Схемы металлоискателей MD4U

Сегодня дописал насчёт простейшей статистики. У меня sin имеет величиниу ~ -1000, а косинус ~ -1400. Это и есть сигнал разбаланса. Для этих сигналов насчитывается дисперсия (sigma). Обе примерно в диапазоне 0.5-0.7. Не так уж, в общемто и плохо, но судить не мнее. Полученные усреднённые сигналы использую для вычитания вектора разбаланса. Сухой остаток (т.е. остаток, который обещает быть сухим) вывел в массив, чтобы можно было на него посмотреть по-внимательнее.
От он. Я ещё не смотрел. Уже спю.
Для ясности, если я чего пропустил: Это выход СД, из которого вычтен сигнал рисбаланса.

Извиняюсь. Я вместо двух разных, послал два одинаковых сигнала. Завтра поправлю.

Согласование уровня входного сигнала с верхним уровнем динамического диапазона не входит в задачу цифровой обработки, это выполняет аналоговый усилительный тракт. Динамический диапазон прибора при этом не изменяется, он смещается, ориентируясь на максимальный уровень, и меняет чувствительность в зависимости от выставленного уровня принятого сигнала. Ну, и на сколько эффективна данная регулировка с учетом плаваний от температуры или близко расположенной цели…, чтобы не было зашкаливания АЦП ? Поднатужившись, +6…12дБ (в 2…4 раза), которые потеряются при большом уровне стороннего сигнала? Нет, динамический диапазон прибора надо расширять вниз, в сторону малых сигналов, уменьшая шумы, тем самым расширяя динамический диапазон прибора в целом и делая его более чувствительным к малым целям…
Не вдаваясь в большую математику, согласно интегральной теореме Муавра-Лапласа вероятность правдоподобия растет в корень из N-измерений, т.е. для двоичного представления – добавляется один двоичный разряд точности с каждым накопленным N=2^2. Для того, чтобы такое накопление было линейным и совпадало с расчетным, помимо количества измерений (отсчетов, участвующих в накоплении) необходимо обеспечить и полосу пропускания измерителя, исключая из накопления внеполосные спектральные составляющие. Например, обычное линейное накопление с прямоугольным окном задавит мешающие сигналы с утроенной частотой периодов накопления прибора всего, чуть больше, чем в 4 раза… Явно же недостаточно, чтобы только накоплением из шумов (в том числе и квантования…) вытащить полезный сигнал с нужной частотой…, а ведь эти сигналы на выходе перемножителя создадут шум, не имеющий отношения к частоте зондирования. От этих побочных каналов приема тоже необходимо избавляться, если желаете вытащить отклики от целей из аппаратных и внешних шумов, наводок…

Но мы-то говорим о приборе в целом. Пока правильно не решена задача согласования, пока не вылизан аналоговый тракт с точки зрения шумов, то все дальнейшие пляски с бубном могут оказаться практически бесполезными. Не согласны?

Давайте лучше зайдём немножко с другой стороны. Об этом ранее упоминал Andy_F. Теорию мы все в каком-то приближении знаем. Можно спорить о каких-то деталях, но это непродуктивно, т.к. вопрос кто прав повисает в воздухе.
Как нам определить, что система в целом в каком-то отношении стала лучше или хуже? Как определить какие шумы на данном этапе препятствуют дальнейшему улучшению свойств системы? Мы же не можем тупо интегрировать вечно. Максимум, что мы имеем, это несколько десятых секунды. Кто знает лучше, пусть поправит.
Вот Вы говорите о внеполосных составляющих (Не совсем понимаю, о чём речь. Это искажения, накладываемые окном наблюдения или неотфильтрованные составляющие выше частоты Найквиста). Вы можете оценить их уровень? Ведь для того, чтобы принять решение о том, что с ними надо бороться, надо хотя бы приблизительно знать их величину. Если их трудно посчитать (например, они слишком зависят от конкретной системы), то как их измерить?

Можно даже написать модель системы (на MATLAB или на Си) и каждый может доказывать свою правоту с цифрами на модели, которая доступна каждому.
Я видел в топиках упоминания о том, что отдельные участники моделировали некоторые процессы. Почему бы не сделать модель системы полностью, разбив на модули?

