基于matlab数据采集分析系统的设计

基于matlab数据采集分析系统的设计内容摘要：

采集与数据处理相互结合的日益紧密，形成数据采集与处理系统，可实现从数据采集、处理到控制的全部工作。 （ 4）数据采集过程一般都具有 “ 实时 ” 特性，实时 的标准是能满足实际需要；对于通用采集系统一般希望有尽可能高的速度，以满足更多的应用 环境。 （ 5）随着 电子 技术的发展，电路集成度的提高，数据采集系统的体积越来越小，可靠性越来越高，甚至出现了单片数据采集系统。 （ 6）总线在数据采集系统 中有着广泛的应用，总线技术它对数据采集系统结构的发展起着重要作用。 评价一个数据采集系统的性能有很多指标，但是一般采用以下几个比较常用的指标进行评价。 （ 1）系统分辨率 系统分辨率是指数据采集系统可以分辨的输入信号的最小变化量。 通常可以用如下几种方法表示系统分辨率： 使用系统所采用的 A/D 转换器的位数表示系统分辨率； 使用最低有效位值（ LSB）占系统满度值的百分比表示系统分辨率； 使用系统可分辨的实际电压数值表示系统分辨率； 使用满度值可以分的级数表示系统分辨率。 （ 2） 系统精度 系统精度是指当系统工作在额定采集速率下，整个数据采集系统所能达到的转换精度。 A/D 转换器的精度是系统精度的极限值。 实际上，系统精度往往达不到 A/D 转换器的精度。 因为系统精度取决于系统的各个环节（子系统）的精度，如前置放大器、滤波器、模拟多路开关等。 只有当这些子系统的精度都明显优于 A/D 转换器的精度时，系统精度才有可能达到 A/D 转换器的精度。 系统精度是系统的实际输出值与理论输出值之差，它是系统各种误差的总和，通常表示为满度值的百分数。 （ 3）采集速率 采集速率又称为系统通过速 率或吞吐率，是指在满足系统精度指标的前提下，系统对输入的模拟信号在单位时间内所能完成的采集次数，或者说是系统每个通道、每秒钟可采集的有效数据的数量。 这里说的 “ 采集 ” 包括对被测 物理 量进行采样、量化、编码、传输和存储的全部过程。 （ 4）动态范围 动态范围是指某个确定的物理量的变化范围。 信号的动态范围是指信号的最大幅度和最小幅度之比的分贝数。 系统常见的几种结 构形式 （ 1）多通道共享采样 /保持器和 A/D 转换器数据采集系统 这种系统构成如下图所示，这种结构形式采用分时转换工作的方式，多路被测信号共用一个采样 /保持器和一个 A/D 转换器。 当采样保持器的输出已充分逼近输入信号（按给定精度）时，在控制命令的作用下，采样保持器由采样状态进入保持状态， A/D 转换器开始进行转换，转换完毕后输出数字信号。 在转换期间，多路开关将下一路信号切换到采样 /保持器的输入端，系统不断重复以上的操作，可以实现对多通道模拟信号的数据采集。 采样方式可以按顺序或随机进行。 多通道 共享采样保持器和 AD 转换器数据采集系统图 这种采集系统结构形式最简单，所用芯片数量少，适用于信号变化率不高、对采样信号不要求同步的场合。 如果被测信号变化速率较慢，可以不用采样保持器，直接进行 A/D 转换。 如果信号很弱而干扰噪声强，需要在系统电路中增加信号放大电路和滤波环节。 （ 2）多通道同步数据采集系统 多通道同步型数据采集系统图 其结构如上图所示，也属于分时转换系统。 多路模拟输入信号共用一个 A/D 转换器，但是每个通道各有一个采样 /保持器，在同一采样指令控制下对各路 信号同步进行信号采样，得到各路信号在同一时刻的瞬时值。 模拟开关分时将各路采样 /保持器切换到 A/D 转换器上，进行模数转换。 这些同步数据可以描述各路信号的相位关系，所以这种结构被称为同步型数据采集系统。 由于各路信号必须串行的在共用的 A/D 转换器中进行转换和计算，若采样信号回路过多时，这种采集结构的速度仍然较慢。 （ 3）多通道并行数据采集系统 多通道并行数据采集系统框图如上图所示。 这种结构形式中，每个通道都有自己的采样保持器和 A/D转换器，经过 A/D转换的数据经过接口电路送到 计算机 中。 相对于前两种数据采集系统，这种结构形式的数据采集速度最快，但所用的硬件电路复杂， 成本 较高。 通用型模拟量数据采集模块则属于这一类的数据采集子系统。 数据采集模块是属于单片机的智能器件，在整个数据采集系统中，每个模块可以认为是实时、并行地工作，每个模 块仅完成几路信号的检测和采集，实时响应性能优。 （ 4）分布式数据采集系统 以上介绍的三种结构形式中，系统各部件之间的空间距离很近， 逻辑 上耦合程度紧密，都可以称之为数据采集系统。 这种系统的优点是：结构简单，容易实现，能满足中小规模的集中数据采集的要求。 在市面上均有成熟产品可供选用。 