智能传感器信号处理分析

嵌入式处理器提取有用信息

即使在经过相当多的讯号调整后，若可从随时间变化的电子讯号中提取出相关信息，传感器产生的讯号才有用。此一提取过程透过嵌入式微处理器来完成，传统上使用微控制器或数字讯号处理器(DSP)。因此，显而易见，处理器的功能及其上运行的应用软件的功能，才是系统中最关键的因素，这就是为智能传感器处理系统提供所有「智能」的处理器次系统。

处理传感器输出的第一步，是将模拟讯号(通常被调整成提供变化的模拟电压)转换成数字形式。由此可以推断，ADC在决定整个传感器处理系统的精确度方面发挥至关重要的作用。此外，ADC必须提供足够高的分辨率和具有较好的精确度特性，如积分非线性(Integral Non-Linearity, INL)和微分非线性(Differential Non-Linearity, DNL)。

通常，可能须要对从传感器获取的数据执行大量的后制操作。此类操作的例子包括：

数据的有限脉冲响应(FIR)和无限脉冲回应(IIR)滤波

主要用于消除噪声，可能需要不同类型的滤波器。例如，若目标仅是限制讯号的频宽与去除高频噪声，则使用低通滤波器或带通滤波器比较合适。另一方面，如果系统易受电源引入的噪声的影响，则使用高通滤波器或带拒滤波器(具体取决于所需讯号的频谱)更合适(图3)。

进行快速傅利叶转换(FFT)计算来分析数据

以便将频域数据用于进一步的处理阶段，此一操作对于信息包含在输出讯号的频率中的传感器尤为重要，例如基于都卜勒效应的超音波传感器或声音传感器。

传感器数据的静态或周期性校准

校准是透过提供一组已知的传感器输入并测量相应的输出，来设置传感器输出与所需物理参量之间映射的过程。

传感器输出与所测量的物理参量间通常不是线性关系

在此类情况下(例如热电偶)，必须将采样后的传感器数据「线性化」以补偿输入输出间的此种非线性关系。该过程通常会涉及高密集度的计算，如应用高次多项式。

根据输入数据的大小对其进行换算和常态化

此类计算要求传感器接口使用的处理器必须具有相当高速的数学运算能力，普通的16位微控制器架构无法满足这样的要求。

此外，在很多应用中，并不只是简单地对传感器讯号进行分析和解读，还必须执行控制操作对传感器讯号进行响应。这些操作可能包括以下几项任务：调整传感器讯号分析软件所使用的校准参数，以便正确分析传感器输出；向其它处理次系统传送数据，例如汽车轮胎上的胎压监控器向仪表板定期发送压力资料并发送警报；在因特网上更新数据，例如定期读取电表读数或定期收集工业数据采集系统的数据；控制电机、电源、继电器、开关和其它设备；采用容错措施，例如修正与故障传感器对应的数据或切换到其它感测组件。

传统上，使用DSP执行此类数学计算密集的任务。不过，DSP本身(没有关联微控制器)并不是非常适用于传感器接口，理由主要有四个：第一，DSP设备没有灵活的中断结构；其次，DSP设备在控制位如单独的I/O接脚方面的效率不高；再者，DSP设备在很大程度上依赖于外接内存和周边；第四，DSP设备的接脚数一般都比较多，但是传感器处理所需的接脚数应该要非常少，这一点非常重要，因为很多应用一般都有空间限制，并且对成本敏感。

另一种适用于高效能智能传感器系统的有效单芯片架构平台是16位DSC，如微芯(Microchip)的dsPIC33F系列。DSC是一种创新的混合处理器架构，集16位微控制器的控制功能与丰富的DSP功能于一身。DSC架构非常适用于提供周期性中断，以及捕捉来自多个传感器和控制输入端的数据。若有需要，DSC架构可与分布式系统中的其它控制器模块共享数据。

另一方面，DSC的中央处理器支持一系列强大的DSP指令和灵活的寻址模式，因而能够快速准确地进行算术和逻辑运算。接下来，说明让DSC架构适用于智能传感器讯号处理的典型特性。

DSC必备主要特点

典型的DSC架构具有使其适用于大量传感器应用的多种中央处理器和周边特性。以下将探讨这些特性中最有用的几个，在选择DSC架构时，这几个特性是考虑的重点。

增强的中央处理器功能

16位DSC最强大的特性是可提供丰富的DSP功能。真正的DSC包含两个40位累加器，可用于储存两个独立的16位×16位乘法运算的结果。

大多数DSP算法如FIR和IIR滤波，都会涉及计算乘积之和。利用特殊指令如乘法与累加计算(Multiply-and-Accumulate, MAC)，可以在一个运算速度内将两个16位数字元相乘，将结果加到累加器，然后从随机存取内存(RAM)预先取得一对数据值。利用两个累加器，也可以将数据写回一个累加器，同时在另一个累加器上执行计算。

累加器宽度为40位(而非32位)时，可以将数据暂时「溢出」(这在累加器中累加大量值时经常发生)。此外，DSC的中央处理器也可以选用一种称为「饱和」的机制，将值保持在允许的范围内，并在将值写回RAM时对值进行取整或换算。DSC的另一项特性(也是微控制器一般缺少的)是其解读分数形式的数据的能力，DSC并不总是假定数据为整数，因而有助于分数运算。

除上述特性外，还增加各种数据寻址模式，用以高效移动数据，支持环形缓冲区和位反转寻址，以及零耗循环(Zero Overhead Loop)。很显然地，DSC提供了非常强大的使用者友善型中央处理器架构来处理或分析传感器数据。

灵活的中断结构

DSC设备的中断结构拥有极高的灵活性。一般来说，支持大量可单独允许并设置优先级的中断源和向量，这对涉及多个传感器的应用非常有利。其中断延迟应该具有高确定性，以简化系统开发人员的工作。显著提高智能传感器讯号处理应用效率的另一个特性是，直接内存存取(Direct Memory Access, DMA)，其在周边和内存之间(如在ADC和数据缓冲区间)自动传输大批量的数据。

运行时自我烧录(RTSP)

大多数传感器应用都须要储存常数，其用于根据环境条件、变换器输出与预测量之间的偏差量，来校准从传感器获取的资料。后制算法也会使用常数，如滤波系数或快速傅立叶转换旋转因子。但是，在RAM中储存此类常数会浪费数据储存空间。

DSC设备通常包含闪存(Flash Memory)程序内存和基于闪存的数据电子式可清除程序化只读存储器(EEPROM)，可用于高效可靠地储存和存取此类常数。在闪存DSC设备中，使用者的程序甚至可以实时修改这些常数，具体取决于环境、资料或工作条件的变化。

实体电路串行烧录

借助闪存DSC，使用者能够使用称为实体电路串行烧录(In-Circuit Serial Programming, ICSP)的方法在现场轻松升级应用韧体。实体电路串行烧录，不仅可以修正传感器校准或软件漏洞，以最少的成本和最短的延迟提供更强的功能，而且能够使同一控制器用在不同类型的传感器接口中及不同的条件下。