Privet, Вы ставите очень широкие и многочисленные и разные задачи, поэтому очень важно их конкретизировать, ограничить и ввести приоритеты - иначе, вместо маленького ручейка, достигшего цели (как у некоторых), получится полноводная река, превращающаяся в болото... Это ради дела говорю...
С точки зрения шумов, аналоговую часть до АЦП стоит делать узкополосной. Но важнее определить уровень минимального сигнала, а потом уже тратить силы на его обнаружение.
Например, компенсация внешним сигналом, подаваемым на вход, имеет смысл, если необходимый (по третьим причинам) уровень разбаланса необходимо доводить до уровня шумов. В этом случае можно и усиление поднимать на входе.
Далее - а зачем гасить сигнал настолько, чтобы потом использовать алгоритмы вылавливания его среди шумов - когда его начальная фаза и амплитуда неизвестны??? Зачем априори считать, что сигнал неизвестно где и какой, если точно известна максимальная скорость его изменения (другие сигналы нам не нужны) = параметры полезного сигнала, и известно, где он был в предыдущий цикл измерения, а так же за большой и малый промежуток времени до этого момента измерения?
Зачем лепить сложные теории и делать аппараты, если нет методики проверки или сравнения данного решения? Ведь после реализации прибора его надо сравнить, чтобы сделать выводы.

Но ведь делая прибор, мы всё равно встречаемся со всеми проблемами, а после реализации их действительно интересно сравнить с уже имеющимися. Сейчас народ сравнивает приборы в основном качающейся монеткой. Т.е. демонстрируется конечный результат. Критерий повторяемый и наглядный. Как сравнить "внутреннюю кухню"? Скажем, я реализовал синхронный детектор. Насколько моя реализация хуже/лучше Вашей? Если у Вас лучше, я выброшу свою - возьму Вашу. Или я что-то изменил. Стало лучше или хуже?

Например, я для оценки шума на выходе СД насчитываю дисперсию. Это даёт мне оценку сигнал/шум. Критерий не идеальный, но он помогает ориентироваться в процессе. Что и как Вы измеряете при настройке СД?

Согласитесь, что таких ключевых параметров не так уж и много. Поэтому, не думаю, что это такой широкий вопрос. Наоборот, самый практический и необходимый.

Сама по себе дисперсия не несет информации о качестве обработки сигнала. Её нужно с чем-то сравнивать, а в нашем случае сравнивать с полезным сигналом, представляющим математическое ожидание или для дискретного равномерного распределения – среднее арифметическое всех принимаемых значений… при подаче на вход того же самого образцового сигнала. Т.е. сравнивать надо коэффициенты вариации V=sqrt(D)/M, т.к. масштабность или коэффициент передачи могут существенно отличаться.
Еще, неплохо бы сравнивать изменение М для различных методов обработки, при изменении отношения сигнал/шум на входе, когда сигнал =const, а шум = var.

К сожалению, если к прибору подключён датчик, то мы имеем дело с отношением сигнал/помеха, шум много ниже. Если датчик не подключён - отсутствует полезный сигнал. При сравнении Квазара и варианта на STM я вижу, что STM-вариант более чувствительный, но при слабом отклике помехи забивают полезный сигнал примерно на той же дальности. Т.е., удостовериться, что удалось получить какой-то там прирост трудно-тире-невозможно. Какой-то прирост есть, а какой - чёрт его знает.

То есть, по уму надо делать некий тестовый генератор, имитирующий работу датчика (и цели) в отсутствии помех.

Плюс ещё разводка STM32VLDISCOVERY, мягко говоря, не приспособлена для аналоговых измерений - земляные выводы на одном конце платы (и едины для всех задач), а аналоговые входы - на другом конце. Подозреваю, что это общая беда таких платочек.

