Зчитування сигналів сенсорів із автоматичним вибором частоти дискретизації

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.31861/sisiot2023.1.01010

Ключові слова:

сенсори температури, вологість та освітлення, частота дискретизації, спектр Фур’є, Python

Анотація

Правильний вибір частоти дискретизації при зчитуванні сигналів із сенсорів забезпечує високу якість оцифрованих даних та економію пам’яті при збереженні таких даних. Складність автоматичного вибору частоти дискретизації пояснюється тим, що така частота залежить від частот корисного сигналу, які не завжди відомі. Тому в роботі розроблено комп’ютерну систему для зчитування сигналів із сенсорів температури, вологості та освітлення із автоматичним вибором частоти дискретизації на основі аналізу спектрів Фур’є сигналів. Сигнали з цифрових сенсорів (DHT22) передаються безпосередньо в мікрокомп’ютер Raspberry Pi3. Сигнали з аналогових сенсорів (LM335M, сенсор освітлення) подаються на пристрій Arduino Uno. Розроблено алгоритм аналізу спектрів Фур’є одновимірних сигналів, який призначений для визначення оптимальної частоти дискретизації та коефіцієнту децимації сигналів, зчитаних з сенсорів. На основі початкових сигналів обчислюються їх спектри Фур’є, а шляхом аналізу спектрів визначається максимальна частота корисного сигналу та оптимальна частота дискретизації.  Уточнена частота дискретизації за теоремою відліків обчислюється як подвоєне значення максимальної частоти корисного сигналу. Децимація (проріджування) сигналу виконується з коефіцієнтом, який визначається через відношення початкової та уточненої частот дискретизації. Для оцінки якості сигналу після децимації виконано інтерполяцію децимованих значень сплайнами. Обчислено середню квадратичну похибку інтерполяції. Проведено експериментальну перевірку розроблених засобів для зчитування та аналізу сигналів  із сенсорів температури, вологості та освітлення. В усіх розглянутих випадках частота дискретизації визначається коректно. Отримані частоти дискретизації можуть використовуватися для децимації сигналів або для наступного зчитування сигналів з сенсорів.

Завантажити

Дані для завантаження поки недоступні.

Біографії авторів

  • Сергій Баловсяк, Чернівецький національний університет імені Юрія Федьковича

    У 1995 році закінчив Чернівецький державний університет. У 2018 році захистив докторську дисертацію за спеціальністю "Комп'ютерні системи та компоненти". Наразі працює доцентом кафедри комп'ютерних систем та мереж Чернівецького національного університету імені Юрія Федьковича. Наукові інтереси включають цифрове оброблення сигналів, програмування, штучні нейронні мережі.

  • Віталій Лакуста, Чернівецький національний університет імені Юрія Федьковича

    У 2021 році закінчив Чернівецький національний університет імені Юрія Федьковича за спеціальністю "Комп'ютерна інженерія" (бакалавр). Наразі навчається в Чернівецькому національному університеті за спеціальністю "Комп'ютерна інженерія" (магістратура).

  • Христина Одайська, Чернівецький національний університет імені Юрія Федьковича

    У 2013 році закінчила Чернівецький національний університет імені Юрія Федьковича за спеціальністю "Комп'ютерна інженерія" (магістр). У 2020 році захистила кандидатську дисертацію за спеціальністю "Комп'ютерні системи та компоненти". Наразі працює асистентом кафедри комп'ютерних систем та мереж Чернівецького національного університету імені Юрія Федьковича. Наукові інтереси включають методи цифрового оброблення зображень.

Посилання

G. Ferri, G. Barile, and A. Leoni. Electronics for Sensors. MDPI, 2021. doi: 10.3390/books978-3-0365-1241-9

S. Fernandez, “Discretization Accuracy of Continuous Signal Peak Values in Limited Bandwidth Systems”, Computacion y Sistemas. vol. 25, no. 1. pp. 173-183, 2021. doi: 10.13053/CyS-25-1-3889.

J.A. Santoyo-Ramon, E. Casilari, and J.M. Cano-Garcia, “A study of the influence of the sensor sampling frequency on the performance of wearable fall detectors”, Measurement, vol. 193. pp. 1-12, 2022. doi: 10.1016/j.measurement.2022.110945

S. Palani, Principles of Digital Signal Processing. Springer Cham, 2022.

S.V. Balovsyak and Kh.S. Odaiska, “Automatic Determination of the Gaussian Noise Level on Digital Images by High-Pass Filtering for Regions of Interest”, Cybernetics and Systems Analysis, vol. 54, no. 4, pp. 662-670, 2018.

Digital-output relative humidity & temperature sensor/module DHT22. [Online]. Available: https://datasheetspdf.com/mobile/792211/Aosong/DHT22/1

DHT22 Raspberry Pi Humidity Temperature Sensor Tutorial. [Online]. Available: https://www.youtube.com/watch?v=IHTnU1T8ETk.

Raspberry Pi 3. [Online]. Available: https://www.raspberrypi.org/products

Photosensitive resistance sensor, module16in1, sensor kit. [Online]. Available: www.weikedz.com.

Arduino. [Online]. Available: https://www.arduino.cc.

Завантаження


Переглядів анотації: 58

Опубліковано

2023-06-30

Номер

Том 1 № 1 (2023)

Розділ

Статті

Ліцензія

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Як цитувати

[1]
С. Баловсяк, В. Лакуста, and Х. Одайська, “Зчитування сигналів сенсорів із автоматичним вибором частоти дискретизації”, SISIOT, vol. 1, no. 1, p. 01010, Jun. 2023, doi: 10.31861/sisiot2023.1.01010.

Схожі статті

1-10 з 12

Ви також можете розпочати розширений пошук схожих статей для цієї статті.