系统的体积和设备量小，造价低。 由于工作原理、结构形式和性能设计等原因，这类系统也存 在不少缺点： 因为系统结构不灵活，不易扩展，所以不适合大规模的数据采集应用场合。 抗干扰能力差，尤其对于被测对象 物理 位置分散、传感器输出的微弱信号需要长距离传输时，所受的干扰不容忽视的。 可靠性差。 系统结构中某一部件出现故障会导致整个系统工作崩溃。 由于各部件之间紧密耦合，导致系统的可扩展性和灵活性差。 分布式数据采集系统是数据采集技术、计算机技术和 通信 技术综合和发展的产物，基于 “ 分散采集、集中 管理 ” 的思想设计的系统结构形式，由若干个 “ 数据采集点 ” 和上位机以及通信接口组成。 分布式数据采集系统结构如下图所示： 分布式数据采集系统图 处于分散部位的数据采集点相当于小型的集中数据采集系统，位于被测对象的附近，可独立 完成数据采集和预处理任务，并将采集的数据转换为数字信号的形式传送给上位机，采用数据传输的方法可以克服模拟信号传输的固有缺陷。 分布式数据采集系统的主要特点是： （ 1）系统适应能力强。 因为可以通过选用适当数量的数据采集点来构成相应规模的系统 ,所以无论是大规模的系统，还是中小规模的系统，分布式结构都能够适应。 （ 2）系统可靠性高。 由于采用了多个数据采集点，若某个数据采集点出现故障，只会影响某项数据的采集，而不会对系统的其他部分造成任何影响。 （ 3）系统实时相应性好。 由于系统各个数据采集点之间是真正 “ 并 行 ” 工作的，所以系统的实时相应性较好。 （ 4）另外，这种数据采集系统是用数字信号传输代替模拟信号传输，有利于克服常模干扰和共模干扰。 因此，这种系统特别适合于在恶劣的 环境 下工作。 目前对于大规模的数据采集场合一般都采用分布式结构，根据不同的数据采集工作原理、结构形式和性能特点，在本系统中采用集中式的数据采集器件作为数据采集终端，采用上下位的连接方式，最终组成整个数据采集系统。 3 MATLAB软件 MATLAB 简介 MATLAB 是美国 MathWorks 公司开发的一种功能极其强大的高技术计算机 语言 和内容极其丰富的软件库，它适合于工程各领域的分析设计与复杂计算的软件，该软件包括基本部分和专业扩展两大部分．扩展部分称为工具箱，用于解决某一方面的专业问题．它以矩阵和向量的运算以及运算结果的可视化为基础 ,把广泛应用于各个学科 领域的数值分析、矩阵计算、函数生成、信号处理、图形及图像处理、建模与仿真等诸多强大功能集成在一个便于用户使用的交互式环境中 ,为使用者提供了一个高效的编程工具及丰富的算法资源。 对于信号处理和图像处理等数字处理领域 ,MATLAB 更是得天独厚 ,它丰富的 M文件和强大的绘图可视功能为使用者带来了极大的方便 , 被广泛的应用于信号与图像处理、控制系统设计、通信、系统仿真等诸多领域，尤其对初学者可起到事半功倍之效。 MATLAB是一种解释语言，所有的程序和指令都必须在 MATLAB解释器中读入后才能运行，因而极大地限制 了代码执行速度。 MATLAB强大的计算功能只能在其平台上才能使用，也就是说，必需在安装了其解释器的机器上才能使用 MATLAB的 M文件，这样就给工程应用带来了很大不便。 对于一般用户来讲， MATLAB只能作为离线的计算和分析工具，而不能作为实时的工程工具。 幸运的是，开发 MATLAB的 MathWorks公司为广大的应用者提供了应用程序接口 (API， ApplicationProgram Interface)和编译器 (Compiler)。 利用 MATLAB和 C语言交互，也可以开发基于 MATLAB的数据采集系统。 如果配上 数据采集线路，该系统就可以作为一个虚拟仪器来使用。 数据采集工具箱及声卡简介 MATLAB 自带的数据采集工具箱 (Data Acquisitiontoolbox, DAQ) 能更容易地将实验测得的数据进行分析和可视化操作。 数据采集设备包括 : 多媒体声卡、美国国家仪器 E系列和1200 系列接口板、 HewlettPackardVXIE1432 系列接口板及其他各种数据采集硬件设备。 数据采集硬件设备的内部特性对 MATLAB 的接口完全透明 , 无论是使用一个或几个硬件设备 , 数据采集工具箱都 会向所有硬件设备提供单一和统一的接口。 通过调用 MATLAB 命令和函数可对与计算机兼容的数据采集硬件设备进行访问并对其属性进行可视化监控。 数据采集工具箱是一种建立在 MATLAB环境下的 M函数文件和 MEX动态链接库文件的集合，包含 3大区域的组件： M文件函数、数据采集引擎及硬件驱动适配器。 它具有如下特点：是一种通过使用。