MATLAB Data Acquisition Toolbox - Diğer Webmaster bilgi bankası, knowledge base Webmaster Araçları

AnaSayfa > Diğer > MATLAB Data Acquisition Toolbox
Kategori: Diğer
Gönderen: Admin
Tarih: 2008-10-19
Puan: 7   Puan:7 | Katılımcı:3 | Katılımcı : 3
Okunma: 6877
  
 
1 puan 2 puan 3 puan 4 puan 5 puan 6 puan 7 puan 8 puan 9 puan 10 puan

Bu çalışmada birçok mühendislik dalında kullanılan data acquisition sistemleri ve
matlab platformundaki yapısından bahsediliyor.Data Acquisition Toolbox çeşitli
PC’lere uygun veri kazanım donanımlarına analog ve dijital giriş çıkışlarının
düzenlenmesi için araçlar içerir.Dış donanım parçalarının MATLAB içerisine alınan ve
MATLAB dan aktarılan verilerin düzenlenmesi ve analizi için kullanılır.
Data Acquisition Toolbox Nedir?
Data Acquisition Toolbox çeşitli PC’lere uygun veri kazanım donanımlarına analog ve
dijital giriş çıkışlarının düzenlenmesi için araçlar içerir.Dış donanım parçalarının
MATLAB içerisine alınan ve MATLAB dan aktarılan verilerin düzenlenmesi ve analizi
için kullanılır.
Bunun temelinde açık ve uzatılabilir MATLAB ortamı ,alınan verilerin kolay bir
şekilde özelleştirilmesi ve donanım parçalarının özelliklerinin oluşturulmasına
imkan sağlamak vardır. Görüntüleme özelliklerini ve güçlü analizi birleştiren
MATLAB’ın hazırlanan toolboxları çeşitli tasarımlar içindir.
MATLAB ve Data Acquisition Toolbox beraberce analiz işleme ve veri kazancı
girişinin desteklemek için tek ve bütünleşik bir ortam sunarlar.Verinizi kolayca
analiz edebilmek veya görebilmek için veriyi işlendikten sonra kaydedip, temeli
analiz sonuçları olan test düzeneğine, tekrarlanan güncelleştirmeler yapmalıyız.
Anahtar Özellikleri
• Endüstriyel standart veri kazanım donanımları ile arabirim;
• Ölçülen verilere doğrudan MATLAB ‘dan erişim;
• Veri kazanımı analiz ve görüntüleme için bütünleşik tek ortam;
• Analog ve dijital giriş çıkış;
• Verilere grafiksel görüntü üzerinde devamlı işlem yapabilmek için SoftScope
ve osiloskop yazılımı;
• Tek veya çoklu veri kazanım kanalları,tek-nokta ve tampon giriş çıkış
gibi, desteklenmiş board özelliklerine doğrudan koordinasyon;
• Yazılım ve donanımı harekete geçirme;
• Desteklenmeyen donanımlara özel arabirimler oluşturmak için adaptör kit,
MATLAB ve toolboxları arasında mükemmel bütünleşme;
Desteklenen Donanımlar
Data Acquisition Toolbox aşağıdaki sağlayıcıların donanımlarını desteklemektedirler.
Agilent Technologies
Keithley Instruments
Measurement Computing Corporation
National Instruments
Aşağıdaki aygıtlar da desteklenmektedir
Microsoft Windows uyumlu ses kartları
PC paralel portu
United Electronic Industries’in üçüncü parti adaptörleri de uygundur. Üreticilerin
donanım aygıtlarının ayarlanabilir özeliklerini çıkartmak için Data Acquisition
Toolbox MATLAB ‘ın nesne teknolojisini kullanır.Bunun sonucunda bütün board
özelliklerine tek tek erişmek ve kontrol etmek için MATLAB’ın ‘get’ ve ‘set’
komutlarını kullanabilirsiniz.

