Die Wissenschaftler und Ingenieure Leitfaden zur digitalen Signalverarbeitung Von Steven W. Smith, Ph. D. Kapitel 14: Einführung in digitale Filter Hochpass-, Bandpass - und Bandsperrfilter Hochpass-, Bandpass - und Bandsperrfilter werden mit einem Tiefpassfilter ausgelegt und dann in die gewünschte Antwort umgewandelt . Aus diesem Grund geben die meisten Diskussionen zum Filterdesign nur Beispiele für Tiefpaßfilter. Es gibt zwei Methoden für die Tiefpass-zu-Hoch-Umwandlung: spektrale Inversion und spektrale Umkehrung. Beide sind gleichermaßen nützlich. Ein Beispiel für die spektrale Inversion ist in 14-5 gezeigt. Abbildung (a) zeigt einen Tiefpassfilter-Kernel namens windowed-sinc (das Thema von Kapitel 16). Dieser Filterkernel ist 51 Punkte lang, obwohl viele der Samples einen so kleinen Wert haben, dass sie in diesem Graphen null erscheinen. Der entsprechende Frequenzgang ist in (b) dargestellt, der durch Hinzufügen von 13 Nullen zum Filterkern gefunden wird und eine 64-Punkte-FFT aufgenommen wird. Es müssen zwei Dinge getan werden, um den Tiefpassfilterkernel in einen Hochpassfilterkern zu ändern. Zuerst ändern Sie das Vorzeichen jeder Probe im Filterkernel. Zweitens füge man die Probe im Zentrum der Symmetrie hinzu. Dies führt zu dem in (c) gezeigten Hochpaßfilterkern mit dem in (d) gezeigten Frequenzgang. Spektrale Inversion kippt den Frequenzgang top-for-bottom. Die Passbänder in Stoppbänder umwandeln und die Stoppbänder in Passbänder. Mit anderen Worten, es ändert sich ein Filter von Tiefpass zu Hochpass, Hochpass auf Tiefpass, Bandpass auf Band-Ablehnung oder Band-Ablehnung zu Bandpass. Abbildung 14-6 zeigt, warum diese zweistufige Modifikation des Zeitbereichs zu einem invertierten Frequenzspektrum führt. In (a) wird das Eingangssignal x n an zwei Systeme parallel angelegt. Eines dieser Systeme ist ein Tiefpassfilter mit einer Impulsantwort von h n. Das andere System tut nichts zum Signal und hat daher eine Impulsantwort, die eine Delta-Funktion ist, delta n. Die Gesamtausgabe y n ist gleich dem Ausgang des Allpass-Systems abzüglich des Ausgangssignals des Tiefpaßsystems. Da die niederfrequenten Komponenten vom ursprünglichen Signal subtrahiert werden, erscheinen nur die hochfrequenten Komponenten im Ausgang. Somit wird ein Hochpaßfilter gebildet. Dies könnte als zweistufige Operation in einem Computerprogramm durchgeführt werden: das Signal durch ein Tiefpaßfilter laufen lassen und dann das gefilterte Signal vom Original subtrahieren. Der gesamte Vorgang kann jedoch in einer Signalstufe durch Kombinieren der beiden Filterkern durchgeführt werden. Wie in Kapitel 7 beschrieben, können parallele Systeme mit hinzugefügten Ausgängen durch Hinzufügen ihrer Impulsantworten zu einer einzigen Stufe kombiniert werden. Wie in (b) gezeigt, ist der Filterkern für das Hochpaßfilter gegeben durch: delta n - h n. Das ist, ändern Sie das Zeichen aller Proben, und fügen Sie dann eine der Probe in der Mitte der Symmetrie. Damit diese Technik funktioniert, müssen die aus dem Tiefpaßfilter austretenden niederfrequenten Komponenten die gleiche Phase haben wie die niederfrequenten Komponenten, die das Allpass-System verlassen. Andernfalls kann keine vollständige Subtraktion stattfinden. Dies stellt zwei Einschränkungen für die Methode dar: (1) Der ursprüngliche Filterkern muss linksbündige Symmetrie haben (d. h. eine Null - oder lineare Phase), und (2) der Impuls muss im Zentrum der Symmetrie addiert werden. Die zweite Methode zur Tiefpass-zu-Hochpass-Umwandlung, Spektralumkehrung. Ist in Abb. 14-7 Genau wie zuvor entspricht der Tiefpaßfilterkern in (a) dem Frequenzgang in (b). Der Hochpaßfilterkernel (c) wird durch Ändern des Vorzeichens jedes anderen Samples in (a) gebildet. Wie in (d) gezeigt, dreht sich der Frequenzbereich links-nach rechts. 