النقاط الرئيسية
- تُستخدم المحولات التناظرية إلى الرقمية على نطاق واسع لتحويل الإشارات التناظرية، مثل الصوت والضوء، إلى قيم رقمية يمكن استخدامها في تطبيقات مختلفة.
- يحدد معدل أخذ العينات في المحول التناظري الرقمي عدد القراءات التي يتم أخذها في الثانية، حيث تسمح معدلات أخذ العينات الأعلى بتمثيل إشارة أكثر دقة.
- يؤثر معدل البتات في المحول التناظري الرقمي على جودة العينة التي تم الحصول عليها، حيث يؤدي زيادة عدد البتات إلى الحصول على قياسات أكثر سلاسة ودقة. توفر الأنواع المختلفة من المحولات التناظرية الرقمية مقايضات مختلفة من حيث السرعة والدقة واستهلاك الطاقة.
تُعد المحولات التناظرية إلى الرقمية مفيدة بشكل لا يصدق لتحويل الظواهر الواقعية إلى قيم يمكننا استخدامها في مشاريع البرمجة. ولكن كيف يمكن للمحول التناظري إلى الرقمي تحويل الإشارات التناظرية إلى إشارات رقمية يمكننا استخدامها في أي مكان؟
ما هي استخدامات المحولات التناظرية إلى الرقمية؟
ستجد محولات تناظرية إلى رقمية في كل مكان تقريبًا. فهي موجودة على هاتفك، وتحول صوتك إلى سلسلة من القيم الثنائية. وهي موجودة في سيارتك، وتقيس دوران عجلاتك. وهي موجودة في أجهزة رسم الذبذبات، وتساعد في التقاط الإشارات وتمثيلها. ومع ذلك، فإن المكان الذي يستخدمه معظم الناس هو عالم الفيديو والصوت، حيث يعد إدخال الضوء والصوت إلى الفضاء الرقمي أمرًا أساسيًا.
ما هو معدل أخذ العينات؟ كيف يؤثر معدل أخذ العينات على المحول التناظري الرقمي؟
أحد أهم المقاييس الرئيسية لجهاز المحول التناظري إلى الرقمي هو معدل العينة: عدد القراءات المأخوذة كل ثانية.
قد يستقبل منظار الذبذبات عالي الأداء عشرة مليارات عينة في الثانية. أما المحول التناظري الرقمي MCP3008 الصغير والجريء فيمكنه استقبال مائتي ألف عينة متواضعة نسبيًا. وفي عالم الصوت، يعتبر معدل أخذ العينات البالغ 44100 عينة في الثانية (44.1 كيلوهرتز) هو المعدل المعتاد.
كلما أخذنا عينات أكثر، كلما زادت دقة تمثيلنا للإشارة. في بعض الأحيان، يكون هذا ضروريًا؛ وفي أحيان أخرى، لا يكون كذلك. لنفترض أننا نبني بنكًا للمؤشرات (مصممًا للتحكم في الإلكترونيات، كما تراه على مكتب الإضاءة أو الصوت) ببضع عشرات من مقاييس الجهد. في هذه الحالة، من غير المرجح أن تتغير القيم التي نحتاج إلى قياسها ملايين المرات في الثانية نظرًا لأن أصابعنا لا تستطيع التحرك بهذه السرعة. نحتاج فقط إلى عينات كافية لتكون النتيجة سلسة وسريعة الاستجابة.
ما هو معدل البت؟ هل يؤثر معدل البت على جودة المحول التناظري الرقمي؟
يجب علينا أيضًا أن نفكر في جودة العينة التي نحصل عليها. وهذا يتحدد إلى حد كبير بمعدل البت، الذي يخبرنا بعدد حالات التشغيل والإيقاف التي يمكننا استخدامها لتمثيل الجهد رقميًا. وكلما زاد عدد البتات التي لدينا، زادت القيم المحتملة التي يمكننا تسجيلها في أي عينة معينة وكانت النتيجة النهائية أكثر سلاسة ودقة.
لقد كتبنا عن النظام الثنائي وكيفية عمله، لذا إذا لم تكن متأكدًا، فهذه نقطة بداية جيدة. كم عدد البتات التي نحتاجها؟ مرة أخرى، يعتمد الأمر على ما نحاول إنجازه. في بعض الأحيان، قد نكون مقيدين بالبروتوكول الذي نستخدمه. على سبيل المثال، يقتصر بروتوكول MIDI 1.0 على قيم مكونة من سبعة بتات (وأحيانًا أربعة عشر بتًا). في حالات أخرى، قد يكون العامل المحدد هو الإدراك البشري. إذا لم تنتج الدقة المتزايدة أي تحسن ملحوظ في النتيجة، فقد لا يكون الأمر يستحق العناء.
