接口信号

接口信号（精选9篇）

接口信号 篇1

在现代化铁路中, 随着铁路提速工程和高速铁路工程的建设, 新型信号设备不断上道应用, 工业计算机上的两个232串口已经无法满足现代化铁路中新型信号设备的接入, 因此根据新兴型号设备的不同特性, 信号集中监测系统扩充了诸多信息接入接口, 如多串口卡接口, CAN卡接口, 网卡接口。所有的模拟量和开关量都是通过这些接口, 接入信号集中监测计算机, 作为信号集中监测计算机的核心设备, 莫过于插在计算机内部的各种接口, 这些接口是整个信号集中监测的神经元, 负责接收不同设备传输来的模拟量和开关量信息。如果这些接口损坏, 那就如人的大脑失去了神经元, 会立即瘫痪, 因此维护这些接口的正常运行是至关重要的。

1 信号集中监测站机上COM口的测试与故障处理

2013年7月份青岛电务段青西地区雷击灾害严重, 青西二场的信号集中监测的很多设备都受到雷击, 从路由器、交换机到信号集中监测站机, 以及各种采集机都受到不同程度的损坏, 导致了站场图上没有开关量信息和部分模拟量信息。

青西二场站场图信息是通过CTC维护机通过COM1口传输到信号集中监测站机, 遇到这种情况如何判断是采集机的故障还是信号集中监测站机的故障亦或是CTC维护机的故障呢?这时信号集中监测计算机上串口的好坏是处理此类故障的关键。判断COM口好坏只需一块小小的短路冒就能解决, 如图1。将黑色短路冒插在232COM2口的2、3针脚。打开串口调试程序, 将程序中的串口变更COM2口, 点击自动发送后, 查看数据接收板块状态:如果接收数据到说明COM2口没问题, 如果接收不到, 则COM2口损毁。也可以用此方法测试COM1口的好坏。

2 MOXA卡接口的测试与故障处理

信号集中监测计算机上除了自带的232COM口外还要连接其他设备, 最重要的莫过于MOXA卡了。MOXA卡主要分为辉煌厂家的C104HS和卡斯柯的CI134I两种型号。

2.1 C104HS接口的测试与故障处理

C104HS的4个口都是232COM口, 属于主机上232COM口的扩展, 和主机上的232COM口没有区别, 在日常故障处理时可以通过在COM口上的2、3针脚插短路冒来来判断MOXA卡四个串口的好坏。

2013年11月份胶济客专章丘客信号工区电源屏没有时实值, 而电源屏信息就是通过MOXA卡的COM3口传输到信号集中监测计算机上的, 通过上述方法测试之后, 判断得知COM3口不通信。更换COM口, 修改配置文件后立即恢复了实时值。

2.2 CI134I接口的测试与故障处理

卡斯柯厂家的MOXA卡CI134I分出的四个串口是422/485口, 4串口卡上左上角的2组指拨开关分别用作设置4个端口的工作方式和串口类型。

因为422/485的内部通信协议不同, 无法用上述方式来测试四个口的好坏, 处理与此类MOXA卡有关的故障时, 可以先将四个串口拨成相同的串口类型, 都是422或者都是485, 拨好之后用专用的串口线将两个串口对接起来通过超级终端来测试四个口的好坏。

在winxp下可以用超级终端来判断四个接口的好坏具体方法如下流程:程序———附件———通讯———超级终端, 建立两个超级终端, 选择不同的串口COM3, COM4, 保存———点击还原默认值———文件———属性———设置———ASCII码———本地回显键入的字符, 在COM3窗口随便键入字符, 在另外一个窗口COM4窗口中同步出现该字符, 说明COM3, COM4这两个串口没问题。同样也可以使用串口调试工具, 选择不同的串口, 手动发送一串字符的方法来确定。

3 CAN卡接口测试与故障处理

CAN卡的好坏判断比较繁琐, 它必须接入设备后才能判断, 在做CAN卡判断时, 应在车站天窗点内施行。当与CAN总线设备的通信全部中断时, 应检查CAN卡的好坏。检查方法:将各对接CAN总线的通信逐个断开, 看通信是否恢复, 以判断是否是某一个CAN接口设备影响了整个通信。然后将各CAN总线设备单独与主机上CAN卡连接, 检查通信是否连通, 如果通信始终不通, 在确认连线和配置无误下, 可判断CAN卡损坏。

在日常生产中, CAN卡损坏的几率非常小, 一旦出现所有与CAN通信中断, 本着处理故障应该以第一时间恢复设备正常运行为目标的原则, 首先应该做的是重启计算机, 大部分的CAN通信中断问题都可以通过重启计算机解决, 我段管内青西四场和中至站的CAN通信中断时都是重启计算机后自动恢复的。

4 网卡接口的测试与故障处理

判断网卡好坏的方法有多种, 比如在DOS里输入Ping127.0.0.1, 该地址是本地循环地址, 如发现本地址无法Ping通, 就表明本地机TCP/IP协议不能正常工作, 如果可以Ping通, 输入IPConfig来查看本地的IP地址, 然后Ping该IP, 通则网卡工作正常, 不通则是网卡出现故障。如果计算机上的是集成网卡, 则可以增加一块独立网卡, 安装驱动, 分配IP后, 连接网络, 能通则集成网卡坏。

5 结语

计算机的各种接口就如同人类的大脑神经中枢, 负责接收来自外界的各种信息, 因此接口的好坏直接影响到信号集中监测上各种模拟量开关量的呈现。无法实时地显示铁路行车的真实数据, 危及铁路行车安全, 因此, 掌握这些接口的维护与故障判断的方法是至关重要的。

接口信号 篇2

双电容接口式微机械陀螺的信号检测方法

在研究双电容接口式微机械陀螺结构与分析传统差分电容检测方法对其驱动力的影响的基础上,提出了一种适合于该陀螺的新型信号检测方法,此方法具有两个显著特点:第一,能够使公共电容极板偏置到零电压,消除其对驱动力的影响,进而提高微机械陀螺的.系统灵敏度;第二,能够消除直流电压的不匹配以及失调电压对输出信号的影响.最后,通过HSPICE软件仿真验证了该方法的可行性.

