Infrarotsensor mit Matlab/Simulink - Versionsgeschichte

Janis Ostermann: /* Signalverarbeitung */

2018-07-06T17:18:06Z

Signalverarbeitung

← Nächstältere Version		Version vom 6. Juli 2018, 19:18 Uhr
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	[[Datei: Infrarotsensor Messkette PAP.png \|thumb\|~~270px~~\|left\|Abb. 6: Messkette als Projektablaufplan]]		[[Datei: Infrarotsensor Messkette PAP.png \|thumb\|230px\|left\|Abb. 6: Messkette als Projektablaufplan]]

	===Hardwareaufbau===		===Hardwareaufbau===

Janis Ostermann: /* Analog-Digital-Umsetzter */

2018-07-06T17:17:22Z

Analog-Digital-Umsetzter

← Nächstältere Version		Version vom 6. Juli 2018, 19:17 Uhr
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	Um die analogen Sensorsignale des Infrarotsensors verarbeiten zu können, müssen diese zunächst digitalisiert werden. Diese Aufgabe übernehmen die [https://de.wikipedia.org/wiki/Analog-Digital-Umsetzer Analog-Digital-Umsetzer] (ADU) des ATmega328p Mikrocontrollers, welcher auf dem Arduino UNO verbaut ist. (siehe Abbildung 9) Der Mikrocontroller verfügt über 10 Bit aufgelöste ADUs, welche nach dem Prinzip der sukzessiven Approximation agieren. Es wird bei diesem Vorgehen ein ständiger Vergleich zwischen der analogen Eingangsspannung des ADUs mit einer Referenzspannung durchgeführt. Bei jedem Durchlauf wird die Referenzspannung so angepasst, dass sie sich der Eingangsspannung annähert. Die Auflösung des ADUs beschreibt gleichzeitig die Anzahl an Taktzyklen, die erforderlich sind um ein analoges Signal zu digitalisieren. <br/><br/>		Um die analogen Sensorsignale des Infrarotsensors verarbeiten zu können, müssen diese zunächst digitalisiert werden. Diese Aufgabe übernehmen die [https://de.wikipedia.org/wiki/Analog-Digital-Umsetzer Analog-Digital-Umsetzer] (ADU) des ATmega328p Mikrocontrollers, welcher auf dem Arduino UNO verbaut ist. (siehe Abbildung 9) Der Mikrocontroller verfügt über 10 Bit aufgelöste ADUs, welche nach dem Prinzip der sukzessiven Approximation agieren. Es wird bei diesem Vorgehen ein ständiger Vergleich zwischen der analogen Eingangsspannung des ADUs mit einer Referenzspannung durchgeführt. Bei jedem Durchlauf wird die Referenzspannung so angepasst, dass sie sich der Eingangsspannung annähert. Die Auflösung des ADUs beschreibt gleichzeitig die Anzahl an Taktzyklen, die erforderlich sind um ein analoges Signal zu digitalisieren. <br/><br/>
	Der Analog-Digital-Umsetzter weist folgende Technische Daten auf:		Der Analog-Digital-Umsetzter weist folgende Technische Daten auf:
	[[Datei: Infrarotsensor Sukzessive Approximation.gif \|thumb\|450px\|right\|Abb. 10: Sukzessive Approximation <ref name=" Sukzessive Approximation "> http://extras.springer.com/2005/978-3-540-20942-3/MRT/mrt-html/pict/B70404.gif] Abgerufen am 02.07.2018</ref>]]

