CN111308147B - 一种基于信息熵的数据采集装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于信息熵的数据采集装置，利用峰值检波器，将ADC输出序列均匀划分为长度k的子序列，并检测出各个子序列的最大最小值，然后在差分器进行差分处理得到每个子序列对应的差分值，再在比较器中与设定的阈值r进行比较，如果比较的结果为大于，则选通原始采样序列进行存储，并标记0，如果比较的结果为不大于，则选通最大最小值序列进行存储，并标记为1。因此本发明在保留波形有价值信息的前提下极大地压缩了采集点数，减轻了数据传输和存储的压力。同时，本发明通过较为简单的逻辑便可实现波形数据的压缩，解决了计算复杂且耗时的问题，实现信号波形的实时采集和处理。
Description
技术领域
本发明属于数据采集技术领域，更为具体地讲，涉及一种基于信息熵的数据采集装置。
背景技术
随着电子技术的飞速发展，现代电子信号呈现出高带宽、瞬态性和非平稳性的特点，如何提取和分析这样的信号中所携带的丰富信息是现代信号测量技术的重要任务。
基于实时采样和处理的时域测量技术是现代信号测量技术的主流，其基本结构如图1所示。在该系统中，模数转换电路(ADC)是其关键组成部分，其采样率越高，可以采集的模拟信号的带宽就越高，系统的信号重构能力就越强；其转换位数越高，系统对信号测量的精度就越高。但高速高精度的模数转换会产生大量的采样数据，这给时域测试系统的数据传输、存储和处理提出了挑战。为了减轻数据传输和存储的压力，提高时域测试系统的实时性，在已发表的文献和注册专利中提出了多种时域信号波形的压缩采集方案。
在2008年5月1日公布的、公布号为US2008/0103710A1、名称为“Data compressionfor a waveform data analyzer”的发明专利公布中公开了一种基于波形特征分类和编码的波形数据压缩方案。波形信息被分为三种状态：电平、边沿和毛刺。通过状态决定逻辑将不同状态的波形矢量送给各自状态对应的编码器进行编码，实现不丢失采样数据的波形数据压缩传输和存储。
在2008年9月20日授权公告的、公告号为US7429938B1、名称为“Method ofcompressing waveform data with differential entropy based compression”的发明专利中公开了一种基于线性预测编码和信息熵的波形数据压缩方案。对采样数据做一阶差分运算得到的误差序列进行直方图统计，得到具有以零为中心的概率分布。利用该分布对差分序列做基于信息熵的编码(Huffman编码)，实现了波形数据的压缩传输和存储。
2017年电子科技大学蒋俊的博士论文《基于信息熵的实时信号测量技术及其应用研究》提出基于近似熵(ApEn)的瞬态信号测量技术。通过计算一段长度的采样序列的近似熵并将之与预设阈值进行比较来确定是否保留这段采样数据，即按照一定条件舍弃部分采样数据以达到波形数据的压缩。
以上的技术方案资源和时间开销都较大，不论是编码还是近似熵的计算均非常复杂和耗时，不利于信号波形的实时采集和处理。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种基于信息熵的数据采集装置，在减轻时域测量系统数据传输与存储的压力的同时，解决计算复杂且耗时的问题，实现信号波形的实时采集和处理。
为实现上述发明目的，本发明基于信息熵的数据采集装置，包括：
一ADC(模数转换电路)，用于对输入信号进行采样，得到的数据为序列X；
其特征在于，还包括：
第一多路复用器，序列X输入到第一多路复用器一个输入端；
一峰值检波器，将序列X划分为水平容限k即均匀划分为长度k的子序列，并检测出各个子序列的最大值、最小值，得到最大值、最小值对组成的序列(最大最小值序列)，并分别送入第一多路复用器的另一个输入端以及差分器中；