作 者：莫冰 刘晓为 谭晓昀 尹亮 丁学伟 汤佳郁 MO Bing LIU Xiao-wei TAN Xiao-yun YIN Liang DING Xue-wei TANG Jia-yu 作者单位：哈尔滨工业大学MEMS中心,哈尔滨,150001刊 名：传感技术学报 ISTIC PKU英文刊名：CHINESE JOURNAL OF SENSORS AND ACTUATORS年，卷(期)：19(5)分类号：V2关键词：微机械陀螺 驱动力 双电容接口 信号检测

图像信号的以太网接口电路设计 篇3

本接口电路主要包括编码器和解码器两部分, 总体设计框图如图1所示。下面对各模块加以介绍。

为了能够处理不同格式的图像信号, 编码器具有3个不同输入接口, 图像信号输入接口模块的作用就是将各个接口输入的图像信号转变为统一的格式 (ITU-R BT.656) , 送到ADV202的图像信号接口。用一个三选一电路结构选出其中一路送到ADV202。

ADV202是由美国模拟器件 (Analog Devices) 公司推出的一款单片JPEG2000编解码芯片。如图2所示, ADV202包含一个小波变换引擎、三个熵编解码器、片上存储器系统和一个嵌入式RISC处理器, 它能够提供完整的JPEG2000压缩/解压解决方案。ADV202的专用图像信号接口可直接支持ITU-R BT.656等多种图像信号格式。输入的图像信号数据经过像素接口被送往小波引擎。小波引擎支持最高6级的9/7和5/3小波变换, 变换所得的系数写入片内存储器。接着, 熵编解码器组将这些系数按照JPEG2000标准进行编码。内部DMA提供了存储器间的高带宽传输以及各功能模块和存储器间的高性能传输。ADV202内嵌的32位RISC处理器通过固件对芯片的工作进行控制。ADV212作为ADV202的升级版芯片, 可以直接替换电路中的ADV202。

FPGA是电路的控制器, 由它对编码器和解码器的工作进行协调。采用Xilinx公司的Spartan-3系列FPGA。本电路在FPGA内搭建的微处理器系统主要包括:嵌入式微处理器Micro Blaze;两个外部存储器控制器 (EMC) , 分别用来接口ADV202和以太网控制器;一个I2C控制器, 用于EEPROM的读写及部分芯片的初始化;一个UART, 可以连接到PC机串口, 提供系统工作信息并允许对系统的工作进行一些外部控制;一个中断控制器, 响应来自各处的中断使系统正确运作。

系统中的编码器上电之后, 微处理器首先初始化图像信号输入接口模块的芯片组, 以便捕捉到输入图像信号后, 根据要求选出一路送到ADV202的图像信号接口。接着, 微处理器开始进行ADV202的配置, 通过I2C总线把存储在EEPROM里的编码固件读出来载配到ADV202中, 再把JPEG2000编码参数也写入ADV202。ADV202启动工作后, 一旦码流FIFO到达事先设定的门限值, 就向微处理器发出一个中断信号。微处理器读出码流, 打包为以太网帧, 送到以太网接口模块准备发送到网络中。另外, 微处理器还能响应来自UART的中断, 对ADV202的某些配置参数 (比如输出码流速率等) 进行修改。

以太网接口模块的核心是以太网控制器。选用SMSC公司的LAN91C111, 这是一款针对嵌入式应用的快速以太网控制器, 内部集成了SMSC/CD协议的媒体访问控制层 (MAC) 和物理层 (PHY) , 符合IEEE802.3/802.3u-100BaseTX/10Base-T规范。使用LAN91C111的好处在于它包含了MAC层, 不需要再额外购买IP核 (在EDK中, MAC层的IP核是需要单独付费购买的) , 并且节约了FPGA的资源。LAN91C111的工作控制也比较简单, 微处理器只需把以太网帧以一定格式存入发送FIFO, 它就能在网络空闲的时候, 通过网络变压器和RJ45接头把这一帧送到以太网上进行传输。

由图1可以看到, 解码器的结构与编码器几乎完全一致, 只是把图像信号输入接口模块替换为输出接口模块。输出接口模块的作用是把ADV202解码输出的BT.656格式图像信号经转换后由DVI接口送至显示器播放。在实际的硬件实现时, 把这一块集成到编码器上, 从而编解码器在一块电路板上实现, 切换功能时只需对软件进行改变。

针对图像信号在互联网上广泛传输的需要, 设计了一个基于硬件的以太网接口电路, 可以实现将图像信号接入以太网传输, 接入速度快、运行稳定。

摘要：介绍了一款接口电路, 可以直接将图像信号接入到网络上传输或处理。较详细地介绍了电路的设计思路和实现方法。本电路具有比较广阔的实际应用前景。

关键词：图像信号,网络传输,ADV202芯片,MicroBlaze处理器

参考文献

[1]姚庆栋等著.图像编码基础[M].北京:人民邮电出版社.

[2]吴乐南著.数据压缩的原理和应用[M].北京:电子工业出版社.