	*Auflösung von 10 Bit		*Auflösung von 10 Bit
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	*Genauigkeit ± 2 LSB ([https://de.wikipedia.org/wiki/Bitwertigkeit least significant bit])		*Genauigkeit ± 2 LSB ([https://de.wikipedia.org/wiki/Bitwertigkeit least significant bit])
	*Eingangsspannung 0 Volt (Ground) bis Eingangsspannung des Mikrocontrollers abzüglich eines LSB		*Eingangsspannung 0 Volt (Ground) bis Eingangsspannung des Mikrocontrollers abzüglich eines LSB
	<br/>
			[[Datei: Infrarotsensor Sukzessive Approximation.gif \|thumb\|450px\|right\|Abb. 10: Sukzessive Approximation <ref name=" Sukzessive Approximation "> http://extras.springer.com/2005/978-3-540-20942-3/MRT/mrt-html/pict/B70404.gif] Abgerufen am 02.07.2018</ref>]]
			<br/><br/>
	Die Vorgehensweise des ADUs lässt sich anhand von Abbildung 10 erläutern. Im ersten Schritt wird das höchstwertige Bit ([https://de.wikipedia.org/wiki/Bitwertigkeit most significat bit]) mit der Eingangsspannung des ADU verglichen. Wenn die Eingangsspannung größer als das MSB ist, wird das Bit gesetzt. Wenn die Eingangsspannung jedoch kleiner als das MSB ist, wird das Bit auf Null zurückgesetzt. Dieser Schritt dauert einen Taktzyklus. Im zweiten Schritt wird das nächst niedrigere Bit gesetzt. Bei jedem Schritt halbiert sich die Wertigkeit des Bits. Bei dem erneuten Vergleich der Spannungen werden die Wertigkeiten aller vorherigen Bits addiert. Wenn diese Summe kleiner als die Eingangsspannung ist, wird das zweite Bit gesetzt. Wenn die Eingangsspannung jedoch niedriger ist als die Summe, wird das Bit wiederum zurückgesetzt. Dieser Ablauf erfolgt für jedes Bit der 10 Bits Auflösung. Sind alle Bits überprüft worden, resultiert die entstandene Bitfolge als digitales Abbild der Eingangsspannung.		Die Vorgehensweise des ADUs lässt sich anhand von Abbildung 10 erläutern. Im ersten Schritt wird das höchstwertige Bit ([https://de.wikipedia.org/wiki/Bitwertigkeit most significat bit]) mit der Eingangsspannung des ADU verglichen. Wenn die Eingangsspannung größer als das MSB ist, wird das Bit gesetzt. Wenn die Eingangsspannung jedoch kleiner als das MSB ist, wird das Bit auf Null zurückgesetzt. Dieser Schritt dauert einen Taktzyklus. Im zweiten Schritt wird das nächst niedrigere Bit gesetzt. Bei jedem Schritt halbiert sich die Wertigkeit des Bits. Bei dem erneuten Vergleich der Spannungen werden die Wertigkeiten aller vorherigen Bits addiert. Wenn diese Summe kleiner als die Eingangsspannung ist, wird das zweite Bit gesetzt. Wenn die Eingangsspannung jedoch niedriger ist als die Summe, wird das Bit wiederum zurückgesetzt. Dieser Ablauf erfolgt für jedes Bit der 10 Bits Auflösung. Sind alle Bits überprüft worden, resultiert die entstandene Bitfolge als digitales Abbild der Eingangsspannung.
	Bei der vorliegenden Anwendung wird die maximale Ausgangsspannung des Sensors von 5 Volt durch die 10 Bit Auflösung des ADUs geteilt. Damit ist der ADU in der Lage, die Spannung auf die Werte von 0 bis 1024 (<math>2^{10}</math>) abzubilden. <ref name=" Wikipedia ADU "> https://de.wikipedia.org/wiki/Analog-Digital-Umsetzer Analog Digital Umsetzer]</ref>		Bei der vorliegenden Anwendung wird die maximale Ausgangsspannung des Sensors von 5 Volt durch die 10 Bit Auflösung des ADUs geteilt. Damit ist der ADU in der Lage, die Spannung auf die Werte von 0 bis 1024 (<math>2^{10}</math>) abzubilden. <ref name=" Wikipedia ADU "> https://de.wikipedia.org/wiki/Analog-Digital-Umsetzer Analog Digital Umsetzer]</ref>

Janis Ostermann: /* Ergebnis */

2018-07-06T16:31:19Z

Ergebnis

← Nächstältere Version		Version vom 6. Juli 2018, 18:31 Uhr
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	[[Datei: Infrarotsensor gefilter ungefiltert.png \|thumb\|450px\|right\|Abb. 10: Vergleich von ungefilterten und gefilterten Sensorsignalen ]]		[[Datei: Infrarotsensor gefilter ungefiltert.png \|thumb\|450px\|right\|Abb. 11: Vergleich von ungefilterten und gefilterten Sensorsignalen ]]

	Das Ergebnis der Messung zeigt ein deutlich besseres Ergebnis. Die Messunsicherheiten überschreiten bei keiner Distanz einen Zentimeter. Damit ist eine enorme Verbesserung des Wahrheitsgehaltes der Messung mit dem Sharp Infrarotsensor möglich.		Das Ergebnis der Messung zeigt ein deutlich besseres Ergebnis. Die Messunsicherheiten überschreiten bei keiner Distanz einen Zentimeter. Damit ist eine enorme Verbesserung des Wahrheitsgehaltes der Messung mit dem Sharp Infrarotsensor möglich.

	Abbildung 10 zeigt eine beispielhaft aufgezeichnete Messkurve. Der Zeitpunkt 0 stellt dabei den aktuellen Messwert dar, die weiteren Zeitangaben beschreiben wie weit die Messungen in der Vergangenheit liegen. Die Zeit wird dabei in Dezisekunden bemessen.		Abbildung 11 zeigt eine beispielhaft aufgezeichnete Messkurve. Der Zeitpunkt 0 stellt dabei den aktuellen Messwert dar, die weiteren Zeitangaben beschreiben wie weit die Messungen in der Vergangenheit liegen. Die Zeit wird dabei in Dezisekunden bemessen.
	Bei der Darstellung der Messwerte im Graphen zeigt sich, dass sich der gleitende Mittelwert träger verhält als die unverarbeiteten Sensorsignale und minimal verzögert zum rauschenden Wert angezeigt wird. Dies ist auf die Art der Glättung zurückzuführen. Durch die Mittelwertbildung der letzten 10 Messwerte wird der Wert bei aufsteigenden Wertefolgen herabgesetzt und bei absteigenden Wertefolgen heraufgesetzt. Aus diesem Verhalten resultiert die verzögerte Reaktionszeit der dargestellten Werte.		Bei der Darstellung der Messwerte im Graphen zeigt sich, dass sich der gleitende Mittelwert träger verhält als die unverarbeiteten Sensorsignale und minimal verzögert zum rauschenden Wert angezeigt wird. Dies ist auf die Art der Glättung zurückzuführen. Durch die Mittelwertbildung der letzten 10 Messwerte wird der Wert bei aufsteigenden Wertefolgen herabgesetzt und bei absteigenden Wertefolgen heraufgesetzt. Aus diesem Verhalten resultiert die verzögerte Reaktionszeit der dargestellten Werte.
	<br/><br/><br/>		<br/><br/><br/>

