Hur hanteras analoga ingångar och ADC-konvertering i inbäddade system?

I inbäddade system är hanteringen av analoga signaler en kritisk aspekt, särskilt när det gäller att läsa och bearbeta data från sensorer eller reglage som potentiometrar. Analoga ingångar producerar kontinuerliga spänningsvärden snarare än diskreta, och det finns många faktorer som måste beaktas vid designen och implementeringen av system som använder dessa signaler. Analoga sensorer, som de som används för att mäta temperatur, fuktighet eller ljud, ger kontinuerliga mätvärden som sedan måste omvandlas till digital form för vidare bearbetning av systemet.

För att omvandla den analoga signalen till digital form krävs en analog-till-digital omvandlare (ADC). ADC:er är avgörande för att möjliggöra vidare bearbetning av analoga signaler i ett system som arbetar med digitala data. ADC:ns upplösning och hastighet är de två huvudfaktorerna som måste beaktas vid val av en sådan enhet. Upplösningen definieras av antalet bitar i det binära talet som produceras av ADC:n. Vanliga upplösningar är 8 bitar, 12 bitar, 16 bitar och till och med 24 bitar. Ju högre upplösning, desto mer exakt kan systemet återskapa den verkliga analoga signalen. Detta är särskilt viktigt vid tillämpningar där hög precision krävs, som vid ljudbehandling eller vid mätning av små temperaturvariationer.

En 8-bits ADC producerar ett binärt tal mellan 0 och 255, vilket innebär att den analoga signalen delas upp i 256 nivåer. Vid varje förändring av den analoga ingången, kommer det binära värdet att öka med 1 för varje steg. Om till exempel den analoga signalen förändras med ett litet belopp som inte är tillräckligt för att öka den digitala upplösningen, kommer systemet inte att kunna uppfatta den förändringen. För att övervinna detta problem, och för att ge bättre noggrannhet, krävs en högre upplösning som i fallet med audio ADC:er, där en upplösning på minst 16 bitar och helst 24 bitar behövs för att fånga nyanser i ljudet.

Dessutom är valet av gränssnitt mellan ADC och processor också avgörande. ADC-enheter kan kommunicera med processorn antingen via ett seriellt eller parallellt gränssnitt. Parallella ADC-enheter kräver fler ledningar för att överföra data men ger högre överföringshastigheter. Seriella gränssnitt kräver färre ledningar men är långsammare, vilket kan vara acceptabelt för vissa tillämpningar där snabb överföring inte är kritisk.

En förståelse för dessa tekniska detaljer, som upplösning, hastighet och gränssnitt, är viktig för att kunna välja rätt ADC för ett specifikt system. På det hela taget måste ingenjörerna noggrant väga systemets krav på noggrannhet och hastighet mot de tekniska specifikationerna för ADC:er.

När vi talar om ADC-tekniker, finns det två vanliga metoder som används för att omvandla analoga signaler till digitala värden: flash-konvertering och successiv approximation. Flash-konvertering är den snabbaste tekniken, men den kräver ett stort antal resistorer och komparatorer, vilket gör den dyr och komplex för högre upplösning. Successiv approximation, å andra sidan, är mer ekonomisk och används ofta i applikationer där hastighet inte är den enda avgörande faktorn.

Vid val av en ADC är det inte bara de tekniska parametrarna som måste beaktas utan också hur väl ADC:n integreras med resten av systemet. Även om den interna strukturen hos ADC:n är tekniskt intressant, är det oftast de externa faktorerna som påverkar prestandan i praktiska tillämpningar. Att förstå hur den analoga signalen omvandlas till digital form och hur denna information används i systemet är grundläggande för att bygga effektiva och pålitliga inbäddade system.

Hur man optimerar komponentval och uppgiftsfördelning i systemdesign: En tillämpning av ILP och Pareto-optimalitet

I en systemdesign är det centralt att noggrant fördela uppgifter på olika hårdvarukomponenter för att uppnå en effektiv och kostnadseffektiv lösning. Detta kan vara en komplex process där ett flertal parametrar som kostnader, prestanda och kompatibilitet mellan uppgifter och hårdvarukomponenter måste tas hänsyn till. I detta sammanhang är integrering av matematisk modellering som ILP (Integer Linear Programming) ett användbart verktyg för att optimera uppgiftsfördelningen. Nedan behandlas hur detta tillvägagångssätt kan tillämpas för att designa ett broövervakningssystem och vad som är viktigt att beakta vid denna process.

I det aktuella exemplet, som rör ett broövervakningssystem, har designteamet identifierat ett antal uppgifter som ska utföras. Dessa uppgifter sträcker sig från att kontrollera trafikflödet på bron till att justera trafikljusen och sänka barriärer för att möjliggöra passage för båtar. För att lösa detta problem måste uppgifterna mappas på lämpliga hårdvarukomponenter som FPGA:er, processorer och andra enheter. För varje uppgift ska ett specifikt system definieras, och teamet måste hitta en balans mellan prestanda och kostnad.

För att strukturera detta kan man definiera uppgiftsnoder och funktionalitetsnoder i formella mängder. Till exempel, uppgift 1 (kontrollera trafik på bron) kan kopplas till en viss typ av processor med specifika krav på beräkningskapacitet, medan uppgift 2 (ändra trafikljusen) kan implementeras på en annan typ av processor, till exempel en lågpresterande enhet eller en FPGA. Genom att skapa en uppsättning ekvationer som definierar dessa samband, som i det givna exemplet, kan systemet optimeras för att säkerställa att varje uppgift endast tilldelas en komponent och att eventuella funktionalitetskrav uppfylls.

Utöver grundläggande matematiska modeller och ekvationer kan det finnas ytterligare designspecifika kunskaper som bör beaktas. Till exempel, om två uppgifter styr samma fysiska enhet, som trafikljus eller barriärer, måste dessa uppgifter implementeras på samma plattform. Detta innebär att om uppgift 2 (ändra trafikljusen) mappas till en FPGA, så måste uppgift 8 (ändra trafikljus till grönt) också mappas till samma FPGA. Denna typ av beroende mellan uppgifter och deras implementering på plattformar måste noggrant beaktas för att säkerställa korrekt funktion.

Ett annat exempel på hur specifik kunskap om systemet kan integreras i modellen är tids- och kommunikationskostnader. Om det finns delade resurser, som en kommunikationskanal, kan det finnas begränsningar för hur mycket data som kan överföras samtidigt mellan komponenterna. För att hantera sådana problem kan ytterligare variabler och olikheter införas i modellen, vilket gör att man får en mer realistisk och exakt representation av systemets funktionalitet.

Det är också viktigt att beakta att detta tillvägagångssätt inte är problemfritt. ILP-problem är i allmänhet NP-hårda, vilket innebär att de kan vara mycket svåra att lösa för större system med många noder. Men genom att använda kraftfulla verktyg för att analysera och optimera dessa system kan man hitta lösningar som inte skulle vara uppenbara genom handanalys. Sådana verktyg gör det möjligt att ta fram lösningar som är både kvantitativa och objektiva, vilket gör att man kan undvika problem som kan uppstå när beslut fattas baserat på subjektiva faktorer som teamdynamik eller individuella preferenser.

För att avsluta är det också avgörande att förstå att även om många systemdesigner kan genomföras med hjälp av handanalys för mindre system, blir formell modellering och optimering helt nödvändigt när systemet växer i komplexitet. Genom att använda metoder som ILP och Pareto-optimalitet kan man säkerställa att designen är både effektiv och kostnadseffektiv, och att lösningarna är robusta nog för att hantera de komplexa krav som ställs på moderna system.