Adaptör Kiti

Data Acquisition adaptor kit desteklenmeyen boardlara özel arabirim yapılmasına
imkan verir. Kit; Data Acquisition Toolbox ile birlikte ilgilenenler için
desteklenmeyen boardlara arabirim içerir.Ayrıca içerisinde adım-adım dokümanı ve
kontrol araçları vardır.
Data Acquısıtıon Toolbox İle Çalışmak
Data acquisition toolbox’ı, komut çizgisi veya MATLAB programlarından bizim
kolaylıkla uygulayabileceğimiz M-file ve MEX-file fonksiyonlarıdır.
MATLAB objesi teknolojisi üzerine kurulmuş toolbox direkt olarak donanımla
birleştirilmiş obje parçaları oluşturmak için fonksiyonlar sağlar.Bu objeler bütün
donanıma uygulanan bir grup temel özellikler içerir.Örnek oran,tetik ayarlar ve
kanal özellikleri gibi..
Bu objeler tabi ki donanım için yegane yeteneklilikte olan specific özellikte
parçalar da içerir.Bu obje parçaları bütün donanım işlevleri için giriş kapıları
sağlar ve size kazancınızın davranışlarını kontrol etme imkanı tanır.Örneğin,
herhangi bir destekli analog giriş görevini gerçekleştirmek için önemli parametreler
içeren bir analog giriş objesi MATLAB da oluşturulsun.

Bağımsız kazanç ve analizi: Data acquisition toolbox’ı verileri toplarken, MATLAB bu
sırada bilgileri düşünebilir ve analiz edebilir.
3 parça obje toolbox tarafından desteklenir : analog giriş, analog çıkış ve dijital
I / O.Data acquisition toolbox’ı bilgi alışverişinde çok önemli olan A/D VE D/A
veri değişimlerini otomatik olarak yerine getirir.
Analog Giriş :
Analog giriş metotları analog giriş objeleri için specific olan komutlar sağlar.Bu
fonksiyonlar size analog giriş oluşturmak,objelere kanal eklemek,çalışma alanındaki
bilgileri okumak ve son zamanlarda kazanılmış bilgiyi göstermek için imkan sağlar.
Analog Çıkış :
Analog çıkış fonksiyonları donanıma bilgi göndermeyi sağlar.Bu fonksiyonlar size
kolayca obje oluşturma,kanal ekleme,çıkış için bilgi grubunu sıralama ve örnek
bilgiyi dışarıya gönderme imkanı sağlar.
Dijital I/O :
Specific fonksiyonlar dijital I/O donanımıyla iletişim kurmanıza imkan sağlar.Bu
fonksiyonlar obje parçaları oluşturma,yollar ekleme,donanıma veri gönderme ve
çalışma alanındaki bilgileri okuma imkanı sağlar.
Kanallar ve yollar(lines) :
Data acquisition toolbox kanallar/yollar donanımdaki kanallar/yollar ‘ın haritasını
çıkartır.Toolbox alanında kanallar/yollar’ın sayılarının sınırı yoktur.Donanımızın
dayandığı sürece kullanabilirsiniz
Veri Kazanma Fonksiyonları :
Data acquisition toolbox’ı kazancı kontrol etmek için geniş bir fonksiyon dizisi
sağlar.Örneğin,bilgi sonuçlarını (event) ayarlayabilirsiniz,kazanç durumlarını
değerlendirebilirsiniz,tetikleri ve geri-çağırımları tanımlayabilirsiniz,parçalar
çalışırken bilgileri görebilirsiniz. Toolbox aynı zamanda kolayca gösterilebilen ve
isteklerinize göre tekrar düzenlenebilen birkaç donanım-spesifik özellikleri sağlar.
Veri yönetmek :
Analiz için bilgi elde etmek ve önizleme yapmak için fonksiyonlar sağlanır. Bu
toolbox veriyi çifte kesinlikteki gerçel sayı tipinde işler. Bu size tam olarak
MATLAB daki herhangi bir diğer matrisle istediğiniz bilgiyle çalışma kabiliyeti
verir.Tabi ki donanım formatını kullanan bilgide stream seçme hakkına sahipsiniz.