Janis Ostermann am 6. Juli 2018 um 16:29 Uhr

2018-07-06T16:29:49Z

← Nächstältere Version		Version vom 6. Juli 2018, 18:29 Uhr
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	==Signalverarbeitung==		==Signalverarbeitung==

	Um die analogen Sensordaten des Sharp 2Y0A21 Infrarotsensors in MATLAB oder für eine andere Anwendung nutzen zu können, ist es nötig, diese zu verarbeiten und in digitaler Form an einer Schnittstelle (in dies Fall USB) für die weitere Verarbeitung, wie zum Beispiel in einem MATLAB Programm, zur Verfügung zu stellen. Die Werte sollen wie in der Aufgabenstellung beschrieben in MATLAB verarbeitet, möglicherweise gefiltert und grafisch dargestellt werden. Im Folgenden werden die Schritte beschrieben, die benötigt werden um dies zu realisieren.		Um die analogen Sensordaten des Sharp 2Y0A21 Infrarotsensors in MATLAB oder für eine andere Anwendung nutzen zu können, ist es nötig, diese zu verarbeiten und in digitaler Form an einer Schnittstelle (in dies Fall USB) für die weitere Verarbeitung, wie zum Beispiel in einem MATLAB Programm, zur Verfügung zu stellen. Die Werte sollen wie in der Aufgabenstellung beschrieben in MATLAB verarbeitet, möglicherweise gefiltert und grafisch dargestellt werden. Im Folgenden werden die Schritte beschrieben, die benötigt werden um dies zu realisieren. Abbildung 6 beschreibt zusätzlich den Ablauf in Form eines Projekt-Ablauf-Plans.
	<br/><br/><br/>		<br/><br/><br/>

Janis Ostermann: /* Signalverarbeitung */

2018-07-06T16:26:05Z

Signalverarbeitung

← Nächstältere Version		Version vom 6. Juli 2018, 18:26 Uhr
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	[[Datei: Infrarotsensor Messkette PAP.png \|thumb\|~~300px~~\|~~right~~\|Abb. 6: Messkette als Projektablaufplan]]		[[Datei: Infrarotsensor Messkette PAP.png \|thumb\|270px\|left\|Abb. 6: Messkette als Projektablaufplan]]

	===Hardwareaufbau===		===Hardwareaufbau===

Janis Ostermann: /* Signalverarbeitung */

2018-07-06T16:25:42Z

Signalverarbeitung

← Nächstältere Version		Version vom 6. Juli 2018, 18:25 Uhr
Zeile 45:		Zeile 45:
	Um die analogen Sensordaten des Sharp 2Y0A21 Infrarotsensors in MATLAB oder für eine andere Anwendung nutzen zu können, ist es nötig, diese zu verarbeiten und in digitaler Form an einer Schnittstelle (in dies Fall USB) für die weitere Verarbeitung, wie zum Beispiel in einem MATLAB Programm, zur Verfügung zu stellen. Die Werte sollen wie in der Aufgabenstellung beschrieben in MATLAB verarbeitet, möglicherweise gefiltert und grafisch dargestellt werden. Im Folgenden werden die Schritte beschrieben, die benötigt werden um dies zu realisieren.		Um die analogen Sensordaten des Sharp 2Y0A21 Infrarotsensors in MATLAB oder für eine andere Anwendung nutzen zu können, ist es nötig, diese zu verarbeiten und in digitaler Form an einer Schnittstelle (in dies Fall USB) für die weitere Verarbeitung, wie zum Beispiel in einem MATLAB Programm, zur Verfügung zu stellen. Die Werte sollen wie in der Aufgabenstellung beschrieben in MATLAB verarbeitet, möglicherweise gefiltert und grafisch dargestellt werden. Im Folgenden werden die Schritte beschrieben, die benötigt werden um dies zu realisieren.
	<br/><br/><br/>		<br/><br/><br/>

			[[Datei: Infrarotsensor Messkette PAP.png \|thumb\|300px\|right\|Abb. 6: Messkette als Projektablaufplan]]