[3]ISO/IEC JTC1/SC29/WG1.T.800-2002, In-formation technology-JPEG2000image cod-ing system:Core coding system[S].2002.

接口信号 篇4

浅谈信号系统与安全门接口控制系统(BIDI)

天津地铁1号线信号系统与安全门接口控制系统(BIDI)是列车自动驾驶系统(ATO)的子系统,是基于射频技术对列车身份和列车编组进行自动识别的系统,它为站台安全门和列车门的.同步控制提供必要的信息,同时也为ATS系统提供相关列车运行信息,从而为行车运营管理提供支持.

作 者：董波 Dong Bo 作者单位：天津市地下铁道总公司设备总部车辆通号部,天津,300051刊 名：现代城市轨道交通英文刊名：MODERN URBAN TRANSIT年，卷(期)：“”(3)分类号：U2关键词：地铁 信号系统 BIDI系统 PTI电子标签阅读器

接口信号 篇5

在高速信号采集设备中,高速采集和实时数据的存储是一对固有矛盾。特别是在一些强调便捷性的场合中,这个问题愈发突出。该问题与设备接口、数据存储介质和控制方式三个方面相关[1,2,3]。目前数据采集系统的接口方式很多,如RS 232串行口、并行口、ISA总线、PCI总线、PXI总线、USB等。RS 232明显满足不了速度的要求,PCI总线和PXI总线速度快,但是该接口方式通用性比较差,软件复杂,不易实现。USB 2.0传输速度可达480MSPS,支持即插即用,方便快捷,通用性强[4]。数据存储介质多采用硬盘。硬盘具有体积大,容量大的特点。然而NAND FLASH具有体积小,速度快,操作方便的优点。

采集控制多采用虚拟仪器设备,这类设备需要使用电脑,功能强大,还需要操作系统的支持。采用FPGA作为控制核心,具有体积小,灵活等特点。所以采取USB和FPGA及NAND FLASH的采集设备具有灵活、便捷、高速的特点。采取间断性的采集方式能够很好地解决高速采集与实时数据存储之间的固有矛盾

1 采集设备系统设计

该系统能够实现最高采样率80 MHz,其采样宽度为14位,输入电压峰峰值为2 V,最大存储容量为2 GB。该系统由6大部分组成,分别是模/数转换单元、缓存单元、USB传输单元、数据存储单元、总控制单元、系统的电源设计。系统框图如图1所示。

1.1 模/数转换单元

A/D转换的最高采样率为80 MSPS,输出为14位的二进制补码数据。芯片支持差分模拟信号的输入,并且输出CMOS兼容电压。

1.2 缓存单元

由于前端A/D的最高采样率为80 MSPS,因此需要先对数据进行缓冲后才能将数据不丢失存储;又因为要满足最高采集1 MB的连续模拟信号,且不丢失数据因此缓存的容量至少为采用的异步型SRAM IS61LV51216,存取时间为10 ns,单片容量为1 MB,故满足了这个要求。

1.3 数据存储单元

按便携式采集不能采用磁介质存储设备,同时还需要较存储容量,因SAMSUNG公司的K9K8G08UOA芯片作为存储芯片具有体积小,重量轻,单片容量8 Gb等特点。并且可以更换为单片64 Gb的NAND FLASH芯片实现目前8倍存储容量的升级,故采用它。

1.4 USB传输单元

采用USB接口[5,6]进行数据传输具有方便、灵活的特点。采用CY7C68013 USB控制芯片容易实现将采集后的数据传输到电脑。

1.5 总控制单元

总控单元采用2片FPGA作为采集存储的控制核心,型号为EPC2C8208。总控制单元负责控制协调模/数转换单元、缓存单元、数据存储单元以及USB传输单元之间的数据传输,以实现系统的整体设计功能[7]。

1.6 系统的电源设计

在整个系统中利用5 V为直接输入电压(5 V电压可以是电压源输入的也可以利用USB总线供电),利用电源转换芯片LT 1764-3.3得到3.3 V电压,用PTH05000得到1.2 V电压。

2 采集设备系统工作模式

该采集系统采取数据导入和采集两种工作模式;两种工作模式独立工作方式来降低系统复杂度,采集模式在采集控制按键按下后开始信号采集,数据存储完成后进行LED报警表示采集完成;数据导入模式中存储的数据从FLASH中向计算机中导入,导入完成后提示。采用SRAM和FLASH双乒乓的方式进行工作模式.系统实现最大的信号的吞吐率。图2,图3分别为2种工作模式的流程。

3 系统软件实现

软件部分分为FPGA读/写FLASH及SRAM软件模块、CY7C68013进行USB传输软件模块、人机接口上位机软件模块三个部分[8,9]。

3.1 FPGA读/写FLASH及SRAM软件模块

该功能利用VHDL语言产生,模块主要由SRAM读/写、FLASH读/写及读/写切换3个部分组成。时序如图4所示。

3.2 CY7C68013固件程序模块

固件程序主要负责初始化工作并完成相应的配置。其程序框架如图5所示。

3.3 上位机软件模块

本设计中上位机的应用程序利用VC++6.0来开发,它通过驱动程序完成对外设的控制和通信,当程序启动后自动查询是否有设备连接如果有则用CreateFile()系统函数打开此设备,获得该设备在操作系统中的句柄(HANDLE),然后通过该句柄用DeviceIO-Control()系统函数向驱动程序发送控制字。驱动程序根据控制字向硬件层发送IRQ并与设备通信[10]。