0 wird 0,5 und 0,5 wird 0. Die Grenzfrequenz des Beispiel-Tiefpaßfilters beträgt 0,15, was dazu führt, dass die Grenzfrequenz des Hochpaßfilters 0,35 beträgt. Das Ändern des Vorzeichens eines jeden anderen Samples ist gleichbedeutend mit dem Multiplizieren des Filterkerns mit einem Sinusoid mit einer Frequenz von 0,5. Wie in Kapitel 10 diskutiert, hat dies die Wirkung, den Frequenzbereich um 0,5 zu verschieben. Betrachten Sie (b) und stellen Sie sich die negativen Frequenzen zwischen -0,5 und 0 vor, die ein Spiegelbild der Frequenzen zwischen 0 und 0,5 sind. Die Frequenzen, die in (d) erscheinen, sind die negativen Frequenzen von (b) um 0,5 verschoben. Schließlich sind die Fig. 14-8 und 14-9 zeigen, wie Tiefpass - und Hochpaßfilterkern zu Bandpass - und Bandsperrfiltern kombiniert werden können. Kurz gesagt, das Hinzufügen der Filterkerne erzeugt ein Bandsperrfilter, während das Falten der Filterkerne ein Bandpassfilter erzeugt. Diese basieren auf der Art und Weise, wie kaskadierte und parallele Systeme kombiniert werden, wie in Kapitel 7 diskutiert. Eine Mehrfachkombination dieser Techniken kann auch verwendet werden. Beispielsweise kann ein Bandpaßfilter durch Hinzufügen der beiden Filterkerne zur Bildung eines Bandpaßfilters entworfen werden und dann spektrale Inversion oder spektrale Umkehrung wie zuvor beschrieben verwendet werden. Alle diese Techniken arbeiten sehr gut mit wenigen Überraschungen. Elektromagnetische Durchflussmesser erreichen hohe Genauigkeit in industriellen Anwendungen Einleitung Industrielle Anwendungen von Ölraffinerien bis hin zu Automaten erfordern Präzisionsmessungen von Temperatur, Druck und Durchfluss zur Steuerung komplexer und einfacher Prozesse. Innerhalb der Lebensmittelindustrie kann beispielsweise die genaue Strömungssteuerung beim Füllen von Flaschen und Dosen direkt die Gewinne beeinflussen, so dass Strömungsmessfehler minimiert werden müssen. Ebenso erfordern Custody-Transfer-Anwendungen, wie der Austausch von Roh - und Raffinerie-Erdöl zwischen Tanks und Tankern in der Ölindustrie, hochgenaue Messungen. Dieser Artikel präsentiert einen Überblick über Durchflussmesser-Technologien mit Schwerpunkt auf elektromagnetischen Durchflussmessern, die zu den genauesten für die Flüssigkeitsdurchflussmessung gehören. Fig. 1 zeigt ein grundlegendes Prozeßsteuersystem, das einen Durchflußmesser und ein Stellglied verwendet, um die Flüssigkeitsströmungsrate zu steuern. Auf der untersten Ebene werden Prozessgrößen wie Temperatur, Durchfluss und Gaskonzentration über ein Eingangsmodul überwacht, das typischerweise Teil eines programmierbaren Logikcontrollers (SPS) ist. Die Information wird lokal durch eine Proportional-Integral-Derivat (PID) Schleife verarbeitet. Mit dieser Information setzt die SPS die Ausgabe, um den Prozess in einem stationären Zustand