	===Hardwareaufbau===		===Hardwareaufbau===

	[[Datei: Infrarotsensor Messaufbau.png \|thumb\|300px\|right\|Abb. 6: Hardwareaufbau]]		[[Datei: Infrarotsensor Messaufbau.png \|thumb\|300px\|right\|Abb. 7: Hardwareaufbau]]
	Herzstück des Hardwareaufbaus ist das Sensormodul, welches den Sharp 2Y0A21 beinhaltet. Dieses ist, wie Abbildung 6 zeigt, mit Hilfe von Jumper-Kabeln über den sensorseitigen Anschluss mit dem Arduino UNO verbunden. Der Vo Pin des Sensors ist mit der Ausgangsspannung belegt und wird an den analogen Input Port A0 des Arduino UNO angeschlossen. Der GND Pin des Sensors wird mit dem Ground des Arduino UNO verbunden. Der Vcc Pin des Sensors ist mit der Versorgungsspannung des Sensors belegt und wird an die 5V Spannung des Arduino UNO angeschlossen. Da die Sensorsignale analog an den Arduino UNO übertragen werden, ist kein Bussystem zur Übertragung der Sensordaten nötig. Der Arduino UNO ist über die vorhandene USB Schnittstelle mit einem PC verbunden. Der PC führt MATLAB aus, welches das Programm zur weiteren Verarbeitung der Daten beinhaltet. Das Programm erhält über den COM-Port des PCs Zugriff auf die digitalen Sensordaten vom Mikrocontroller.		Herzstück des Hardwareaufbaus ist das Sensormodul, welches den Sharp 2Y0A21 beinhaltet. Dieses ist, wie Abbildung 7 zeigt, mit Hilfe von Jumper-Kabeln über den sensorseitigen Anschluss mit dem Arduino UNO verbunden. Der Vo Pin des Sensors ist mit der Ausgangsspannung belegt und wird an den analogen Input Port A0 des Arduino UNO angeschlossen. Der GND Pin des Sensors wird mit dem Ground des Arduino UNO verbunden. Der Vcc Pin des Sensors ist mit der Versorgungsspannung des Sensors belegt und wird an die 5V Spannung des Arduino UNO angeschlossen. Da die Sensorsignale analog an den Arduino UNO übertragen werden, ist kein Bussystem zur Übertragung der Sensordaten nötig. Der Arduino UNO ist über die vorhandene USB Schnittstelle mit einem PC verbunden. Der PC führt MATLAB aus, welches das Programm zur weiteren Verarbeitung der Daten beinhaltet. Das Programm erhält über den COM-Port des PCs Zugriff auf die digitalen Sensordaten vom Mikrocontroller.
	<br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/>		<br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/>
	===Mikrocontroller===		===Mikrocontroller===

	[[Datei: Infrarotsensor Arduino UNO.png \|thumb\|250px\|right\|Abb. 7: Arduino UNO]]		[[Datei: Infrarotsensor Arduino UNO.png \|thumb\|250px\|right\|Abb. 8: Arduino UNO]]

	Der DIST-Nx-v3 Sensor verfügt über zusätzliche vorverarbeitende Elektronik, welche es ermöglicht, die rohen Sensorsignale des Sharp 2Y0A21 zu filtern und eine Kommunikation mit einem Mikrocontroller über I²C herzustellen. <ref name=" DIST-Nx-v3-User-Guide "> [http://www.mindsensors.com/index.php?controller=attachment&id_attachment=20 DIST-Nx-v3-User-Guide ] </ref> Im Fall der Aufgabenstellung ist es nötig, einen Mikrocontroller hinzuzuziehen, welcher die Umwandlung der analogen in digitalen Signale durchführt und diese zur Weiterverarbeitung an einen MATLAB ausführenden PC überträgt. Hierzu wurde ein Arduino UNO gewählt. (Abbildung 7) Dieser verfügt über AD-Wandler, welche in der Lage sind, das analoge Signal zu digitalisieren. <ref> [http://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-42735-8-bit-AVR-Microcontroller-ATmega328-328P_Datasheet.pdf ATmega328p Datasheet] </ref>Das gewandelte Signal wird daraufhin über die vorhandene USB-Schnittstelle an einen PC zur Weiterverarbeitung übertragen. Der Arduino UNO arbeitet mit 5 Volt Versorgungsspannung, welche er gleichzeitig zur Datenübertragung über die USB-Schnittstelle des PCs bezieht.		Der DIST-Nx-v3 Sensor verfügt über zusätzliche vorverarbeitende Elektronik, welche es ermöglicht, die rohen Sensorsignale des Sharp 2Y0A21 zu filtern und eine Kommunikation mit einem Mikrocontroller über I²C herzustellen. <ref name=" DIST-Nx-v3-User-Guide "> [http://www.mindsensors.com/index.php?controller=attachment&id_attachment=20 DIST-Nx-v3-User-Guide ] </ref> Im Fall der Aufgabenstellung ist es nötig, einen Mikrocontroller hinzuzuziehen, welcher die Umwandlung der analogen in digitalen Signale durchführt und diese zur Weiterverarbeitung an einen MATLAB ausführenden PC überträgt. Hierzu wurde ein Arduino UNO gewählt. (Abbildung 8) Dieser verfügt über AD-Wandler, welche in der Lage sind, das analoge Signal zu digitalisieren. <ref> [http://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-42735-8-bit-AVR-Microcontroller-ATmega328-328P_Datasheet.pdf ATmega328p Datasheet] </ref>Das gewandelte Signal wird daraufhin über die vorhandene USB-Schnittstelle an einen PC zur Weiterverarbeitung übertragen. Der Arduino UNO arbeitet mit 5 Volt Versorgungsspannung, welche er gleichzeitig zur Datenübertragung über die USB-Schnittstelle des PCs bezieht.
	<br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/>		<br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/>

