Grant Maloy Smith

lunedì 21 febbraio 2022 · 0 min read

Che cos'è l'Elaborazione del Segnale?

L'elaborazione del segnale implica la conversione o la trasformazione dei dati in modo da avere informazioni su di essi che non è possibile ottenere tramite l'osservazione diretta. L'elaborazione del segnale consente ad ingegneri e scienziati di analizzare, ottimizzare e correggere i segnali, inclusi dati scientifici, flussi audio, immagini e video.

In questo articolo tratteremo l'elaborazione del segnale con dettagli che ti permetteranno di:

  • Capire cos'è l'elaborazione del segnale al livello più alto

  • Imparare come viene eseguita l'elaborazione del segnale

  • Scoprire come viene eseguita l'elaborazione del segnale nelle applicazioni DAQ (acquisizione dati).

Le aziende spendono milioni di dollari ogni anno per l'acquisto di apparecchiature di prova in modo che i loro ingegneri e tecnici possano effettuare test ed analisi dei dati. Questo investimento in attrezzature e manodopera per condurre i test ha uno scopo: capire come funzioneranno i loro prodotti nel mondo reale. Questa comprensione può venire solo dall'acquisizione e dall'analisi di dati oggettivi e di alta qualità.

Visualizzazione simultanea dei dati di vibrazione nel dominio del tempo e della frequenza

I dati in se rappresentano solo il primo passo. Per comprenderne il loro significato, dobbiamo analizzarli. L'analisi ha diverse componenti, tra cui:

  • Fare osservazioni - rivedendo i dati registrati

  • Fare confronti - uno degli elementi fondamentali dell'analisi è confrontare A con B, ad esempio "quanto aumenta la coppia dell'albero di trasmissione quando aumentiamo la velocità da 100 a 200?" o "come cambia la corrente rispetto alla tensione?"

I metodi di cui sopra sono osservazioni dirette. Applichiamo i diversi tipi di sensore e avviamo il test registrando le risposte di tutti i sensori. Quindi esaminiamo i dati e confrontiamo i parametri durante le diverse fasi di test. Ma c'è un altro strumento di analisi dei dati che possiamo usare:

L’elaborazione del segnale: trasformare i dati in modo da visualizzare cose che non sono visibli mediante l'osservazione diretta o il confronto.

  • L'elaborazione del segnale (nota anche come elaborazione del segnale digitale), assume diverse forme a seconda dell'applicazione. Nel mondo dell'acquisizione dati (DAQ), utilizziamo l'elaborazione del segnale per analizzare i dati misurati.

Come viene eseguita l'elaborazione del segnale?

Storicamente, l'elaborazione del segnale veniva eseguita interamente nel dominio analogico. Ad esempio, i filtri di segnale venivano costruiti utilizzando componenti discreti come resistori, condensatori e induttori. Questo, ovviamente, viene ancora fatto, ma dalla fine del XX secolo tutti i tipi di dati sono diventati sempre più digitalizzati. Di conseguenza, l'elaborazione del segnale è necessariamente passata dal dominio analogico a quello digitale.

Oggi, l'elaborazione del segnale digitale viene eseguita principalmente nel software. Il software di elaborazione del segnale può essere eseguito sul processore o sulla scheda grafica di un computer desktop o su un dispositivo intelligente. Per le applicazioni più impegnative, funziona su DSP (Digital Signal Processors) dedicati, ASIC (Applications Specific Integrated Circuits) o FPGA (Field Programmable Gate Arrays) e su potenti mainframe di computer.

Analog Devices A-DSP-21363 con core SHARC, Pedant01

I chip DSP originali sono stati sviluppati negli anni '60 e utilizzati per migliorare RADAR e SONAR in applicazioni militari. Successivamente sono stati utilizzati per applicazioni geofisiche come l'esplorazione petrolifera, applicazioni spaziali come la compressione dei dati e per applicazioni di imaging medico come CAT o "CT". (tomografia computerizzata) e risonanza magnetica (RM) del corpo umano.

Oggi, anche i computer notebook hano una potenza di gran lunga maggiore rispetto ai più grandi mainframe del passato e un'ampia gamma di funzioni di elaborazione del segnale può essere eseguita sia in tempo reale che in post-elaborazione da sistemi DAQ basati su PC.

Molti sistemi utilizzano una combinazione di elaborazione del computer host ed elaborazione DSP per eseguire funzioni di elaborazione del segnale. L'hardware DSP è molto veloce e può essere dedicato a funzioni comuni. Ad esempio, i DSP vengono utilizzati nei convertitori da analogico a digitale (ADC) per il filtraggio, la combinazione di flussi di bit digitali e altro ancora. Possono gestire una gran mole di dati molto rapidamente. 