zu steuern. Prozessdaten, Diagnose und andere Informationen können bis zur Betriebsebene übergeben werden, und Befehle, Parameter und Kalibrierdaten können an die Sensoren und Aktoren weitergegeben werden. Viele verschiedene Technologien werden verwendet, um die Durchflussmenge zu messen, einschließlich Differenzdruck, Coriolis, Ultraschall und elektromagnetische. Differenzdruckmessgeräte sind am häufigsten, aber sie sind empfindlich gegenüber Druckänderungen im System. Coriolis Durchflussmesser können die höchste Genauigkeit, bis zu 0,1, aber sie sind groß und teuer. Ultraschall-Durchflussmesser sind relativ klein und kostengünstig, haben aber eine begrenzte Genauigkeit (0,5 typisch). Ultraschall-Durchflussmesser verwenden eine nicht invasive Messtechnik, die die Zuverlässigkeit verbessert und den Abbau des Sensorelements über die Zeit minimiert, aber sie können nicht mit verschmutzten oder kontaminierten Flüssigkeiten verwendet werden. Elektromagnetische Durchflussmesser bieten auch nicht-invasives Erfassen. Sie können mit sauren, alkalischen und ionisierten Flüssigkeiten mit elektrischen Leitfähigkeiten von 10 Sm bis 10 ndash6 Sm und mit sauberen, schmutzigen, korrosiven, erosiven oder viskosen Flüssigkeiten und Aufschlämmungen verwendet werden, sind aber nicht für den Einsatz in Kohlenwasserstoffen oder Gas geeignet Durchflussmessung Sie können relativ hohe Systemgenauigkeiten (0,2) bei niedrigen und hohen Volumenströmungsraten mit einem minimalen Durchmesser von etwa 0,125 Zoll und einem maximalen Volumen von etwa 10 Kubikfuß erreichen, und die Messungen bleiben bei noch langsamen Geschwindigkeiten wiederholbar. Sie können den bidirektionalen Fluss entweder stromaufwärts oder stromabwärts messen. Tabelle 1 vergleicht mehrere gemeinsame Durchflussmesstechniken. Tabelle 1. Industrial Flow Meter Technologies Platinum ist ein gutes Beispiel für ein hochwertiges Elektrodenmaterial mit Korrosionsraten von weniger als 0,002 Zoll pro Jahr und kann in Umgebungen bis zu 120 ° C betrieben werden. Das 1,2-V-Elektrodenpotential von Platin ist jedoch relativ hoch und wird die Gleichtaktspannung (CMV), die eine Ablehnung am Sensorausgang benötigt. Edelstahl-Elektroden haben nur ein paar hundert Millivolt CMV, so dass der Gleichtakt einfacher abgelehnt werden kann. Edelstahl-Material ist weit verbreitet mit nicht-korrosiven Flüssigkeiten verwendet. Gleiches Potential sollte auf beiden Elektroden erscheinen, wenn sie dasselbe Material verwenden und die gleiche Oberflächenbeschaffenheit haben. In Wirklichkeit schwankt jedoch das Polarisationspotential aufgrund der physikalischen Reibung oder der elektrochemischen Effekte zwischen dem Fluid und den Elektroden langsam als niederfrequentes Wechselstromsignal. Jede Fehlanpassung würde auch als Differentialmodus-Rauschen auftreten. Die Vorspannung stellt zusammen mit dem Elektrodenpotential eine Gleichtaktspannung von einigen hundert Millivolt bis etwa 1 V zum Verstärkereingang der ersten Stufe dar, so dass die Elektronik eine ausreichende Gleichtaktunterdrückung aufweisen muss. Fig. 7 zeigt das Ein-Elektroden-Potential aus einem Differentialsystem mit 0,28 V DC-Vorspannung und 0,1 V P-P-Rauschen auf 316 Edelstahl-Elektroden, die auf einer Wasserleitung von 50 mm Durchmesser installiert sind. Typische Durchflussraten liegen