Tìm hiểu và xây dựng hệ thống TeleMedicine

PHAÀN A : LYÙ THUYEÁT VAØ LAÄP TRÌNH CHÖÔNG 1: TÌM HIEÅU TELEMEDICINE 1.1 Giôùi thieäu telemedicine. 1.1.1 Ñònh nghóa telemedicine. Telemedicine coù nghóa laø y hoïc töø xa.Khaùi nieäm naøy ñöôïc moâ taû theo nhieàu caùch vaø nhieàu ngöõ caûnh khaùc nhau nhöng chöa coù söï chaáp nhaän veà ñònh nghóa naøy.Toå chöùc söùc khoûe theá giôùi (World Health organization-WHO) ñaõ ñöa ra nghóa telemedicine nhö sau: Vieäc chaêm soùc söùc khoûe cuøng söï phoái hôïp giöõa vieäc nghe nhìn vaø truyeàn döõ lieäu (döõ lieäu bao goàm nhöõng hình aûnh coù ñoä phaân giaûi cao,caùc baêng video soáng ñoäng vaø thoâng tin veà beänh aùn cuûa beänh nhaân). Trong töông lai telemedicine ñöôïc phaùt trieån cuøng vôùi söï phaùt trieån cuûa coâng ngheä maùy tính vaø coâng ngheä truyeàn thoâng ñeå coù ñöôïc hieäu quaû trong vieäc chaêm soùc söùc khoûe roäng raûi cho moïi ngöôøi daân. 1.1.2 Heä thoáng telemedicine trong theá giôùi coâng nghieäp. Nhöõng quoác gia coâng nghieäp phaùt trieån nhö ôû vuøng Baéc Myõ,Chaâu aâu,Nhaät, vaø UÙc coù nhieàu kinh nghieäm veà telemedicine vaø ôû taïi caùc nöôùc naøy telemedicine ñöôïc öùng duïng treân 50 naêm.Ví duï nhö vieän Nebraska Psychiatric Institute vaøo naêm 1959 laø tröôøng hôïp daàu tieân treân theá giôùi duøng maïch ñoùng cuûa tivi keát noái vôùi beänh vieän Norfolk Hospital caùch nhau 112 daëm.Keát noái naøy ñöôïc söû duïng bôûi nhieàu baùc só ñeå giuùp hoï trong vieäc ñieàu trò beänh nhaân.Vaø vieäc thöïc hieän ñaàu tieân noåi baäc khaùc cuûa telemedicine laø truyeàn soùng aâm thanh qua maøn hình video ñöôïc thieát laäp vaøo thaùng 4/1968 giöõa beänh vieän toång hôïp Massachusetts General Hospital vaø phi tröôøng Boston’s Logan.Söï keát noái naøy raát caàn thieát trong vieäc chaêm soùc söùc khoeû kòp thôøi cho nhaân vieân phi tröôøng , cho haønh khaùch vaø seõ loaïi boû söï khoâng caàn thieát nhöõng phoøng maïch gaàn phi tröôøng trong vieäc vaän chuyeån beänh nhaân. Telemedicine laø söï tieán boä vöôït baäc trong theá giôùi hieän ñaïi.Ngaøy nay noù ñöôïc duøng roäng raõi töø cuoäc goïi ñieän thoaïi ñôn giaûn giöõa baùc só vaø beänh nhaân cho ñeán vieäc tö vaán qua email roài ñeán Virtual Realty(thöïc teá aûo) trong vieäc giaûi phaåu töø xa.Haàu heát nhöõng öùng duïng cuûa telemedicine ñöôïc duøng nhieàu ôû caùc vuøng noâng thoân,trong caùc vieän ,trong quaân ñoäi vaø trong khoâng gian.Söï caàn thieát cuûa telemedicine ôû caùc vuøng noâng thoân laø do khoâng coù baùc só chuyeân khoa trong vieäc chuaån ñoaùn beänh cuõng nhö khoâng coù caùc thieát bò caàn thieát ñeå chöõa. Trong hình 1.1 döôùi ñaây beänh nhaân ñöôïc kieåm tra bôûi baùc só vaø phuï taù cuûa oâng trong khi video truyeàn tröïc tieáp töø tai trong cuûa beänh nhaân cho caùc baùc só ôû nôi khaùc xem vaø chuaån ñoaùn. Hình 1.1:Heä thoáng telemedicine truyeàn thoâng. Cô quan NASA(National Aeronautics and Space Adminstration)cuûa Myõ ñaõ quan taâm ñeán telemedicine töø raát laâu vaø ñaõ coù nhöõng thöû nghieäm sôùm nhaát. Nhöõng thöû nghieäm cuûa NASA ñöôïc thöïc hieän vaøo naêm 1960 khi ñöa con ngöôøi bay vaøo khoâng gian.Vì söï thieáu huït cuûa caùc chuyeân gia y hoïc treân taøu vuõ truï neân caùc baùc só döôùi maët ñaát leä thuoäc nhieàu vaøo heä thoáng telemedicine ñeå theo doõi söùc khoûe cuûa caùc phi haønh gia treân taøu vuõ truï.Do vieäc truyeàn thoâng giöõa traùi ñaát vaø caùc phi haønh gia coù moät khoaûng thôøi gian chôø laâu neân NASA ñaõ phaùt trieån heä thoáng telemedicine thoâng minh ñeå giuùp caùc phi haønh gia quyeát ñònh ñuùng ñaén veà cuoäc soáng cuûa mình khi caùch xa traùi ñaát haønh trieäu daëm. Hình 1.2:Boä telemedicine cuûa NASA 1.1.3 Nhöõng quoác gia ñang phaùt trieån telemedicine. Nhöõng quoác gia ñang phaùt trieån coù raát ít kinh nghieäm hoaëc khaû naêng ít thaønh coâng vôùi telemedicine.Nguyeân nhaân do nhöõng thieát bò naøy coù chi phí cao keát noái Internet , cuøng vôùi heä thoáng video trong hoäi thaûo vaø caùc thieát bò ñaét tieàn khaùc.Coâng ngheä naøy quaù ñaét noù vöôït ngoaøi khaû naêng cuûa caùc toå chöùc söùc khoûe ôû nhöõng nöôùc ñang phaùt trieån maø ôû caùc nöôùc naøy caàn nhöõng thöù chuû yeáu nhö caùi aên ,maëc vaø vaccine laø chính.ÔÛ caùc quoác gia ñang phaùt trieån coù tæ leä giöõa baùc só vaø beänh nhaân raát cao.Ví nhö ôû Myõ tæ leä giöõa moät baùc só coù theå chöõa cho 200 ñeán 500 beänh nhaân trong khi ôû caùc nöôùc ñang phaùt trieån nhö Ñoâng Phi thì tæ leä naøy khaù cao laø moät baùc só chöõa cho 40000 ngöôøi. Do ñoù vieäc chaêm soùc söùc khoûe cho ngöôøi daân ôû caùc quoác gia naøy laø nhieäm vuï vaø laø ñieàu tieân quyeát ñeå phaùt trieån kinh teá vaø tieán boä xaõ hoäi. 1.2 Boä telemedicine kit Telemedicine kit ñöôïc thieát keá vaø xaây döïng duøng cho vieäc chuaån ñoaùn töø xa raát caàn cho ngöôøi beänh.Boä telemedicine kit söû duïng nhöõng phaàn chính trong döï aùn LINCOS (Little Intelligent Communities-döï aùn ôû hai quoác gia Coäng hoøa Dominican vaø Costa Rica duøng chaêm soùc söùc khoûe cho ngöôøi daân ôû nhöõng vuøng noâng thoân,vuøng xaâu,vuøng xa).Do boä telemedicine kit linh hoaït noù coù theå daãn ñeán phoøng khaùm hay taïi nhaø. Boä telemedicine kit (hình1.3)ñöôïc thieát keá goàm moät thuøng nhöïa chöùa maùy tính duøng phaàn meàm telemedicine vaø moät soá thieát bò ngoaïi vi y khoa tích hôïp vôùi nhau ñeå thu nhöõng thoâng tin chuaån ñoaùn cuûa beänh nhaân. Hình 1.3:Boä telemedine kit 1.2.1 Ñaëc taû telemedicine kit. Nhöõng ñaëc taû ñaàu tieân veà telemedicine kit ñaõ döïa treân neàn taûng cuûa cuoäc nghieân cöùu veà vieäc truyeàn thoâng tin y teá giöõa hai quoác gia Costa Rica vaø Coäng hoøa Dominican.Y teá laø ñieàu thaät caàn thieát cho vieäc trao ñoåi giöõa hai quoác gia veà caùc vaán ñeà lieân quan ñeán lónh vöïc y khoa cuõng nhö laø vieäc trao ñoåi giöõa hai vuøng khaùc nhau trong cuøng moät quoác gia ñoù.Ví duï nhö Costa Rica,Boä y teá ñaõ nghieân cöùu thaáu ñaùu vaøo naêm 1996 ñeå ñaùnh giaù söï caàn thieát trong lónh vöïc y teá phuïc vuï coäng ñoàng.Vieäc nghieân cöùu naøy nhìn chung khaû quan cho vieäc quyeát ñònh thöïc thi moät chöông trình telemedicne treân dieän roäng ôû Costa Rica. Naêm 1999 moät nhoùm nghieân cöùu y hoïc töø trung taâm Future Health taïi tröôøng ñaïi hoïc Rochester ñaõ ñöa coâng ngheä RAP(Rapid Assessment Procedure-laø chöông trình chaêm soùc söùc khoûe coäng ñoàng ñöôïc leân keá hoaïch vaø ñaùnh giaù tính töông thích cuûa saûn phaåm môùi tröôùc khi ñöa ra thò tröôøng ñeå chaéc chaén nhöõng thieát bò hoaëc nhöõng heä thoáng ñaït hieäu quaû) vaøo Costa Rica vaø Coäng hoøa Dominican ñeå ñaùnh giaù hieäu quaû vaø söï nhanh nhaïy caàn thieát trong vieäc phuïc vuï coäng ñoàng ôû hai nöôùc ñoù. Boä telemedicine kit coù 5 thaønh phaàn: +Baûng ghi thoâng tin töø beänh nhaân nhö tim vaø phoåi baèng moät oáng nghe soá. +Ñieän taâm ñoà thu tín hieäu vôùi 12 ñaàu daây. +Thu nhöõng hình aûnh vaø baêng video coù ñoä phaân giaûi cao cuûa maét,tai, muõi, hoïng vaø vuøng da. +Baûng ño maùu beänh nhaân,xung,nhieät ñoä cô theå vaø troïng löôïng. +Ñöa nhöõng file leân vaø laáy xuoáng töø cô sôû döõ lieäu trong baûng ghi thoâng tin y khoa treân maïng. 