差分器，对最大最小值序列进行差分处理(每个子序列检测出的最大值减去该子序列检测出的最小值)，得到每个子序列对应的差分值(该子序列的峰峰值)，并构成差分序列，送入比较器中；
第二多路复用器，其一个输入端输入为0，另一个输入端输入为1；
数据FIFO，用于存储数据；
类型标志位FIFO，用于存储数据类型；
比较器，将差分序列中的差分值与设定的阈值r进行比较：
如果比较的结果为大于，即均匀划分的长度为k的子序列其最大值与最小值之间相差超过阈值r，则输出选通信号选通第一多路复用器与序列X连接的输入端，选通原始采样序列(序列X)，即将这k个点的子序列写入数据FIFO中，同时选通第二多路复用器与0连接的输入端，将0写入类型标志位FIFO中；
如果比较的结果为不大于，即均匀划分的长度为k的子序列其最大值与最小值之间相差不超过阈值r，则输出选通信号选通第一多路复用器与最大最小值序列连接的输入端，选通最大最小值序列，即将这k个点的子序列的最大值、最小值写入数据FIFO中，同时选通第二多路复用器与1连接的输入端，将1写入类型标志位FIFO中。
本发明的目的是这样实现的。
本发明基于信息熵的数据采集装置，利用峰值检波器，将ADC输出序列均匀划分为长度k的子序列，并检测出各个子序列的最大最小值，然后在差分器进行差分处理得到每个子序列对应的差分值，再在比较器中与设定的阈值r进行比较，如果比较的结果为大于，则选通原始采样序列进行存储，并标记0，如果比较的结果为不大于，则选通最大最小值序列进行存储，并标记为1。本发明对于一段采样点的峰峰值如果小于某一阈值，则认为这段采样点幅度变化不大，信息量为零，可以只保留最大值和最小值；反之则说明这段采样点包含丰富的波形信息，需要全部保留。因此本发明在保留波形有价值信息的前提下极大地压缩了采集点数，减轻了数据传输和存储的压力。同时，本发明通过较为简单的逻辑便可实现波形数据的压缩，解决了计算复杂且耗时的问题，实现信号波形的实时采集和处理。
附图说明
图1是现有时域测试系统的基本结构原理框图；
图2是本发明基于信息熵的数据采集装置一种具体实施方式原理框图；
图3是峰值抽样的示意图；
图4是点显示和矢量显示相结合的显示效果图；
图5是数字示波器采集和观测毛刺信号示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。
图2是本发明基于信息熵的数据采集装置一种具体实施方式原理框图。
在本实施例中，如图2所示，本发明基于信息熵的数据采集装置包括ADC(模数转换电路)1、第一多路复用器2、峰值检波器3、差分器4、第二多路复用器5、数据FIFO 6、类型标志位FIFO 7、比较器8。
ADC 1对输入信号进行采样，得到的数据为序列X。序列X输入到第一多路复用器2一个输入端以及峰值检波器3。
峰值检波器3将序列X划分为水平容限k即均匀划分为长度k的子序列，并检测出各个子序列的最大值、最小值，得到最大值、最小值对组成的序列即最大最小值序列，并分别送入第一多路复用器2的另一个输入端以及差分器4中。其中，水平容限k可以根据具体情况进行设定。
差分器4对最大最小值序列进行差分处理，即每个子序列检测出的最大值减去该子序列检测出的最小值，得到每个子序列对应的差分值，即该子序列的峰峰值，并构成差分序列，送入比较器8中。
第二多路复用器5的一个输入端输入为0，另一个输入端输入为1。数据FIFO6用于存储数据；类型标志位FIFO 7用于存储数据类型。
比较器，将差分序列中的差分值与设定的阈值r进行比较，其中阈值r可以根据具体情况进行设定。