im Bereich von 0,01 ms bis 15 ms rangemdasha 1500: 1. Die Empfindlichkeit eines typischen leitungsgebundenen elektromagnetischen Durchflussmessers beträgt 150 microV (ms) bis 200 microV (ms). Somit liefert ein 150 microV (ms) - Sensor einen 3 microVP-P Ausgang mit einem 0,01 ms bidirektionalen Fluss. Bei einem 2: 1-Signal-Rausch-Verhältnis sollte das gesamte Eingangs-Rauschen nicht mehr als 1,5 microVP-P betragen. Die Durchflussrate ändert sich recht langsam im Gleichstrom bis zum niedrigen Frequenzbereich, so dass die Rauschbandbreite von 0,1 Hz bis 10 Hz kritisch ist. Darüber hinaus können die Sensoren Ausgang Widerstand ziemlich hoch sein. Um diese Anforderungen zu erfüllen, muss der Front-End-Verstärker ein niedriges Rauschen, eine hohe Gleichtaktunterdrückung und einen niedrigen Eingangsvorspannungsstrom aufweisen. Die Sensormodus-Ausgangsspannung wird durch Gleichtaktunterdrückung des Front-End-Verstärkers gedämpft. Bei 120 dB CMR wird die 0,28 V DC Bias auf 0,28 MikroV DC reduziert. Dieser Versatz kann durch Wechselstromkopplung des Signals kalibriert oder entfernt werden. Die AC-Komponente erscheint als Rauschen am Verstärkerausgang, wodurch der minimale detektierbare Pegel verschlechtert wird. Bei 120 dB CMR wird das 0,1 V P-P auf 0,1 microV P-P reduziert. Der Sensorausgangswiderstand variiert von einigen zehn Ohm bis 10 7 Omega abhängig von der Elektrodenart und der Fluidleitfähigkeit. Um den Verlust zu minimieren, muss die Eingangsimpedanz des Front-End-Verstärkers weit größer sein als der Ausgangswiderstand des Sensors. Eine JFET - oder CMOS-Eingangsstufe mit hohem Eingangswiderstand ist erforderlich. Der niedrige Biasstrom und der niedrige Offsetstrom des Front-End-Verstärkers sind Schlüsselparameter, um das aktuelle Rauschen und die Gleichtaktspannung zu minimieren. Tabelle 4 zeigt die Spezifikationen mehrerer empfohlener Front-End-Verstärker. Tabelle 4. Spezifikationen der repräsentativen Instrumentationsverstärker CMR (dB min) DC bis 1 kHz, G 10 plusmn2,5 bis plusmn18 Abbildung 8 zeigt einen Durchflussmesser mit dem Präzisions-Messumformer AD8228. Der Front-End-Verstärker lehnt die Gleichtaktspannung ab, während das kleine Sensorsignal verstärkt wird. Sein abgestimmtes Layout und Laser-getrimmte Widerstände erlauben es, garantierte Spezifikationen für Verstärkungsfehler, Gewinndrift und Gleichtaktunterdrückung zur Verfügung zu stellen. Um den Leckstrom zu minimieren, kann der Ausgang des hochohmigen Sensors durch Abtasten der Eingangsspannung und Verbinden der gepufferten Spannung mit einer unmaskierten Spur um den Eingangssignalpfad geschützt werden. Die Verstärkung der ersten Stufe beträgt typischerweise 10 bis 20, aber nicht höher, da das Signal mit niedrigem Pegel für die Nachbearbeitung verstärkt werden muß, während der DC-Offset klein gehalten wird, um eine Sättigung der stromabwärtigen Stufen zu vermeiden. Auf die Eingangsstufe folgt ein aktives Bandpaßfilter, das die DC-Komponente entfernt und die Verstärkung setzt, um den Dynamikbereich des nachgeschalteten ADC vollständig zu nutzen. Die Sensor-Erregungsfrequenz liegt zwischen 1frsl25 und 1frasl2 der Netzfrequenz, wobei die Bandpass-Grenzfrequenzen eingestellt werden. Abbildung 9 zeigt den im Durchflussmesser verwendeten Bandpassfilter. Die erste Stufe ist ein ak-gekoppelter