1.2.2 Nhöõng thieát bò ngoaïi vi. Moät soá thieát bò ngoaïi vi giao tieáp vôùi maùy tính xaùch tay ñeå thu döõ lieäu y hoïc ôû daïng vaên baûn,ñoà hoïa,aâm thanh vaø hình aûnh video.Khi nhöõng thieát bò treân khoâng söû duïng ,chuùng seõ ñöôïc caát vaøo beân trong thuøng doïc theo theo maùy tính.Ñieän nguoàn trong thuøng naøy söû duïng pin hoaëc caém tröïc tieáp vaøo maùy tính. Nhöõng thieát bò ngoaïi vi giao tieáp vôùi maùy tính ñöôïc caém tröïc tieáp vaøo moät taám panel ôû treân thuøng maùy.Hình 1.4 trình baøy vieäc truy xuaát vaøo moät taám panel moät caùch tuaàn töï,baèng caùch nhìn nhöõng bieåu töôïng treân panel. Hình 1.4:Taám panel duøng caém thieát bò. 1.2.2.1 OÁng nghe ñieän töû Hình 1.5:OÁng nghe telemedicine kit Boä telemedicine coù moät oáng nghe ñieän töû (hình 1.5)ñeå thu nhöõng aâm thanh cuûa tim vaø phoåi beänh nhaân.OÁng nghe ñieän töû ñang ñöôïc söû duïng nhieàu nhaát trong lónh vöïc giaùo duïc(nhöõng sinh vieân ngaønh y coù theå duøng oáng nghe ñieän töû ñeå nghe nhòp tim cuûa ngöôøi beänh khi maø thaày giaùo höôùng daãn caùch nghe).OÁng nghe ñieän töû coù aâm thanh truyeàn qua maøng rung tôùi boä nghe vaø coù moät vaøi söï caûi tieán ñeå aâm thanh truyeàn toát nhö:loaïi boû söï maát aâm thanh vaø loaïi boû nhöõng aâm thanh quaù lôùn(coøn goïi laø doäi aâm),thieát laäp khaû naêng khueách ñaïi aâm thanh ôû nhieàu möùc,khaû naêng loïc aâm thanh nhieãu vaø coâ laäp aâm thanh trong moät vuøng coù taàn soá chaáp nhaän ñöôïc. Ñieån hình laø oáng nghe soá Stethos ñöôïc löïa choïn vì chi phí thaáp vaø hieäu quaû cao.Vôùi taàn soá thích hôïp treân bieåu ñoà chuùng ta so saùnh giöõa oáng nghe Stethos vaø oáng nghe ñaït chuaån aâm thanh(hình 1.6).Töø bieåu ñoà coù theå thaáy söï khaùc nhau ôû caùc möùc ño,Stethos khueách ñaïi aâm thanh coù taàn soá thaáp trong khi vaãn giaûm tieáng oàn ôû taàn soá cao.Tröôùc ñaây oáng nghe ñieän töû chæ thöïc hieän vieäc nghe khoâng thu ñöôïc nhöng coù moät söï caûi tieán laø duøng daây cuûa thieát bò naøy tröïc tieáp ñöa tín hieäu aâm thanh vaøo ngoõ input cuûa maùy tính thay vì ñöa qua boä tai nghe.Tín hieäu töø boä tai nghe ñöôïc khueách ñaïi ôû möùc thích hôïp ñeå ñöa leân maùy tính vaø noù cho pheùp nhöõng baùc só coù theå nghe qua boä tai nghe khi hoï caém boä tai nghe vaøo taám panel treân maùy tính. Hình 1.6:Bieåu ñoà xuaát taàn soá cuûa oáng nghe Stethos 1.2.2.2 Ñieän taâm ñoà(Electrocardiogram Recorder-ECG) Tim laø nguyeân nhaân gaây ra nhieàu caùi cheát treân theá giôùi vaø chuùng thöôøng khoâng ñöôïc chuaån ñoaùn moät caùch ñaày ñuû.Ñieän taâm ñoà(ECG)ñöôïc söû duïng ñeå theo doõi nhòp tim vaø coù theå phaùt hieän kòp thôøi nhöõng nhòp tim baát thöôøng,ECG coøn duøng ño löôïng maùu vaø khí oxy trong ngöôøi beänh nhaân.Nhöõng heä thoáng ECG ñuùng chuaån coù kích thöôùc lôùn,chi phí ñaét vaø coù theå in nhöõng keát quaû ra giaáy maø khoâng caàn qua maùy queùt beân ngoaøi.Ñeå ñieän taâm ñoà coù khaû naêng chuaån ñoaùn,boä telemedicine ñöôïc trang bò 12 ñaàu daây noái vôùi maùy tính.Thieát bò ECG cho pheùp nhaân vieân ño coù theå thu vaø chuyeån phaàn ñieän taâm ñoà cuûa beänh nhaân tôùi vieän tim ñeå baùc só chuaån ñoaùn.Moät trong nhöõng caûi tieán cuûa thieát bò naøy laø phaàn meàm coù theå phaûn hoài nhöõng tín hieäu maø noù nhaän ñöôïc.Ñieàu naøy coù nghóa laø neáu beänh nhaân phaùt hieän nhöõng vaán ñeà veà tim thì heä thoáng ECG seõ mang tôùi nhöõng baùc só chuaån ñoaùn ngay laäp töùc vaø sau ñoù beänh nhaân chôø söï traû lôøi töø vieän tim( hình 1.7). Hình 1.7:Ñieän taâm ñoà(ECG) ño beänh nhaân. 1.2.2.3 Heä thoáng hình aûnh trong y khoa Heä thoáng hình aûnh y khoa ñöôïc söû duïng trong boä telemedicine duøng ñeå thu hình aûnh vaø baêng video töø da cuûa beänh nhaân(ngoaøi ra coù theå kieåm tra maét,tai,muõi.hoïng).Da cho bieát söï xuaát hieän cuûa caùc trieäu chöùng ôû ngöôøi beänh treân theá giôùi.Do ñoù nhöõng hình aûnh veà da yeâu caàu phaûi coù ñoä phaân giaûi cao vaø phaûi roõ neùt. Moâ hình telemedicine coù ñoä phaân giaûi cao(410.000 pixel),camera CCD(Charge Couple Device-duïng cuï gheùp ñieän tích) côõ 1/4 inch ñöôïc tích hôïp roõ neùt.Camera naøy ñöôïc saûn xuaát bôûi AMD(American Medical Development-Toå chöùc phaùt trieån y khoa ôû Myõ). Camera naøy ñaét nhaát trong boä telemedicinevì noù ñaït chuaån FDA(Food and Drug Administration) noù coù theå loaïi boû hình aûnh phaûn chieáu luùc ñang kieåm tra,khaû naêng xoay roäng 1-200x,…Moät trong nhöõng ñaëc tính quan troïng cuûa camera naøy laø taïo nguoàn aùnh saùng thích hôïp ôû nhöõng nôi khoâng coù aùnh saùng(hình1.8). Hình 1.8 Moâ taû hình aûnh camera quay trong tai ngöôøi. 1.3.Nhöõng yeáu toá quan troïng khi phaùt trieån telemedicine. Moät soá vaán ñeà caàn bieát khi phaùt trieån telemedicine nhö hình aûnh,aâm thanh,thu baêng video vaø vieäc löïa choïn giöõa hai coâng ngheä store and forward vaø real-time. 1.3.1 Chaát löôïng thu döõ lieäu. Caàn coù söï ñaùnh giaù ñuùng veà chaát löôïng döõ lieäu thu,sau ñoù löu tröõ vaø truyeàn leân maïng. Döõ lieäu coù chaát löôïng toát thöôøng laø fìle coù kích thöôùc lôùn do ñoù thôøi gian truyeàn leân maïng laø raát laâu.Söï caûi tieán coâng ngheä ñaõ giaûi quyeát vaán ñeà ñoù baèng caùch neùn döõ lieäu vaø taêng baêng thoâng khi truyeàn. 1.3.1.1 Thu aâm thanh coù chaát löôïng . Taàn soá cuûa tim vaø phoåi töø 20Hz tôùi 2KHz.