Veri tomurcuğu :
Diske, hafızaya veya analog giriş objesi çalışırken her ikisine de bilgi log etmek
için fonksiyonlar elde edilebilir.Data acquisition toolbox’ı size veri, sonuc ve
hata log etme imkanı sağlar.Aynı zamanda, log file oluşturulan toolbox dan bilgi
çekmek için fonksiyonlar oluşturulur.
Data Acquisition Toolbox nerelerde kullanılır, hayattan gerçek kesitler.
Almanya’da Konstanz Üniversitesi biyokimya farmakoloji bölümünden bir araştırma
grubu akciğer hastalıklarının teşhis ve tedavisi bir araştırma yapıyor. Araştırma
grubu elemanları şunu söylüyor:
“Data acquisition and analysis toolbox ı kullanmamızın deneyimlerimize ve
araştırmamızın sonucuna katkısı çok büyük oldu”
İnsan akciğerinin yüzeyi insanın tüm vücut yüzeyinden yaklaşık 50 kez daha büyüktü
ve tüm mikroorganizma ve virüslere karşı oldukça hassastı. Araştırma grubu, bu
ölümcül bile olabilecek hastalıklara karşı daha verimli koruma sağlamak için akciğer
üzerinde detaylı bir çalışma yapmalıydı ve bu çalışma akciğerin tam olarak işlevsel
çalışmasını sağlamalıydı. Tüm bunlar için genel olarak kullanılan basit istatistik
ve lineer denklemlerden çok daha verimli ve hızlı bir metoda ihtiyaçları vardı.
Çalışmada farelerin ciğerleri kullanıldı. Ciğer alınıp izole edildikten sonra bir
çok teste tabi tutuldu. Ciğere bir çok sensör bağlandı ve bir çok değer elde edildi.
Ağırlık, basınç, sıcaklık ve ph değerleri belirli aralıklarla kontrol edildi. Deneyi
kontrol ve sonuçları analiz etmek için hazırlanacak olan programda araştırma grubu,
Matlab ın Data Acquasition ve Signal Processing toolbox larını kullandılar. Data
Acquasition Toolbox, sistemi kontrol etmede ve sensörlerden alınan veri ile NI board
arasındaki iletişimi sağlamakta kullanılıyordu. Ayrıca Data Acquasition Toolbox,
araştırmacıların dış sinyaller göndermesini de oldukça kolaylaştırdı. Örnek olarak,
her beş dakikada bir alınan derin nefesler dijital çıktı olarak rahatlıkla elde
edilebiliyordu.
Sonuç olarak Data Acquasition Toolbox ile görüntülü, rahat analiz edilebilir ve
rahatlıkla saklanacak veriler elde edebildiler, veriyi çok daha hızlı ve basit bir
şekilde analiz edebildiler ve bu akciğer hastalıklarının tedavisinde önemli bir
gelişme kaydettiler.
Boston da Northeastern Üniversitesinde bir grup ölçüm ve test çalışmalarıyla
uğraşıyorlar. Bu grup çalışmasında öğrencilere bilgisayar programlama, temel
mühendislik, ölçüm ve test cihazları hakkında çalışma yaptırılıyor. Bu grup da
çalışmalarında Data Acquisition and Instrument Control Toolbox ı kullanıyor.
Çalışmalarında programlama konusuna çok iyi bir şekilde eğildiklerini ve bir
programlama ortamı olarak Matlab, araç olarak da Data Acquisition ve Instrument
Control Toolbox ı kullanmanın kendilerini ve öğrencilerini başarıya götürdüğünü
söylüyorlar.
Grup çalışmalarını bilgisayarlarla kontrol edilen ölçüm cihazları, dijital kameralar
sensörler, ve radarların bulunduğu bir mühendislik laboratuarında yürütüyor. Ve
amaçları mühendislik problemlerini Matlab ve Data Acquisition Toolbox ı kullanarak
çözmek.
Temel olarak Data Acquisition Toolbox ı A/D (analog-dijital) ve D/A boardların
endüstriyel standardını kontrol etmek ve bunlarla iletişim kurmak amacıyla
kullanıyorlar. Ve bu yöntemle sinyal işlemede, veri almada, hesaplamalarda ve
grafiksel işlemlerde gayet iyi sonuçlar elde ediyorlar.
Data Acquisition Toolbox Matlab a son derece iyi entegre edildiği için tüm grup
rahatlıkla aynı yazılım ortamında çalışma imkanı buluyor, öğrenciler maksimum
düzeyde motive oluyorlar gerçek mühendislik problemleriyle uğraşıyorlar. Ses, hız
ölçümü gibi konularda önemli projeleri Data Acquisition Toolbox kullanarak
gerçekleştirmeye devam ediyorlar.
Automotive System Laboratory, Matlab ve Data Acquisition Toolbox’ı kullanarak
çarpışma anında daha hızlı ve kesin, yanlışsız cevap veren manyetik bir sensör
geliştirmiştir.
Bir çarpışmada , araçların dahili sensörleri saniyenin belirli bir kısmında hava
yastıklarının açılmasına karar vermelidir. Hemen hemen tüm otomotiv imalatçıları
çarpışmayı tespit etmek için hızlanmaya bağlı bir sensör kullanırlar. Bu sensörler
genelde tespit ederler, bununla birlikte her zaman yanlışsız cevap vermezler, çünkü
bunlar maddedeki sesin hızından faydalanırlar ve karışıklığı bir noktada tespit
ederler.
Otomotiv sistem laboratuarı TAKATA önde gelen otomotiv imalatçılarına yardım
etmektedir, yanlışlıkla açılan hava yastıklarını önlemek için hızlanmaya bağlı
