एडीसी (एनालॉग-टू-डिजिटल कन्वर्टर्स) क्या हैं और वे कैसे काम करते हैं?

चाबी छीनना

• ध्वनि और प्रकाश जैसे एनालॉग सिग्नलों को डिजिटल मूल्यों में परिवर्तित करने के लिए एडीसी का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, जिनका उपयोग विभिन्न अनुप्रयोगों में किया जा सकता है।
• एडीसी की नमूना दर प्रति सेकंड ली गई रीडिंग की संख्या निर्धारित करती है, उच्च नमूना दर अधिक सटीक सिग्नल प्रतिनिधित्व की अनुमति देती है।
• एडीसी की बिटरेट प्राप्त नमूने की गुणवत्ता को प्रभावित करती है, अधिक बिट्स के परिणामस्वरूप चिकनी और अधिक सटीक माप होती है। विभिन्न प्रकार के एडीसी गति, परिशुद्धता और बिजली की खपत के मामले में अलग-अलग ट्रेड-ऑफ़ प्रदान करते हैं।

एनालॉग-टू-डिजिटल कन्वर्टर्स (एडीसी) वास्तविक दुनिया की घटनाओं को उन मूल्यों में बदलने के लिए अविश्वसनीय रूप से उपयोगी हैं जिनका उपयोग हम प्रोग्रामिंग परियोजनाओं में कर सकते हैं। लेकिन एक एडीसी एनालॉग सिग्नल को डिजिटल सिग्नल में कैसे परिवर्तित कर सकता है जिसे हम कहीं भी उपयोग कर सकते हैं?

ADCs का उपयोग किस लिए किया जाता है?

आपको एडीसी लगभग हर जगह मिलेंगे। वे आपके फ़ोन पर हैं, आपकी आवाज़ को बाइनरी मानों की एक श्रृंखला में परिवर्तित कर रहे हैं। वे आपकी कार में हैं, आपके पहियों के घूमने को माप रहे हैं। वे ऑसिलोस्कोप में हैं, जो संकेतों को पकड़ने और उनका प्रतिनिधित्व करने में मदद करते हैं। फिर भी, जहां अधिकांश लोगों ने उनका उपयोग किया होगा वह वीडियो और ऑडियो की दुनिया है, जहां प्रकाश और ध्वनि को डिजिटल स्थान में लाना मौलिक है।

नमूना दर क्या है? नमूना दर एडीसी को कैसे प्रभावित करती है?

एडीसी के सबसे महत्वपूर्ण हेडलाइन मेट्रिक्स में से एक नमूना दर है: हर सेकंड ली गई रीडिंग की संख्या।

एक बहुत ही उच्च-स्तरीय ऑसिलोस्कोप प्रति सेकंड दस अरब नमूने ले सकता है। साहसी छोटा MCP3008 ADC अपेक्षाकृत मामूली दो लाख ले सकता है। ऑडियो जगत में, 44,100 प्रति सेकंड (44.1 kHz) की नमूना दर सामान्य है।

हम जितने अधिक नमूने लेंगे, उतनी ही अधिक सटीकता से हम किसी संकेत का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं। कभी-कभी, यह आवश्यक है; कभी-कभी, ऐसा नहीं है। मान लीजिए कि हम कुछ दर्जन पोटेंशियोमीटर के साथ एक फैडर बैंक (इलेक्ट्रॉनिक्स को नियंत्रित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जैसा कि आप लाइटिंग या ऑडियो डेस्क पर देखते हैं) बना रहे हैं। इस मामले में, हमें जिन मूल्यों को मापने की आवश्यकता है, वे प्रति सेकंड लाखों बार बदलने की संभावना नहीं है क्योंकि हमारी उंगलियां इतनी तेज़ी से नहीं चल सकती हैं। परिणाम सहज और प्रतिक्रियाशील हो इसके लिए हमें बस पर्याप्त नमूनों की आवश्यकता है।

बिटरेट क्या है? क्या बिटरेट ADC की गुणवत्ता को प्रभावित करता है?