А как по другому? Только подключение "живого" датчика позволит вам сделать хотя-бы какие то выводы, позволит что то сравнивать. Иначе вообще не понятно что за прибор вы делаете..) Подключив датчик, для начала хотя бы вывести те же каналы на индикатор, а лучше еще добавить небольшой кусочек программы для звуковой визуализации (для начала скажем по порогу на канал Y) что-бы оценить хотя-бы чувствительность по воздуху. Андрей правильно сказал чувствительность будет ограниченна не какими то шумами, а самыми примитивными помехами. И они разные в разных местах и в разный момент времени, кроме того они есть как периодические (строчная развертка телевизора) так и импульсные (ИБП) и тд и тп. Только затем меня параметры программ-подпрограмм машем, машем и машем монетой (заодно тренируем руки )) пока что то не наметшем хотя бы сантиметров на 25 в условиях помех. Ну а потом уже нужно будет думать как махать той монетой в грунте но эта уже совсем другая история.. Ток что только датчик и монета иначе и через год-два здесь будут обсуждать некую субъективную, голую теорию.. )

Интересно, чего вы там наоцениваете…, махая монеткой и определяя дальность обнаружения по пиканью динамика?? Имея алгоритм его можно просто прокрутить на эмуляторе с соответствующими программными ограничениями для контроллера и оценить степень подавления помех, шумов, влияние полосы пропускания, степень уменьшения шумов/помех и их влияние на точность измерения… Если арифметика эмулятора и контроллера совпадает, то никакие монетки не смогут дать больше информации о путях повышения эффективности работы алгоритма. Цифровая обработка сигнала подчиняются только арифметике и ничему больше… а монетки оставьте копателям…

Я не знаю какие эмуляторы могут "сэмулировать" реальные процессы протекающие в датчике, Другое дело на выход прибора подключить скажем некое программное обеспечение анализирующее выходные данные и тем самым оценивать те или иные параметры изделия, но и в этом случае нужен реальный датчик. Игнорируя практическую составляющую можно так и не дойти до физического воплощения прибора, а остановиться на некой абстрактной мат модели как обычно оно и бывает...
Можно даже анекдот придумать типа "Я вчера в эмуляторе золотой червонец зацепил на глубине 30 см математической модели чернозема...)))

Что-то, я не понял… Какое отношение датчик, операционник… батарейки и прочие запчасти.. имеют отношение к обработке сигнала?? Или это очередная попытка свалить всё в большую кучу … под названием МД, а потом гадать: что бы такое заменить, чтоб была дальность, стабильность, помехозащищенность… Я, наоборот, пытаюсь разделить эти параметры, чтобы показать от чего и как они зависят, и обрисовать пути их улучшения…
Вы, с малоразрядным АЦП влезли в кучу шумов и помех и не прочитав ни одного учебника по статистики и оптимальной обработки сигнала пытаетесь вытащить какие-то параметры «качающейся монеткой», надеясь получить результат ориентируясь на статьи какого-то Хулко, а не на Котельникова, Найквиста и пр…?! Странно, но ниже перечисленные технари не гнушались заглянуть в раздел статистики для выбора методов обработки сигнала и достижения необходимого результата.
А, в прочем… это же игрушка! Приношу извинений, что влез в ваши игры…

Вы можете отключить эти сообщения.

Без оценки результата теряется не только смысл, но и направление развития. Оценка по дальности - это лишь один из многих показательных примеров. Но ещё напомню, что одни параметры важнее в данных конкретных задачах, чем другие. В случае с чутьём, важнее оказалась работа с шумами, а не чутьё. И так далее - по цикличной спирали.

Мне кажется, что улучшения определяются сами, если есть чётко и правильно сформулированная начальная задача - металлодетекторы же имеют разные специализации, поэтому всем задачам не угодишь.
Что касается теории и практики, то это "единство и борьба противоположностей"... - одно без другого не может быть и не имеет смысла. Вот только одним ближе теория, другим практика, и это нормально и правильно.

Например, начнём с простой, но конкретной задачи - обнаружить монету и просигналить. Решаем её... Натыкаемся на шумы - ищем решения для работы с шумами, например, вводим в начальные условия допустимую вероятность ошибки - решаем заново. И так далее..., от простого к сложному. Поэтому стоит начать с точной формулировки задачи.