	===Analog-Digital-Umsetzter===		===Analog-Digital-Umsetzter===

	[[Datei: Infrarotsensor Mikrocontroller.png \|thumb\|250px\|right\|Abb. 8: ATmega328p Mikrocontroller des Arduino UNO]]		[[Datei: Infrarotsensor Mikrocontroller.png \|thumb\|250px\|right\|Abb. 9: ATmega328p Mikrocontroller des Arduino UNO]]
	Um die analogen Sensorsignale des Infrarotsensors verarbeiten zu können, müssen diese zunächst digitalisiert werden. Diese Aufgabe übernehmen die [https://de.wikipedia.org/wiki/Analog-Digital-Umsetzer Analog-Digital-Umsetzer] (ADU) des ATmega328p Mikrocontrollers, welcher auf dem Arduino UNO verbaut ist. (siehe Abbildung 8) Der Mikrocontroller verfügt über 10 Bit aufgelöste ADUs, welche nach dem Prinzip der sukzessiven Approximation agieren. Es wird bei diesem Vorgehen ein ständiger Vergleich zwischen der analogen Eingangsspannung des ADUs mit einer Referenzspannung durchgeführt. Bei jedem Durchlauf wird die Referenzspannung so angepasst, dass sie sich der Eingangsspannung annähert. Die Auflösung des ADUs beschreibt gleichzeitig die Anzahl an Taktzyklen, die erforderlich sind um ein analoges Signal zu digitalisieren. <br/><br/>		Um die analogen Sensorsignale des Infrarotsensors verarbeiten zu können, müssen diese zunächst digitalisiert werden. Diese Aufgabe übernehmen die [https://de.wikipedia.org/wiki/Analog-Digital-Umsetzer Analog-Digital-Umsetzer] (ADU) des ATmega328p Mikrocontrollers, welcher auf dem Arduino UNO verbaut ist. (siehe Abbildung 9) Der Mikrocontroller verfügt über 10 Bit aufgelöste ADUs, welche nach dem Prinzip der sukzessiven Approximation agieren. Es wird bei diesem Vorgehen ein ständiger Vergleich zwischen der analogen Eingangsspannung des ADUs mit einer Referenzspannung durchgeführt. Bei jedem Durchlauf wird die Referenzspannung so angepasst, dass sie sich der Eingangsspannung annähert. Die Auflösung des ADUs beschreibt gleichzeitig die Anzahl an Taktzyklen, die erforderlich sind um ein analoges Signal zu digitalisieren. <br/><br/>
	Der Analog-Digital-Umsetzter weist folgende Technische Daten auf:		Der Analog-Digital-Umsetzter weist folgende Technische Daten auf:
	[[Datei: Infrarotsensor Sukzessive Approximation.gif \|thumb\|450px\|right\|Abb. 9: Sukzessive Approximation <ref name=" Sukzessive Approximation "> http://extras.springer.com/2005/978-3-540-20942-3/MRT/mrt-html/pict/B70404.gif] Abgerufen am 02.07.2018</ref>]]		[[Datei: Infrarotsensor Sukzessive Approximation.gif \|thumb\|450px\|right\|Abb. 10: Sukzessive Approximation <ref name=" Sukzessive Approximation "> http://extras.springer.com/2005/978-3-540-20942-3/MRT/mrt-html/pict/B70404.gif] Abgerufen am 02.07.2018</ref>]]