हमें जो नमूना मिल रहा है उसकी गुणवत्ता के बारे में भी सोचना चाहिए। यह काफी हद तक बिटरेट द्वारा निर्धारित होता है, जो हमें बताता है कि वोल्टेज को डिजिटल रूप से दर्शाने के लिए हम कितने ऑन-ऑफ राज्यों का उपयोग कर सकते हैं। हमारे पास जितने अधिक बिट्स होंगे, हम किसी दिए गए नमूने में उतने ही अधिक संभावित मान रिकॉर्ड कर सकते हैं और अंतिम परिणाम उतना ही आसान और अधिक सटीक होगा।

हमने बाइनरी के बारे में और यह कैसे काम करता है, इसके बारे में लिखा है, इसलिए यदि आप अनिश्चित हैं, तो शुरुआत करने के लिए यह एक अच्छी जगह है। हमें कितने बिट्स की आवश्यकता है? फिर, यह इस पर निर्भर करता है कि हम क्या हासिल करने की कोशिश कर रहे हैं। कभी-कभी, हम जिस प्रोटोकॉल का उपयोग कर रहे हैं उसके कारण हम सीमित हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, MIDI 1.0 प्रोटोकॉल सात-बिट (और कभी-कभी चौदह-बिट) मान तक सीमित है। अन्य मामलों में, सीमित कारक मानवीय धारणा हो सकती है। यदि बढ़ी हुई निष्ठा परिणाम में कोई प्रत्यक्ष सुधार नहीं लाती है, तो यह सार्थक नहीं हो सकता है।

मल्टीप्लेक्सिंग एडीसी गुणवत्ता में कैसे सुधार करती है?

लोकप्रिय ADC चिप्स जैसे एडीएस1115 और यह एमसीपी3008 कई इनपुट प्रदान करें। लेकिन हुड के नीचे, उनमें वास्तव में केवल एक ही एडीसी होता है। यह इन उपकरणों में निर्मित मल्टीप्लेक्सर्स के कारण संभव है। मल्टीप्लेक्सर्स इलेक्ट्रॉनिक्स और दूरसंचार की दुनिया में बिल्कुल हर जगह हैं। वे डिजिटल स्विच हैं जो आपके एडीसी के लिए यातायात नियंत्रण के रूप में कार्य करते हैं। एडीसी एक चैनल का नमूना ले सकता है, और फिर अगले का, और फिर अगले का। इसलिए, यदि आपके पास आठ चैनल हैं और नमूना दर 200,000 है, तो आप उन सभी के माध्यम से घूम सकते हैं, प्रति चैनल 25,000 नमूने ले सकते हैं।

ADC कितने प्रकार के होते हैं?

एडीसी आवश्यक लागत और क्षमताओं के आधार पर विभिन्न तरीकों से काम करते हैं।

ए फ्लैश एडीसी एक बहुत ही जटिल वोल्टेज विभक्त के माध्यम से काम करता है। प्रतिरोधों का एक बैंक संदर्भ वोल्टेज को वृद्धि में विभाजित करता है, जिसे बाद में तुलनित्रों के एक बैंक के माध्यम से इनपुट के विरुद्ध परीक्षण किया जाता है। फ्लैश एडीसी बिजली की तेजी से काम करते हैं, लेकिन जब बिट गहराई की बात आती है तो वे आवश्यक तुलनित्रों की संख्या के कारण सीमित होते हैं। वे भी इसी कारण से सत्ता के भूखे हैं।

ए सबरेंजिंग एडीसी काम को दो अलग-अलग इकाइयों के बीच विभाजित करके इन कमजोरियों को दूर करना चाहता है: एक मोटे तौर पर वोल्टेज को काम करने के लिए और फिर दूसरा इसे सटीक रूप से काम करने के लिए। चीजों को विभाजित करके, हम तुलनित्रों की संख्या कम कर सकते हैं। कुछ सबरेंजिंग एडीसी काम को तीन चरणों में विभाजित करेंगे, जिसमें रास्ते में त्रुटि सुधार भी शामिल होगा।