Не понял. Дисперсия как раз и вычисляется через математическое ожидание. Т.е. мат.ожидание это промежуточный результат при вычислении дисперсии.
Мат. ожидание не меняется в зависимости от методов и качестве обработки (на достаточно большом интервале), если, конечно, обработка в принципе сделана правильна и в ней исключены, например, такие вещи, как накапливание постоянной составляющей при округлении/сдвигах и т.п. и т.д. Лучшая обработка, которая обеспечивает лучшее подавление шумов (Вы же сами об этом говорили), даёт при прочих равных условиях, меньшую дисперсию приведённую к уровню выходного сигнала.

Почему всё-таки дисперсия? Потому, что зная дисперсию можно перейти к вероятностным оценкам. Например, получив результат, я могу знать какова вероятность того, что данный сигнал есть отклик от цели, а не случайный выброс.

Andrew2, ну я же пишу о сравнении качества отдельных узлов, а против монетки, как критерий работы всего устройства в целом, я ничего как раз против не имею. Наоборот, это простой, повторяемый и раглядный метод. При всей своей ограниченности он работает довольно хорошою

Privet все же сравнить качества отдельных узлов не получиться чисто теоретически, это может только Сергей_П ) Возможно я что пропустил но мне кажется вы должны объявить, что хотите получить в качестве конечного результата. "Красивую математическую модель" с красивыми рассуждениями или рабочий МД со своими прозаическими "операционистками, батарейками и прочими запчастями.." )
PS. Для Сергей_П "Хулко еще ни читал но собираюсь прочитать.."

Моделировать процессы в датчике достаточно сложно. Любая модель имеет свою ограниченность. Поэтому речь идёт только о моделировании процесса обработки сигнала, а сам сигнал либо записывается с реального датчика, либо генерируется с той или иной степенью реалистичности. Это класстический подход.

Кстати, программа обработки для STM32 по сути уже и есть модель. Я могу её перенести на PC и крутить там, а насчйт данных см. выше. Более того, можно подключить датчик через АЦП, который передаёт сигнал в PC через USB и вот Вам готовый МД с прекрасной возможностью визуализации данных. Тяжеловат, правда, но можно взять небольшой планшетик.

Да, но эта же оценка уже фактически на выходе приёмника. Помехи, которые мы могли компенсировать до этой точки, скажем наводки от сети, уже компенсированы или вычтены. Оценка не идеальная и, возможно, не совсем корректная, если шумы/помехи на этом этапе вполне могут быть совсем не гауссовскими, но если это так, то это показатель неидеальности алгоритма обработки.

А недостатки платы исходят от недостатков используемой версии процессора. Нам бы, который в корпусе о 104-х выводах.Там и земли раздельные и Vref для АЦП выводится.

Это как? Andrew2, Вы меня наповал убили. Ну, почему-же не получится, если мы выполняем конкретные математиские опрерации. Чем, например моя программа отличается от модели?

Вот, кстати, цифровая индикация этой вероятности есть очень хорошая вещь. Вместо всяких "пикалок".
...И мы переходим к вероятностной логике, о которой я уже твердил...

Нет, не только. STM32 имеют AVCC и AVDD (или как они там называются, лень лезть в даташит), и в малоногих корпусах эти же выводы являются референсными. Так что не всё так плохо.

А вот то, что в DISCAVERY выводы земли общие и для управления TX, и для управления индикатором, и для ЦАП, и для АЦП - это очень плохо. Сейчас проведу ещё несколько интересных (мне) экспериментов с безрезонансными датчиками, и засяду за разводку нормальной платы. Если время будет...

...Эксперименты будут ещё интереснее, если есть пауза без тока в передающей катушке.

Да, точно, есть VDDAS,VSSA (VREF совмещён с PB0 и PB1), но они, гады, их в Discovery не вывели на наружные контакты платы.

LCD я выкинул. Толку от него всё равно нет, а подключен он железно. ЦАП с ним можно только на PA5.

Я на такие подвиги, как разводка, уже не способен. У Вас куплю

Меняется, т.к. меняется, например, полоса пропускания и из выходного сигнала устраняется энергия соседних спектральных составляющих...