	*Auflösung von 10 Bit		*Auflösung von 10 Bit
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	*Eingangsspannung 0 Volt (Ground) bis Eingangsspannung des Mikrocontrollers abzüglich eines LSB		*Eingangsspannung 0 Volt (Ground) bis Eingangsspannung des Mikrocontrollers abzüglich eines LSB
	<br/>		<br/>
	Die Vorgehensweise des ADUs lässt sich anhand von Abbildung 9 erläutern. Im ersten Schritt wird das höchstwertige Bit ([https://de.wikipedia.org/wiki/Bitwertigkeit most significat bit]) mit der Eingangsspannung des ADU verglichen. Wenn die Eingangsspannung größer als das MSB ist, wird das Bit gesetzt. Wenn die Eingangsspannung jedoch kleiner als das MSB ist, wird das Bit auf Null zurückgesetzt. Dieser Schritt dauert einen Taktzyklus. Im zweiten Schritt wird das nächst niedrigere Bit gesetzt. Bei jedem Schritt halbiert sich die Wertigkeit des Bits. Bei dem erneuten Vergleich der Spannungen werden die Wertigkeiten aller vorherigen Bits addiert. Wenn diese Summe kleiner als die Eingangsspannung ist, wird das zweite Bit gesetzt. Wenn die Eingangsspannung jedoch niedriger ist als die Summe, wird das Bit wiederum zurückgesetzt. Dieser Ablauf erfolgt für jedes Bit der 10 Bits Auflösung. Sind alle Bits überprüft worden, resultiert die entstandene Bitfolge als digitales Abbild der Eingangsspannung.		Die Vorgehensweise des ADUs lässt sich anhand von Abbildung 10 erläutern. Im ersten Schritt wird das höchstwertige Bit ([https://de.wikipedia.org/wiki/Bitwertigkeit most significat bit]) mit der Eingangsspannung des ADU verglichen. Wenn die Eingangsspannung größer als das MSB ist, wird das Bit gesetzt. Wenn die Eingangsspannung jedoch kleiner als das MSB ist, wird das Bit auf Null zurückgesetzt. Dieser Schritt dauert einen Taktzyklus. Im zweiten Schritt wird das nächst niedrigere Bit gesetzt. Bei jedem Schritt halbiert sich die Wertigkeit des Bits. Bei dem erneuten Vergleich der Spannungen werden die Wertigkeiten aller vorherigen Bits addiert. Wenn diese Summe kleiner als die Eingangsspannung ist, wird das zweite Bit gesetzt. Wenn die Eingangsspannung jedoch niedriger ist als die Summe, wird das Bit wiederum zurückgesetzt. Dieser Ablauf erfolgt für jedes Bit der 10 Bits Auflösung. Sind alle Bits überprüft worden, resultiert die entstandene Bitfolge als digitales Abbild der Eingangsspannung.
	Bei der vorliegenden Anwendung wird die maximale Ausgangsspannung des Sensors von 5 Volt durch die 10 Bit Auflösung des ADUs geteilt. Damit ist der ADU in der Lage, die Spannung auf die Werte von 0 bis 1024 (<math>2^{10}</math>) abzubilden. <ref name=" Wikipedia ADU "> https://de.wikipedia.org/wiki/Analog-Digital-Umsetzer Analog Digital Umsetzer]</ref>		Bei der vorliegenden Anwendung wird die maximale Ausgangsspannung des Sensors von 5 Volt durch die 10 Bit Auflösung des ADUs geteilt. Damit ist der ADU in der Lage, die Spannung auf die Werte von 0 bis 1024 (<math>2^{10}</math>) abzubilden. <ref name=" Wikipedia ADU "> https://de.wikipedia.org/wiki/Analog-Digital-Umsetzer Analog Digital Umsetzer]</ref>
	<br/><br/>		<br/><br/>
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	Mit Hilfe dieser Lookup-Tabelle werden die Sensorsignale in MATLAB zu Distanzen umgerechnet. Dazu wird der Funktion ein Spannungswert übergeben. Die Funktion unterscheidet mit Hilfe der if-Bedingungen zwischen den verschiedenen Abschnitten. Daraufhin wird durch die hinterlegte Geradengleichung eine Distanz bestimmt. Diese Distanz wird als Rückgabewert der Funktion an das Hauptprogramm übergeben.		Mit Hilfe dieser Lookup-Tabelle werden die Sensorsignale in MATLAB zu Distanzen umgerechnet. Dazu wird der Funktion ein Spannungswert übergeben. Die Funktion unterscheidet mit Hilfe der if-Bedingungen zwischen den verschiedenen Abschnitten. Daraufhin wird durch die hinterlegte Geradengleichung eine Distanz bestimmt. Diese Distanz wird als Rückgabewert der Funktion an das Hauptprogramm übergeben.
	<br/><br/><br/>		<br/><br/><br/>

	==Ergebnis==		==Ergebnis==
	Die durchgeführte Datenverarbeitung ermöglicht es erste Messungen durchzuführen. Die Ergebnisse der Messung sollen zeigen, wie hoch ein möglicher Fehler der Messungen ausfällt. Dazu werden im Folgenden die verarbeiteten ungefilterten Messwerte analysiert, bewertet und gegebenenfalls eine Filterung durchgeführt.		Die durchgeführte Datenverarbeitung ermöglicht es erste Messungen durchzuführen. Die Ergebnisse der Messung sollen zeigen, wie hoch ein möglicher Fehler der Messungen ausfällt. Dazu werden im Folgenden die verarbeiteten ungefilterten Messwerte analysiert, bewertet und gegebenenfalls eine Filterung durchgeführt.

Janis Ostermann am 6. Juli 2018 um 07:14 Uhr

2018-07-06T07:14:44Z

Janis Ostermann am 6. Juli 2018 um 07:05 Uhr

2018-07-06T07:05:08Z

Janis Ostermann am 5. Juli 2018 um 21:02 Uhr

2018-07-05T21:02:23Z

← Nächstältere Version		Version vom 5. Juli 2018, 23:02 Uhr
Zeile 11:		Zeile 11:

	Im Rahmen der Lehrveranstaltung [[BSE_Signalverarbeitende_Systeme\| Signalverarbeitende Systeme]] im Master-Studiengang Business and Systems Engineering der Hochschule Hamm-Lippstadt war es Aufgabe, einen zugeteilten Sensor mit der Hilfe der Sowftware MATLAB/Simulink auszulesen und dessen Signalverarbeitungskette zu beschreiben, zu untersuchen und zu verstehen.<ref> [http://193.175.248.52/wiki/index.php/SigSys_SoSe2018 Signalverarbeitende Systeme SoSe2018] </ref>		Im Rahmen der Lehrveranstaltung [[BSE_Signalverarbeitende_Systeme\| Signalverarbeitende Systeme]] im Master-Studiengang Business and Systems Engineering der Hochschule Hamm-Lippstadt war es Aufgabe, einen zugeteilten Sensor mit der Hilfe der Sowftware MATLAB/Simulink auszulesen und dessen Signalverarbeitungskette zu beschreiben, zu untersuchen und zu verstehen.<ref> [http://193.175.248.52/wiki/index.php/SigSys_SoSe2018 Signalverarbeitende Systeme SoSe2018] </ref>
			<br/><br/>
	==Sensor==		==Sensor==
	[[Datei: High-precision-medium-range-infrared-distance-sensor-for-nxt-or-ev3.jpg \|thumb\|300px\|right\|Abb. 1: High Precision Medium Range Infrarotsensor für NXT und EV3<ref name=" High Precision Medium Range Infrarotsensor für NXT und EV3"> http://www.mindsensors.com/92-thickbox_default/high-precision-medium-range-infrared-distance-sensor-for-nxt-or-ev3.jpg] Abgerufen am 02.07.2018</ref>]]		[[Datei: High-precision-medium-range-infrared-distance-sensor-for-nxt-or-ev3.jpg \|thumb\|300px\|right\|Abb. 1: High Precision Medium Range Infrarotsensor für NXT und EV3<ref name=" High Precision Medium Range Infrarotsensor für NXT und EV3"> http://www.mindsensors.com/92-thickbox_default/high-precision-medium-range-infrared-distance-sensor-for-nxt-or-ev3.jpg] Abgerufen am 02.07.2018</ref>]]
Zeile 44:		Zeile 44:

	Um die analogen Sensordaten des Sharp 2Y0A21 Infrarotsensors in MATLAB oder für eine andere Anwendung nutzen zu können, ist es nötig, diese zu verarbeiten und in digitaler Form an einer Schnittstelle (in dies Fall USB) für die weitere Verarbeitung, wie zum Beispiel in einem MATLAB Programm, zur Verfügung zu stellen. Die Werte sollen wie in der Aufgabenstellung beschrieben in MATLAB verarbeitet, möglicherweise gefiltert und grafisch dargestellt werden. Im Folgenden werden die Schritte beschrieben, die benötigt werden um dies zu realisieren.		Um die analogen Sensordaten des Sharp 2Y0A21 Infrarotsensors in MATLAB oder für eine andere Anwendung nutzen zu können, ist es nötig, diese zu verarbeiten und in digitaler Form an einer Schnittstelle (in dies Fall USB) für die weitere Verarbeitung, wie zum Beispiel in einem MATLAB Programm, zur Verfügung zu stellen. Die Werte sollen wie in der Aufgabenstellung beschrieben in MATLAB verarbeitet, möglicherweise gefiltert und grafisch dargestellt werden. Im Folgenden werden die Schritte beschrieben, die benötigt werden um dies zu realisieren.
			<br/><br/><br/>
	===Hardwareaufbau===		===Hardwareaufbau===

Zeile 79:		Zeile 79:
	<br/><br/>		<br/><br/>
	<math> \frac{5 V}{2} = 2,5 mV. </math>		<math> \frac{5 V}{2} = 2,5 mV. </math>
	<br/><br/>		<br/><br/><br/><br/>

	===Digitale Signalverarbeitung===		===Digitale Signalverarbeitung===
Zeile 157:		Zeile 157:

	Mit Hilfe dieser Lookup-Tabelle werden die Sensorsignale in MATLAB zu Distanzen umgerechnet. Dazu wird der Funktion ein Spannungswert übergeben. Die Funktion unterscheidet mit Hilfe der if-Bedingungen zwischen den verschiedenen Abschnitten. Daraufhin wird durch die hinterlegte Geradengleichung eine Distanz bestimmt. Diese Distanz wird als Rückgabewert der Funktion an das Hauptprogramm übergeben.		Mit Hilfe dieser Lookup-Tabelle werden die Sensorsignale in MATLAB zu Distanzen umgerechnet. Dazu wird der Funktion ein Spannungswert übergeben. Die Funktion unterscheidet mit Hilfe der if-Bedingungen zwischen den verschiedenen Abschnitten. Daraufhin wird durch die hinterlegte Geradengleichung eine Distanz bestimmt. Diese Distanz wird als Rückgabewert der Funktion an das Hauptprogramm übergeben.
	<br/><br/>		<br/><br/><br/>
	==Ergebnis==		==Ergebnis==
	Die durchgeführte Datenverarbeitung ermöglicht es erste Messungen durchzuführen. Die Ergebnisse der Messung sollen zeigen, wie hoch ein möglicher Fehler der Messungen ausfällt. Dazu werden im Folgenden die verarbeiteten ungefilterten Messwerte analysiert, bewertet und gegebenenfalls eine Filterung durchgeführt.		Die durchgeführte Datenverarbeitung ermöglicht es erste Messungen durchzuführen. Die Ergebnisse der Messung sollen zeigen, wie hoch ein möglicher Fehler der Messungen ausfällt. Dazu werden im Folgenden die verarbeiteten ungefilterten Messwerte analysiert, bewertet und gegebenenfalls eine Filterung durchgeführt.
Zeile 278:		Zeile 278:

	[https://youtu.be/4Isx47p-nEQ Infrarotsensor DIST-Nx-v3 Sensorwerte mit Arduino UNO an MATLAB übertragen]		[https://youtu.be/4Isx47p-nEQ Infrarotsensor DIST-Nx-v3 Sensorwerte mit Arduino UNO an MATLAB übertragen]
			<br/><br/>
	==Quellenverweise==		==Quellenverweise==
	<references />		<references />
			<br/><br/>
	----		----
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Janis Ostermann am 5. Juli 2018 um 20:57 Uhr