4 实际效果

该测试时钟和信号均由信号源输入。采集完毕后通过USB将数据上传到电脑,并用Matlab进行波形显示。

图6给出输入信号频率分别为1 MHz和80 MHz时实际采样存储后的仿真波形,2幅图的输入电压幅度相同(-0.5～+0.5 V),采样后的数值大小不同,因为输入信号频率的变化引起传输通路阻抗的改变,从而使实际A/D输入端的电压发生变化,所以数值不同。

5 结语

经过最终测试,该系统最高采样率为80 MHz。能够采集存储的正弦波信号对以下信号采样不丢失。2G BYTE的数据存储,灵活的通过USB接口上传到电脑上,以实现对数据的分析。并且体积轻小、便于携带。系统在设计之初考虑了系统的可扩展性。可扩充为2片16位的SRAM和4片NAND FLASH芯片,这样只要在软件方面修改,就可以实现两路的乒乓FLASH存储,这样采集及存储的效率还会提高1倍。并且如果将板上的NAND FLASH用同一系列的更大容量芯片来代替可进一步提高存储容量。

参考文献

[1]李旭,秦丽.基于FPGA和USB 2.0的高速信号采集系统设计[J].科技信息,2006(5):23-24.

[2]肖忠祥.数据采集原理[M].西安:西北工业大学,2003.

[3]李凯.海量存储技术[J].有线电视技术,2006(10):65-71.

[4]戴方兴.存储接口与海量存储技术概览[J].红外,2003(6):22-27.

[5]周立功.USB 2.0与OTG规范及开发指南[M].北京:北京航空航天大学出版社,2004.

[6]萧世文,宋延清.USB 2.0硬件设计[M].北京:清华大学出版社,2006.

[7]罗朝霞,高书莉.CPLD/FPGA设计应用[M].北京:人民邮电出版社,2007.

[8]李金平.电子系统设计[M].北京:电子工业出版社,2007.

[9]王诚.Altera FPGA/CPLD设计[M].北京:人民邮电出版社,2005.

接口信号 篇6

U S B控制芯片主要有两种:一种是具有USB接口的单片机 (MCU) , 例如Intel公司的8X931 (基于8051) 、8X930 (基于高速、增强的8051) 、Cy Press公司的Ez-USB (基于8051) , 选择这类USB控制器的最大好处在于效率高, 开发者对系统结构和指令集非常熟悉, 开发相对容易, 但对于简单或低成本系统, 价格高将会是最大的障碍。一种是纯粹的USB接口芯片, 这种芯片仅处理USB通信, 必须有个外部微处理器来进行控制。典型产品有P h i l i p s公司的PDIUSBDll (I2C接口) 、PDIUSBD12 (并行接口) , NS公司的USBN9603/9604 (并行接口) 、Net Chin公司的NET2888等。此类芯片的主要特点是价格便宜、通用性强, 可作为组件嵌入到不同的仪器系统中;尤其适合于产品的改型设计。考虑到我们还要进一步开发USB功能设备, 加之虚拟仪器的思想要求尽量简化硬件, 所以本系统选择了性价比很高, 由P H I L I P S公司生产的PDIUSBD12来设计USB设备接口。

二.U S B接口电路设计

U S B接口的电路主要是以接口芯片PDIUSBD12为中心, USB协议层的相关通讯协议均通过它来实现。选用凌阳公司的S P C E 0 6 1 A微处理器做控制芯片。SPCE061A内嵌32K的FLASH的存储空间、14个中断源, 工作电压范围2.6~3.6V, 工作速率范围为0.32MHz~49MHz, 这使得它有较高的速率和存储空间来应付USB通讯。在整个系统中SPCE061A同时控制U S B接口设备和功能设备——用SPCE061A作为波形发生器, 负责解释和控制执行主机软件平台的控制命令和要求, 完成信号发生即D/A转换。

U S B通信的接口电路如图1所示。USB侧的硬件连接电路L1、L2、L3和L4是磁珠, 串联在电源和地的连接线路中, 能有效地降低电磁干扰。R9和R10是串联的终端电阻。一般设备是通过在D+ (全速或高速) 或D- (低速) 上接上拉电阻 (1.5k) 来通知HOST (一般即PC) 设备已经连接的。通常该上拉电阻即一个外接的实实在在的电阻, 而D12芯片把该上拉电阻集成在IC内部, 连接与否是通过寄存器来控制的S o f t C o n n e c t技术。位于地址0 x F 3的Set Mode寄存器有一位直接和D+USB线的上拉电阻有关, 当该位置1时, 表示上拉电阻使能。

系统设计的PDIUSBD12通用接口电路提供并行接口与主微控制器连接;提供三种供电方式:1.USB接口电路、MCU板均由USB总线的电源供电;2.USB接口电路由USB总线的电源供电;3.USB接口电路由MCU板的电源供电, 如图1, J1 (电源跳线) 的4个Pin不同组合来控制。

图中的L E D灯是P D I U S B D 1 2的GOODLINK指示灯, 在系统枚举时会根据通信的状况间歇闪烁, 当PDIUSBD12被枚举和配置成功后, 将一直点亮。随后在USB通信时会闪烁, 对调试非常有用。