sensörlerin yerini hızı, maddede sesin hızından çok daha fazla olan manyetik
sensörler kullanmışlardır, bu sensörler birçok noktada karışıklığı tespit
etmektedirler.
MATLAB ve Data Acquisition Toolbox ile sensör daha hızlı ve yanlışsız cevap vermiştir.
Otomotiv sistem laboratuarı, daha güvenilir bir çarpışma sensörü geliştirerek
araçların güvenilirliğini garantiye almıştır.
Newman-Haas matlab ve data acquisition toolbox kullanarak otomatik yay testi
tasarlamışlardır.
Newmann Haas Racing(NHR)firması 1983’de bir aktör ve yarış sürücüsü tarafından
oluşturulmuştur. Paul Newman ve yarışçı Carl Haas tarafından. Bundan sonra, NHR 3
kez şampiyona , 57 kez yarış zaferi kazanmıştır.
Bu çok önemli başarıların arkasında arabanın en uygun şekilde düzenlenmesi, yani
yayların hızı, süspansiyon geometrisi ve sürücünün arabayı kullanış biçimi vardır.
Bu gerekli özellikler artırılabilir. NHR ,bir sayı testi ve ölçüm sistemi kullanan
bir bileşen test etme programını yeni tamamlamıştır. bu otomatik yay hız testi
matlab ve data acquisition toolbox kullanılarak tasarlanmıştır.
Baş yaylar, yere çarptığında şasi yapmayı engellemek amacıyla yeterince sert
olmalıdır fakat aynı zamanda yolun düzensizliğinden doğacak olan darbeleri
engellemek amacıyla yeterince hafif olmalıdır.
Bu baş yaylar süspansiyon sisteminin en önemli parçasıdır. Tekerleğin hızına,
silindirin hızına, frenlemeye ve dönme gücüne büyük ölçüde onlar karar verir. Aracın
performansını çok etkileyen bir faktördür.
NHR firması yay ölçümlerinde meydana gelen hataları azaltmak, daha hızlı olmak ve
daha sık testler yapmak amacıyla için otomatik yay ölçüm testi yapmaya karar
vermiştir. Ve bu testi matlab ve data acquisition toolbox kullanarak yapmışlardır.
Çünkü matlab çalışma anındaki verileri, analizlerini ve düşüncelerini matlaba
aktarma imkanı verir. Tüm bilginin toplanıp matlab ortamında işlenmesi daha çok
işlem yapabilmelerini ve sonuçlarını grafik olarak görebilmelerini sağlamıştır.
Argonne National Laboratory Matlab toolboxlarını kullanarak kimyasal etmenleri
tespit eden bir sensör geliştirmişlerdir.
The Smart Sensor Developer Kit(SSDK)
Dünyada her yıl zehirli kimyasallardan korunmadığı için birçok solunum hastalığı ve
ölümler meydana gelmektedir. Bu zararlı kimyasal etkenlerin solunmadan önce tamamen
tespit edilmesi gerekir. Binlerce kimyasal etkenin bileşimi atmosferde mevcuttur ve
bu çok korkutucu bir durumdur.
SSDK, hava içindeki birçok kimyasal gazı tespit edebilen bir microsensördür. Bu
sensör Argonne National Laboratuarı tarafından matlab kullanılarak geliştirilmiştir.
SSDK’nın Matlab ortamı olmadan yapılmasının mümkün olmadığını söylemişlerdir.
Argonne National laboratuarı tarafından geliştiren gaz microsensörü sıvıların
kimyasal analiz teknikleri kullanılarak meydana getirilmiştir. SSDK bir ölçüm
yazılımı, bir duyu elemanı ve küçük bir donanımdan oluşmaktadır.
Ölçüm yazılımı karmaşık veri kazanç yeteneği gerektirir. Araştırmacıların çıkış
için, mikrosensörde kimyasal reaksiyonlara neden olacak bir analog dalga biçimine
ihtiyaç vardır.
Araştırmacılar PCM, ISA,USB ve harici paralel porttan, data acquistion donanımı ile
en iyi uyum sağlayacak deneysel teknolojiyi araştırmışlardır. Çünkü onlar, malzeme
bilimi ve sensör arkasındaki kimya üzerinde odaklanmak istiyorlardı . Farklı
donanımlar için farklı yazılım geliştirmekten kaçınıyorlardı.
Araştırmacıların filtrelemeye , sinyal işlemeyi ve yapay sinir ağlarını kullanarak
veri elde etmeye ve veri elde etme işlemini kontrol etmek ve sonuçları görmek için
bir kullanıcı grafik ara yüzüne ihtiyaçları vardır.
Matlab araçlarını kullanarak, basit kodlarla DAS (data acquisition systems)
kartlarına giriş yapılabilir. Matlab Data acquisition sayesinde bir sayfadan az bir
kodla değişik platformlarda çalışan bir uygulama geliştirebiliriz.
SSDK gelişmiş bir kimyasal analiz tekniği olan, kimyasal reaksiyonlarını çıkışta
voltaj sinyallerine dönüştüren voltmetreyi kullanır. Gaz içindeki kimyasalların çok
kısa sürede örneklemeye olanak sağlar.
Gazlı voltmetre data acquisition kullanılarak tamamlanmıştır, böylece veriler 100
veya 1000 noktada incelenerek çıkış verileri tamamen analog dalgalardan oluşmuştur
ve mikrosensör üzerinde kimyasal reaksiyon olmasına neden olmuştur. Data acquistion
toolbox ile sonuç sinyallerini bir analog giriş kanalından örneklemişlerdir. Ve daha
sonra sinyal işleme araçlarını kullanarak filtreleme ile gürültüyü engellemişlerdir.