كيف يعمل الإرسال المتعدد على تحسين جودة المحول التناظري الرقمي؟
رقائق ADC الشهيرة مثل إعلان 1115 و ال ام سي بي 3008 تقدم المحولات التناظرية الرقمية العديد من المدخلات. ولكن تحت الغطاء، تحتوي هذه المحولات على محول تناظري رقمي واحد فقط. وهذا ممكن بفضل أجهزة الإرسال المتعددة المدمجة في هذه الأجهزة. وتوجد أجهزة الإرسال المتعددة في كل مكان في عالم الإلكترونيات والاتصالات. وهي عبارة عن مفاتيح رقمية تعمل كأداة للتحكم في حركة المرور في المحول التناظري الرقمي. وقد يقوم المحول التناظري الرقمي بأخذ عينات من قناة واحدة، ثم القناة التالية، ثم القناة التالية. لذا، إذا كان لديك ثماني قنوات ومعدل أخذ عينات يبلغ 200000، فيمكنك الدوران عبرها جميعًا، وأخذ 25000 عينة لكل قناة.
ما هي أنواع المحولات التناظرية إلى الرقمية؟
تعمل المحولات التناظرية إلى الرقمية بطرق مختلفة، اعتمادًا على التكلفة والقدرات المطلوبة.
أ محول تناظري رقمي فلاشي تعمل هذه التقنية من خلال مقسم جهد معقد للغاية. حيث يقوم بنك من المقاومات بتقسيم الجهد المرجعي إلى زيادات، والتي يتم اختبارها بعد ذلك مقابل المدخلات من خلال بنك من المقارنات. تتميز محولات التناظرية الرقمية السريعة بالسرعة، ولكنها محدودة عندما يتعلق الأمر بعمق البت بسبب عدد المقارنات المطلوبة. كما أنها تستهلك الكثير من الطاقة لنفس السبب.
أ تحويل تناظري رقمي فرعي تسعى هذه الطريقة إلى تعويض نقاط الضعف هذه من خلال تقسيم العمل بين وحدتين منفصلتين: واحدة لحساب الجهد الكهربي تقريبًا، ثم الثانية لحسابه بدقة. ومن خلال تقسيم الأشياء، يمكننا تقليل عدد المقارنات. وسوف تقسم بعض المحولات التناظرية الرقمية ذات النطاق الفرعي العمل إلى ثلاث مراحل، مع تضمين تصحيح الخطأ على طول الطريق.
سار (سجل التقريب المتتالي) تقوم المحولات التناظرية إلى الرقمية بعملها من خلال نوع من البحث الثنائي. لنفترض أن لدينا ثمانية بتات لملئها. سيبدأ SAR من 10000000، وهي القيمة الوسطى (00000000 هي القيمة الدنيا و11111111 هي القيمة العليا). إذا تجاوز الجهد نقطة المنتصف هذه، سيحتفظ SAR بالرقم الموجود في أقصى اليسار على أنه 1؛ وإذا لم يحدث ذلك، فسيضبط SAR الرقم الموجود في أقصى اليسار على 0. يمكننا تكرار العملية بالرقم التالي وهكذا بشكل متكرر. سيؤدي هذا إلى تحرك القيمة المخمنة نحو القيمة الفعلية تدريجيًا:
بهذه الطريقة، نضيق نطاق البحث باستمرار، ونقسم الاحتمالات إلى نصفين ونسأل ما إذا كانت النتيجة أعلى أو أقل من نقطة المنتصف. في هذه الحالة، تكون القيمة في مكان ما بين 0 و255؛ وبعد بضع تكرارات، توصل المحول التناظري الرقمي إلى أنها حوالي 77.
سيجما دلتا ربما تكون المحولات التناظرية الرقمية هي الأصعب فهمًا. تُستخدم هذه المحولات في التطبيقات الموسيقية عالية الدقة وقياس الإشارات. تعمل هذه المحولات عن طريق أخذ عينات زائدة من الإشارة وتحسين النتيجة باستخدام عمليات تصفية ورياضيات معقدة للغاية. تعمل هذه العملية بشكل فعال على تقليل معدل أخذ العينات مع زيادة الدقة. تعد هذه المحولات التناظرية الرقمية رائعة عندما تكون الضوضاء والدقة أكثر أهمية من السرعة.
وأخيرا، لدينا دمج المحولات التناظرية إلى الرقميةوهي أبطأ حتى من نظيراتها من نوع سيجما-دلتا. وهي تعمل بمساعدة مكثف، يمكن استخدام معدل شحنه لتحديد جهد الدخل. وغالبًا ما يتم مزامنة معدل العينة هنا مع تردد مصدر الطاقة، والذي يمكن استخدامه للحفاظ على الضوضاء عند أدنى حد ممكن.