单片机SPCE061A与PDIUSBD12之间通讯采用中断方式, 数据交换主要是靠SPCE061A单片机给PDIUSBD12发命令和数据来实现的。PDIUSBD12通过这种方式来识别命令和数据:在ALE信号的下降沿时锁定地址, 如果是奇地址, 那么它接收的是命令;如果是偶地址, 它发送或接收的是数据。PDIUSBD12的中断寄存器只要不为0, 它的中断输出引脚 (INT_N) 就保持低电平, 所以系统初始化时可将SPCE061A单片机的外部中断 (下降沿触发) 引脚I O B 2设置为带上拉电阻输入。当P D I U S B D 1 2的中断寄存器由零变为非零时, 马上触发S P C E 0 6 1 A的外部中断, S P C E 0 6 1 A单片机在中断处理时, 读取PDIUSBD12芯片的状态寄存器以清除中断寄存器中对应位, 使得中断引脚变为高电平。这样使得SPCE061A可以在退出中断后, 可随时响应外部中断。系统中SPCE061A单片机在接口电路中所起的主要作用, 一是在windows系统配置、枚举USB外设时, SPCE061A发送、接收相关的USB设备信息;二是在windows系统配置、枚举USB外设成功后, 根据接收到的ID, 进行相应的操作, 起控制作用。

系统经过测试和实际运行, 达到了预期目的, 系统工作稳定可靠, 完成了和主机通信的功能。

摘要：计算机总线技术的发展决定着虚拟仪器的命运。USB通用串行总线是电脑系统连接外围设备的新一代接口标准。利用PHILIPS公司的PDIUSBD12接口芯片, 设计开发了具体实现USB协议和技术的通用USB设备接口。

接口信号 篇7

脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)提供一种不依靠外周神经和肌肉组织的通信技术,而且这种全新的通信技术可以为那些神经肌肉受损不能使用常规通信手段的患者,提供了和外界进行交流的方法[1,2]。共同空间模式(Common Spatial Pattern,CSP)算法在BCI中运用的目标是设计空间滤波器,目的是在高维空间中给出两个分类,找到一个最大化的第一类方差,同时最小化第二类方差。然后,基于两个协方差矩阵的同时对角化来设计最优的空间滤波器[4,5]。公共空间模式的方法使用在信号特征提取方面具有很好的效果,不过由于EEG信号信噪比很低,所以仅仅依靠CSP来提取特征是不够的,还需要对数据作一些预处理来提高数据的信噪比,这样就更利于从数据中提取特征规律,最终也利于分类器设计。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是Vapnik等人根据统计学习理论结构风险最小化提

1. 实验数据

实验数据来自于中南民族大学生物医学工程学院脑机接口实验室,实验中采用的脑电采集设备是Biosemi公司的32道脑电图仪。受试者头戴电极帽舒适地坐在一个安静的实验室内,眼睛平视电脑屏幕,屏幕背景为黑色,中央开有一个30×30像素的小视窗,让由靶刺激与非靶刺激组成的符号串中的符号逐个由左向右匀速通过屏幕中央的30×30像素的小视窗,要求从这个小视窗中搜索包含在符号串中的指定红色目标符号,从而得到视觉诱发电位。在实验过程中受试者的视线要相对电脑屏幕不动,只是让刺激字符串相对于视线移动,以避免因视线移动引起的眼电污染脑电信号[3]。每次实验记录的时程为2s,采集4096个样本。三名受试者分别进行了104、103、105次重复实验。对每一个被试者,每次选择作业的4096个采样数据记录为一个Matlab数据文件,格式记为:通道号×样本×作业号,所以三名受试者的数据保存格式分别为:(32×4096×104)、(32×4096×103)、(32×4096×105)。

2. 数据处理

实验采集到的是视觉诱发的EEG信号,由于仪器工频和视觉等原因采集的信号信噪比较低,因而数据的处理过程比较复杂。首先得将数据预处理去除干扰信号,提高信噪比;其次利用CSP进行特征提取;最后利用SVM进行分类器设计。

2.1 数据预处理

对数据预处理的目的就是去除干扰信号提高信噪比,以便更好地提取出信号的特征。在脑电信号存在着多种来源的噪声,不但有神经源噪声,还有非神经源噪声,对这些不需要的干扰信号,应尽可能地去除。我们对采集的初始数据集进行如下的预处理:a.去均值,依次取每个通道的数据,求出该通道每次作业记录数据的平均值,然后让每个数据记录点在数值上都减去对应作业号的数值平均值。b.低通滤波,对EEG信号进行频谱出的,是一种基于数据的机器学习算法。该算法应用于模式分类方面取得了理想的效果。近些年来,研究人员开始将其应用于EEG信号的分类处理,同样也取得了较理想的效果。本文尝试将共同空间模式算法与支持向量机的算法结合起来应用在基于“模拟阅读”的脑机接口中。

分析后可发现特征信号的能量主要集中在0~10Hz,因而可以对原始信号进行截止频率为20Hz的低通滤波。c.下采样,在低通滤波之后,根据采样地理,采样率取大于40Hz即可恢复原始信号。d.归一化,为了减少特征模式的离散度,提高分类精度,对信号进行幅度归一化处理。

2.2 共同空间模式特征提取

设把某次实验的脑电数据表示为一个K×M维的矩阵E,(K是脑电测量时的通道数,M是脑电采集时每个通道的采样点数),则规则化的脑电数据协方差矩阵可以表示为:

trace(·)表示矩阵·的迹。分别使用C1和C2来表示非靶刺激和靶刺激两种情况下实验数据的空间协方差矩阵,则它们合成的空间协方差矩阵可以表示为:Cc=C1+C2,Cc又可以分解为Cc=UcλcUct,其中Uc是Cc特征向量组成的矩阵,λc是相应的特征值组成的对角矩阵。上述分解过程是把特征值按降序排列,并用白化矩阵P对C1和C2进行白化,白化矩阵如下式:

因此,平均协方差矩阵C1与C2就变换为:

可以证明S1与S2拥有共同的特征向量,即当时,且。其中B为S1与S2拥有共同的特征向量,I为单位阵。由此可见,当S1的特征值最大时所对应的特征向量即为S2的特征值最小时所对应的特征向量,反之亦然,这样两类信号的差别就最大化[6]。可以将EEG信号白化后投影在特征向量B的前N和后N列上,得出最佳的分类特征。投影矩阵为[8]:

则某次实验的脑电数据E就可以变换为:

将变换后的新信号Zi(i=1,2,...,2N)的方差进行取对数和规范化处理后可得:

2.3 支持向量机分类器

本文采用支持向量机作为数据的分类器。支持向量机的实现思想是通过某种事先选择的非线性映射(内核函数)将输入向量映射到一个高维特征空间,然后在这个空间中构造最优分类超平面。这个超平面要尽可能多地将两类数据点准确分开,并且要使分开两类数据点分类面间隔最远。

式中αi为Lagrange乘子,n为向量个数。通过式(7)(8)(9)求得最优解:。此时可选用α*的一个正向分量0>α*j

由以上各式即可构造决策函数如下:

如果y≥0,则判定属于类A,类别为1;如果y<0,则判定属于类B,类别为0。

选取不同的核函数可以构造不同的支持向量机分类器,本文采用满足Mercer条件的径向基核函数:

式(12)中的核参数σ和误差惩罚因子C是影响SVM性能的主要参数。可以通过利用网格搜索法来确定参数σ和C,分别以σ和C的取值范围为外围网格的边,在取值范围内,不同σ和C取值交叉成不同的网格,对所有的这些网格进行搜索[6],以找到需要σ和C最优值。

在某次实验的过程中,提取数据中的80%作为训练集,通过训练后得到相应的α和b值,剩下的20%的数据作为测试集,在训练结束后把测试集数据的特征代入决策函数(式(11)所示)中,以此来判定测试集的分类结果。

3. 实验结果与讨论

实验数据在经过去均值、低通滤波、下采样以及归一化等预处理后提高了EEG数据的信噪比;然后通过利用共同空间模式对与处理后的EEG数据进行特征提取,提取特征的效果明显,便于后续的识别分类;最后利用基于径向基函数的支持向量机对特征提取后的EEG数据识别分类对实验数据的处理过程中,单独使用某一个试验者的实验数据进行10次重复特征提取和识别分类,在分类过程中把104次实验数据前80%的作为训练集,剩余的20%作为测试集,分类正确率最高的可达到100%(如图1所示)。

表1所示的是使用三个试验者(记为A、B、C)的数据进行10次重复试验时得到的实验,分类正确率最高时也可达到100%,10次重复试验后把每次的分类准确率求平均,得到平均值。从表中可看出,使用此方法试验效果较好地实现了对基于“模拟阅读”的脑电信号的分类。

表2所示的是使用单个受试者的数据,按照截取不同比例的训练集数据与测试集数据得出的分类结果。可看出当训练集数据太少时就得不到较好的分类效果,准确率低。因为训练集数据过少时就不能很好区分数据之间的区别而导致分类准确率下降。

4. 总结

由于脑电信号具有幅度非常微弱、信噪比低以及随机性非平稳等特性,导致对脑电信号数据的处理难以得到理想的结果。在对采集到的脑电信号通过去均值、低通滤波、下采样等预处理后,再利用共同空间模式和支持向量机相结合的方法来对数据进行特征提取和模式分类。从实验中可得出,尽量提高所采集的脑电信号的信噪比提高了后续的特征提取与模式分类的效果。通过实验可看出,本文尝试的方法应用在基于“模拟阅读”的脑-机接口中可行。

参考文献

[1]Jonathan R.Wolpaw(Guest Editor),Niels Birbaumer,William J.Heetderks,et al.Brain-Computer Interface Technology:AReview of the First International Meeting[J].IEEE Transactions on Rehabilitation Engineering,2000,8(2):166-173.

[2]Vaughan T M.Brain-Computer Interface Technology:A Review of the Second International Meeting[J].IEEE Transactionson Rehabilitation Engineering,2003,11(2):94-109.

[3]官金安,陈亚光.用多通道特征组合和SVM单次提取诱发脑电[J].华中科技大学学报:自然科学版,2006,34(8):19-22.

[4]叶柠,孙宇舸,王旭.基于共空间模式和神经元网络的脑-机接口信号的识别[J].东北大学学报(自然科学版)2010年01期.

[5]李明爱,刘净瑜,郝冬梅.基于改进CSP算法的运动想象脑电信号识别方法[J].中国生物医学工程学报.2009年02期.

[6]刘冲,赵海滨,李春胜,王宏.基于CSP与SVM算法的运动想象脑电信号分类[J].东北大学学报(自然科学版).2010年08期.

[7]白鹏,张喜斌等.支持向量机理论及工程应用实例[M].西安:西安电子科技大学出版社,2008.13-30.

接口信号 篇8

人体心电信号是反应心脏兴奋的产生、传导和恢复过程中生理电变化的一类信号。由于胎儿心电信号自身存在的幅值低、频率低、抗干扰能力差等特点并且淹没在母体心电信号当中不易直接观测分析,因此,此类系统的数据运算量大,对运算处理的实时性要求很高。如何设计完善的通信接口,保证系统中的数据流能够快速流畅地传输到终端,成为设计的重要一环。

1 系统硬件构成

嵌入式的心电信号处理系统以德州电器公司(TI)的MSP430F169为核心,以TMS320VC5402为运算单元,系统的硬件框图如图1所示。

系统中MSP430F169作为MCU(控制器),控制整个电路的工作,DSP(数字信号处理器)负责逻辑运算部分。为了能够更加有效地发挥DSP的运算能力,分别采用了FLASH(闪速存储器)和SRAM(半导体静态随机存储器)芯片扩展DSP的数据空间和存储空间,并且用CPLD(复杂可编程逻辑器件)对存储空间的映射进行控制,以达到对映射地址动态控制的目的。

