Методы формирования цифровой последовательности | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 23 ноября, печатный экземпляр отправим 27 ноября.

Опубликовать статью в журнале

Авторы: ,

Рубрика: Технические науки

Опубликовано в Молодой учёный №48 (338) ноябрь 2020 г.

Дата публикации: 25.11.2020

Статья просмотрена: 76 раз

Библиографическое описание:

Аверченко, А. П. Методы формирования цифровой последовательности / А. П. Аверченко, В. А. Слисков. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2020. — № 48 (338). — С. 32-34. — URL: https://moluch.ru/archive/338/75659/ (дата обращения: 15.11.2024).



В статье рассказывается про основные методы формирования цифровой последовательности.

Ключевые слова: синтез, сигнал, метод.

Косвенный синтез частоты на основе фазовой автоподстройки (PLL)

Этот метод синтеза использует принцип сравнения частоты и фазы выходного сигнала, создаваемого генератором, управляемый напряжением (VCO), с сигналом опорного генератора.

Структурная схема такого синтезатора показана на рис. 1. Обнаружение ошибок обеспечивается с помощью фазового детектора (ФД), работающего на определенной частоте f c , называемой частотой сравнения. Эта частота получается путем деления частоты опорного генератора G на N. Выходная частота сначала делится на M, а затем сравнивается с частотой f c . При отклонении частоты на выходе ФД появляется управляющее напряжение, которое действует на управляющий элемент VCO до тех пор, пока отклонение не исчезнет. Поскольку делители частоты имеют целочисленные коэффициенты деления, шаг сетки такого синтезатора определяет частоту сравнения. Выходная частота определяется по формуле:

Где:

выходная частота;

частота сравнения;

— M коэффициент деления выходной частоты.

Фазовый детектор — дополнительный источник фазового шума. Попытка достичь небольшого шаг перестройки частоты заставляет работать при более низкой опорной частоте, который требует более низкой петлю фильтра частоты среза. Это еще больше увеличивает фазовый шум. В таком синтезаторе также очень сложно обеспечить перестройку частоты.

Синтезатор PLL [1]

Рис. 1. Синтезатор PLL [1]

Прямой цифровой синтез DDS

Суть таких генераторов предельно проста: сигнал хранится в памяти в цифровом виде и воспроизводится цифро-аналоговым преобразователем в аналоговом виде. Благодаря этому форма волны может быть абсолютно любой, а не просто обыкновенной синусоидой или прямоугольником.

Недостатком DDS является джиттер.

Джиттер — дрожание фазы, который происходит, когда отношение между частотой опорного генератора и частотой выходного сигнала является дробным.

В большинстве случаев этим показателем можно пренебречь.

Преимущества DDS:

— очень высокое разрешение по частоте и фазе с цифровым управлением;

— чрезвычайно быстрый переход на другую частоту (или фазу), перестройка частоты без разрыва фазы, без выброса и других аномалий, связанных со временем стабилизации;

— цифровой интерфейс упрощает управление микроконтроллером.

— для квадратурных синтезаторов есть DDS с выходами I и Q, которые работают вместе.

Частотное разрешение DDS составляет сотые и даже тысячные доли герца при выходной частоте порядка нескольких десятков мегагерц. Это разрешение недоступно для других методов синтеза. С DDS скорость настройки практически ограничена только скоростью цифрового интерфейса управления. Кроме того, каждый скачок частоты DDS происходит без прерывания фазы выходного сигнала. Поскольку выходной сигнал синтезируется в цифровом виде, очень легко выполнять различные типы модуляции

Структура DDS представлена на рис. 2.

Синтезатор DDS [1]

Рис. 2. Синтезатор DDS [1]

Эта структура DDS имеет очевидные недостатки. Основная из них — неудовлетворительная перестройка частоты. Поскольку тактовая частота делится на целое число, шаг настройки будет переменным, и чем ниже коэффициент деления, тем больше относительный размер шага. Этот шаг будет неприемлемым при низких коэффициентах разделения.

Кроме того, при настройке выходной частоты частота дискретизации также изменится. Это усложняет фильтрацию выходного сигнала, а также приводит к неоптимальному использованию скоростных характеристик ЦАП — они будут полностью задействованы только на максимальной выходной частоте. Гораздо логичнее всегда работать с постоянной частотой дискретизации, близкой к максимальной для используемого вами ЦАП, независимо от выходной частоты.

Все недостатки описанной выше конструкции можно устранить, предложив решение: заменить счетчик адресов ПЗУ на другое цифровое устройство, называемое накапливающим сумматором. Аккумулятор — это регистр, который перезагружается в каждом цикле устройства со значением, которое соответствует старому содержанию плюс постоянное добавление (рис. 3).

Синтезатор DDS с аккумулятором фазы [1]

Рис. 3. Синтезатор DDS с аккумулятором фазы [1]

Когда приращение фазы равно единице, поведение накапливающего сумматора не отличается от поведения двоичного счетчика. Например, если приращение фазы равно двум, код фазы будет изменяться в два раза быстрее. В этом случае коды поступают в ЦАП с той же частотой, но они не являются смежными, вместо этого они принимают счет функции sin. В этом случае частота генерируемого сигнала в два раза выше, а частота дискретизации остается прежней. Аккумулятор фазы работает с периодическими переполнениями и выдает арифметические операции по модулю 2N.