Applicazioni di elaborazione del segnale

L'elaborazione del segnale viene applicata in numerosi settori e ambiti, tra cui:

  • Compressione audio ed elaborazione del segnale

  • Acquisizione dati ed elaborazione del segnale

  • Elaborazione digitale di immagini e grafica

  • Compressione video ed elaborazione del segnale

  • Riconoscimento ed elaborazione vocale

  • Elaborazione del segnale RADAR, SONAR e LiDAR e ottimizzazione del segnale

  • Studi sismici e analisi dei dati

  • Applicazioni geofisiche, inclusa l'esplorazione petrolifera

  • Trasmissione dei dati, compreso il rilevamento e la correzione degli errori

  • Modellistica e analisi economica

  • Applicazioni mediche, in particolare immagini (CAT e MRI)

  • Previsioni del tempo

  • Oceanografia, comprese le previsioni delle prestazioni acustiche sottomarine

L'elaborazione del segnale opera su sistemi sia lineari che non lineari, tuttavia, la maggior parte dei sistemi rientra nel campo non lineare, cioè quelli i cui valori cambiano nel tempo, spesso in modi imprevedibili, dove un cambiamento nell'output non è linearmente proporzionale a un cambiamento nell'input.

L'elaborazione del segnale non lineare può essere implementata in diversi domini, tra cui:

  • Il dominio del Tempo, ovvero i punti di ampiezza tracciati rispetto al tempo

  • Il dominio della Frequenza, ovvero le frequenze tracciate rispetto alle loro grandezze

  • Il dominio spazio-temporale, cioè attraverso lo spazio e il tempo. Ad esempio, il monitoraggio delle rotte di centinaia di aerei in tutto il mondo o di migliaia di satelliti in orbita attorno alla Terra

Tipi di elaborazione del segnale

Filtraggio

Il filtraggio è una delle tecniche di elaborazione del segnale più basilari e importanti. È stato utilizzato fin dall'inizio della registrazione analogica, per migliorare la nostra capacità di vedere il vero segnale sopprimendo il "rumore" e altre interferenze. Il filtraggio è stato (ed è) utilizzato per applicazioni dalla regolazione della risposta dei bassi e degli acuti del lettore musicale, alla regolazione della frequenza del canale di una radio e al miglioramento della qualità del suono sulle linee telefoniche. 

Un filtro passa basso viene utilizzato per rimuovere il "rumore" ad alta frequenza indesiderato su un segnale

Nei sistemi DAQ, i filtri analogici sono stati utilizzati per attenuare il contenuto del segnale superiore o inferiore a una determinata frequenza, per ridurre il "rumore" nel segnale. Questi filtri facevano normalmente parte dei condizionatori di segnale o dei preamplificatori del sistema DAQ.

I quattro tipi di filtri di base includono:

I quattro tipi di filtri di base

I filtri sono anche definiti in funzione del numero di poli. Maggiore è il numero di poli, più ripido è il roll-off che sono in grado di eseguire sul segnale. Questo roll-off, o pendenza, significa semplicemente quanti decibel del segnale possono essere annullati per ottava. La specifica del filtro in questione generalmente darà il massimo roll-off in dB/Q.

Prototipi di filtro

Nessun filtro è perfetto. Possono imporre ritardi di fase, ripple, ringing e altre distorsioni all'interno della banda passante. Il trucco è scegliere il prototipo di filtro corretto che funzioni meglio per il tipo di segnale che si vuole elaborare. Avrai sentito parlare di prototipi di filtro come BesselButterworthElliptic, e Chebyshev, solo per citarne alcuni. Nel corso degli anni, gli ingegneri hanno sviluppato numerosi prototipi di filtraggio al fine di fornire i migliori risultati possibili per varie applicazioni:

PrototypeRoll-offRipple or DistortionOther Factors
ButterworthGoodNo ripple, but square waves cause distortion (hysteresis)Moderate phase distortion
ChebyshevSteeperRipples in the pass-bandPoor transient response
BesselGoodNo ringing or overshoot from non-sinus waveformsIncreased phase delay
EllipticSteepestRipples in the pass-bandNonlinear phase response

Cos’è meglio, filtraggio analogico o digitale?