Ñeå löu aâm thanh ñaït yeâu caàu trong quaù trình thu thì taàn soá laáy maãu phaûi lôùn ít nhaát laø hai laàn so vôùi taàn soá cho ban ñaàu.Ví duï cho taàn soá 2KHZ ño tim vaø phoåi thì taàn soá laáy maãu phaûi lôùn hôn 4KHz thì chaát löôïng aâm thanh môùi ñaït.(theo nguyeân lyù Nyquist laáy maãu). Caùc file aâm thanh cuûa tim vaø phoåi thöôøng ñöôïc löu tröõ vôùi thôøi gian ngaén(vaøi giaây) vaø keát noái maïng Internet truyeàn vôùi toác ñoä 128kbps.Taàn soá phoå aâm thanh ôû ngöôøi laø 20Hz- 20KHz. 1.3.1.2 Chaát löôïng hình aûnh vaø baêng video khi thu Hình aûnh vaø baêng video caàn coù chaát löôïng toát ñeå coù theå gôûi tôùi cho baùc syõ töø xa chuaån ñoaùn.Chaát löôïng phaûi leä thuoäc vaøo nhöõng öùng duïng hình aûnh ví duï nhö hình aûnh hieån thò vuøng tay beänh nhaân coù chaát löôïng thaáp( 200x200 pixels,8 bit,ñoä phaân giaûi khoâng cao) vaø coù moät soá maùy queùt nhö Computed Tomography(coøn goïi laø CT) coù theå xöû lyù hình aûnh 256x256 pixels,8 bit cho chaát löôïng toát ñeå thöïc hieän truyeàn hieäu quaû cho vieäc chuaån ñoaùn.Moät ví duï khaùc laø maùy chuïp X quang coù 2000x2000 pixels,vôùi 12 bit ñoäng cho hình aûnh thaät toát. Theo Krupinski vaø nhöõng nhaø nghieân cöùu thuoäc tröôøng ñaïi hoïc Arizona ñaõ ñaùnh giaù hieäu quaû cuûa vieäc gôûi hình aûnh vaø vieäc khaùm tröïc tieáp thì thaáy coù 83% söï gioáng nhau khi chuaån ñoaùn. 1.3.2 Coâng ngheä Real-Time vaø Store and Forward trong telemedicine. Boä telemedicine trong LINCOS söû duïng coâng ngheä store and forward(löu tröõ vaø chuyeån ñi) laø quaù trình truyeàn baát ñoàng boä vaø coâng ngheä thöù hai laø real-time laø quaù trình truyeàn ñoàng boä. Coâng ngheä store and forward bao goàm moät nhaân vieân ño nhaän döõ lieäu cuûa beänh nhaân (nhöõng hình aûnh,aâm thanh,file döõ lieäu,caùc trieäu chöùng cuûa beänh nhaân,..)vaø gôûi chuùng leân maïng Internet ñeå nhöõng baùc só theo doõi chuaån ñoaùn.Theo phöông phaùp naøy thì raát toán nhieàu thôøi gian vì phaûi chôø keát quaû traû lôøi töø phía baùc só nhöng veà chi phí thì khoâng toán keùm nhieàu so vôùi real-time. Coâng ngheä real-time laø nhöõng baùc só chöõa trò hay chuaån ñoaùn nhìn tröïc tieáp beänh nhaân qua heä thoáng video gioáng nhö heä thoáng video trong caùc cuoäc hoäi thaûo.Coâng ngheä naøy raát thuaän tieän vì beänh nhaân coù theå ñaët caâu hoûi tröïc tieáp cho baùc só vaø nhaän ñöôïc caâu traû lôøi ngay laäp töùc.Nhöng veà chi phí laép ñaët thì khaù cao vaø toán keùm. Caû hai coâng ngheä treân ñeàu coù söï giôùi haïn laø khoâng coù khaû naêng mang nhöõng caûm giaùc khi tieáp xuùc.Hai coâng ngheä naøy khoâng cho baùc só tieáp xuùc qua da cuûa beänh nhaân ñeå coù nhöõng chuaån ñoaùn moät caùch chính xaùc nhaát.Trong hai coâng ngheä treân thì real-time toát hôn store and forward vì baùc syõ coù theå nhìn qua maøn hình ñeå xem xeùt chuaån ñoaùn chính xaùc.Coøn store and forward thì chæ gôûi nhöõng thoâng tin maø khoâng hoûi tröïc tieáp laïi phaûi maát thôøi gian chôø ñôïi. 1.4. Telemedicine trong töông lai Nhöõng söï caûi tieán coâng ngheä nhanh choùng trong lónh vöïc maùy tính ,lónh vöïc trí tueä nhaân taïo,löu tröõ vaø neùn döõ lieäu cuøng vôùi truyeàn thoâng khoâng daây toác ñoä cao,caùc boä caûm öùng trong lónh vöïc y khoaseõ taïo ra khaû naêng môùi cho vieäc caûm öùng trong töông lai. Trong töông lai coù haøng chuïc boä caûm öùng ñöôïc gaén taïi nhaø duøng boä vieãn thaùm y khoa( duïng cuï ghi nhaän vaø truyeàn thoâng soá veà baèng voâ tuyeán)coù theå truyeàn tôùi maùy tính caù nhaân vaø thöïc hieän coâng vieäc caäp nhaät döõ lieäu môùi.Coâng vieäc truyeàn do beänh nhaân thöïc hieän taïi nhaø vaø vieäc caäp nhaät caùc döõ lieäu do baùc só thöïc hieän. CHÖÔNG 2 : LYÙ THUYEÁT VEÀ THU TÍN HIEÄU 2.1 Tín hieäu vaø phaân loaïi tín hieäu 2.1.1 Ñònh nghóa tín hieäu Caùc tín hieäu bieåu thò tin(hay thoâng tin)noùi chung goàm tieáng noùi,döõ lieäu,hình aûnh,…Coù nhieàu loaïi tín hieäu maø hai loaïi lôùn laø tín hieäu töông töï(lieân tuïc thôøi gian) vaø tín hieäu soá (rôøi raïc thôøi gian).Xöû lyù tín hieäu laø duøng caùc maïch ñieän töû vaø maùy tính(phaàn cöùng vaø phaàn meàm)ñeå taïo moät taùc ñoäng naøo ñoù leân tín hieäu khieán tín hieäu ra khaùc tín hieäu vaøo theo caùch maø ta muoán. Tín hieäu laø söï bieán thieân cuûa bieân ñoä theo thôøi gian.Bieân ñoä coù theå laø ñieän theá(ñieän aùp),doøng ñieän,coâng suaát,…nhöng thöôøng ñöôïc hieåu laø ñieän theá.ÔÛ ñaây coù yeáu toá bieân ñoä vaø yeáu toá thôøi gian .Hình 2.1 laø moät ví duï v(t) t Hình 2.1:Ñònh nghóa tín hieäu. Tín hieäu coù theå do maïch ñieän töû taïo ra roài truyeàn taûi trong maïch ñieän töû hoaëc caùc moâi tröôøng truyeàn tin.Trong nhieàu tröôøng hôïp tín hieäu khoâng coù nguoàn goác ñieän nhöng do moät caûm bieán(coøn goïi laø boä chuyeån ñoåi hay ñaàu doø)ñoåi thaønh tín hieäu ñieän ví duï caùi vi aâm chuyeån söï rung ñoäng trong khoâng khí thaønh tín hieäu aâm thanh,camera chuyeån ñoåi aùnh saùng vaø maøu saéc cuûa caûnh thaønh tín hieäu hình aûnh maøu,…. Nhieãu(hay tieáng oàn ñieän)laø tín hieäu do chính baûn thaân maïch ñieän töû phaùt sinh ra(phoå bieán nhaát laøm nhieät nhieãu) hay töø beân ngoaøi thaâm nhaäp vaøo maïch(ví duï saám seùt,ñoùng taét caàu dao ñieän). Daïng soùng nhö hình 2.1, laø daïng soùng bieán thieân cuûa tín hieäu,ví duï daïng hình sin , hình vuoâng,…Thöôøng khi ta noùi tín hieäu hay daïng soùng laø nhö nhau. 2.1.2 Phaân loaïi daïng soùng Veà daïng soùng ta coù tín hieäu sin,vuoâng tam giaùc,xung,doác,baäc,…. Veà taàn soá laø tín hieäu haï taàn,aâm taàn,cao taàn,sieâu cao taàn,cöïc cao taàn,…Hoaëc ñoâi khi phaùt trieån theo böôùc soùng:soùng raát daøi,soùng daøi,soùng trung bình,soùng ngaén,soùng viba, soùng nanomet,…. v(t) t (a) t (b) Hình 2.2:Tín hieäu giaùn ñoaïn Veà söï lieân tuïc ngöôøi ta phaân ra tín hieäu lieân tuïc vaø giaùn ñoaïn(khoâng lieân tuïc).Lieân tuïc hay giaùn ñoaïn laø xeùt veà bieân ñoä hoaëc thôøi gian.Ví duï tín hieäu ôû hình 2.1 laø lieân tuïc caû veà bieân ñoä laãn thôøi gian.Tín hieäu ôû hình 2.2a ñöôïc xem nhö giaùn ñoaïn veà bieân ñoä vì söï bieán thieân bieân ñoä giöõa hai möùc 0 vaø 1 laø ñoät bieán(thôøi gian baèng khoâng).Tín hieäu hình 2.2b laø giaùn ñoaïn veà thôøi gian vì chæ hieän höõu trong moät thôøi gian ngaén(so vôùi thôøi gian maø ta quan taâm hay quan saùt). Veà daïng soùng hay söï lieân tuïc ngöôøi ta coøn phaân ra tín hieäu töông töï vaø tín hieäu soá maø thöôøng goïi