我们生活在这样一个世界的传感器。他们在机器人在工厂,在我们的汽车,在我们的手腕,甚至在我们的冰箱确保我们的食物保持新鲜。这些传感器产生的信号。
这一节我们将使用仿真软件来处理一个信号从一个传感器。我们将进行光谱分析探讨信号。在此基础上,我们将设计和建造数字滤波器的信号处理算法。我们将评估算法的性能,一旦准备好了,我们的模型转换成C代码,可以嵌入实时硬件。所以让我们开始…
MathWorks总部在纳蒂克,马萨诸塞州,有太阳能电池板产生电力。我们将使用测量的力量产生的数组每15分钟。这是我们的信号。
当然,阳光的力量取决于数量,这取决于每天的时间……和天气。
预测和管理变量的生产和需求是可再生能源发电的一个重要组成部分。消除生成的权力,在阳光明媚的日子,我们可以存储在电池的一些权力。然后在阴天,我们用它来补充下发电。
让我们设计一个系统,可以预测这将是晴天、多云或阴天使用信号处理技术在仿真软件。
你开始仿真软件通过单击仿真软件MATLAB将来发布按钮。这将打开页面,您可以创建新的模型开始,找到例子,甚至找到基本的培训。
我们从头开始我们的模型,我们会选择空白模型,并将其保存为sunnyvscloudy。
仿真软件模型建立模块和信号线路。打开库浏览器查看所有可用的块。
我们首先可视化两个功率信号——一个从一个阳光明媚的一天,一个多云的一天。
查看我们的信号,让我们拖两个输入端口,或简称为港口,到我们的模型中。然后添加一块范围。
让我们标签的两个尺寸块“晴天”和“阴天”和范围块“时间域”。
我们可以一起连接块与信号线路通过点击和拖动。标签信号,双击和类型名称。
现在我们需要的数据。在MATLAB我们有两个向量,sunnyDay cloudyDay,代表6月份电力测量两个特殊的日子。对应的时间戳在tday。
我们也有采样频率,每天样本中,Fs变量中。每15分钟采样一次意味着我们每天得到96个样本。
我们必须设置示例的两个港口,所以双击每个尺寸调整块参数。根据信号属性选项卡,设置样本采样频率的倒数。
将数据带入模型,我们可以去模型设置窗口,那么数据导入/导出的面板,添加时间和两个功率信号作为输入。我们还应该设置仿真总时间为1天。
我们现在可以运行我们的模型在将来发布通过点击run按钮。
让我们双击了块的信号范围。
并允许使用线连接我们的数据点。
光滑的黄线是晴天。蓝线显示,阴天会产生更少的力量,如您所料,也有许多短期变化的云通过太阳能电池阵列。
我们怎么使用这些功能来决定如果我们有一个晴天还是阴天?
让我们也看看这些信号在频域。我们将使用光谱分析,帮助我们测量的每个信号的频率的内容。我们首先添加一个频谱分析仪块从DSP系统工具箱,然后将两个信号连接到它。
分支信号线,您可以右键单击拖动块的信号线。
我们有短信号,所以我们需要更改一些设置频谱分析仪块中我们可以看到它们。
这一次我们可以运行我们的模型从频谱分析仪中按下绿色按钮。让我们打开传说看到哪一天是哪一天。
所以,我们看什么?