2 单片机与DSP间的接口设计

增强型主机接口(HPI)是德州仪器公司(TI)在新一代、高性能DSP芯片上配置的与主机进行通信的主机接口,主要用于DSP与其它MCU进行连接。它与主机之间能实现并行、高速的数据传输。HPI是一个8位并行口,外部主机是HPI的主控者,它可以通过HPI直接访问CPU的存储空间,包括存储器映象寄存器。

HPI主要由以下4个部分组成:

(1) HPI存储器DRAM主要用于DSP与主机之间传送数据,也可以用作通用的程序RAM。

(2)HPI地址寄存器(HPIA)它只能由主机对其直接访问。寄存器中存放当前寻址HPI存储单元的地址。

(3)HPI数据寄存器(HPID)只能由主机对其直接访问。如果当前访问是一个读操作,它包含从HPI存储器中读出的数据;如果当前访问是一个写操作,它包含要写入HPI存储器的数据,并且具有地址自动递增的功能,可以在连续的数据传输过程中保持传送过程的自动递增。

(4)HPI控制寄存器(HPIC)可以由主机或DSP直接访问,它包含HPI操作的控制和状态位。

在本系统所采用的TMS320VC5402中,采用了增强型的HPI接口,它与标准HPI的基本功能和原理是相同的,但是也有一些区别,如表1所示。

使用HPI接口的最大好处就在于它的接口电路简单,甚至不需要外接的电阻电容等元件,而且由于它是内部流水,所以在DSP通过HPI与外界进行通信的时候,完全没有硬件和软件的开销,由DSP自身的硬件协调冲突,系统硬件连接框图如图2所示。

其中8位数据总线(HD0-HD7)负责与主机交换信息,因为TMS320VC5402接口是16位的,所以主机与DSP之间数据传输由2个连续的字节组成。由HBIL引脚指示正在传输的是高8位还是低8位。主机通过HCNTLO和HCNTLI来指定所访问的寄存器种类。HCS是片选信号,在主机访问HPI时必须保持为低。HAS是地址选通信号,一般用作地址锁存或不用(接高电平)。HR/W为读写选通信号,用来确定数据传输的方向。/HDS1和/HDS2是数据选通信号,用于在主机访问周期控制数据的传输。因为/HDS1和/HDS2是内部互斥的,所以需注意不能同时将/HDS1和/HDS2置低。关键程序如下所示:(仅包括了HPI的写子程序,读子程序的编写类似,只需注意port(端口)的输出方向即可,这里不再给出)。

3 单片机与PC之间的接口设计

3.1 总体流程框图

整体的通信流程如图3所示。以PC作为上位机,通过串口接收下位机MSP430F169所采集到的通过DSP的HPI接口传输过来的处理后的数据,使用PC端的matlab软件对数据进行分析、处理并显示。

3.2 上位机端的设计

上位机的数据采集是通过matlab软件中的serial类函数,从串口提取数据实现的,Serial函数一般调用格式为:

obj=serial (‘port’,‘PropertyName’,‘Property Value,...),产生一个限定属性名和属性值的串行接口对象。如果限定了无效的属性名和属性值,则串行接口对象将不能产生,返回出错信息。其中:参数‘port’为串行接口名,‘PropertyName’为串行接口属性名,PropertyValue为PropertyName所支持的属性值,obj为串行接口对象。

在本设计中,串口的通信采用了serial类函数中的文本读写方式,使用fwrite和fread函数发送握手信号(均为ASCII格式),波特率9600,纠错码1位。M文件如下:

3.3 下位机端的设计

在本系统中单片机MSP430F169作为系统的下位机,把整个系统处理后的数据经由串口传输到上位机PC端,考虑到MSP430速度较快,可以设置较高的波特率,时钟等模块的设计可参考本文后参考文献[5],这里不再给出。现给出MSP430的中断发送子程序中的通信协议部分(sdata存放接受到的PC串口发送而来的握手信号,BUF用来传输数组,dataaddr为数据在MSP430中的存储位置,datanum为数据的大小)。

4 结果分析及结论

图4是应用本系统实现的自适应滤波算法对母婴混合心电信号进行处理,滤波算法和心电数据由单片机(MSP430)经由HPI引导发送到DSP上,DSP进行滤波运算,再将滤波运算后的数据传回MSP430,最后由串口传回PC显示结果。

从波形上看,很好地抵消了母亲心电对胎儿心电特征的影响,特征点对应准确,波形失真度低,并且串口采集的数据很快,可以满足系统高实时性和准确度的要求。

本设计通过对系统关键模块间的通信方式进行设计,保障了系统能够高速有效地进行数据流的传输,在心电信号的检测领域,从实际的结果来看,取得了很好的效果。

参考文献

[1]刘益成．TMS320C54X DSP应用程序设计与开发[M]．北京：北京航空航天大学出版社，2002．

[2]Texas Instruments Inorporated．TMS320C43x系列DSP的CPU与外设[M]．北京：清华大学出版社，2006．

[3]刘志俭，张志勇．MATLAB应用程序接口用户指南[M]．北京：科学出版社．2000．

[4]秦龙，等．MSP430单片机C语言应用程序设计实例精讲[M]．北京：电子工业出版社，2006．

[5]沈建华，杨艳琴，翟晓曙．MSP430系列16位超低功耗单片机原理与应用[M]．北京：清华大学出版社，2004．

[6]余辉，等．基于Rabbit300嵌入式心电监护终端设计与实现[J]．医疗设备信息．2006(6)：8-10．

接口信号 篇9

卫星信号模拟器用来模拟产生实际接收到的卫星信号, 从而节约高动态接收机的测试研发成本, 以及为接收机测试提供可回放的稳定信号源。卫星信号模拟器研制难点主要集中在卫星和用户相对运动产生的多普勒频率的模拟和用户实际运动轨迹及所处场景的模拟以及接收时刻卫星信号状态参数的准确模拟。本文重点研究多普勒频率的模拟方法和实际DSP与FPGA之间的接口设计细节, 并从整体上系统地实现了模拟器的开发与验证。