laø tín hieäu rôøi raïc thôøi gian.Tín hieäu bieán thieân lieân tuïc veà bieân ñoä nhö hình 2.1 laø tín hieäu töông töï.Tín hieäu nhö hình 2.2a laø tín hieäu soá. 2.2 Laáy maãu tín hieäu Tín hieäu töông töï noùi chung lieân tuïc veà thôøi gian.Trong thoâng tin soá hoaëc xöû lyù tín hieäu soá(Digital Singal Processing - DSP) ngöôøi ta khoâng duøng nguyeân veïn tín hieäu töông töï lieân tuïc veà thôøi gian maø thay theá tín hieäu bôûi moät soá bieân ñoä cuûa noù ôû nhöõng thôøi ñieåm caùch ñeàu nhau. Caùc bieân ñoä naøy laø caùc maãu cuûa tín hieäu.Ví duï ñeå löu tröõ moät tín hieäu töông töï vaøo boä nhôù soá(nhö cuûa maùy tính) ngöôøi ta khoâng theå löu tröõ tín hieäu lieân tuïc nguyeân thuyû ñöôïc maø chæ löu tröõ caùc maãu rôøi raïc cuûa tín hieäu.Dó nhieân söï laáy maãu phaûi nhö theá naøo ñoù ñeå töø caùc maãu ngöôøi ta coù theå phuïc hoài tín hieäu töông töï nguyeân thuyû khi caàn,hay noùi caùch khaùc caùc maãu phaûi bieåu thò ñöôïc tín hieäu.Khi xöû lyù caùc maãu cuûa moät tín hieäu(ví duï tieáng noùi cuûa moät ngöôøi)thì cuõng nhö laø xöû lyù chính tín hieäu ñoù. 2.2.1 Laáy maãu tín hieäu,ñònh lyù laáy maãu. Söï laáy maãu tín hieäu ñoåi moät tín hieäu lieân tuïc thôøi gian thaønh tín hieäu rôøi raïc thôøi gian maø thöôøng goïi laø tín hieäu soá. 2.2.1.1 Nguyeân lyù laáy maãu Hình 2. 3 trình baøy nguyeân lyù laáy maãu tín hieäu. Tín hieäu töông töï lieân tuïc thôøi gian x(t) ñöôïc nhaân vôùi tín hieäu laáy maãu (coøn goïi haøm laáy maãu) s(t) ñeå taïo caùc caùc maãu xâ(t) (coøn goïi tín hieäu ñaõ laáy maãu) : xâ(t) = x(t).s(t) (2.1) x(t) xââââ(t) s(t) (b) x(t) X xâ(t) = x(t).s(t) s(t) (a) Hình 2.3 Nguyeân lyù laáy maãu tín hieäu (a) maïch nhaân; (b) boä chuyeån maïch. Khi s(t) laø caùc xung coù bieân ñoä 1, caùc maãu laø bieân ñoä cuûa tín hieäu ôû caùc thôøi ñieåm laáy maãu. Boä chuyeån maïch (hình 2.3b) thöïc hieän pheùp nhaân tín hieäu: tín hieäu laáy maãu s(t) ñieàu khieån coâng taéc, khi coâng taéc ñoùng, bieân ñoä luùc ñoù cuûa tín hieäu x(t) ñi qua vaø laø maãu xâ(t), khi coâng taéc hôû tín hieäu x(t) khoâng qua ñöôïc. Hình 2.4 laø tín hieäu töông töï x(t) vaø caùc maãu xâ(t). 0 T 2T 3T 4T 5T 6T 7T t tín hieäu töông töï x(t) caùc maãu xâ(t) Hình 2.4 Caùc maãu laø caùc bieân ñoä luùc laáy maãu. Thöôøng söï laáy maãu xaûy ra ñeàu ñaën ôû khoaûng caùch thôøi gian T, goïi laø khoaûng laáy maãu hay chu kyø aáy maãu. fs = 1/T ñöôïc goïi laø toác ñoä laáy maãu (maãu/s) hoaëc taàn soá laáy maãu (Hz). Caùc maãu phaûi töông ñoái gaàn nhau ñeå coù theå coù theå bieåu thò tín hieäu. Nhöng neáu laáy maãu saùt quaù, töùc taàn soá laáy maãu cao quaù, thì seõ taïo khoù khaên cho maïch laáy maãu vaø coù quaù nhieàu maãu ñeå löu tröõ vaø xöû lyù (töùc hao boä nhôù vaø xöû lyù chaäm). 2.2.1.2 Ñònh lyù laáy maãu Xem tín hieäu töông töï lieân tuïc thôøi gian x(t), bieåu thò moät thoâng tin naøo ñoù ví duï tieáng noùi. Tín hieäu laáy maãu s(t), laø chuoåi xung heïp coù khoå roäng thôøi gian raát nhoû dt, bieân ñoä 1, xaûy ra ñeàu ôû chu lyø T (taàn oá fs = 1/T). Hai tín hieäu x(t) vaø s(t) ñöôïc nhaân vôùi nhau ñeå taïo caùc maãu xâ(t), coøn goïi laø tín hieäu ñaõ laáy maãu, neân caùc maãu laø caùc xung coù khoå roäng dt vaø coù bieân ñoä laø bieân ñoä tín hieäu töông töï luùc laáy maãu. Thay vì goïi caùc maãu laø xâ(t) ngöôøi ta coù theå goïi x(nT) vôùi n laø 0, 1, 2, 3,…, -1, -2, -3,… Thaät ra sau naøy seõ ñöôïc vieát laø x(n). Giaû söû phoå bieân ñoä hai beân cuûa tín hieäu töông töï x(t), töùc ñoä lôùn cuûa bieán ñoåi Fourier X(f) nhö hình 2.5a. Do töï nhieân hay do taùc ñoäng cuûa moät loïc thoâng thaáp, taàn soá cao nhaát cuûa tín hieäu giaû söû laø fM. Trong phoå hai beân ta xem phoå cuûa tín hieäu töông töï ñöôïc giôùi haïn trong khoaûng taàn soá (-fM, fM). Söï bieán thieân cuï theå neáu laø phoå hai beân, tuøy thuoäc vaøo töøng tín hieäu cuï theå. | X(f) | -fM 0 fM f | XÂ(f) | -2fs -fs -fM 0 fM fs-fM fs fs+fM 2fs f fs/2 -fs/2 | XÂ(f) | -2fs -fs -fs/2 0 fs/2 fs 2fs f | XÂ(f) | -2fs -fs -fs/2 0 fs/2 fs 2fs f (b) (c) (d) (a) Hình 2.5 Phoå trong vieäc laáy maãu Giaû söû phoå cuûa tín hieäu töông töï. Phoå cuûa caùc maãu khi fs > 2fM. Phoå cuûa caùc maãu khi fs = 2fM. Phoå cuûa caùc maãu khi fs < 2fM. Khai trieån Fourier cuûa tín hieäu laáy maãu s(t) laø: Neân tín hieäu ñaõ laáy maãu laø: xâ(t) (2.3) Vì dt/T laø haèng soá neân phoå cuûa soá haïng ñaàu (dt/T)x(t) laø phoå cuûa x(t) (ta taïm xem thöøa soá nhaân dt/T nhö laø 1 cho tieän). Theo ñònh lyù dòch chuyeån taàn soá cuûa bieán ñoåi Fourier, phoå cuûa x(t)cos2pmfst laø phoå cuûa x(t) dòch chuyeån ñeán taàn soá mfs vaø ñeán taàn soá -mfs (hình 2.5b). Nhö vaäy phoå cuûa tín hieäu ñaõ laáy maãu xâ(t) laø phoå cuûa tín hieäu töông töï x(t) vaø caùc laëp laïi ôû caùc taàn soá 6fs, 26fs, 63fs, v.v. Söï laáy maãu taïo phoå roäng voâ haïn nhöng tuaàn hoaøn ôû chu kyø fs. Khoaûng taàn soá [-fs/2, fs/2] ñöôïc goïi khoaûng taàn soá Nyquist hay noùi taét laø khoaûng Nyquist. ÔÛ hình 2.5b caùc daûi phoå naèm caùch nhau neân ta coù theå phuïc hoài tín hieäu töông töï ñuùng baèng moät thoâng thaáp trong khoaûng Nyquist. ÔÛ hình 2.5c caùc daûi phoå saùt nhau nhöng chöa choàng leân nhau nhö ôû hình 2.5d neân veà nguyeân taéc ta vaãn coù theå loïc laáy laïi tín hieäu töông töï ñuùng duø loïc phaûi thaät chính xaùc vaø oån ñònh ñeå khoâng boû xoùt phaàn naøo cuûa daûi phoå trung taâm maø cuõng khoâng theå naøo loïc laáy laïi troïn veïn tín hieäu töông töï maø khoâng nhaän theâm ngoaøi yù muoán moät phaàn cuûa hai daûi phoå keá beân. Vaäy tröôøng hôïp hình 2.5c laø giôùi haïn maø ta coù theå phuïc hoài tín hieäu töông töï ñuùng. Ñònh lyù maãu phaùt bieåu: Ñeå caùc maãu bieåu thò ñuùng tín hieäu töông töï, töùc laø caùc maãu ta coù theå phuïc hoài tín hieäu töông töï ñuùng, toác ñoä laáy maãu phaûi lôùn hôn hay ít nhaát laø baèng hai laàn thaønh phaàn taàn soá cao nhaát cuûa tín hieäu töông töï: fs ³ 2fM (2.4) Taàn soá giôùi haïn 2fM ñöôïc goïi toác ñoä Nyquist. ÔÛ moät taàn soá laáy maãu fs naøo ñoù thì fs/2 ñöôïc goïi laø taàn soá Nyquist hay taàn soá gaáp (folding frequency), noù ñònh giôùi haïn cho khoaûng Nyquist [ -fs/2, fs/2 ]. Ñeå giöõ cho taàn soá laáy maãu fs khoâng lôùn laém thì fM phaûi ñöôïc giôùi haïn baèng moät loïc thoâng thaáp thaät hieäu quaû (caét boû taát caû taàn soá