Laboratorio di metodi di acquisizione dati

Laboratorio di metodi di
acquisizione dati
Giorgio Maggi
Contenuti del Corso
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Introduzione
Sensori e trasduttori
Conversione Analogico/Digitale e Digitale/Analogica
Sistemi di acquisizione dati: strumentazione modulare e standard: NIM,
CAMAC, VME, PCI.
Sistema di acquisizione dati di un complesso esperimento di fisica di
alta energia: raccolta dati, instradamento e flusso dei dati, trigger,
salvataggio dei dati e gestione di grosse mole di dati.
Processamento dei dati: calcolo intensivo, parallelismo degli algoritmi,
farm di calcolatori, sistema di code e batch integrato, nuove frontiere
del calcolo scientifico e GRID.
Laboratorio
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Programmazione in ambiente LabVIEW™ .
Realizzazione di strumenti virtuali per l’acquisizione di dati sperimentali:
elaborazione, rappresentazione grafica, salvataggio, e analisi statistica dei
dati numerici
Obiettivi del corso
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Fornire la descrizione e comprensione degli elementi e dei concetti
alla base dei moderni sistemi di acquisizione ed elaborazione dei
dati.
Presentare i vari componenti un sistema acquisizione e le loro
connessioni, fino all’immagazzinamento dei dati su un supporto
stabile.
Fornire gli elementi per la realizzazione di Strumenti Virtuali in
ambiente LabVIEW™
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Fornire gli elementi perché alla fine del corso lo studente possa
essere in grado di progettare un semplice sistema di acquisizione
dati da strumentazione di laboratorio, comprendere le istruzioni
(data sheet) della strumentazione necessaria e, con qualche
supplemento di studio, implementare il sistema.
L’apparato CMS
L’esperimento CMS
I rivelatori di silicio: principio
di funzionamento
Il silicio viene polarizzato
inversamente in modo da
creare una zona di
svuotamento (senza cariche
libere)
Quando una
particella ionizzante
attraversa il silicio crea nella
zona svuotata coppie di
elettroni-lacune che, sotto
l’azione del campo elettrico
presente, si spostano verso
gli elettrodi dove vengono
raccolti.
misurare la carica raccolta da ciascun elettrodo anche per
migliorare la determinazione della misura della posizione.
Il moto viene influenzato dal
campo magnetico presente
(angolo di Lorentz)
Il calorimetro elettromagnetico
di CMS
Più di 80,000 cristalli di
piombo-tungsteno (PbWO4)
letti per mezzo di fotodiodi a
valanga
Conclusione
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Si ha spesso la necessità di rappresentare con
numeri grandezze diverse.
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Perché per esempio è necessario elaborare l’informazione
con un computer (che tratta preferenzialmente dati digitali)
Attraverso opportuno sensore la grandezza da
misurare viene trasformata in un segnale elettrico (di
corrente o di tensione)
La misura di una grandezza qualsiasi viene quindi
ricondotta ad un problema di digitalizzazione di un
segnale elettrico. (Analog to Digital Converter, ADC)
Dalla grandezza fisica alla
Elaborazione di dati
Grandezza
Grandezza
fisica
fisica
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Trasduzione
Misura Registrazione
Elaborazione
Un sensore è un sistema che converte una grandezza fisica da
misurare in un segnale elettrico.
Un trasduttore è un sistema che converte un tipo di energia in
ingresso in un tipo di energia differente in uscita
Per ogni grandezza fisica da misurare si sfruttano degli effetti fisici
noti che la trasformino in una opportuna grandezza elettrica
La caratteristica del sensore lega la grandezza elettrica in uscita
alla grandezza da misurare
Fabio Garufi - TAADF 2005 - 2006
La catena tipica dell’acquisizione
dati
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Sensore
Filtro
Multiplexer
Amplificatore
Sample and Hold
Convertitore analogico/digitale
Logica di controllo (hardware e/o software)
Acquisitore (computer)
La conversione analogico digitale
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La conversione analogica digitale
consiste in due processi di
discretizzazione (quantizzazione)
successive
Una prima discretizzazione avviene
nel dominio del tempo
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La risoluzione è data dal periodo di
campionamento Tc
Che è legata alla frequenza di
campionamento fc da:
fc =
€
1
Tc
La frequenza di campionamento
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Aliasing
Il sotto campionamento può far si che può far sì che
segnali di alta frequenza appaiano come segnali di
frequenza inferiore (aliasing).
 Una volta che il segnale ha subito aliasing non è più
possibile recuperare il segnale originale.
Teorema di Nyquist o di Shannon
 Per evitare la sovrapposizione di componenti spettrali
(aliasing di campionamento), la frequenza di
campionamento deve essere fc ≥ 2fmax, essendo fmax la
larghezza dello spettro del segnale originario.
 La frequenza 2fmax è detta frequenza di Nyquist
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Rimedi: Filtri anti aliasing
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Componenti di rumore con frequenza
maggiore di fmax possono indurre questo
effetto (Aliasing da disturbo):
due soluzioni
1.
2.
Filtro passa basso prima del campionamento
(anti-aliasing)
Aumento della frequenza di campionamento
(sovracampionamento) e filtraggio digitale
successivo.
La conversione analogico digitale