2 系统总体方案设计

由于模拟产生卫星信号时需要大量的浮点运算以及多通道的特性, 所以采用“DSP+FPGA” 架构实现卫星信号模拟源。 数字信号处理器 (Digital Signal Processor, DSP) 采用TI公司高速浮点型处理器TMS320C6713B, 现场可编程阵列 (Field Programmable Gate Array, FPGA) 采用ALTERA Cyclone Ⅱ EP2C70F672C8 芯片。DSP作为信息处理部分用来实时产生卫星信号的状态参数、控制参数和导航电文, FPGA作为信号处理部分并行处理多颗卫星数据并生成GPS中频卫星信号。如图1 所示。

3 DSP模块载波控制字和码控制字的计算方法

系统中, 由于卫星和用户的相对运动产生的多普勒频率影响接收机的捕获跟踪性能, 通常模拟源采用载波和码控制字的变化来模拟多普勒频率, 所以本部分重点介绍控制字的计算方法。

根据载波和码NCO原理, 频率控制字的计算方法为求出两个相邻采样点时刻的相位差, 该相位差值就是NCO每次所要累加的控制字。实际计算过程如下:

(1) 计算初始载波控制字和码控制字

其中, 为中频信号频率, 为C/A码速率, 为采样率, 载波NCO和码NCO相位累加器位宽为32 位。

(2) 分别计算相隔时间T的码传播时间和载波传播时间, 记为carrier_old和carrier_new, 以及code_old和code_new, 传播时间由迭代算法根据各自延时模型计算, 则所要修正的控制字为

然后更新carrier_new为carrier_old和code_new为code_old。则DSP中所要发送给FPGA的控制字为:

(3) DSP接收FPGA定时中断信号, 在中断程序中重新计算新的载波和码传播时间carrier_new、code_new, 重复 (2) 中的过程计算新的控制字发送给FPGA。

4 DSP与FPGA的接口与数据交互

4.1 DSP与FPGA的接口

DSP与FPGA的数据传输是通过EMIF接口实现的, EMIF是External Memory Interface (外部存储器接口) 的简称。

DSP EMIF接口的数据总线ED和地址总线EA以及读写控制信号连接到FPGA IO口。FPGA挂接在DSP EMIF CE2 空间, 该空间配置为32 位异步存储器器件, DSP读写FPGA时按照异步读写时序的要求进行。如图2 所示。

4.2 DSP与FPGA的数据交互

DSP向FPGA写数据时, FPGA通过检测地址线来区别不同类型的数据;DSP读FPGA的数据之前, FPGA应该提前准备好数据到数据总线。如表1 所示。

在DSP中, 根据本地时间和卫星信号传播时间得到信号的发射时刻, 从而求出发射时刻卫星信号的状态, 包括导航电文起始比特bit、导航电文起始比特所对应的ms数、初始码相位等, 这些状态参数和载波控制字、码控制字、导航电文一起发送给FPGA, FPGA根据这些状态参数和控制参数生成相应频率的C/A码和载波, C/A码与导航电文进行扩频调制然后和载波进行BPSK调制生成GPS中频信号。

5 测试结果

本设计通过射频模块发射了5 颗GPS卫星信号, 可用GPS接收机进行捕获跟踪定位。

使用GPS接收机捕获结果如图3 所示。

中频为1.405MHz, 从上图可以看出我们所模拟的5 颗卫星全部被捕获到, 这5 颗星都有一定的多普勒值是因为卫星与用户之间的相对运动造成的。

定位结果如4 所示。

从图中可以看出高度和实际位置有一定的偏差, 主要是由于硬件产生的卫星信号不可避免受到很多干扰, 开发板所用的晶振为温补晶振, 随着时间变化输出不同的标称频率, 影响信号C/A码和导航电文对齐, 从而影响卫星信号定位结果。

摘要：随着4大卫星导航系统的日益增强, 卫星信号接收机也在快速发展, 卫星信号模拟源的研制开发也随之越来越重要。文中介绍了基于“DSP+FPGA”架构的GPS卫星信号模拟源, 可模拟产生多颗卫星信号, 并详细描述了模拟源DSP算法中载波和码控制字计算部分, 以及DSP的接口设计。文末给出了GPS信号源的定位结果及定位误差, 验证了信号源设计的正确性。

关键词：GPS,DSP,控制字,卫星模拟源

参考文献

[1]高鹏.GPS模拟信号源基带算法设计与软件实现[D].电子科技大学, 2012.

[2]Lei Dong.IF GPS Signal Simulator Development and Verification[M].Department of Geomatics Engineering.December 2003.

[3]李成军, 陆明泉, 冯振明.GPS中频信号模拟器的数学模型及实现[J].清华大学学报 (自然科学版) , 2008 (10) :1582-1585.

[4]邓洪高, 王帅, 孙希延等.GLONASS卫星信号模拟器设计与实现[J].桂林电子科技大学学报, 2013 (03) :200-204.

[5]冀臻.GNSS卫星信号模拟器研究与实现[D].中北大学, 2011.