Nelle applicazioni che richiedono un filtro semplice ed immutabile nel dominio analogico, può essere più semplice e meno costoso progettare un filtro analogico. Tuttavia, se è richiesto di avere filtri che sono adattabili ad una varietà di applicazioni, o di funzionare nel dominio digitale, l’approccio digitale è di gran lunga più economico ed occupa meno spazio. Data l’eliminazione delle tolleranze di componenti discrete nel dominio analogico (resistori, condensatori, ecc.), il filtro digitale può risultare più accurato. 

Nel mondo dei DAQ, il filtraggio veniva effettuato esclusivamente all'interno del front-end di condizionamento del segnale del sistema. Questo è cambiato quando i sistemi DAQ sono diventati digitali negli anni 80. Al giorno d’oggi, è comune che i condizionatori di segnale non offrano alcun filtro, ad eccezione di pochi casi dove è necessario filtrare una certa frequenza prima del processo di digitalizzazione. Di seguito due esempi degni di nota:

Filtro Passa-Alto degli accelerometri, in particolare quando si esegue l’integrazione o la doppia integrazione del segnale.

Filtro Anti-Aliasing. La prima fase del filtro anti-aliasing deve essere fatta nel dominio analogico. Un alias è un “segnale falso” causato da un campionamento troppo lento se comparato al contenuto della frequenza di un segnale. Una volta digitalizzato l’alias, non esiste la possibilità di poter ricreare il segnale originario.

Filtro Digitale

Il filtro digitale può essere eseguito nel software del computer o in un DSP (processore di segnale digitale) dedicato. Le applicazioni di fascia alta talvolta impiegano ASIC o FPGA personalizzati per eseguire le funzioni di filtraggio.

Schermata di progettazione del filtro dal software DewesoftX

Filtro IIR vs FIR

IIR e FIR sono due semplici approcci ai filtri digitali. Ognuno dei due filtri ha i suoi vantaggi ed i suoi svantaggi:

FILTRI FIR (Risposta agli Impulsi Finita) sono calcolati con molti coefficienti e sono noti per avere uno spostamento di fase sostanzialmente nullo all'interno della banda passante. Ciò è critico quando i segnali dovranno essere confrontati con l’asse temporale. Il Filtro FIR è un filtro ad alta intensità di calcolo.

La schermata di impostazione del filtro FIR mostra lo sfasamento zero (linea verde) e la distorsione (linea rossa) all'interno della banda passante (linea grigia verticale).

FILTRI IIR (Risposta agli Impulsi Infinita) sono calcolati con un numero nettamente inferiore di coefficienti rispetto ai filtri FIR, e per questo sono meno intensivi dal punto di vista dell’elaborazione. Questi sono direttamente equivalenti ai classici filtri analogici. Per esempio, attraverso l’uso dei filtri IIR possiamo ottenere gli esatti filtri teorici passa-basso, passa-alto, ponderazione del suono e altri filtri standard presenti nei circuiti analogici.

Confronto tra lo spostamento di fase dei filtri IIR e FIR

Nel grafico qui sopra, che esprime il confronto della fase, la curva verde è la curva sinusoidale originale.

La curva rossa è la risposta calcolata con un filtro IIR. Il ritardo di fase dell'uscita è molto evidente e piuttosto grande.

La curva blu è calcolata con un filtro FIR. Da notare che lo sfasamento è nullo. In molte applicazioni è molto importante che i segnali non siano ritardati dai filtri, dato che si sta effettuando un confronto di fase. In queste applicazioni, i filtri FIR sono molto importanti.

Analisi FFT

Convertire un segnale dal dominio del tempo al dominio della frequenza ci permette di vedere cose che altrimenti sarebbe impossibile notare. Nella complessa forma d’onda AC mostrata di seguito, il segnale è composto da numerose frequenze:

Registrazione di una forma d’onda complessa

È difficile sapere quali frequenze sono contenute all’interno del segnale di questo grafico temporale. La soluzione è quella di usare la Trasformata di Fourier (FFT) per catturare piccole “finestre” di tempo e convertirle nel dominio di frequenza. La FFT consente di vedere facilmente quali sono le frequenze di magnitudo maggiore, come mostrato di seguito:

Lo stesso segnale è mostrato nel dominio della frequenza (frequenza vs. magnitudo)

Usando l’elaborazione del segnale FFT è possibile vedere i dati misurati sull'asse della frequenza rispetto al solito asse temporale.

Analisi Modale

Prove ed analisi modali sono strumenti indispensabili per determinare le frequenze naturali, i rapporti di smorzamento e le forme modali di qualsiasi struttura. Si "eccita" una struttura con un martello a percussione o con uno o più shaker modali multipli, e successivamente si misurano le risposte utilizzando accelerometri montati sulla struttura.