Unity-Gain-Hochpassfilter mit 0,16 Hz Cutoff-Frequenz. Seine Übertragungsfunktion ist die folgenden Stufen kombinieren mit dem ersten, um einen kompletten Bandpassfilter mit 0,37-Hz-Niederfrequenz-Cutoff, 37-Hz-Hochfrequenz-Cutoff, 35,5-dB-Peak bei 3,6 Hz, ndash40 dBdecade abrollen und zu bilden 49-Hz-Lärm äquivalente Bandbreite. Der für diese Stufe gewählte Verstärker darf kein zusätzliches Systemrauschen beitragen. Mit dem AD8622 Low-Power-Präzisions-Operationsverstärker, der 0,2 microV P-P 1f Rauschen und 11 nVradicHz Breitbandrauschen angibt, beträgt das Rauschen, das auf den Filtereingang bezogen ist, 15 nV rms. Wenn auf den Verstärkereingang Bezug genommen wird, wird dieses Rauschen 1,5 nV rms, was im Vergleich zu dem Plusmn1,5 microV P-P-Rauschen für 0,01 ms Durchflussrate ignoriert werden kann. Durch Hinzufügen der Rauschquellen von der Gleichtaktspannung, dem Front-End-Verstärker und dem Bandpaßfilter ist das auf den AD8228-Eingang bezogene Wurzel-Summen-Quadrat-Rauschen 0,09 MikroV-Effekte oder etwa 0,6 MikroV P-P. Der Filterausgang enthält die Durchflussmenge in der Amplitude und der Durchflussrichtung in der Phase. Das Bipolarsignal wird mit analogen Schaltern, Haltekondensatoren und einem Differenzverstärker demoduliert, wie in Abbildung 10 dargestellt. Die analogen Schalter müssen einen niedrigen Widerstand und eine mittlere Schaltgeschwindigkeit aufweisen. Die ADG5412 Hochspannungs-, Latch-up-Proof-, Quad-SPST-Schalter, die 9,8 Omega typische R ON und 1,2 Omega R ON Ebenheit, fügen Sie kleine Verstärkung Fehler oder Verzerrung des Signals. Der AD8276 Low-Power, Low-Cost, Unity-Gain-Differenz-Verstärker Schnittstellen zu einem ADC mit einem 5-V-Full-Scale-Eingangsbereich. Somit ist sein REF-Pin an eine 2,5-V-Referenz gebunden, wobei dieser Pegel den bipolaren Ausgang in einen unipolaren Bereich verschiebt. Ausgänge über 2,5 V repräsentieren den Vorwärtsfluss, während die Ausgänge unter 2,5 V einen umgekehrten Durchfluss darstellen. Auswahl des ADC Bei der Festlegung der Systemfehler-Budgets dominiert der Sensor im Allgemeinen und kann 80 bis 90 des Gesamtfehlers ausmachen. Der internationale Standard für elektromagnetische Durchflussmesser legt fest, dass die Messwiederholbarkeit 1frsl3 der maximalen Systemabweichung bei 25degC und der konstanten Durchflussmenge nicht überschreiten darf. Bei einem Gesamtfehlerbudget von 0,2 sollte die Wiederholbarkeit 0,06 nicht überschreiten. Wenn der Sensor 90 dieses Budgets ausmacht, muss die Senderelektronik einen maximalen Fehler von 60 ppm haben. Um Fehler zu minimieren, können wir ADC-Proben vermitteln. Zum Beispiel, für alle fünf Proben, verwerfen das Maximum und Minimum, und durchschnittlich die restlichen drei. Der ADC müsste während jedes abgewickelten Intervalls fünf Proben erhalten, was während der letzten 10 der Erregungsperiode auftritt. Dies erfordert, dass die ADC-Abtastrate mindestens das 50-fache der Sensoranregungsfrequenz beträgt. Um die schnellste Erregung von 30 Hz zu ermöglichen, muss die minimale Abtastrate 1500 Hz betragen. Eine schnellere Abtastung würde es ermöglichen, dass mehr Datenproben gemittelt werden, um Rauschen zu unterdrücken und eine bessere Genauigkeit zu erzielen. Diese ADC-Anforderungen eignen sich hervorragend für die Sigma-Technologie, die bei moderaten Geschwindigkeiten