搜索什么是振幅量化误差，它对振动信号频谱有什么影响？
2017-02-27 by:CAE仿真在线 来源:互联网
摘要
本文主要阐述了什么是振幅的量化误差及其避免方法。典型的量化误差是在采集数据过程中产生的,也称舍入误差。为了对此进行解释,本文通过人工修改实时信号的办法,展示了振幅分辨率充足和不足的情况下信号样本间的差异。进而将该实例扩展到频域中,阐述了量化误差对信号频谱的影响。
一般而言,振幅量化误差是由振幅分辨率不足,导致难以准确捕捉到确切的信号幅度引起的。现代ADC采集系统通常采用24位或16位分辨率,所以分辨率不是主要因素;但较小位数振幅分辨率的测量系统可能损坏数据。
信号的采样水平会影响振幅分辨率,换句话说,在采样过程中没有足够的位数来准确确定信号水平。典型的数字模拟转换器具有一个可接受的特定电压范围。Prosig的ADC硬件的范围是±10伏特。在这些系统中ADC的分辨率是24位,这意味着,在20伏的总范围内包含16777216(224)个不同水平。这足以定义大多数传感器获得的信号水平。为了证明这一点,我采样了一个有足够振幅分辨率的信号(图1)。
图1 充足振幅分辨率获得采样数据
然而,在极少数情况下,如果使用的传感器灵敏度很低(例如,1μV/EU),并且没有通过调整系统增益以达到ADC完整的工作范围,这将导致振幅分辨率不足,难以准确描述信号。如果利用的ADC范围只有±1V或少于±10V,那么获得的信号水平将会更少。
图2给出了包含舍入误差的采样数据。可以发现,图1中大约在-15EU~+12.5EU的水平,已经被舍入到-12EU、-8EU、-4EU、0EU、4EU、8EU和12EU水平。当然,这可能有些夸张,但是,舍入误差对数据采集的影响已经变得直观可见。
图2 量化后的数据(包含舍入误差)
那么,如果振幅分辨率不足,所获得的频谱又是怎样的呢?我们采用RMS自动频谱分析仪对含有量化误差和不含量化误差的结果进行了处理,所得结果如图3所示。起初,我们可能会希望看到这种量化误差延续到频谱上,但情况并非如此;然后,我们采用FFT对每一个频格的振幅进行了计算。
图3 RMS自动频谱分析仪获得的结果
由图3可知,包含量化误差的信号具有较高的本底噪声;在频谱中,这可能会掩盖本底噪声处或本底噪声以下的峰值。
由图4可以发现,两个信号的振幅具有明显的差别。为了进一步研究,本文在频谱数据中两个峰值频率附近(2Hz-58 Hz)进行了带通处理。然后,计算了2个带通时间信号的RMS值,这与频谱计算的结果十分接近。
图4 振幅谱对比
对于振幅量化误差问题有两种快速的解决方法:(1)采用测量水平范围合适的传感器;第二,调整系统增益,争取ADC范围利用率不低于50%。大多数情况下,需要综合使用上述两种方式来解决振幅量化误差问题。
原文链接:
http://blog.prosig.com/2016/01/27/what-is-amplitude-quantization-error/
本文英文原文来源于Prosig Noise & Vibration Blog,译者:欣欣。限于水平,翻译不准确之处望大家见谅并指正。
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