Avantajlara bakış
SoftScope:
SoftScope kazanılmış kaynaklardan veri seçme ve yapılandırmaya daha sonra da bu
veriyi tetkik ve analiz etmeye yarayan osiloskop tarzı bir kullanıcı arayüzüdür.
SoftScope süratle donanım operasyonlarını doğrulamanıza ve yerleşik ölçüm
fonksiyonlarını kullanarak veri analizlerini gerçekleştirmenize olanak sağlar.
SoftScope’ u kendi analiz fonksiyonlarınızla ve verileri SoftScope dan Matlab
çalışma ortamına aktararak genişletebilirsiniz.

Ses verisinin iki kanalı SoftScope, yazılım osiloskobu ve arayüz kullanılarak analiz
edilir ve gösterilir.Bu örnekte Softscope ölçümlerinin kapasitesi kanal boyunca
duraksız veri işlemi kullanılarak en yüksek voltaj değeri bulunmuştur.
(Genişletilmiş hali için resme tıklayınız)
Olaylar ve Geri Çağırma:
Veri elde etme görevleri genellikle olaylar tarafından başlatılır.Bir olay belirli
zaman sonunda koşul değiştikten sonra meydana gelir.Olay çeşitleri Data Acquisition
Toolbox tarafından desteklenir; içeriği:

Başlangıç ve bitiş
Elde edilmiş modellerin sayısı
Hatalar
Tetikler
Çıkış modellerinin sayısı
Olaylar bir veya daha fazla geri çağırmaya yol açabilir.Bütün olay çeşitleri
açıkça belirttiğiniz bir M-File fonksiyonu üzerinde yürütülür.