Выходная частота определяется формулой:

Где:

выходная частота;

тактовая частота;

код частоты;

разрядность.

Литература:

  1. Леонид, Ридко DDS: прямой цифровой синтез частоты / Ридко Леонид. — Текст: электронный // ra3ggi: [сайт]. — URL: http://ra3ggi.qrz.ru/UZLY/dds.htm (дата обращения: 24.11.2020).
  2. Ватутин В. Цифровая обработка сигналов помехоустойчивых космических радиолиний / В. Ватутин. — М.: Радиотехника, 2007. — 96 с.
Основные термины (генерируются автоматически): DDS, выходная частота, выходной сигнал, PLL, VCO, опорный генератор, перестройка частоты, частота, частота дискретизации, тактовая частота.


Ключевые слова

метод, синтез, сигнал

Похожие статьи

Классификация аудиосигналов с помощью нейронных сетей

В статье дано краткое описание существующих подходов к классификации аудио сигналов с помощью нейронных сетей, приводятся ссылки на смежные исследования, описаны детали подготовки нейронной сети, а также проблемы, которые могут возникнуть в процессе ...

Процедура создания компонентной табличной модели

В статье описана процедура создания новой компонентной технологии математического моделирования в электронных таблицах.

Сопоставленный анализ методов проектирования регуляторов

В статье представлено определение регулятора и процесса проектирования. Также проведен сопоставительный анализ методов проектирования регуляторов.

Аппаратная реализация искусственных нейронных сетей. Часть 1

Рассмотрены типы искусственных нейронных сетей. Представлены методы аппаратной реализации искусственных нейронных сетей с использованием аналоговых, либо цифровых схем нейрон-синапсов. Представлены выводы о работе данных алгоритмов на основе их аппар...

Модель математической нейронной сети

В статье представлен опыт изучения нейронных сетей, их реализации с помощью языка программирования Java. Определен терминологический аппарат работы с нейросетями, их свойства и функции.

Основные подходы к миграции схем баз данных

В статье автор пытается рассказать об основных подходах к миграции схем баз данных.

Методы детектирования искусственных новостей

В статье решается задача детектирования искусственных новостей. Используются классические методы машинного обучения, такие как метод опорных векторов и случайный лес, а также методы глубокого обучения — нейронная сеть LSTM, языковые модели BERT и XLN...

Современные способы кодирования информации в вычислительной технике

В данной статье отражены понятия: формы передачи информационных данных в вычислительных машинах, раскрыто понятие кодирования информации, рассмотрены способы кодирования текстовой, графической, звуковой информации в вычислительной технике.

Разработка математической модели нейронной сети

В статье рассмотрены вопросы разработки математической модели нейронной сети.

Эффективность алгоритма объединения данных

Приведены результаты моделирования работы и эффективность алгоритма объединения данных от видеокамеры и лидара.

Похожие статьи

Классификация аудиосигналов с помощью нейронных сетей

В статье дано краткое описание существующих подходов к классификации аудио сигналов с помощью нейронных сетей, приводятся ссылки на смежные исследования, описаны детали подготовки нейронной сети, а также проблемы, которые могут возникнуть в процессе ...

Процедура создания компонентной табличной модели

В статье описана процедура создания новой компонентной технологии математического моделирования в электронных таблицах.

Сопоставленный анализ методов проектирования регуляторов

В статье представлено определение регулятора и процесса проектирования. Также проведен сопоставительный анализ методов проектирования регуляторов.

Аппаратная реализация искусственных нейронных сетей. Часть 1

Рассмотрены типы искусственных нейронных сетей. Представлены методы аппаратной реализации искусственных нейронных сетей с использованием аналоговых, либо цифровых схем нейрон-синапсов. Представлены выводы о работе данных алгоритмов на основе их аппар...

Модель математической нейронной сети

В статье представлен опыт изучения нейронных сетей, их реализации с помощью языка программирования Java. Определен терминологический аппарат работы с нейросетями, их свойства и функции.

Основные подходы к миграции схем баз данных

В статье автор пытается рассказать об основных подходах к миграции схем баз данных.

Методы детектирования искусственных новостей

В статье решается задача детектирования искусственных новостей. Используются классические методы машинного обучения, такие как метод опорных векторов и случайный лес, а также методы глубокого обучения — нейронная сеть LSTM, языковые модели BERT и XLN...

Современные способы кодирования информации в вычислительной технике

В данной статье отражены понятия: формы передачи информационных данных в вычислительных машинах, раскрыто понятие кодирования информации, рассмотрены способы кодирования текстовой, графической, звуковой информации в вычислительной технике.

Разработка математической модели нейронной сети

В статье рассмотрены вопросы разработки математической модели нейронной сети.

Эффективность алгоритма объединения данных

Приведены результаты моделирования работы и эффективность алгоритма объединения данных от видеокамеры и лидара.

Задать вопрос