teoría de Nyquist para muestrear datos de TMP36

No importa cuánto se esfuerce, habrá un ruido de alta frecuencia en la señal que violará la teoría de nyquist y hará un alias en la banda base. La pregunta es cuánto ruido recibes y cuánto filtro necesitas hacer para que sea aceptable.

Para la señal en sí, si va a aplicaciones extremas donde el ancho de banda para un sensor de temperatura especial (con el que estaba involucrado) tenía que superar los 50 kHz, no tiene más remedio que muestrear a más de 100 kHz. En esta ocasión, elegimos un muestreo de 200 kHz para facilitar el diseño de los filtros de reconstrucción.

En la mayoría de los casos, unas pocas decenas de Hz están bien, por lo tanto, asegúrese de muestrear al menos 2.5 veces más que la señal de banda base deseada y use un filtro anti-alias tan bueno como pueda permitirse o justificar. Cuanto más rápida sea la frecuencia de muestreo por encima de la banda base, más fácil será diseñar un filtro anti-alias, pero no olvide el ruido si realmente desea una precisión inferior a 0,3 grados centígrados.

Para cualquier SNR deseada, por lo tanto, la precisión, el ruido por encima de la tasa de nyquest debe filtrarse antes de ingresar al menos su SNR deseada.

Esto se logra fácilmente con los ADC Integrados y Volcados y no con los ADC de tipo SAR, donde los errores de aliasing están dominados por el ruido por encima de la tasa de muestreo de 1/2.

Si no tiene un convertidor de tipo IDC, entonces estime la señal BW por tasa de respuesta ambiental = V / s = 0.35 / f y determine la atenuación del nivel de ruido necesaria del espectro de entrada y diseñe el orden y la pendiente del filtro para satisfacer ambas especificaciones de paso / rechazo de banda para cumplir con la SNR deseada o 1% de error.

también puede revisar los métodos digitales de IDC enlace

Por cierto, ¿dónde está su análisis de la señal de ruido?

Para asegurarse de que está muestreando su señal lo suficientemente rápido (para cumplir con el teorema de muestreo de Nyquist-Shannon-Kotelnikov), simplemente tome medidas con diferentes tasas de muestreo cada vez mayores y compare las gráficas de tiempo resultantes. Si la siguiente frecuencia de muestreo más alta le da el mismo resultado, es lo suficientemente bueno. Por supuesto, este método requiere aplicar la misma señal o una muy similar. Tenga en cuenta que la función de transferencia del sistema no es solo por el sensor en sí, sino por el ensamblaje completo del sensor y la masa térmica del objeto al que está conectado. Por lo tanto, si tiene un tanque masivo de algo, los cambios de temperatura pueden ser bastante lentos, y el muestreo puede ser lento.

En las hojas de datos hay varios gráficos que muestran la respuesta de temperatura. Lo peor de estos es el baño de aceite revuelto. Una regla de oro es que el ancho de banda de la señal se puede aproximar utilizando esta fórmula;

Ancho de banda = 0.35 / tiempo de reproducción

El tiempo de subida del baño de aceite es de aproximadamente 3 segundos. Esto dice que la frecuencia máxima de la señal de temperatura será de aproximadamente 0.12Hz. Necesita muestrear más de 0.24Hz para reconstruir completamente la señal de temperatura. Por supuesto, esto implica que es imposible construir un filtro de paso bajo, por lo que debe ir más alto.

Si está midiendo algo en el que el tiempo de respuesta es menor que en el baño de aceite, la respuesta será más lenta y el ancho de banda será menor.

Aquí está el gráfico de la hoja de datos que muestra el tiempo de respuesta en y baño de aceite; .

Puede estimar la frecuencia del TPM36 a partir de esto. Si el aceite estuvo a 0 ° C durante mucho tiempo y lo movió instantáneamente al aceite a 100 ° C, este gráfico muestra cuánto tardaría el TPM36 en cambiar de 0 a 100. El tiempo de subida se toma del 10% al 90%. Por lo tanto, el TPM36 tardaría un tiempo en decir 10C hasta que dijera que 90C serían unos 3 segundos. La fórmula que di convirtió esto a la frecuencia más alta en la señal. Sería alrededor de 0.12Hz. Nyquist dice que tienes que muestrear a 0.24Hz. Esto significa que está muestreando unas 40,000 veces más rápido de lo necesario.

Los trozos de material, de diferentes tamaños, tienen diferentes constantes de tiempo térmicas.

El silicio, cubo de 1 metro, tiene una duración constante de 11,400 segundos Silicon, 0.1meter cube (10cm cube), tiene 114 segundos de tiempo constante: sí, 100 veces más rápido. Silicon, 0.01meter cube (1cm cube), tiene 1,14 segundos de tiempo constante: sí, 10 000 veces más rápido. El silicio, cubo de 1 mm, tiene una duración constante de 11.4 milisegundos; Sí, 1MillionX más rápido.

Utilizo silicio / arena como aproximación para muchos problemas térmicos, como la respuesta de resistencias formadas por películas metálicas depositadas sobre sustratos cerámicos.