lôùn hôn fM cuûa tín hieäu töông töï). Ví duï tieáng noùi thöôøng ñöôïc giôùi haïn ôû fM = 3,4KHz neân taàn soá laáy maãu phaûi ít nhaát baèng 2 x 3,4KHz = 6,4KHz. Thöôøng taàn soá laáy maãu 8KHz (ñoâi khi 10KHz hoaëc hôn) ñöôïc duøng. Khi taàn soá laáy maãu lôùn hôn toác ñoä Nyquist ñaùng ñeå ta coù laáy maãu quaù möùc (oversampling), coøn neáu laáy maãu thaáp hôn toác ñoä Nyquist laø laáy maãu döôùi möùc (undersampling). ÔÛ hình 2.5d taàn soá laáy maãu fs < 2 fM (laáy maãu döôùi möùc) ta coù söï choàng phoå maø veà maët taàn soá tín hieäu ñöôïc goïi söï bieät danh (aliasing). Ñeå traùnh hieän töôïng choàng phoå hay bieät danh ta phaûi giôùi haïn hôn nöõa taàn soá fM hoaëc taêng taàn soá laáy maãu leân. Dó nhieân laáy maãu ôû taàn soá caøng cao thì caùc maïch phöùc taïp hôn vaø toån hao boä nhôù hôn. Cuõng caàn noùi theâm laø taàn soá laáy maãu phaûi chaäm hôn toác ñoä xöû lyù cuûa heä thoáng xöû lyù tín heu soá vaø maùy tính nhaát laø khi xöû lyù tín hieäu trong thôøi gian thöïc. 2.2.1.3 Laáy maãu bôûi chuoåi xung löïc Chuoãi xung löïc d(t) goàm caùc xung löïc (haøm delta Dirac) xaûy ra tuaàn hoaøn ôû chu kyø T (taàn soá fs = 1/T), moãi xung löïc coù khoå roäng tieán veà khoâng, coù bieân ñoä lôùn voâ haïn vaø coù dieän tích (cöôøng ñoä) baèng 1.Bieåu thöùc cuûa chuoåi xung laø: Caùc maãu xâ(t) laù caùc xung delta coù bieân ñoä voâ haïn vaø cöôøng ñoä baèng bieân ñoä luùc laáy maãu: Khai trieån Fourier cuûa chuoåi xung löïc laø: Neân caùc maãu cho bôûi: 0 T 2T 3T 4T 5T 6T t Hình 2.6 Laáu maãu baèng chuoåi xung löïc. s(t) 1 AÙp duïng ñònh lyù dòch chuyeån taàn soá cuûa bieán ñoåi Fourier: neáu X(f) laø bieán ñoåi cuûa x(t) thì X(f – f0) laø bieán ñoåI cuûa x(t)ej2pf0t. Do ñoù khi laáy bieán ñoåi Fourier hai veá phöông trình treân ta ñöôïc: Caùch khaùc ñeå ñöôïc keát quaû naøy laø ñònh lyù nhaân chaäp cuûa bieán ñoåi Fourier vaø vieát: Bieán ñoåi Fourier cuûa chuoåi xung delta laø: Theá vaøo: Keát quaû (2.6) vaø (2.9) cho thaáy phoå cuûa hai maãu laø söï laëp laïi cuûa phoå tín hieäu töông töï ôû taàn soá giöõa 0, 6fs, 62fs, v.v. Töø ñaây ta thaáy ñeå phoå khoâng laán leân nhau, toác ñoä laáy maãu phaûi thoûa ñònh lyù laáy maãu, töùc fs ³ 2fM. 2.2.2 Söï bieät danh(choàng phoå) Ñieàu gì xaûy ra neáu tín hieäu laáy ñöôïc maãu döôùi möùc, töùc laáy maãu ôû taàn soá chaäm hôn toác ñoä Nyquist ? Döïa treân söï taùi laäp tín hieäu baèng caùch loïc (hình 2.5) ta thaáy thaønh phaàn taàn soá cao cuûa phaàn phoå laëp ôû 6fs laãn vaøo thaønh phaàn taàn soá cao cuûa phaàn phoå trung taâm, vaø nhö vaäy tín hieäu ñöôïc taùi laäp seõ khoâng ñuùng. Xem tröôøng hôïp hình 2.7 trong ñoù tín hieäu x(t) coù caùc thaønh phaàn x1(t) ôû taàn soá f1, x2(t) ôû taàn soá f2 = 3f1 vaø ñaûo pha (ñeå thuaän tieän ta vieát f2 = -3f1), x3(t) ôû taàn soá f3 = 9f1 vaø cuøng pha. Thaønh phaàn x1(t) ñöôïc laáy maãu 4 laàn trong moät chu kyø töùc gaáp ñoâi toác ñoä Nyquist, coøn x2(t) ñöôïc laáy maãu 4/3 laán trong chu kyø öùc döôùi toác ñoä Nyquist, vaø x3(t) ñöôïc laáy maãu 4/9 laàn trong moät chu kyø töùc döôùi xa toác ñoä Nyquist. Khi caên cöù vaøo caùc maãu ñeå taùi laäp tín hieäu thì x1(t) trôû laïi ñuùng coøn x2(t) vaø x3(t) ñöôïc phuïc hoài nhö laø x1(t). Ngöôøi ta noùi x2(t) vaø x3(t) laø bieät danh cuûa x1(t). Nhö vaäy khi moät thaønh phaàn taàn soá cao cuûa tín hieäu ñöôïc laáy maãu döôùi möùc thì khi taùi laäp tín hieäu töø caùc maãu ta ñöôïc caùc thaønh phaàn töông öùng ôû taàn soá thaáp. Khaùc vôùi tröôøng hôïp caû ba tín hieäu sin töông töï ôû treân cuøng ñöôïc truyeàn ñi thì ôû ñaàu thu ta coù theå duøng loïc thoâng thaáp toát ñeå chæ laáy tín hieäu taàn soá thaáp nhaát x1(t). S2 S3 S4 S5 x2(t) x1(t) S1 x3(t) Hình 2.7 Söï bieät danh. Caùc tín hieäu x1(t), x2(t), x3(t) ñöôïc laáy maãu ôû S1, S2, S3, S4 (S5 ôû chu kyø tieáp theo). Do ñoù ñieàu quan troïng trong vieäc laáy maãu tín hieäu laø phaûi duøng moät loïc thoâng thaáp raát hieäu quaû ñeå loaïi boû caùc thaønh phaàn taàn soá cao hôn taàn soá cao nhaát fM cuûa tín hieäu maø ta muoán giöõ laïi, goïi ñaày ñuû laø tieàn loïc choáng bieät danh (antialiasing prefilter). Sau ñoù laáy maãu ôû toác ñoä 2fM (toác ñoä Nyquist). Ví duï vôùi tieáng noùi ngöôøi ta choïn fM ôû 3.4KHz vaø laáy maãu ôû taàn soá 6.8KHz. Neáu caùc thaønh phaàn taàn soá treân 3.4KHz coøn soùt laïi coù bieân ñoä ñaùng keå thì khi phuïc hoài tieáng noùi caùc maãu, caùc thaønh phaàn taàn soá cao coøn soùt laïi naøy trôû thaønh caùc thaønh phaàn taàn soá döôùi 3.4KHz vaø choàng leân tieáng noùi ôû taàn soá döôùi 3.4KHz ban ñaàu khieán tieáng noùi khoâng ñuùng. Khi tieàn loïc caøng khoâng lyù töôûng thì phaûi laáy maãu ôû taàn soá caøng cao, ví duï ôû 8KHz hoaëc 10Khz. Sau ñaây ta xeùt vaán ñeà moät caùch toaùn hoïc hôn. Tröôùc tieân xem tín hieäu ôû daïng haøm muõ phöùc: x(t) = ejvt = ej2pft (2.11) Laáy maãu ôû caùc thôøi ñieåm t = nT daãn ñeán caùc maãu: xâ(t) = x(nT) = ej2pfnT (2.12) Ta cuõng xem caùc hình sin khaùc ôû taàn soá f ± mfs (m = 0, 1, 2, …): vaø caùc maãu: Ñeå yù laø: Neân: = ej2pfnT = x(nT) Nhö vaäy caùc tín hieäu töông töï xm(t) khaùc nhau veà taàn soá nhöng coù chung caùc maãu (tín hieäu ñaõ laáy maãu). Do ñoù neáu chæ caên cöù vaøo caùc maãu thì caùc tín hieäu xm(t) laø khoâng phaân bieät ñöôïc, töùc chuùng bieät danh nhau. Luùc baáy giôø caùc tín hieäu sin ôû taàn soá: f, f ± fs, f ± 2fs, …, f ± mfs, … laø töông ñöông nhau. Vaäy._. neáu töø caùc maãu x(nT) maïch taùi laäp tín hieäu seõ cho laïi tín hieäu naøo ? Xem maïch taùi laäp laø moät loïc thoâng thaáp lyù töôûng naèm trong khoaûng Nyquist ( -fs/2, fs/2 ). Goïi taàn soá tín hieäu taùi laäp laø f0 . Neáu f naèm trong khoaûng Nyquist, töùc f £ fs/2, thì f0 = f. Coøn neáu f naèm ngoaøi khoaûng Nyquist, töùc f > fs/2, thì taàn soá bieät danh f0seõ khaùc f töùc tín hieäu phuïc hoài x0(t) seõ khaùc x(t) maëc duø chuùng cuøng caùc maãu: x0(nT) = x(nT). Moät caùch toång quaùt thì taàn soá taùi laäp f0 nhaän ñöôïc baèng caùch coäng hoaëc tröø vaøo f boäi soá cuûa fs ñeå coù caùc taàn soá naèm loït vaøo khoaûng Nyquist. Ngöôøi ta goïi thao taùc (toaùn töû) naøy laø mod: f0 = f mod (fs) Ví duï 1: AÂm thanh ñöôïc loïc ñeå coù phoå roäng ñeán 10KHz nhöng do loïc khoâng toát neân thöïc teá phoå roäng ñeán 30KHz. Taàn soá laáy maãu laø 20KHz. Haäu quaû khi phuïc hoài aâm thanh laø gì ? Giaûi: Khoaûng Nyquist laø [ -10KHz, 10KHz]. Caùc thaønh phaàn taàn soá töø 10KHz ñeán 30KHz ñöôïc bieät danh vaøo khoaûng Nyquist laø: 10 –20 = -20KHz [ f - fs [ 30 – 20 = 10KHz Nhö vaäy khi phuïc hoài, aâm thanh töø 10KHz ñeán 30KHz ñöôïc nghe ôû taàn soá –10KHz ñeán 10KHz maø boû yeáu toá pha, laø 0 ñeán 10KHz choàng leân aâm thanh 0 ñeán 10KHz nguyeân thuûy khieán aâm thanh nghe laïi bò sai leäch. 