ما هي نظرية نيكويست-شانون؟
لنفترض أننا نريد وصف إشارة تناظرية رقميًا. للقيام بذلك، نحتاج إلى نقطتين على الأقل لكل دورة معينة: واحدة في الأعلى وواحدة في الأسفل. وبالتالي، يجب أن يكون تردد أخذ العينات لدينا ضعف أعلى تردد نتوقع قياسه على الأقل.
تُعرف هذه النظرية باسم تردد نيكويست، نسبة إلى الفيزيائي السويدي الأمريكي هاري نيكويست. وقد سميت النظرية باسم نيكويست وكلود شانون (عالم رياضيات وكاتب تشفير بارز)، ولكن ليس باسم إدموند ويتاكر، الذي توصل إلى الفكرة قبل أي منهما.
بغض النظر عن الشخص الذي ننسب إليه الفضل في هذه النظرية، فهناك مشكلة فيها. فمن المستحيل أن نعرف مسبقًا متى سيصل الجزء العلوي والسفلي من الموجة. ماذا لو أخذنا عيناتنا في منتصف الموجة الواردة؟ لاحظ كيف قد يؤدي التحول في الإشارة الواردة إلى تسطيح النتيجة التي التقطناها تمامًا:
أو حتى الهلوسة بأشكال موجية جديدة لم تكن موجودة من قبل:
وتُعرف هذه الهلوسة باسم أسماء مستعارة.
المشكلة مع الأسماء المستعارة
ربما تكون على دراية بوهم “عجلة العربة” الذي يحدث أحيانًا عند تصوير جسم دوار. تبدو عجلات السيارة أو شفرات المروحية وكأنها تدور للخلف – ولكن ببطء شديد. في بعض الحالات، قد تتوقف الشفرات تمامًا (مع نتائج غريبة بصراحة – تحقق من الفيديو أدناه!).
أثناء لعب لعبة فيديو قديمة، ربما لاحظت أيضًا أن الخطوط المتوازية تنتج أحيانًا آثارًا غريبة. تبدأ الأسوار والسلالم والقفزات المخططة في الظهور بشكل غريب حقًا. أو ماذا عن أصوات الصفير الغريبة التي تسمعها أحيانًا عند الاستماع إلى شخص يتحدث عبر اتصال رقمي رديء الجودة؟ إنه تشويه، ولكن نوعًا معينًا من التشويه. ما الذي يحدث مع كل هذه الترددات القبيحة الناشئة عن الضوضاء؟ إذا كنت تستمع إلى محتوى غني بالتناغم، مثل مجموعة الطبول، فإن التأثير يكون أكثر وضوحًا – خاصة في النهاية العالية.
إذا فهمت سبب حدوث أحد هذه الأشياء، فأنت في طريقك إلى فهمها جميعًا. في حالة عجلة العربة، يعني معدل الإطارات الثابت أننا لا نستطيع التقاط الحركة بشكل صحيح. إذا دار شيء ما بمقدار 350 درجة في كل إطار، فمن الطبيعي أن ندرك أنه تحرك بالفعل إلى الخلف بمقدار 10 درجات. بعبارة أخرى، لا توجد معلومات كافية لتمثيل ما يحدث بدقة. العينات التي نأخذها غير متوافقة مع ما نحاول قياسه.
هذه ليست مشكلة فريدة من نوعها في التحويل من التناظري إلى الرقمي. في العديد من هذه الحالات، نقوم بتحويل نوع واحد من الإشارات الرقمية إلى نوع آخر.
إذن، ما الحل؟ هناك عدة حلول. يمكننا تطبيق مرشح خاص للتعامل مع هذه الآثار، وهو ما تفعله العديد من المحولات التناظرية إلى الرقمية تحت الغطاء. أو يمكننا أخذ عينات أكثر بكثير مما نحتاج إليه. وكلما زاد عدد العينات التي نأخذها، أصبحت صورة الموجة لدينا أكثر دقة:
عينة ذات جودة أعلى للحصول على أفضل النتائج
إذا وجدت هذا النوع من الأشياء مثيرًا للاهتمام، فالخبر السار هو أننا لم نتطرق بعد إلى هذا الموضوع. فهناك أعماق يجب استكشافها هنا: المحولات التناظرية إلى الرقمية معقدة للغاية.
ولكن من وجهة نظر المستخدم النهائي أو المتحمسين العاديين لـ Arduino، فهي أيضًا بسيطة للغاية. تدخل الفولتات وتخرج الأرقام. لذا، أياً كان ما تسعى إلى قياسه – سواء كان محتوى الرطوبة في رقعة من التربة، أو تذبذبات صندوق الصوت البشري، أو تيار الفوتونات المنكسرة عبر عدسة – فمن المحتمل أن يكون هناك محول تناظري رقمي قادر على القيام بالمهمة.
اكتشاف المزيد من موقع قلم ورقم
اشترك للحصول على أحدث التدوينات في بريدك الإلكتروني.