Quando si colpisce una struttura con un martello a percussione (a impulsi), si eccita un'ampia gamma di frequenze all'interno della struttura. I martelli a impulsi sono dotati di un accelerometro incorporato, in modo da conoscere l'esatta forza applicata.

Gli shaker modali operano a una frequenza alla volta. Possono "salire" e "scendere" da una frequenza all'altra in serie, a seconda della prova. È anche possibile utilizzare più shaker contemporaneamente.

Panoramica dei test modali SIMO, MIMO e ODS

Le analisi modali sono largamente utilizzate nell'ingegneria civile e nei settori industriali come quelli aerospaziale ed automobilistico, abbracciando un vasto range di applicazioni, incluse:

  • Assicurare che le risonanze siano separate dalle frequenze di eccitazione

  • Previsione del comportamento dinamico di componenti e strutture assemblate

  • Ottimizzazione delle proprietà dinamiche della struttura (massa, rigidità, smorzamento)

  • Previsione delle risposte dovute ad eccitazioni complesse

  • Inclusione dello smorzamento nei modelli agli elementi finiti

  • Rilevamento e valutazione dei danni

Importanti implementazioni delle prove modali includono il Modal Testing stesso, il test di Riduzione Sinusoidale (COLA), lo Spettro di Risposta agli Urti (SRS), l' Analisi della Fatica, ed altro ancora.

Saperne di più:

Sine reduction test
Spettro di risposta agli urti
Test di fatica

Matematiche

Poiché i dati sono digitali nei sistemi DAQ odierni, è possibile eseguire una serie di processi matematici su di essi. È ben al di là dello scopo di questo articolo trattarle tutte, ma ecco un breve riepilogo di alcune delle funzioni matematiche più diffuse e disponibili nei programmi software DAQ più diffusi:

  • Matematiche Statistiche: RMS, media, minimo, massimo, deviazione standard, varianza, conteggio, statistiche di array, ecc.

  • Analisi del dominio del tempo: canale di ritardo, integrale, derivata, funzione valore evento, matematica oscilloscopio, trasformazione tempo-vettore.

  • Analisi nel dominio della frequenza: cepstrum, correlazione, frequenza esatta, trasformata di Fourier, spettro completo, analisi di ottava, trasformata di Fourier a tempo ridotto (SFFT).

  • Filtri: FIR, IIR, FFR, integrale, derivata

  • Diagnosi di macchine: matematica sensore angolare, rumore combustione, rilevamento dell'inviluppo, elaborazione sinusoidale (COLA), filtro inseguitore

  • Conteggio

  • Acustica: compresi i filtri di pesatura

  • Deformazione e sollecitazione: calcoli della rosetta estensimetrica

  • Costanti: vettori e matrici costanti 

  • Operatori di base: addizione, sottrazione, divisione, moltiplicazione, modulo, potenza

  • Funzioni: quadrato, radice quadrata, valore assoluto, segnale random, logaritmo (base 2), logaritmo (base 10), logaritmo naturale, funzione esponenziale, condizione if, valore min, valore max

  • Trigonometria: sin, cos, tan, asin, acos, atan, pi greco

  • Logica: minore di, uguale, maggiore di, minore o uguale, maggiore o uguale, diverso, NOT, AND, OR, XOR

  • Segnali: numero di campioni acquisiti, frequenza di campionamento, tempo trascorso, onda sinusoidale, onda quadra, onda triangolare, rumore

  • Misura: larghezza dell'impulso, cronometro

Strumenti per l’elaborazione del segnale

Al giorno d’oggi, esiste un elevato numero di strumenti per l’elaborazione del segnale. Qui una breve lista di alcuni tra i più noti e popolari:

ProductCompanyComments
MatLabThe MathWorksVery powerful and extensible software system
GNU OctaveGNUOpen-source version of MatLab
SciPlySciPlyOpen source Python library
DewesoftXDewesoft, d.o.o.DAQ software with extensive filtering, FFT, modal and mathematical capabilities

Sommario

L’elaborazione del segnale è applicata trasversalmente in un elevato numero di industrie e settori, inclusi quello acustico, quello dei test modali delle strutture, elaborazione video, geofisica, ingegneria automobilistica, ingegneria aerospaziale, energia, imaging medico, RADAR, SONAR, LIDAR, e molti altri. Ognuno di questi applica i metodi di elaborazione del segnale che sono più indicati per le loro specifiche esigenze.