2.2.3 Tieàn loïc choáng bieät danh Maïch tieàn loïc choáng bieät danh laø moät loïc thoâng thaáp ñöôïc theâm vaøo tröôùc maïch laäy maãu ñeå loaïi boû caùc taàn soá fs/2 vaø cao hôn trong ñoù fs laø toác ñoä Nyquist. Tieàn loïc coù ñaùp öùng taàn soá (hay haøm truyeàn) goïi chung laø H(f). Tieàn loïc thöïc teá Caùc tieàn loïc choáng bieät danh thöïc teá coù ñaùp öùng khoâng giaûm ngay xuoáng khoâng beân ngoaøi khoaûng Nyquist neân caùc thaønh phaàn taàn soá cao coøn laïi seõ taïo söï bieät danh. Moät tieàn loïc choáng bieät danh thoâng thaáp coù ñaùp öùng taàn soá H(f) nhö hình 3.6. Daûi thoâng [ -ft, ft] phaûi naèm beân trong khoaûng Nyquist. Lyù töôûng thì ñaùp öùng phaûi phaúng trong suoát daûi thoâng naøy. Ngöôøi ta coù theå duøng moät loïc soá sau maïch laáy maãu tín hieäu ñeå buø tröø hay laøm baèng (san baèng) ñeå buø tröø cho söï suy giaûm veà phía taàn soá cao cuûa H(f). Taàn soá chaän fch vaø ñoä suy giaûm Ac phaûi sao cho giaûm ñöôïc söï bieät danh ôû möùc mong muoán. Taàn soá naøy ñöôïc choïn laø: fs = ft + fch (2.16) Vaø nhö vaäy taàn soá Nyquist fs/2 naèm ngay giöõa vuøng chuyeån tieáp cuûa loïc. Ñoä suy giaûm cuûa loïc tính baèng decibel ôû taàn soá f naøo ñoù so vôùi taàn soá tham chieáu f0, maø ñoái vôùi loïc thoâng thaáp laø taàn soá khoâng hoaëc raát thaáp, ñöôïc ñònh nghóa nhö: daûi chaän daûi thoâng daûi chaän | H(f) | Ac tieàn loïc lyù töôûng vuøng chuyeån tieáp -fch -fs/2 -ft 0 ft fs/2 fch f Hình 2.8 Tieàn loïc choáng bieät danh thoâng thaáp thöïc teá. Ñaùp öùng taàn soá cuûa loïc thoâng thaáp ôû taàn soá lôùn (treân xa taàn soá caét) thöôøng laø: Trong ñoù a laø haèng soá tuøy loïc vaø N laø baäc cuûa loïc. Vaäy ôû taàn soá cao ñoä suy giaûm tính baèng decibel, boû qua soá haïng haèng soá, laø: Vôùi tieàn loïc thöïc teá coù haøm soá chuyeån H(f) thì phoå tín hieäu ra ôû loïc laø: X(f) = H(f).X(f) Ñoä suy giaûm tính theo dB laø: Ay(f) = A(f) + AXa(f) (2.20) Khi laáy maãu tín hieäu x(t) phoå X(f) laëp laïi sau moãi chu kyø laáy maãu neân ñoä suy giaûm AY(f) seõ xaùc ñònh möùc ñoä choàng leân nhau cuûa caùc phoå laëp laïi, töùc möùc ñoä bieät danh. Ta phaûi choïn tieàn loïc sao cho ñoä suy giaûm AX(f) cuûa noù coäng vôùi ñoä suy giaûm AXa(f) cuûa phoå tín hieäu vaøo ñuû lôùn ñeå giaûm theåu söï bieät danh. 2.2.4 Nhieãu trong heä thoáng thoâng tin Thuaät ngöõ nhieãu ñeà caäp ñeán nhöõng tín hieäu ñieän khoâng mong muoán maø luoân luoân hieän dieän trong caùc heä thoáng ñieän.Söï hieän dieän cuûa tín hieäu nhieãu choàng laán leân tiùn hieäu coù xu höôùng laøm giaûm tín hieäu;noù laøm maùy nhaän khoù nhaän daïng ñuùng tín hieäu vaø do ñoù haïn cheá toác ñoä truyeàn thoâng tin .Nhieãu phaùt sinh töø nhieàu nguoàn khaùc nhau caû do con ngöôøi taïo laãn töï nhieân.Nhieãu nhaân taïo coù theå töø caùc nguoàn nhö nhieãu tia löûa ñieän khôûi ñoäng ,quaù ñoä chuyeån maïch vaø caùc tín hieäu böùc xaï ñieän töø khaùc.Nhieãu töï nhieân bao goàm nhieãu maïch ñieän vaø thieát bò. Thieát keá toát maïch coù theå loaïi ñöôïc nhieàu nhieãu vaø caùc aûnh höôûng khoâng mong muoán cuûa chuùng baèng caùch loïc,chaén,löïa choïn phöông phaùp ñieàu cheá vaø vò trí thu toát .Tuy nhieân coù moät nhieãu töï nhieân ,goïi laø nhieãu nhieät hay nhieãu Johnson khoâng theå loaïi boû ñöôïc. Chuùng ta coù theå moâ taû nhieãu nhieät nhö quaù trình ngaãu nhieân Gauusian trung bình khoâng(trung bình baèng khoâng ).Moät quaù trình Gaussian ,n(t) laø moät haøm ngaãu nhieân coù giaù trò n ôû baát kyø thôøi ñieåm naøo vaø coù theå ñöôïc moâ taû moät caùch thoáng keâ baèng haøm maät ñoä xaùc suaát Gaussian p(n) 2 s trong ñoù laø variance cuûa n.Haøm maät ñoä Gaussian chuaån hoùa cuûa quaù trình baäc 1 coù döôïc baèng caùch giaû sö ûσ =1 .Pdf chuaån hoaù naøy ñöôïc veõ trong hình 3.7 Chuùng ta thöôøng bieåu dieãn tín hieäu nhieãu laø toång cuûa bieán ngaãu nhieân nhieãu Gaussian vaø tín hieäu dc: z=a+n trong ñoù z laø tín hieäu ngaãu nhieân, a laø thaønh phaàn dc vaø n laø bieán ngaãu nhieân. σ σ =1 2σ … -3 -2 -1 0 1 2 3 ….. Hình 2.9 Maät doä xaùc suaát Gaussian chuaån hoùa. 2.2.5 Maïch taùi laäp töông töï Moät caùch toång quaùt maïch taùi laäp tín hieäu töông töï töø caùc maãu rôøi raïc cuûa tín hieäu laø moät loïc thoâng thaáp coù taàn soá caét baèng taàn soá Nyquist fs/2 neáu taàn soá laáp maãu fs thoûa ñònh lyù laáp maãu (fs phaûi ít nhaát baèng toác ñoä Nyquist töùc ít nhaát gaáp ñoâi thaønh phaàn taàn soá cao nhaát cuûa tín hieäu töông töï coøn laïi sau khi ñaõ qua tieàn loïc choáng bieät danh). Baûn thaân maïch taùi laäp tín hieäu töông töï laø maïch töông töï. Maïch taùi laäp h(t) x0(t) tín hieäu töông töï taùi laäp xâ(t) hay x(nT) caùc maãu (tín hieäu rôøi raïc) x0(t) 0 T t xâ(t) 0 T t Hình 2.10 Taùi laäp tín hieäu töông töï. 2.2.5.1 Nguyeân lyù cuûa maïch taùi laäp Muïc ñích cuûa maïch taùi laäp töông töï laø chuyeån ñoåi caùc maãu rôøi raïc xâ(t), hoaëc coøn vieát x(nT), trôû thaønh tín hieäu töông töï x0(t) (hình 2.10). Caùch deã hình dung laø noái caùc ñænh cuûa caùc maãu laïi vôùi nhau, hình bao nhaän ñöôïc chính laø tín hieäu töông töï. Caùch thöïc teá döïa vaøo nguyeân lyù maïch laáy maãu vaø giöõ maãu (sample and hold) hoaëc maïch taùch soùng ñænh (peak detector) do söï naïp xaû cuûa tuï ñieän. Moãi maãu ñöôïc duy trì bieân ñoä cho ñeán khi gaëp maãu keá tieáp. Vieäc noái gaàn nhö ngang naøy (do söï xaû ñieän cuûa tuï ñieän, ñöôøng noái haøm muõ giaûm chaäm) laøm daïng soùng goàm caùc xung maãu thaønh moät hình bao coù daïng gaàn ñuùng vôùi tín hieäu töông töï bieåu thò bôûi x(nT) töùc tín hieäu töông töï sau tieàn loïc. Veà maët taàn soá laø boû bôùt caùc thaønh phaàn taàn soá cao neân maïch laø moät loaïi loïc thoâng thaáp. Bieåu thöùc cuûa tín hieäu laáy maãu laø: Goïi h(t) laø ñaùp öùng xung cuûa maïch taùi laäp thì tín hieäu töông töï taùi laäp laø: Nhö vaäy ñaùp öùng xung x(t) cuûa maïch taùi laäp laø