如果比较的结果为大于，即均匀划分的长度为k的子序列其最大值与最小值之间相差超过阈值r，则输出选通信号选通第一多路复用器2与序列X连接的输入端，选通原始采样序列(序列X)，即将这k个点的子序列写入数据FIFO 6中，同时选通第二多路复用器5与0连接的输入端，将0写入类型标志位FIFO 7中。
如果比较的结果为不大于，即均匀划分的长度为k的子序列其最大值与最小值之间相差不超过阈值r，则输出选通信号选通第一多路复用器2与最大最小值序列连接的输入端，选通最大最小值序列，即将这k个点的子序列的最大值、最小值写入数据FIFO 6中，同时选通第二多路复用器5与1连接的输入端，将1写入类型标志位FIFO 7中。
信号的峰值抽样是指对波形数据样本按照一定的间隔分成等长度的数据段，在每一段数据中找到最大值和最小值并保持其时间关系，这样便得到一个最大最小值序列。此序列提供了波形的概貌。图3是峰值抽样的示意图。
由于我们通常关注的是信号的瞬态和非平稳特性，而这些现象又常常包含在相似模式大量重复的波形当中，信息熵作为衡量平均信息量的量度，恰好提供了一种判断信号中是否包含瞬态信息的依据。
离散随机变量X的信息熵H(X)的定义为H(X)＝∑x∈Ω(X)-P(x)·log(P(x))
其中，P(x)是随机变量X的概率。考虑信源为单一的离散随机变量X。求取H(X)的最大值即为一约束极值问题：
目标函数：H(X)＝∑-Pi·log(Pi)
约束：∑Pi＝1
利用Lagrange乘子法可以得出，当X服从均匀分布时，其信息熵为最大。这说明随机变量X的状态越多，并且这些状态的出现可能性相仿时，为了描述它就需要更多的信息。因此，在数据采集系统中，假设连续均匀地采集到一段长度为M的信号，为x1,x2,…,xM，记作
若将其视作一离散随机过程{X(n)＝X,n＝1,2,…,M}的实现，则可以用频率估计随机变量X的概率分布。如果这段数据点值均相等，则随机变量X的信息熵为零，这与缓变信号的特征相符；如果这段数据点值各不相等，则信息熵达到最大，这与信号的瞬变现象的特征相符。
于是，综合上述峰值抽样的特性和关于信息熵的讨论，一段采样点的峰峰值如果小于某一阈值，则认为这段采样点幅度变化不大，信息量为零，可以只保留最大值和最小值；反之则说明这段采样点包含丰富的波形信息，需要全部保留。因此这种采集方案在保留波形有价值信息的前提下极大地压缩了采集点数，减轻了数据传输和存储的压力。本发明基于上述理论，通过较为简单的逻辑便可实现波形数据的压缩，解决了计算复杂且耗时的问题，实现信号波形的实时采集和处理。
在进行绘制波形时，可以读取类型标志位FIFO和数据FIFO，根据前者使用采集到的波形数据绘制相应的波形：
绘制波形时采用点显示和矢量显示相结合的方案，即在类型标志为1对应的序列，由于进行了峰值抽取，则按照点显示方式进行绘制；在类型标志为0对应的序列则按照矢量显示方式进行绘制，在屏幕上呈现为一段连续的波形图像。在某数字示波器平台上的效果如图4中的波形a所示。或者，先对压缩后的波形数据进行非均匀插值，再使用传统的点或矢量方式显示波形数据，如图中的波形b所示。
进一步地，为了对波形数据实现更进一步的压缩，提高存储效率，还包括一压缩模块，在数据采集装置硬件完成上述抽取过程后，再用进一步压缩：从标志位FIFO中读到的是0和1构成的序列，如果某一段子序列Xi对应的标志位是1，与之相邻的子序列Xi+1的对应的标志位也是1，将子序列Xi+1最大值αi+1和最小值βi+1与子序列Xi的最大值αi和最小值βi构成数组M＝{αi+1,βi+1,αi,βi}。判断M的最大值和最小值之差是否小于容限r，若是，则将子序列Xi对应的标志位加1，并用数组M的最大值和最小值按时间上的位置关系取代原来Xi的值，Xi+1被丢弃；若不是，则对后面的序列重复上述步骤。
二次抽取带来的好处是在一次抽取的基础上几乎没有丢失信息地实现了波形压缩，这在缓变信号上体现地尤为明显。依次类推，可继续进行更高次的抽取，进一步提高压缩比。