Hata İşleme:
Bir hata ile karşılaşıldığı zaman tutarlı hatalar ve uyarı mesajları toolbox
tarafından matlab çalışma alanına gönderilir.Eğer bir donanım hatası ile
karşılaşılırsa bu yürütülmez; belirli-sağlayıcı donanım hata mesajı ile harici hata
olarak rapor edilir.
Mühendislik Birimleri:
The Data Acquisitation Toolbox elde edilmiş olan, belirli mühendislik birimlerini
simgeleyen ( örneğin volt ve newton) değerleri otomatik olarak veriye
dönüştürür.Lineer ölçeklendirme ve baskı toolbox tarafından doğrudan doğruya
desteklenir.Buna ek olarak da; lineer olmayan kalibrasyon eğrisi matlab kullanılarak
uygulanabilir.Mühendislik birimleri iletişimlerini verinin herbir kanalı için
ayarlayabilirsiniz.
Kazanımlarımızı Değerlendirmek:
Kazanım durumunuzu ve uygun veri kazanım kaynaklarını herhangi bir zamanda toolbox
tarafından sağlanan fonksiyonlarla değerlendirebilirsiniz.Veri kazanım kaynakları
yüklenmiş donanımı, donanım sürücülerini ve adaptörleri içermektedir.
Kazanım ve kaynak değerlendirmesi göstererek içerir:
Varsayılan aygıt durum nesnesi ve kanalı:
Donanım bilgisi
Veri kazanımı motor bilgisi
MATLAB geliştirme ortamının desteklediği cihazlar ve temel özellikleri
Advantech
Bu firma endüstriyel otomasyon, laboratuar ölçüm, konularında bilgisayarlar için
DAS kartları üretiyor. PCI ve ISA veriyollarını kullanan kartların yanısıra, PC/104
gibi standartlarda bütünleşik ölçüm ve kontrol çözümleri de sunuyor.
PCI ve ISA DAS kartlarının temel özellikleri ;
• Programlanabilir sayaç.
• 100 KHz.’e kadar örnekleme oranına sahip 12 veya 16 bit A/D dönüştürücü.
• Her giriş kanalı için programlanabilir arayüz.
• On-board 4K örnek FIFO tamponu.
• 12 veya 16 bit analog çıkış kanalları.
• 16 dijital giriş ve 16 dijital çıkış.
Bu temel özellikler modellerin arasında ihtiyaca göre değişmekle birlikte, çok
çeşitli senaryoları karşılayabilecek özellikte kartlardır.
Fiyat aralığı ek enstrümanlar ile birlikte 250 – 1500 dolar civarındadır.
Agilent Technologies

MATLAB tarafından desteklenen Agilent technologies kartları genelde A/D
çevirici, DSP ve dijitalleştirici den oluşuyor. HPE14 serisi kartlar 16
giriş’e sahip. Ayrıca bu seri DAS lar, Anti-aliasing önleme gibi
özelliklere sahip. Böylece alınan verinin kesinliği artırılmış olur.
Bu kartların bazı temel özellikleri:
Tüm skala giriş aralıkları : 100 mV, 200 mV, 500 mV, 1V, 2V, 5V, 10V, 20V3
%23 Voltaj dalgalanma koruması ekleyin.
Maksimum giriş seviyesi 42 Vp
Giriş empedansı
(10 Hz üzeri dc ikili veya ac ikili)
Bağımlı Değişken 1 Mnominal
500 k, 35 pF nominal
Giriş direnci (AC bağlanıp, DC şartlarda ölçülmüş)
350 knominal
IOTech

Şirketin DAS kartları kendi yazılımları olan bir data acquisition toolbox ile uyumlu
çalışıyor. Bazı temel özellikleri :
• 16-bit, 200-kHz A/D çevirici
• %100 dijital kalibrasyon
• Analog I/O, dijital I/O ve sayaç girişlerinin senkronize yönetimi için DMA
yönetimi.
• Sonsuz sürekli dalgaformu çıkış özellikli 4 adete kadar 16-bit 100-kHz
analog çıkışlar.
• Analog girişlerle senkron veya asenkron taranabilen 40 adet dijital giriş
çıkış hattı.
• Analog girişlerle senkron veya asenkron taranabilen 4 adet sayaç/puls kanalı.
• İki adet zamanlı/puls çıkış kanalı.
Keithley