haøm noái ñænh caùc maãu lieân tieáp nhau. veà maët taàn soá thì phoå cuûa tín hieäu töông töï taùi laäp cho bôûi: X0(f) = H(f)XÂ(f) Trong ñoù XÂ(f) laø phoå cuûa caùc maãu xâ(t) goàm daûi phoå giöõa vaø caùc daûi phoå laëp laïi nhö ñaõ bieát: 2.2.5.2 Maïch taùi laäp lyù töôûng Maïch taùi laäp lyù töôûng khi noù cho tín hieäu töông töï ra x0(t) gioáng nhö tín hieäu töông töï x(t) ñöôïc bieåu thò bôûi caùc maãu xâ(t), hay noùi caùch khaùc phoå X0(f) gioáng nhö phoå X(f). Neáu phoå X(f) ñöôïc haïn cheá taàn soá vaø caùc phoå laëp laïi cuûa XÂ(f) khoâng laán leân nhau (hình 2.11) trong khoaûng Nyquist [ -fs/2, fs/2 ] phoå XÂ(f) seõ gioáng nhö X(f)/T: TXÂ(f) Hình 2.11 Phoå cuûa TYÂ(t). Trong tröôøng hôïp naøy ñaùp öùng xung taànsoá cuûa maïch taùi laäp lyù töôûng laø loïc thoâng thaáp coù ñaùp öùng phaúng trong suoát khoûng Nyquist roài giaûm ngay xuoáng khoâng beân ngoaøi khoaûng: Ñaùp öùng xung cuûa maïch taùi laäp lyù töôûng nhaän ñöôïc baèng caùch laáy bieán ñoåi Fourier nghòch cuûa H(f): Keát quaû: h(t) 1 maïch taùi laäp lyù töôûng maïch taùi laäp caàu thang -T 0 T t Hình 2.12 Ñaùp öùng xung cuûa maïch taùi laäp lyù töôûng. Ñaùp öùng xung cuûa maïch taùi laäp lyù töôûng coù daïng sinx/x. Ñaùp öùng naøy laø phi nhaân quaû neân khoâng thöïc teá. 2.2.5.3 Haäu loïc Caùc thaønh phaàn phoå cuûa caùc phoå laëp, coøn goïi laø aûnh phoå, coøn soùt coù theå ñöôïc khöû ñi baèng moät loïc thoâng thaáp tieáp theo goïi laø haäu loïc choáng aûnh (anti-image post filter). Loïc naøy coù taùc duïng laøm trôn tru daïng soùng töông töï ra ôû maïch taùi laäp caàu thang. Caùc öùng duïng xöû lyù tín hieäu soá cao caáp nhö ôû aâm thanh soá ñoøi hoûi tieàn loïc vaø haäu loïc moät caùch khaéc khe. maïch taùi laäp caàu thang haäu loïc choáng aûnh höôûng Tín hieäu töông töï (thoâ) Tín hieäu töông töï (nhuyeãn) Tín hieäu soá Hình 2.13 Taùc ñoäng cuûa haäu loïc choáng aûnh höôûng. 2.3 Giôùi thieäu maïch khueách ñaïi thuaät toaùn (OP_AMP) phuïc vuï vieäc thu tín hieäu 2.3.1. Khaùi nieäm: Duøng boä khueách ñaïi ñeå khueách ñaïi tín hieäu thu ñöôïc . Boä khueách ñaïi thuaät toaùn vaø caùc boä khueách ñaïi thoâng thöôøng veà cô baûn khoâng coù söï khaùc nhau. Caû hai loaïi ñeàu duøng ñeå khueách ñaïi ñieän aùp, doøng ñieän vaø coâng suaát. Trong khi tính chaát cuûa boä khueách ñaïi thoâng thöôøng phuï thuoäc vaøo keát caáu beân trong cuûa maïch thì taùc duïng cuûa boä khueách ñaïi thuaät toaùn coù theå thay ñoåi ñöôïc vaø chæ phuï thuoäc vaøo caùc linh kieän maéc ôû maïch ngoaøi. Ñeå thöïc hieän ñieàu ñoù, boä khueách ñaïi thuaät toaùn phaûi coù ñoä khueách ñaïi raát lôùn vaø trôû khaùng ra raát nhoû. Hieän nay caùc boä khueách ñaïi thuaät toaùn ñoùng vai troø quan troïng vaø ñöôïc öùng duïng roäng raõi trong kyõ thuaät khueách ñaïi,taïo tín hieäu hình sin vaø xung trong boä oån aùp vaø boä loïc tích cöïc,… Boä khueách ñaïi thuaät toaùn ñöôïc bieåu dieãn nhö hình veõ sau: + - Boä khueách ñaïi thuaät toaùn(BKDTT) Trong ñoù: V+, I+: ñieän aùp vaø doøng ñieän ngoõ vaøo khoâng ñoåi V-, I-:ñieän aùp vaø doøng ñieän ngoõ ra ñoåi Vd: ñieän aùp vaøo hieäu Boä khueách ñaïi thuaät toaùn khueách ñaïi tín hieäu ñieän aùp: Vd = V+ - V-, vôùi heä soá khueách ñaïi A0>0. Do ñoù ñieän aùp seõ laø: Neáu V- = 0 thì V0 = A0 .V+, luùc naøy ñieän aùp ra ñoàng pha vôùi ñieän aùp vaøo laø V+. Vì vaäy ngöôøi ta goïi cöûa(+) laø cöûa vaøo khoâng ñaûo hoaëc cuûa vaøo thuaän cuûa boä khueách ñaïi thuaät toaùn Neáu V+ = 0 thì V0 = A0 .V+, daáu tröø theå hieän ñieän aùp ra ngöôïc pha vôùi ñieän aùp vaøo neân ngöôøi ta goïi cöûa (-) vaøo ñaûo cuûa boä khueách ñaïi thuaät toaùn. Ngoaøi ra boä khueách ñaïi thuaät toaùn thöôøng coù ba tính chaát ñeå trôû thaønh moät Op –Amp lyù töôûng: Ñoä lôïi voâ haïn Trôû khaùng vaøo voâ cuøng lôùn Trôû khaùng ra baèng 0 Theo lyù thuyeát, neáu Op – AMP coù ñoä lôïi voâ haïn thì moät ñieän aùp ngoõ vaøo cöïc nhoû ngoõ ra töông öùng phaûi coù ñieän aùp ra lôùn voâ haïn. Thöïc söï thì ñoä lôïi cuõng khoâng theå naøo voâ haïn, ngay caû tröôøng hôïp ñoä lôïi raát lôùn cuõng khoâng coù theå. Tuy nhieân, neáu noái ñuùng khi ngoõ vaøo raát nhoû seõ taïo ñieän aùp ngoõ ra ñeán gaàn giaù trò cöïc ñaïi (döông hay aâm). Trong thöïc teá chuùng ta ít khi ñöôïc nhö vaäy maø phaûi duøng theâm ñieän trôû beân ngoaøi noái vôùi Op – AMP ñeå taïo ra nhöõng ñoä lôïi maø chuùng ta mong muoán. Nhöõng ñoä khueách ñaïi nhö mong muoán nhöõng ñieän trôû taïo ra nhöõng ñoä lôïi giaûm thoâng qua tín hieäu hoài tieáp. 2.3.2. Maïch cô baûn cuûa boä khueách ñaïi thuaät toaùn: Khi duøng boä KÑTT khueách ñaïi tín hieäu, ngöôøi ta duøng hoài tieáp aâm maø khoâng duøng hoài tieáp döông vì hoài tieáp döông laøm cho boä khueách ñaïi thuaät toaùn laøm vieäc ôû trong cheá ñoä baûo hoøa. Hoài tieáp laøm giaûm ñoä khueách ñaïi nhöng laøm cho boä khueách ñaïi thuaät toaùn laøm vieäc oån ñònh. Trong moät soá tröôøng hôïp ngöôøi ta duøng hoài tieáp aâm laãn hoài tieáp döông nhöng löôïng hoài tieáp aâm lôùn hôn löôïng hoài tieáp döông. Maïch khueách ñaïi khoâng ñaûo: Phöông trình Kirchoff 1 cho ngoõ vaøo V+ V1 = V+ Phöông trình Kirchoff 2 cho ngoõ vaøo V- V-/R1 + V- - V0/Rf = 0 Theo tính chaát cuûa Op – AMP: V- = V+ = V1 [(V1/R1)+(V1 – V0)/Rf ]= 0 V1 Rf + V1 R1 – V0 R1 = 0 V0 = [(Rf + R1 / R1)] 2) Maïch khueách ñaïi ñaûo: Phöông trình Kirchoff 1 cho ngoõ vaøo V+ V+ = 0 Phöông trình Kirchoff 2 cho ngoõ vaøo V- [(V-/R1) + (V- - V0)/Rf] = 0 Theo tính chaát cuûa Op – AMP: V- = V+ = V1 [(V1/R1)+V/Rf ]= 0 V0 = - [(Rf / R1) * V1)] 3) Maïch khueách ñaïi ñeäm: Phöông trình Kirchoff 1 cho ngoõ vaøo V+ V1 = V+ Phöông trình Kirchoff 2 cho ngoõ vaøo V- V- = V0 Theo tính chaát cuûa Op – AMP: V- = V+ = V1 V0 = V1 CHÖÔNG 3: LYÙ THUYEÁT VEÀ ÑO NHIEÄT ÑOÄ Caùc phöông phaùp ño 3.1.1 Khaùi nieäm chung Trong nghieân cöùu khoa hoïc, trong saûn xuaát cuõng nhö trong ñôøi soáng sinh hoaït haèng ngaøy, luoân luoân caàn xaùc ñònh nhieät ñoä cuûa moâi tröôøng hay cuûa moät vaät naøo ñoù. Vì vaäy vieäc ño nhieät ñoä ñaõ trôû thaønh moät vieäc laøm voâ cuøng caàn thieát. Ño nhieät ñoä laø moät trong nhöõng phöông thöùc ño löôøng khoâng ñieän. Nhieät ñoä caàn ño coù theå raát thaáp (moät vaøi ñoä Kelvin), cuõng coù theå raát cao (vaøi ngaøn, vaøi chuïc ngaøn ñoä Kelvin). Ñoä chính xaùc cuûa nhieät coù khi caàn tôùi moät vaøi