实例
本发明的典型应用之一是观测缓变信号中出现的偶发毛刺，现详细描述如下。
在本实例中，使用一台实时采样率为5GSa/s的数字示波器观察一段缓变信号中的偶发毛刺，毛刺的脉宽为1ns，则如图5所示，毛刺被采到5个点，而波形的其他部分也按照同样的采样率均匀采样。将水平时基档位设为50ms/div，水平方向上的刻度有10格，则显示的波形长度为500ms。在当前采样率下，为了保存这些采样数据需要的存储深度L为2.5Gpts，这对数据的传输，存储和处理带来极大的负担。事实上，常见的数字示波器的存储深度实际上远远小于此值。
在有限的存储深度下，为了能捕捉到偶发的毛刺信息，通常会采用峰值检波的方式进行采样。为了将这段波形数据压缩到一低于上述L值的范围内，可能需要很高的抽取比例。假设当前数据采集系统的深度为1Mpts，则需要进行2500倍的抽取。因此，如图5中圆圈标注所示，峰值检波后代表偶发毛刺信号的采样点只有一个，则除了峰值以外，该毛刺信号的其他采样数据就全部丢失了。这样便无法从毛刺信号的采样值中获取如边沿和宽度等时间类参数。
但基于信息熵的观点，除了这段波形中的毛刺信号外，波形的其他部分携带的是大量重复的信息，此时，按照本方案进行采集和波形恢复就可以在慢时基档下完整呈现毛刺的全貌。图5中，除毛刺以外的波形被压缩，只保留了峰值信息，而毛刺信号的采样点被完整地保留下来，在显示时就可以清楚地看到毛刺信号的整体样貌。
尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
Claims (1)
1.一种基于信息熵的数据采集装置，包括：
一ADC(模数转换电路)，用于对输入信号进行采样，得到的数据为序列X；
其特征在于，还包括：
第一多路复用器，序列X输入到第一多路复用器一个输入端；
一峰值检波器，将序列X划分为水平容限k即均匀划分为长度k的子序列，并检测出各个子序列的最大值、最小值，得到最大值、最小值对组成的序列即最大最小值序列，并分别送入第一多路复用器的另一个输入端以及差分器中；
差分器，对最大最小值序列进行差分处理：每个子序列检测出的最大值减去该子序列检测出的最小值，得到每个子序列对应的差分值即该子序列的峰峰值，并构成差分序列，送入比较器中；
第二多路复用器，其一个输入端输入为0，另一个输入端输入为1；
数据FIFO，用于存储数据；
类型标志位FIFO，用于存储数据类型；
比较器，将差分序列中的差分值与设定的阈值r进行比较：
如果比较的结果为大于，即均匀划分的长度为k的子序列其最大值与最小值之间相差超过阈值r，则输出选通信号选通第一多路复用器与序列X连接的输入端，选通序列X，即将这k个点的子序列写入数据FIFO中，同时选通第二多路复用器与0连接的输入端，将0写入类型标志位FIFO中；
如果比较的结果为不大于，即均匀划分的长度为k的子序列其最大值与最小值之间相差不超过阈值r，则输出选通信号选通第一多路复用器与最大最小值序列连接的输入端，选通最大最小值序列，即将这k个点的子序列的最大值、最小值写入数据FIFO中，同时选通第二多路复用器与1连接的输入端，将1写入类型标志位FIFO中；
压缩模块，从标志位FIFO中读到的是0和1构成的序列，如果某一段子序列Xi对应的标志位是1，与之相邻的子序列Xi+1的对应的标志位也是1，将子序列Xi+1最大值αi+1和最小值βi+1与子序列Xi的最大值αi和最小值βi构成数组M＝{αi+1,βi+1,αi,βi}；判断M的最大值和最小值之差是否小于容限r，若是，则将子序列Xi对应的标志位加1，并用数组M的最大值和最小值按时间上的位置关系取代原来Xi的值，Xi+1被丢弃；若不是，则对后面的序列重复上述步骤。
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