智能传感器信号处理的需求分析

首先，传感器产生的讯号必须尽量避免混入噪声。而且，讯号的频谱(亦即讯号频宽)必须根据某些约束条件限制 在特定的范围内，因而常常有必要使用一种称为迭频消除滤波器的设备。其次，不管是电压、电流还是频率，传感器所产生讯号的振幅通常较小。为了准确处理讯 号，让系统尽量不受噪声的影响，须要将讯号放大。

除了滤波和放大外，还须使用模拟数字转换器(ADC)将讯号转换成数字形式，这 增加了讯号调整要求。除了要放大讯号外，可能还须要对讯号进行转换，使其能适应不同的ADC参考电压。但是，很多ADC，尤其是微控制器或数字讯号控制器 (DSC)中包含的ADC，仅对单极性输入有效。换句话说，输入电压不能相对地在正负电位之间变换。在这种情况下，就必须使用电压位准移位器。

在本例中，使用一个三运放差动放大器将热电偶产生的差动输出电压放大，然后送入内建模拟数字转换器C的输入端。与此相似，ADC的另一个输入，可用于补偿热电偶引线结点和印刷电路板(PCB)布线交汇处产生的电压的影响，而且更多用于补偿后者。

嵌入式处理器提取有用信息

即使在经过相当多的讯号调整后，若可从随时间变化的电子讯号中提取出相关信息，传感器产生的讯号才有用。此一提取过程透过嵌入式微处理器来完 成，传统上使用微控制器或数字讯号处理器(DSP)。因此，显而易见，处理器的功能及其上运行的应用软件的功能，才是系统中最关键的因素，这就是为智能传 感器处理系统提供所有「智能」的处理器次系统。

处理传感器输出的第一步，是将模拟讯号(通常被调整成提供变化的模拟电压)转换成数字形式。由此可以推断，ADC在决定整个传感器处理系统的精 确度方面发挥至关重要的作用。此外，ADC必须提供足够高的分辨率和具有较好的精确度特性，如积分非线性(Integral Non- Linearity, INL)和微分非线性(Differential Non-Linearity, DNL)。

通常，可能须要对从传感器获取的数据执行大量的后制操作。此类操作的例子包括：

数据的有限脉冲响应(FIR)和无限脉冲回应(IIR)滤波

主要用于消除噪声，可能需要不同类型的滤波器。例如，若目标仅是限制讯号的频宽与去除高频噪声，则使用低通滤波器或带通滤波器比较合适。另一方面，如果系统易受电源引入的噪声的影响，则使用高通滤波器或带拒滤波器(具体取决于所需讯号的频谱)更合适。

进行快速傅利叶转换(FFT)计算来分析数据，以便将频域数据用于进一步的处理阶段，此一操作对于信息包含在输出讯号的频率中的传感器尤为重要，例如基于都卜勒效应的超音波传感器或声音传感器。

传感器数据的静态或周期性校准

校准是透过提供一组已知的传感器输入并测量相应的输出，来设置传感器输出与所需物理参量之间映射的过程。

传感器输出与所测量的物理参量间通常不是线性关系

在此类情况下(例如热电偶)，必须将采样后的传感器数据「线性化」以补偿输入输出间的此种非线性关系。该过程通常会涉及高密集度的计算，如应用高次多项式。

根据输入数据的大小对其进行换算和常态化此类计算要求传感器接口使用的处理器必须具有相当高速的数学运算能力，普通的16位微控制器架构无法满足这样的要求。

此外，在很多应用中，并不只是简单地对传感器讯号进行分析和解读，还必须执行控制操作对传感器讯号进行响应。这些操作可能包括以下几项任务：调整传感器讯号分析软件所使用的校准参数，以便正确分析传感器输出；向其它处理次系统传送数据，例如汽车轮胎上的胎压监控器向仪表板定期发送压力资料并发送警报；在因特网上更新数据，例如定期读取电表读数或定期收集工业数据采集系统的数据；控制电机、电源、继电器、开关和其它设备；采用容错措施，例如修正与故障传感器对应的数据或切换到其它感测组件。

传统上，使用DSP执行此类数学计算密集的任务。不过，DSP本身(没有关联微控制器)并不是非常适用于传感器接口，理由主要有四个：第一，DSP设备没有灵活的中断结构；其次，DSP设备在控制位如单独的I/O接脚方面的效率不高；再者，DSP设备在很大程度上依赖于外接内存和周边；第四，DSP设备的接脚数一般都比较多，但是传感器处理所需的接脚数应该要非常少，这一点非常重要，因为很多应用一般都有空间限制，并且对成本敏感。

另一种适用于高效能智能传感器系统的有效单芯片架构平台是16位DSC，如微芯(Microchip)的dsPIC33F系列。DSC是一种创新的混合处理器架构，集16位微控制器的控制功能与丰富的DSP功能于一身。DSC架构非常适用于提供周期性中断，以及捕捉来自多个传感器和控制输入端的数据。若有需要，DSC架构可与分布式系统中的其它控制器模块共享数据。

另一方面，DSC的中央处理器支持一系列强大的DSP指令和灵活的寻址模式，因而能够快速准确地进行算术和逻辑运算。接下来，说明让DSC架构适用于智能传感器讯号处理的典型特性。

DSC必备主要特点

典型的DSC架构具有使其适用于大量传感器应用的多种中央处理器和周边特性。以下将探讨这些特性中最有用的几个，在选择DSC架构时，这几个特性是考虑的重点。

增强的中央处理器功能
　
16位DSC最强大的特性是可提供丰富的DSP功能。真正的DSC包含两个40位累加器，可用于储存两个独立的16位×16位乘法运算的结果。

大多数DSP算法如FIR和IIR滤波，都会涉及计算乘积之和。利用特殊指令如乘法与累加计算(Multiply-and-Accumulate, MAC)，可以在一个运算速度内将两个16位数字元相乘，将结果加到累加器，然后从随机存取内存(RAM)预先取得一对数据值。利用两个累加器，也可以将数据写回一个累加器，同时在另一个累加器上执行计算。