eine hervorragende Geräuschentwicklung bietet. Das AD7192 Ultraschall-Rauschen Sigma-ADC eignet sich ideal für elektromagnetische Durchflussmesser, da es eine 16,5-Bit-rauschfreie Auflösung bei einer Ausgangsdatenrate von 4800 Hz angibt. Tabelle 5 zeigt seine effektive Auflösung vs. Verstärkungs - und Ausgangsdatenrate. Tabelle 5. AD7192 Effektive Auflösung vs. Gain - und Output-Datenraten-Filterwort (Dezimal) Ausgabedatenrate (Hz) Einschwingzeit (ms) 1 Die Auflösung von Peak-to-Peak (p-p) ist in Klammern aufgelistet. Fig. 11 zeigt die ADC-Teilschaltung, einschließlich des Demodulatorausgangs und der ADR3425-Mikromotor, eine hochgenaue 2,5-V-Referenz. Einige Anwendungen, wie zB Getränkefüllung, benötigen eine höhere Frequenzsensorerregung. 150 Hz Sensorspulenerregung ermöglicht den Abfüllvorgang in etwa einer Sekunde. Lärmanforderungen bleiben gleich, aber der ADC muss schneller sein. Der AD7176-2 Sigma-ADC setzt sich in 20 Mikrometer ein, mit 17-Bit-Rauschfreien Auflösung bei 250 kSPS und 85 dB Ablehnung von 50 Hz und 60 Hz Tönen. Analoge Signalkettenprüfung Die hier beschriebenen Bausteine wurden verwendet, um einen elektromagnetischen Durchflusssensor in einem Kalibrierlabor anzuregen und zu testen. Das komplette Frontend, einschließlich der hohen CMRR-Eingangsstufe, des Bandpassfilters und der Verstärkungsstufe, wurden auch in einem realen Strömungssystem getestet. Zwei Testboards erreichten plusmn0.2 Genauigkeit auf der Reichweite von 1 ms bis 5 ms mit einer Wiederholbarkeit von 0,055. Dies korreliert gut mit den Industriestandards. Die Signalkette für einen elektromagnetischen Durchflussmesser ist in Abbildung 12 dargestellt. Die Sensoranregung und - messung diktiert die Gesamtsystemleistung, da das an den Elektroden entwickelte Millivolt-Signal schließlich in ein Durchflussergebnis umgewandelt wird. Die Durchflussrate wird dem Systemcontroller über mehrere Protokolle mitgeteilt, darunter RS-485 und eine 4-mA bis 20 mA Stromschleife. Die Hauptvorteile der Stromschleife sind, dass sie nicht durch den Spannungsabfall in der Verdrahtung beeinflusst wird, über lange Distanzen kommunizieren kann und weniger anfällig für Störgeräusche als Spannungskommunikation ist. In Fabrikautomationsanwendungen sind digitale Busprotokolle häufiger und bieten High-Speed-Kommunikation über kürzere Distanzen mit einem differentiellen Spannungsmodus-Signal. Abbildung 13 zeigt eine 4-mA bis 20-mA-Signalisierungsschaltung mit HART-Reg-Kommunikation. Abbildung 14 zeigt eine isolierte RS-485-Lösung. Um die sicheren Spannungen an der Benutzeroberfläche aufrechtzuerhalten und zu verhindern, dass Transienten von den Quellen übertragen werden, ist ggf. eine galvanische Trennung zwischen jedem Kommunikationskanal und dem Systemcontroller erforderlich. Tabelle 6 zeigt eine Liste von Komponenten, die die höchsten Integrationsniveaus für diese Kommunikationsstandards bieten. Tabelle 6. Integrierte Schaltungen für industrielle Datenerfassung Offen - und Kurzschluss-, fehlersichere Empfängereingänge Thermischer Abschaltschutz Fazit Elektromagnetische Durchflussmesser gehören zu den gängigsten Arten von Strömungstechnologien, die heute eingesetzt werden. Sie dominieren bei der Flüssigkeitsmessung und sind in Europa aufgrund der Fokussierung auf Abfallmanagementsysteme besonders beliebt. Die