Contents — find the section you need
Change parameters and verify
Open the panel, then press Run to load Python. You can stop execution and reset parameters. Results are computed on this device. No Python installation is required.
Local execution steps below are optional for reproducing the source results; they are not required for the browser experiment.
The experiment controls are in English.
Bir sensörü daha hızlı yoklamak, yalnızca aynı değeri tekrar tekrar elde etmenize neden olabilir. Örneklenmiş verilerdeki düşük frekanslı bir özellik, aynı zamanda katlanmış yüksek frekanslı bir giriş de olabilir. Bu deney, ayırt edilemeyen örnekler üreten iki farklı sürekli sinyali göstermektedir.
Dört farklı hız ve bant genişliğini ayırın
ODR, yeni sensör çıktısının hızıdır; yoklama, ana bilgisayarın bunu ne sıklıkla okuduğudur. Bant genişliği, hangi giriş frekanslarının geçtiğini, kayıt hızı ise neyin saklandığını açıklar. 100 Hz'lik bir ODR, dahili filtrelemeden bağımsız olarak bant genişliğini belirtmez. Aynı kaydı 1 kHz'de yoklamak, 1.000 yeni örnek elde etmenizi gerektirmez.
FIFO cihazlarında, toplu varış zamanı da bireysel edinme zamanlarından farklıdır. Varışları tekdüze zamanlı ölçümler olarak ele almak yerine, cihaz zaman damgalarını kontrol edin.
İki dalga, özdeş örnekler
20 Hz örnekleme hızında, zaman damgaları n/20 s'dir. Bu 12 Hz ve 8 Hz kosinüsler çakışıyor:
12=20−8 olduğundan, tam sayı döngüsü fazını kaldırmak bir işaret tersine çevrilmesine neden olur. Kosinüs çift olduğundan eşitlik elde edilir. Bu, faz hizalı bir kosinüs örneğidir, keyfi sinyallerin aynı görünümü koruduğu iddiası değildir.
Çalıştırın ve inceleyin
Betik dosyasını indirin ve python3 engineering_labs.py dosyasını çalıştırın. Python 3.12.3, NumPy 1.26.4 ve Matplotlib 3.6.3 ile çalıştırılmıştır. 0 ile 1,95 saniye arasındaki 40 örnekte, maksimum fark yaklaşık 2,24×10⁻¹⁴'tür ve kayan noktalı yuvarlama ile tutarlıdır. CSV dosyasını da bir elektronik tabloda inceleyin.
Şekil 0–0,5 s'ye yakınlaştırılmıştır. Sürekli eğriler farklıdır ancak siyah örnekler çakışmaktadır. Bu örnekler tek başına hangi girişin onları ürettiğini belirleyemez.
Nyquist koşullarının varsayımları vardır
Temel bant yeniden yapılandırması için, en yüksek giriş frekansını örnekleme hızının yarısının rahatlıkla altında tutun. Eşitliğe yakın, faz tamamen sıfır örnekler bile üretebilir, bu nedenle frekansın tam olarak iki katı pratik bir marj değildir. Bant dışı titreşim ve gürültü de katlanır. ADI antialiasing açıklamasına bakın.
İstenmeyen içerik sinyal bandına katlandıktan sonra, daha sonraki düzeltme tek başına onu orijinal sinyalden ayıramaz. ADC aliasing açıklaması, ön örnekleme analog filtrelemesini sonraki işlemden ayırır.
Azaltma başka bir takma ad oluşturabilir
100 Hz'lik bir logun her beşinci örneğini tutmak 20 Hz verir. Doğru kaydedilmiş 12 Hz'lik bir bileşen artık yeni 10 Hz'lik Nyquist frekansını aşıyor. Geçiş bandını ve gecikmeyi hesaba katarak, örneklemeyi azaltmadan önce yeni bant genişliği için alçak geçiş filtresi uygulayın.
Ortalama alma, frekans tepkisini değiştirir ancak yeterli bant dışı reddi garanti etmez. Düzgün bir grafik ve başarılı bir takma ad giderme ayrı iddialardır.
Gerçek logları sırayla kontrol edin
ODR, dahili filtreler, FIFO ve zaman damgası anlamını inceleyin. Yinelenenleri ve boşlukları bulmak için sayaçları ve aralıkları kullanın. Birden fazla hızı bilinen girişlerle veya kararlı koşullarla karşılaştırın. Hız değiştiğinde hareket eden bir spektral tepe, takma ad oluştuğunu gösterir, ancak mekanik çalışma koşulları da sabit kalmalıdır. IMU gürültü istatistiklerini yorumlamadan önce bu kontrolleri tamamlayın.
Yorumlar
Lütfen önce giriş yapın.
Henüz veri yok.