Bu firmanın DAS kartlarının temel teknik özellikleri:
• 16 tek-sonlu veya 8 değişken giriş.
• 100.000 örnek/saniye ye kadar maksimum giriş oranı.
• 12-bit çözünülürlük.
• Yüksek hızlı DMA (Direk hafıza erişimi) transfer yeteneği.
• Seçilebilir analog giriş aralıkları.
• 32 dijital giriş çıkış hattı.
• DAS-16G serisi DAS kartları ile geri-uyumlu.
• 16 bit geri uyumlu yazılım.
Measurement Computing
• National Instruments’ın PCI-6052E standart cihazı ile uyumlu işlevsellik
• 16 bit A/D çözünülürlüklü 16 kanal.
• Saniyede maksimum 333.000 örnekleme oranı.
• İki adet 333 kHz. Lik 16-bit D/A kanalları.
• 8 dijital giriş-çıkış biti ve 2 sayaç.
• Analog ve dijital sinyaller aracılığıyla kontrol ve ölçüm tetiklemesi.
• Çoklu ölçüm kartlarıyla kolay eşzamanlama.
MATLAB da örnek bir veri kazanım oturumu
1. Bir kaynak donanım seçelim.
AI = analoginput('winsound');
%AI = analoginput('nidaq',1);
%AI = analoginput('mcc',1);
2. Veri kaynağımıza kanal ekleyelim.
addchannel(AI,1:2);
%addchannel(AI,0:1); % nidaq ve mcc için bu satır kullanılır.
3. Kanallar için özellikleri atayalım. (örnekleme oranı vd.)
set(AI,'SampleRate',11025)
set(AI,'SamplesPerTrigger',22050)
4. Veri toplamaya başlayalım.
start(AI)
data = getdata(AI);
5. Alınan veri ile işlemlerimizi yapalım. (herhangi bir işlem)
plot(data)
xlabel('Samples')
ylabel('Signal (Volts)') % burada örnek olması için aldığımız veriyi direk plot ettik.
6. Nesnelerimizi serbest bırakıp yok edelim.
delete(AI)
clear AI
Örnek bir uygulama
Bu uygulamada ses kartından alınan verinin frekans domainindeki karşılığı
gösteriliyor. (frekans histogramı)
AI = analoginput('winsound');
chan = addchannel(AI,1);
duration = 1; %1 saniyelik veri alımı
set(AI,'SampleRate',8000) % örnekleme oranı belirleriz
ActualRate = get(AI,'SampleRate'); % uygulayabildiğimiz örnekleme oranını alırız.
set(AI,'SamplesPerTrigger',duration*ActualRate);
set(AI,'TriggerType','Manual');
blocksize = get(AI,'SamplesPerTrigger');
Fs = ActualRate;
% başlıyoruz.
start(AI)
trigger(AI)
data = getdata(AI);
% veriyi elde ettik. Şimdi nesneleri yok edelim.
Delete(AI);
Clear AI;
% şimdi verimizi analiz edelim.
[f,mag] = daqdocfft(data,Fs,blocksize);
plot(f,mag)
grid on
ylabel('Magnitüd (dB)')
xlabel('Frekans (Hz)')
Verimizi analiz ederken kullandığımız - daqdocfft(data,Fs,blocksize) – fonksiyonu
aşağıda gösterilmiştir.
function [f,mag] = daqdocfft(data,Fs,blocksize)
% [F,MAG]=DAQDOCFFT(X,FS,BLOCKSIZE) fonksiyonu, Fs ile gösterilen
% örnekleme frekansı ve BLOCKSIZE ile gösterilen tetikleme başına düşen örnek
% sayısını kullanarak X verisinin FFT’sini hesaplar.
xfft = abs(fft(data));
% 0’ın logaritmasını almayı engelleyelim.
index = find(xfft == 0);
xfft(index) = 1e-17;
mag = 20*log10(xfft);
mag = mag(1:floor(blocksize/2));
f = (0:length(mag)-1)*Fs/blocksize;
f = f(:);



Yorumlar
Henüz Kimse Yorum Yapmamış, ilk yorumu siz ekleyin!
Yorum Ekleme Aparatı
Yorum Eklemek için lütfen sol menuden giris yapınız..
Toplam 0 yorum listelendi.