储容量就会增加,即: 存储容量 M=f·t 如被测信号平均频率f=10kHz,则1秒的约需存储容量10KB,10秒约需存储容量100KB。显然,单片机内RAM是不能满足要求的。即使扩充外存,也不宜太大,会有一定的限制。 但实际上,所测出的Ti中,有相当多是相同的。如果把相同的Ti值用一个单元来存放,则可大大压缩存储容量。为此,可采用线性变换的方法,把每个Ti按(1)式转换为单元地址值,并将其内容加1,表示已有一个该Ti值。最后该单元的内容Ni就表示测量中共有Ni个相同的Ti值出现。 存储地址=起始地址+kTi (1) 式中:起始地址——对应于Ti=0的存储单元地址,根据所选单片机型号任意设定。 k=1,表示Ti对应的Ni值用2个字节存放。 这样: 存储容量M=存储地址最大值-起始地址值=kTimax (2) 因此,使用线性地址变换时,存储容量由测量的最大周期Timax决定。且当采用计数方式测Ti值时,若计数时标周期为tc,则计数器测得的Ti值实际上是Ti所包含的tc个数。这样,存储容量可改写为: 存储容量M=Timax/tc (设k=1) (3) 若规定测量的Timax=10ms,当设置tc=4μs时,M=2.5KB;若要进一步压缩存储容量,可增大tc,如当tc=8μs时,M1.25MB,从而可满足有限存储容量的要求。 单片机进行线性地址变换时,用定时器计数方法测量每一个Ti值,然后用中断服务子程序按(1)式进行地址变换,把Ti值转换为地址单元号,并使该单元内容加1。如把一次采样规定为测n个Ti值,则当把n个Ti采样完后,在存储器从起始地址开始的单元内就直接存放了如图3所示的反映被测脉冲频率波动情况的周期概率分布曲线。图3中Ni为一次采样的n个脉冲周期中出现周期为Ti的次数,Nmax为Ni中的最大值,Tnmax为对应的周期值。 上述数据处理方法既保证了数据采样的信息量又节约了存储空间。较真实地反映了采样期间信号的变化情况。 3 存储容量的压缩与测量精度的保证 上述数据处理方法虽然可用增大时标tc来压缩存储空量,但另一方面则可能使测试的相对误差Δ增大,其最大相对误差Δmax出现在测量区间的低端Timin时: Δmax=tc/Timin (4) 考虑测试误差,将(4)式代入(3)式,则存储容量可表示为: 存储容量M=(1/Δmax) ·(Timax/Timin) (5) 此式表明,考虑测试误差时,要压缩存储容量就要压缩测量区间。若测量范围定为50μs~10ms,则测量区间计算值为: (Timax/Timin)=(100ms/50μs)=20 如设定Δmax≤0.01,则M≥20KB。 因此,为了将存储容量压缩到2KB左右,又使其Δmax≤0.01,则应压缩测量区间到20以下。 若把整个测量范围分成若干个区间,每个区间以不同的时标进行测试,就可满足Δmax≤0.01,存储容量2~3KB的要求。 上述定标是由软件完成的。采用的方法是先用较大的时标测量一次(称为粗测),然后从概率分布曲线上找到Nmax所对应的Tnmax值,与区间定标界限系数相比较,视其所在区间确定定时器T1的时间常数,输出相应的时标脉冲。自动定标后,以新的时标重新进行测量(称为精测),精测得到的周期概率分布曲线才作为计算和控制的依据。 关于数据采集的软件流程如图4所示。 随着单片机主频的不断提高,DSP技术的广泛应用,为时频参数的高精度测量创造了有利条件。本文提出的存储容量压缩方法,旨在提供一条解决精度与数据存储量问题的新途径,特别对于那些有一定离散度的不稳定频率信号是较不适用的。此方法已在多项数据采集测控系统中得到了应用和验证,取得了较好的效果。 |
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