एसएआर (क्रमिक सन्निकटन रजिस्टर) एडीसी अपना कार्य इसके माध्यम से करते हैं एक प्रकार की बाइनरी खोज. मान लीजिए कि हमारे पास भरने के लिए आठ बिट हैं। एसएआर 1000000 से शुरू होगा, जो कि मध्य मान है (000000000 सबसे नीचे और 111111111 सबसे ऊपर है)। यदि वोल्टेज इस मध्यबिंदु से अधिक है, तो एसएआर सबसे बाएं अंक को 1 रखेगा; यदि ऐसा नहीं होता है, तो SAR सबसे बाएँ अंक को 0 पर सेट कर देगा। हम इस प्रक्रिया को अगले अंक आदि के साथ पुनरावर्ती रूप से दोहरा सकते हैं। इससे अनुमानित मूल्य धीरे-धीरे वास्तविक मूल्य की ओर बढ़ेगा:

इस तरह, हम लगातार खोज को सीमित करते हैं, संभावनाओं को आधे में विभाजित करते हैं और पूछते हैं कि परिणाम मध्य-बिंदु से अधिक है या कम है। इस मामले में, मान 0 और 255 के बीच है; कुछ पुनरावृत्तियों के बाद, एडीसी ने पता लगाया कि यह लगभग 77 है।

सिग्मा-डेल्टा कन्वर्टर्स को समझना संभवतः सबसे कठिन है। इनका उपयोग उच्च-सटीक संगीत और सिग्नल-मापने वाले अनुप्रयोगों के लिए किया जाता है। वे एक सिग्नल की ओवरसैंपलिंग करके और बेहद जटिल फ़िल्टरिंग और गणित का उपयोग करके परिणाम को परिष्कृत करके काम करते हैं। यह प्रक्रिया सटीकता को बढ़ाते हुए नमूना दर को प्रभावी ढंग से कम करती है। जब शोर और परिशुद्धता गति से अधिक मायने रखती है तो ये एडीसी बहुत अच्छे होते हैं।

अंततः, हमारे पास है एडीसी को एकीकृत करना, जो सिग्मा-डेल्टा से भी धीमे हैं। वे एक संधारित्र की मदद से काम करते हैं, जिसके चार्ज की दर का उपयोग इनपुट वोल्टेज निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है। यहां नमूना दर अक्सर बिजली आपूर्ति आवृत्ति के साथ सिंक्रनाइज़ की जाती है, जिसका उपयोग शोर को पूर्ण न्यूनतम रखने के लिए किया जा सकता है।

नाइक्विस्ट-शैनन सिद्धांत क्या है?

मान लीजिए कि हम एक एनालॉग सिग्नल का डिजिटल रूप से वर्णन करना चाहते हैं। ऐसा करने के लिए, हमें प्रत्येक दिए गए चक्र के लिए कम से कम दो बिंदुओं की आवश्यकता है: एक शीर्ष पर और एक सबसे नीचे। इस प्रकार, हमारी नमूना आवृत्ति हमारे द्वारा मापी जाने वाली उच्चतम आवृत्ति से कम से कम दोगुनी होनी चाहिए।

स्वीडिश-अमेरिकी भौतिक विज्ञानी हैरी नाइक्विस्ट के नाम पर इसे नाइक्विस्ट आवृत्ति के रूप में जाना जाता है। इस सिद्धांत का नाम न्यक्विस्ट और क्लाउड शैनन (एक प्रमुख गणितज्ञ और क्रिप्टोग्राफर) के नाम पर रखा गया है, लेकिन एडमंड व्हिटेकर के नाम पर नहीं, जो उनमें से किसी से भी पहले इस विचार के साथ आए थे।

हम जिस किसी को भी इस सिद्धांत का श्रेय देते हैं, उसमें एक समस्या है। किसी तरंगरूप का शीर्ष और निचला भाग कब आएगा, यह पहले से जानना असंभव है। यदि हम अपने नमूने आने वाली तरंग के मध्य में ले लें तो क्या होगा? देखें कि आने वाले सिग्नल में बदलाव हमारे कैप्चर किए गए परिणाम को पूरी तरह से कैसे प्रभावित कर सकता है:

या यहां तक ​​कि नए तरंगरूपों को भी मतिभ्रमित करें जो पहले अस्तित्व में ही नहीं थे:

इन मतिभ्रमों के रूप में जाना जाता है उपनाम.