2018-07-05T20:57:48Z

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	! rowspan="2" \| Wahrer Wert (in cm) !! colspan="10" \| Messungen in cm !! rowspan="2" \|Standardabweichung !! rowspan="2" \| Messunsicherheit !! rowspan="2" \| Vertrauensbereich		! rowspan="2" \| Wahrer Wert (in cm) !! colspan="10" \| Messungen in cm !! rowspan="2" \|Mittelwert !! rowspan="2" \|Standardabweichung !! rowspan="2" \| Messunsicherheit !! rowspan="2" \| Vertrauensbereich
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	\|-		\|-
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	\|-		\|-
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	\|-		\|-
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	\|-		\|-
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	\| 50 \|\| 53,733 \|\| 54,818 \|\| 49,261 \|\| 51,020 \|\| 52,105 \|\| 55,360 \|\| 49,958 \|\| 48,214 \|\| 49,958 \|\| 55,360 \|\| 2,680 \|\| 1,916 \|\| 50 ± 1,916		\| 50 \|\| 53,733 \|\| 54,818 \|\| 49,261 \|\| 51,020 \|\| 52,105 \|\| 55,360 \|\| 49,958 \|\| 48,214 \|\| 49,958 \|\| 55,360 \|\| 51,979 \|\| 2,680 \|\| 1,916 \|\| 51,979 ± 1,916
	\|-		\|-
	\| 55 \|\| 55,903 \|\| 58,073 \|\| 59,158 \|\| 52,648 \|\| 54,818 \|\| 56,445 \|\| 59,158 \|\| 52,105 \|\| 51,563 \|\| 54,818 \|\| 2,799 \|\| 2,001 \|\| 55 ± 2,001		\| 55 \|\| 55,903 \|\| 58,073 \|\| 59,158 \|\| 52,648 \|\| 54,818 \|\| 56,445 \|\| 59,158 \|\| 52,105 \|\| 51,563 \|\| 54,818 \|\| 55,469 \|\| 2,799 \|\| 2,001 \|\| 55,469 ± 2,001
	\|-		\|-
	\| 60 \|\| 61,010 \|\| 58,073 \|\| 55,360 \|\| 56,988 \|\| 59,158 \|\| 61,010 \|\| 63,103 \|\| 53,190 \|\| 56,445 \|\| 59,158 \|\| 2,966 \|\| 2,120 \|\| 60 ± 2,120		\| 60 \|\| 61,010 \|\| 58,073 \|\| 55,360 \|\| 56,988 \|\| 59,158 \|\| 61,010 \|\| 63,103 \|\| 53,190 \|\| 56,445 \|\| 59,158 \|\| 58,350 \|\| 2,966 \|\| 2,120 \|\| 58,350 ± 2,120
	\|-		\|-
	\| 65 \|\| 66,590 \|\| 64,498 \|\| 54,818 \|\| 67,288 \|\| 62,405 \|\| 63,800 \|\| 67,288 \|\| 67,985 \|\| 61,010 \|\| 63,103 \|\| 3,958 \|\| 2,828 \|\| 65 ± 2,828		\| 65 \|\| 66,590 \|\| 64,498 \|\| 54,818 \|\| 67,288 \|\| 62,405 \|\| 63,800 \|\| 67,288 \|\| 67,985 \|\| 61,010 \|\| 63,103 \|\| 63,879 \|\| 3,958 \|\| 2,828 \|\| 63,879 ± 2,828
	\|-		\|-
	\| 70 \|\| 61,010 \|\| 65,195 \|\| 67,985 \|\| 77,598 \|\| 59,158 \|\| 62,405 \|\| 65,893 \|\| 80,039 \|\| 75,156 \|\| 60,313 \|\| 7,566 \|\| 5,408 \|\| 70 ± 5,408		\| 70 \|\| 61,010 \|\| 65,195 \|\| 67,985 \|\| 77,598 \|\| 59,158 \|\| 62,405 \|\| 65,893 \|\| 80,039 \|\| 75,156 \|\| 60,313 \|\| 67,475 \|\| 7,566 \|\| 5,408 \|\| 67,475 ± 5,408
	\|-		\|-
	\| 75 \|\| 69,381 \|\| 89,805 \|\| 59,701 \|\| 65,195 \|\| 67,288 \|\| 70,273 \|\| 60,313 \|\| 65,195 \|\| 69,381 \|\| 80,039 \|\| 9,105 \|\| 6,507 \|\| 75 ± 6,507		\| 75 \|\| 69,381 \|\| 89,805 \|\| 59,701 \|\| 65,195 \|\| 67,288 \|\| 70,273 \|\| 60,313 \|\| 65,195 \|\| 69,381 \|\| 80,039 \|\| 69,657 \|\| 9,105 \|\| 6,507 \|\| 69,657 ± 6,507
	\|-		\|-
	\| 80 \|\| 75,156 \|\| 89,805 \|\| 65,195 \|\| 68,683 \|\| 75,156 \|\| 87,363 \|\| 62,405 \|\| 67,288 \|\| 70,273 \|\| 89,805 \|\| 10,369 \|\| 7,410 \|\| 80 ± 7,410		\| 80 \|\| 75,156 \|\| 89,805 \|\| 65,195 \|\| 68,683 \|\| 75,156 \|\| 87,363 \|\| 62,405 \|\| 67,288 \|\| 70,273 \|\| 89,805 \|\| 10,369 \|\| 75,113 \|\| 7,410 \|\| 75,113 ± 7,410
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