wichtigsten Trends sind die Reduzierung der Platinenflächen und die höhere Performance. Die Systemleistung wird durch den analogen Eingangsblock diktiert, was einen hochohmigen, rauscharmen, hoch-CMRR-Eingangsverstärker und einen geräuscharmen, hochauflösenden Sigma-ADC erfordert. Zukünftige Trends diktieren die Notwendigkeit noch schneller ADCs. Die AD719x-Familie der ADCs passt zu den Anforderungen des Systemstandards, während die Familie AD7176 gut aufgestellt ist, um den zukünftigen Anforderungen gerecht zu werden. ADIs Portfolio von hocheffizienten DC-to-DC-Reglern, integrierte Kommunikation, hochauflösende ADCs, Präzisionsverstärker und hochpräzise Spannungsreferenzen ermöglicht es Designern, diese Anforderungen in neuen Designs zu übertreffen. Ke Li ist ein Systemanwendungsingenieur im Geschäftsbereich Automation, Energy und Sensor in Analog Devices mit Sitz in Limerick Ireland. Ke trat im Jahr 2007 als Produktanwendungsingenieur mit der Precision Converters Gruppe in Shanghai, China, zusammen, bevor er vier Jahre als RD-Ingenieur bei der Chemical Analysis Group in Agilent Technologies tätig war. Er erhielt 2003 einen Master-Abschluss in Biomedizintechnik und einen Bachelor-Abschluss in Elektrotechnik im Jahr 1999, beide von der Xian Jiaotong University. Colm Slattery ist ein Anwendungsingenieur im II-Segment bei Analog Devices. Seine erste Rolle in ADI war als Testentwickler. Er hat auch 3 Jahre mit Sitz in Shanghai, China, unterstützt Feld Aktivitäten für die Präzision Converter Gruppe. Vor seiner Rolle in der II-Gruppe war Colm ein Produktlinien-Applikationsingenieur in der DAC-Gruppe. Verwandte Produkte Micro-Power, Hochgenauigkeit 1.2V Spannungsreferenz 36 V, 1 A, Synchron-, Step-Down DC-DC Regler Zero Drift, Unidirektionaler Strom Shunt Monitor Isolierter Sigma-Delta Modulator 24 MH z Rail-to-Rail Dual Op Amp Low Gain Drift Präzisionsinstrumentierung Verstärker Fixed G 10, 100 Low Power, Low Noise, Low Bias Strom, Präzisions-Dual RRO Op Amp Hochspannungs-Latch-Up Proof, Quad SPST Switches Low Power, Wide Supply Range, Low Cost Unity-Gain Differenz Verstärker 4.8 kHz Ultra-Low Noise 24-Bit Sigma-Delta ADC mit PGA Micro-Power, Hochgenaues 2,5V Spannungsreferenz 24-Bit, 250 kSPS Sigma Delta ADC mit 20 micros SettlingImage Filterung kann je nach Effekt in zwei gruppiert werden : Tiefpassfilter (Glättung) Tiefpassfilterung (aka Glättung), wird eingesetzt, um hohe räumliche Frequenzrauschen aus einem digitalen Bild zu entfernen. Die Tiefpaßfilter verwenden gewöhnlich einen bewegten Fensteroperator, der ein Pixel des Bildes zu einem Zeitpunkt beeinflußt und seinen Wert durch irgendeine Funktion eines lokalen Bereichs (Fensters) von Pixeln ändert. Der Bediener bewegt sich über das Bild, um alle Pixel im Bild zu beeinflussen. Hochpassfilter (Kantenerkennung, Schärfen) Ein Hochpassfilter kann verwendet werden, um ein Bild schärfer zu machen. Diese Filter betonen feine Details im Bild - das Gegenteil des Tiefpaßfilters. Hochpass-Filter funktioniert in der gleichen Weise wie Tiefpass-Filterung verwendet es nur einen anderen Faltungs-Kernel. Beim Filtern eines Bildes wird jedes Pixel von seinen Nachbarn beeinflusst, und der Nettoeffekt der Filterung verschiebt Informationen um das Bild herum. In diesem Kapitel, verwenden Sie dieses Bild: Bogotobogo