La seconda discretizzazione avviene nel
dominio delle ampiezza
Si tratta in questo caso di assegnare un
numero finito di valori ad una grandezza che
varia con continuità
Se indichiamo con D la dinamica della misura
 ossia l’intervallo dei valori del segnale
all’ingresso del convertitore da digitizzare
ed indichiamo con k il numero di livelli in cui si
vuole convertire la grandezza in ingresso
 Ciascun livello sarà di ampiezza pari a D/k
(Risoluzione o LSB, Least significant
bit)
 L’errore massimo che si commette sarà
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
εmax
D LSB
=
=
2k
2
N=Numero di bits; k=2N ; LSB=D/ 2N
€
Multiplexer



Quando il convertitore A/D
è l’elemento più costoso del
circuito conviene utilizzarlo
per la digitizzazione di più
canali.
Un opportuna logica
consente di selezionare il
canale connesso all’ADC
La commutazione può
differenziale o unipolare
(come mostrato in figura)
L’amplificatore

Questo stadio serve per adattare il segnale di ingresso alla
dinamica del convertitore.
12-bit
12-bit
Digitizer
Digitizer
10
10 mV
mV
signal
signal
44 levels
levels
of
of resolution
resolution
(2-bits)
(2-bits)
12-bit
12-bit
Digitizer
Digitizer
10
10 V
V
signal
signal
4096
4096 levels
levels
of
of resolution
resolution
(12-bits)
(12-bits)
L’amplificatore

E per ridurre l’effetto del rumore indotto dalla conversione
A/D.
12-bit
12-bit
Digitizer
Digitizer
10
10 mV
mV
signal
signal
11 mV
mV
noise
noise
SNR = 10
X 1000
10
10 mV
mV
signal
signal
10
10 V
V
signal
signal
11 mV
mV
noise
noise
12-bit
12-bit
Digitizer
Digitizer
SNR = 10,000
Sample and hold
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La funzione di questo circuito è duplice:
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
Nella prima fase il segnale di uscita deve seguire
senza distorcerlo il segnale all’ingresso del circuto
fino all’arrivo del comando di hold
Dopo questo segnale deve mantenere fisso il
segnale di uscita per tutto il tempo occorrente
convertitore analogico digitale per effettuare la
digitizzazione

Eventuali variazioni devono essere inferiori al LSB
Sample and Hold (2)
•
•
•
•
Grande Impedenza di ingresso
Grande rapidità di adattamento
in fase sample (Slew-Rate)
Piccolo tempo di assestamento
(Settling) dopo il comando di
hold
Lunga Costante di tempo del
mantenimento in hold (scarica
esponenziale)
Caratteristica ideale di un ADC
Caso reale
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Lo scostamento dal
comportamento ideale è
causato da differenti
errori classificabili in:
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
errore di polarizzazione
(offset),
errore di guadagno ed
errore di non linearità
integrale e differenziale.
Errore di polarizzazione
(offset)
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In questo caso il convertitore
digitalizza un valore non
nullo anche quando la
tensione all’ingresso
dell’ADC è nulla
comporta
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una traslazione lungo l’asse
delle ascisse della
caratteristica ingresso uscita
dell’ADC.
e un valore medio non nullo
dell’errore di quantizzazione
Errore di guadagno
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L'errore di guadagno
modifica la pendenza della
caratteristica ingresso/uscita
rispetto all'andamento ideale,
pendenza = 1,
riducendo o aumentando il
passo di quantizzazione.
In questo caso, l'errore di
quantizzazione varia
linearmente con la tensione
da convertire.
Non linearità differenziale
Non linearità integrale
La non linearità
integrale rappresenta
il massimo
scostamento della
caratteristica reale
ingresso-uscita
dell’ADC da quella
ideale
Catalogo Caen