अलियासिंग के साथ समस्या

आप शायद "वैगन व्हील" भ्रम से परिचित होंगे जो कभी-कभी तब होता है जब किसी घूमती हुई वस्तु को फिल्माया जाता है। कार के पहिये, या हेलीकॉप्टर के ब्लेड, पीछे की ओर मुड़ते प्रतीत होते हैं - केवल बहुत धीरे-धीरे। कुछ मामलों में, ब्लेड पूरी तरह से बंद हो सकते हैं (स्पष्ट रूप से अजीब परिणामों के साथ - नीचे दिया गया वीडियो देखें!)।

पुराने वीडियो गेम खेलते समय, आपने यह भी देखा होगा कि समानांतर रेखाएँ कभी-कभी अजीब विकृत कलाकृतियाँ उत्पन्न करती हैं। बाड़ें, सीढ़ियाँ और धारीदार जंपर्स वास्तव में बहुत अजीब लगने लगते हैं। या उन अजीब सीटी की आवाज़ के बारे में क्या जो आपको कभी-कभी खराब गुणवत्ता वाले डिजिटल कनेक्शन पर किसी को बोलते हुए सुनते समय आती है? यह विकृति है, लेकिन एक विशेष प्रकार की विकृति है। शोर से निकलने वाली उन सभी बदसूरत आवृत्तियों का क्या मतलब है? यदि आप ड्रमकिट जैसी सामंजस्यपूर्ण रूप से समृद्ध सामग्री सुन रहे हैं, तो प्रभाव और भी अधिक स्पष्ट है - विशेष रूप से उच्च अंत में।

यदि आप इनमें से किसी एक का कारण समझते हैं, तो आप उन सभी को समझने की राह पर हैं। वैगन व्हील के मामले में, निश्चित फ्रेम दर का मतलब है कि हम गति को ठीक से नहीं पकड़ सकते हैं। यदि कोई चीज़ प्रत्येक फ़्रेम में 350° घूमती है, तो यह समझना स्वाभाविक है कि वह वास्तव में 10° पीछे की ओर घूम गई है। दूसरे शब्दों में, जो हो रहा है उसका ईमानदारी से प्रतिनिधित्व करने के लिए पर्याप्त जानकारी नहीं है। हम जो नमूने ले रहे हैं वे जो मापने की कोशिश कर रहे हैं उससे मेल नहीं खाते हैं।

यह कोई ऐसी समस्या नहीं है जो एनालॉग-डिजिटल रूपांतरण के लिए अद्वितीय हो। इनमें से कई मामलों में, हम एक प्रकार के डिजिटल सिग्नल को दूसरे प्रकार के डिजिटल सिग्नल में परिवर्तित कर रहे हैं।

तो, समाधान क्या है? वहाँ कई हैं। हम इन कलाकृतियों से निपटने के लिए एक विशेष फ़िल्टर लागू कर सकते हैं, जो कि कई एडीसी हुड के तहत करते हैं। या, हम अपनी आवश्यकता से कई गुना अधिक नमूने ले सकते हैं। हम जितने अधिक नमूने लेंगे, तरंग की हमारी तस्वीर उतनी ही सटीक होगी:

सर्वोत्तम परिणामों के लिए बेहतर गुणवत्ता वाला नमूना

यदि आपको इस प्रकार की चीज़ दिलचस्प लगती है, तो अच्छी खबर यह है कि हमने इस विषय पर बमुश्किल ही ध्यान दिया है। यहां गहराई तक जाने की जरूरत है: एडीसी बेहद जटिल हैं।

लेकिन अंतिम उपयोगकर्ता या औसत Arduino उत्साही के दृष्टिकोण से, वे भी बहुत सरल हैं। वोल्टेज अंदर जाते हैं, और संख्याएँ बाहर आती हैं। तो, आप जो कुछ भी मापना चाह रहे हैं - चाहे वह मिट्टी के एक टुकड़े की नमी हो, या मिट्टी का दोलन हो मानव आवाज बॉक्स, या लेंस के माध्यम से अपवर्तित होने वाले फोटॉनों की एक धारा - संभावना अच्छी है कि एक एडीसी है जो यह करेगा काम।