x轴是频率的值。y轴向我们展示了多少力量在我们的信号在给定频率。虽然默认的时间单位秒,实际上我们测量时间天。轴是周期每天,而不是周期每秒(Hz)。
我们看到,低频率的内容差不多两天,但是多云有更多高频率的内容。还记得那些短期的变化吗?这就是他们如何看在频域。
所以也许我们可以告诉从多云阳光通过比较更高频率的功率阈值。
然而,在夏天电池板产生更多的力量和更少的在冬天,这意味着门槛必须改变。
嗯,我们想有一个恒定的阈值对所有季节。如果我们正常的高频电源的电源频率越低,我们可以使用一个固定的阈值。因此,让我们尝试计算总功率的比值在总功率频率最高的75%在底部25%的频率。
那么,我们如何独立的低和高频率?通过构建数字滤波器。我们需要一个低通滤波器对低频内容和高通滤波器的高频内容。
建立这两个过滤器,我们首先带我们的模型回到一个块....轮廓尺寸和范围并拖动一个过滤器实现向导阻挡的DSP系统工具箱。
双击块打开滤波器设计程序。如果你在MATLAB设计过滤器,您可能已经使用过这个程序。让我们点击“设计滤波器”图标开始设计低通滤波器。
因为我们只有样品每15分钟,我们需要一个过滤器,可以使用几个样品。我们将使用一个切比雪夫1型IIR滤波器,我们会设置过滤器为4。
然后,我们必须指定一个截止频率。记住,我们想让通过低频率的25%。所以我们选择归一化频率和wpass设置为0.25。我们将保持低于0.05 dB的通带波纹。
最后,按设计过滤器按钮在底部。我们看到,新的反应就是我们想要的。
我们可以检查的延迟滤波器通过单击群延迟响应按钮。对于频率小于0.25,延迟是大约3样本。让我们记住。
既然我们完成了设计滤波器时,让我们将它添加到仿真软件模型通过点击图标的实现模型。我们叫块“低通滤波器”,选择选项“构建模型使用基本元素”。这样我们可以看到基本模型块用来制造过滤器,如延迟,繁殖,并添加块。
当我们单击“实现模式”按钮……
…在我们的模型中创建一个新的子系统。双击这个里面看。
果然,过滤器只是单位延迟,收益,并添加块,优化现代DSP芯片和fpga实现。
现在的高频率的内容。我们可以重复相同的过程来设计和实现高通滤波器。在这种情况下,高通滤波器输入信号延迟1样本。
好吧,让我们来测试我们的新过滤信号的力量。
我们添加三个并行路径:一个原始力量信号,一个用于lowpass-filtered版本,一个用于highpass-filtered版本。我们要进行比较。
但请记住,低通滤波器引入了一个延迟3样本,和1的高通滤波器引入了一个延迟。所以我们需要添加一些延迟块,以确保这三个信号是一致的。双击模型和“延迟”型快速添加延迟块3样品的原始信号,另一个延迟块2的高通信号样本。
我们会修改模型使用更长的2½左右的数据集,这是存储在变量与时间戳在t。
范围我们放大六天。
黄线是原始信号。蓝线是低通滤波器的信号,代表一般的平滑的趋势。红线是高通滤波信号捕获由于云层的变化。在多云的时期,这些变化可以很大。
既然我们已经分离出低,高频信号,我们可以构建阳光明媚的测试。
总在我们需要足够的时间为我们的过滤器给合理的结果,但我们不希望等待太久来得到一个答案。我们将使用一个3小时的窗口,也就是12测量!
存储滤波器输出在一个时间窗口,我们将使用缓冲块从DSP系统工具箱。
双击缓冲,我们可以将缓冲区大小设置为12处理三个窗口。我们需要一个缓冲每个过滤器路径。
现在,我们将使用一些基本数学运算块来计算我们的阳光明媚的测试,就像绝对值,块元素之和,鸿沟。
让我们添加一块比较比率阈值。实验与仿真软件,你可以很容易找到一个好的价值阈值。22个工作得很好,但随时玩这个值,看看它如何改变结果。
比较是0的输出不是阳光明媚的阳光和1。我们规模匹配的最大力量,情节就很好地展示了起来。
我们应该删除额外的输入端口范围。
在运行之前,注意这些缓冲区添加一些更多的延迟信号。为了保持与原始信号,我们需要增加,延迟12。
好让我们跑,看看我们的算法是如何工作的。如果我们放大与之前相同的日子,看来工作很好。
但是如果我们看不同的六天,我们找到一个问题的方法。有时它说,这是在午夜阳光明媚!
为了解决这个问题,让我们修改我们的阳光明媚的日光探测器测试通过添加。我们将简单地比较低频功率到另一个阈值,这让我们知道太阳实际上是。我们可以结合两个条件和块。
重新运行模型,并检查那些日子……我们看到,我们已经解决了虚假的检测问题。
现在,我们有一个工作的算法,我们想将其部署到嵌入式系统。随着嵌入式编码,我们可以部署Arduino,覆盆子π,Zynq,和许多其他人。
让我们部署模型的Arduino Uno董事会。
我们将打开模型设置窗口,选择硬件板。然后,我们替换块用于测试范围与一个输出端口。
现在让我们来生成代码。这需要我们的仿真软件模型并生成我们需要的所有C文件编译部署模型。你也可以为其他嵌入式系统生成通用的C代码。
或者…FPGA硬件描述语言(VHDL)或Verilog代码部署。
一旦我们有生成的代码,我们港口的嵌入式硬件上的太阳能电池阵列。
看看我们做了使用仿真软件!我们现在有一个稳定的可再生能源的来源。
您已经了解了如何从一个空白的画布,一个信号处理应用程序运行在嵌入式系统上。你也可以试试这个。您下载的文件是可用的。
现在您已经使用仿真软件是什么样子的感觉,它的时间去学习它。学习仿真软件的最好方法是使用它。所以启动仿真软件斜坡弯道,教你最基本的。它是免费的,只需要几个小时。
欢迎来到仿真软件!