Website-Suche: Bogotobogo Website-Suche: Mittlere Filterung ist einfach zu implementieren. Es wird als eine Methode zum Glätten von Bildern verwendet, wodurch der Betrag der Intensitätsänderung zwischen einem Pixel und dem nächsten verringert wird, was das Reduzieren von Rauschen in Bildern verursacht. Die Idee der mittleren Filterung ist einfach, jeden Pixelwert in einem Bild mit dem mittleren (durchschnittlichen) Wert seiner Nachbarn zu ersetzen, einschließlich selbst. Dies hat die Wirkung, Pixelwerte zu eliminieren, die ihrer Umgebung nicht repräsentativ sind. Die mittlere Filterung wird üblicherweise als Faltungsfilter betrachtet. Wie andere Windungen basiert es um einen Kern, der die Form und Größe der Nachbarschaft darstellt, die bei der Berechnung des Mittelwerts abgetastet werden soll. Oft wird ein 3-facher 3-Quadrat-Kernel verwendet, wie unten gezeigt: Der mf ist der mittlere Filter: Der Filter2 () ist definiert als: Y filter2 (h, X) filtert die Daten in X mit dem zweidimensionalen FIR-Filter in der Matrix h. Es berechnet das Ergebnis, Y, mit zweidimensionaler Korrelation und gibt den zentralen Teil der Korrelation zurück, der die gleiche Größe wie X hat. Er gibt den durch den Formparameter angegebenen Teil von Y zurück. Form ist ein String mit einem dieser Werte: voll. Gibt die vollständige zweidimensionale Korrelation zurück. In diesem Fall ist Y größer als X. gleich. (Default) Gibt den zentralen Teil der Korrelation zurück. In diesem Fall ist Y die gleiche Größe wie X. gültig. Gibt nur die Teile der Korrelation zurück, die ohne nullgepolsterte Kanten berechnet werden. In diesem Fall ist Y kleiner als X. Nun wollen wir den im vorigen Abschnitt definierten Kernel mit filter2 () anwenden: Wir können sehen, dass das gefilterte Bild (rechts) im Vergleich zum ursprünglichen Eingang (links) . Wie bereits erwähnt, kann das Tiefpassfilter verwendet werden. Lass es testen Zuerst, um die Eingabe ein wenig schmutzig zu machen, spritzen wir etwas Pfeffer und Salz auf das Bild und wenden dann den mittleren Filter an: Es hat eine gewisse Wirkung auf das Salz - und Pfeffergeräusch, aber nicht viel. Es hat sie nur verschwommen gemacht. Wie wäre es mit dem Versuch, die Matlabs eingebaute Median Filter Bogotobogo Website Suche: Bogotobogo Website Suche: Median Filter - medfilt2 () Hier ist das Skript: Viel besser. Anders als der vorherige Filter, der gerade Mittelwert verwendet, dieses Mal haben wir Median verwendet. Median-Filterung ist eine nichtlineare Operation, die häufig in der Bildverarbeitung verwendet wird, um Salz - und Pfeffergeräusche zu reduzieren. Beachten Sie auch, dass das medfilt2 () 2-D-Filter ist, also funktioniert es nur für Graustufenbild. Für Lärm entfernen für RGB-Bild, gehen Sie bitte bis zum Ende dieses Kapitels: Entfernen von Rauschen im RGB-Bild. Matlab bietet eine Methode zur Erstellung eines vordefinierten 2-D-Filters. Sein fspecial (): h fspecial (Typ) erzeugt einen zweidimensionalen Filter h des angegebenen Typs. Es gibt h als Korrelationskernel zurück, welches die entsprechende Form ist, um mit imfilter () zu verwenden. Der Typ ist ein String mit einem dieser Werte: Matlab Image und Video Verarbeitung OpenCV 3 - Bild Videoverarbeitung OpenCV 3 Bild - und Videoverarbeitung mit Python
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