phaàn ngaøn ñoä, nhöng coù khi vaøi chuïc ñoä cuõng coù theå chaáp nhaän ñöôïc. Vieäc ño nhieät ñoä ñöôïc tieán haønh nhôø caùc duïng cuï hoã trôï chuyeân bieät nhö caëp nhieät ñieän, nhieät ñieän trôû, diode vaø trasistor, IC caûm bieán nhieät ñoä, caûm bieán thaïch anh … Tuøy theo khoaûng nhieät ñoä caàn ño vaø sai soá cho pheùp maø ngöôøi ta löïa choïn caùc loaïi caûm bieán vaø phöông phaùp ño phuø hôïp. Khoaûng nhieät ñoä ño baèng phöông phaùp tieáp xuùc vaø duøng caëp nhieät ñieän töø 200 ñoä C ñeán 1000 ñoä C, ñoä chính xaùc coù theå ñaït tôùi ±1% ñeán 0,1%. Khoaûng nhieät ñoä ño baèng phöông phaùp tieáp xuùc vaø duøng caëp nhieät ñieän (caëp nhieät ngaãu) laø töø -270 ñoä C ñeán 2500 ñoä C vôùi ñoä chính xaùc coù theå ñaït tôùi ±1% ñeán 0,1%. Khoaûng nhieät ñoä ño baèng phöông phaùp tieáp xuùc vaø duøng caùc caûm bieán tieáp giaùp P-N (diode, transistor, IC) laø töø -200 ñoä C ñeán 200 ñoä C, sai soá ñeán ±0,1%. Caùc phöông phaùp ño khoâng tieáp xuùc nhö böùc xaï, quang phoå… coù khoaûng ño töø 1000 ñoä C ñeán vaøi chuïc ngaøn ñoä C vôùi sai soá ±1% ñeán 10%. Thang ño nhieät ñoä goàm: thang ño Celcius(ñoä C), thang ño Kelvin (ñoä K), thang ño Fahrenheit(ñoä F), thang ño Rankin (ñoä R). T(0C) = T(0K) – 273,15 T(0F) = T(0R) – 459,67 T(0C) = [T(0F) - 32 ]*5/9 T(0F) = T(0C) * 5/9 + 32 3.1.2. Söï lieân heä giöõa caùc thang ño ôû nhöõng nhieät ñoä quan troïng: Kelvin(0K) Celcius(0C) Rankin(0R) Fahrenheit(0F) 0 -273.15 0 -459.67 273.15 0 491.67 32 273.16 0.01 491.69 32.018 373.15 100 671.67 212 3.1.3. Caùc phöông phaùp ño nhieät ñoä: Ta coù theå chia quaù trình ño nhieät ñoä ra laøm ba khaâu chính: 3. 1.3.1. Khaâu chuyeån ñoåi: Khaâu chuyeån ñoåi nhieät ñoä thöôøng döïa vaøo nhöõng bieán ñoåi mang tính chaát ñaëc tröng cuûa vaät lieäu khi chòu söï taùc ñoäng cuûa nhieät ñoä. Coù caùc tính chaát ñaëc tröng nhö sau ñaây: Söï bieán ñoåi ñieän trôû. Söùc ñieän ñoäng sinh ra do söï cheânh leäch nhieät ñoä ôû caùc moái noái cuûa caùc kim loaïi khaùc nhau. Söï bieán ñoåi theå tích, aùp suaát. Söï thay ñoåi cöôøng ñoä böùc xaï cuûa vaät theå khi bò ñoát noùng. Ñoái vôùi chuyeån ñoåi nhieät ñieän, ngöôøi ta thöôøng döïa vaøo hai tính chaát ñaàu tieân ñeå cheá taïo ra caùc caëp nhieät ñieän (Thermocouple), nhieät ñieän trôû kim loaïi hay baùn daãn, caùc caûm bieán nhieät ñoä döôùi daïng caùc linh kieän baùn daãn nhö: diode, transistor, caùc IC chuyeân duøng. 3.1.3.2. Khaâu xöû lyù: Caùc thoâng soá veà ñieän sau khi ñöôïc chuyeån ñoåi töø nhieät ñoä seõ ñöôïc xöû lyù tröôùc khi qua ñeán phaàn chæ thò. Caùc boä phaän ôû khaâu xöû lyù goàm coù: phaàn hieäu chænh, kheách ñaïi, bieán ñoåi ADC(Analog – Digital - Converter)…Ngoaøi ra coøn coù theå coù caùc maïch ñieän boå sung nhö: maïch buø sai soá, maïch phoái hôïp toång hôïp… 3.1.3.3. Khaâu chæ thò: Khaâu chæ thò tröôùc ñaây thöôøng söû duïng caùc cô caáu cô ñieän, ôû ñoù keát quaû ño ñöôïc theå hieän baèng goùc quay hoaëc söï di chuyeån thaúng cuûa kim chæ thò. Ngaøy nay, vôùi söï phaùt trieån cuûa coâng ngheä ñieän töû, ñaõ saûn xuaát nhieàu loaïi IC giaûi maõ, IC soá chuyeân duøng trong bieán ñoåi ADC, vì vaäy cho pheùp ta söû duïng khaâu chæ thò soá deã daøng nhö duøng led 7 ñoaïn hoaëc maøn hình tinh theå loûng LCD. ÔÛ ñoù, keát quaû ño ñöôïc theå hieän baèng caùc con soá trong heä thaäp phaân. 3.1.3.3.1. Ño nhieät ñoä baèng nhieät ñieän trôû: Nhieät ñieän trôû thöôøng duøng ñeå ño nhieät ñoä cuûa hôi nöôùc, khí than trong caùc ñöôøng oáng, caùc loø phaûn öùng hoùa hoïc, caùc noài hôi, khoâng khí trong phoøng… Nguyeân lyù laøm vieäc cuûa thieát bò naøy laø döïa vaøo söï thay ñoåi ñieän trôû theo nhieät ñoä cuûa caùc vaät daãn ñieän, töùc laø ñieän trôû moät haøm theo nhieät ñoä: R = f(T). Cuoän daây ñieän trôû thöôøng naèm trong oáng baûo veä, tuøy theo coâng duïng maø voû ngoaøi coù theå laøm baèng thuûy tinh, kim loaïi hoaëc goám. a) Nhieät ñieän trôû kim loaïi(Thermetal): Nhieät ñieän trôû kim loaïi ñöôïc cheá taïo döôùi daïng daây nhoû quaán quanh moät ñeá caùch ñieän (thöôøng baèng söù troøn, deïp hay voøng xuyeán) vaø ñöôïc boïc baèng moät lôùp voû baûo veä (thuûy tinh, söù, thaïch anh…). Vaät lieäu cheá taïo nhieät ñieän trôû kim loaïi ñoøi hoûi caàn phaûi thoûa maõn caùc yeâu caàu: Heä soá nhieät lôùn. Ñieän trôû suaát lôùn. Tính oån ñònh hoùa – lyù cao. Tính thuaàn khieát veà maët caáu taïo hoùa hoïc cao. b) Nhieät ñieän trôû baùn daãn(Thermistor): Ñaây laø loaïi caûm bieán nhieät nhaïy caûm vôùi söï thay ñoåi nhieät ñoä, ñöôïc cheá taïo baèng chaát baùn daãn, thöôøng goïi laø Thermistor. Ñaëc ñieåm cuûa Thermistor laø ñieän trôû cuûa noù bieán ñoåi raát lôùn theo nhieät ñoä. Thaønh phaàn chính cuûa noù laø boät oxyt kim loaïi nhö Mangan, Nickel, saét… hoaëc hoån hôïp tinh theå MnAl2O, Zn2TiO4. Nhieät keá Thermistor ñöôïc cheá taïo baèng caùch ñònh hình, sau ñoù nung noùng ñeán 100 ñoä C trong moâi tröôøng oxy hoùa. Vieäc choïn tyû leä hôïp caùc oxyt hoaëc hoãn hôïp tinh theå vaø moâi tröôøng nung giöõ vai troø quan troïng, quyeát ñònh chaát löôïng cuûa Thermistor. Trong nhöõng naêm gaàn ñaây, caùc nhieät keá Thermistor ñöôïc söû duïng nhieàu vì noù coù öu ñieåm: ñoä nhaïy cao, ñaëc tính nhieät oån ñònh, kích thöôùc nhoû, hình daùng thay ñoåi deã daøng cheá taïo. Nhieät ñieän trôû baùn daãn chia laøm hai loaïi: -Nhieät ñieän trôû coù heä soá nhieät döông PT (Positive Thermistor) laøm vieäc treân - nguyeân taéc: khi nhieät taêng thì R taêng, loaïi naøy ñöôïc caáu taïo töø moät trong nhöõng hôïp chaát sau: Ceramic, Saét, Titan, Bari… -Nhieät ñieän trôû coù heä soá nhieät aâm NT (Negative Thermistor) laøm vieäc treân nguyeân taéc khi nhieät ñoä taêng thì R giaûm. Thaønh phaàn chính cuûa loaïi naøy laø boät oxyt kim loaïi Mn, Ni hoaëc caùc hoån hôïp tinh theå Aluminate Mn (MnAl2O), Titanate keõm (Zn2TiO4) Nguyeân lyù laøm vieäc – ñaëc tuyeán laøm vieäc: Ñaëc tuyeán nhieät ñoä cuûa nhieät ñieän trôû baùn daãn loaïi PT: R A B C M O T Vuøng A: heä soá nhieät aâm Vuøng B: heä soá nhieät döông raát lôùn Vuøng C: heä soá aâm saâu, vuøng naøy raát nguy hieåm vaø nhieät ñieän trôû deã bò phaù huûy Ñieåm M: laø ñieåm ñieàu haønh nhieät ñieän trôû. Ñaùp öùng nhieät ñoä töùc thôøi khi cöôøng ñoä doøng taêng voït, nhieät ñieän trôû hoaït ñoäng bình thöôøng trong khi chôø ñeán nhieät ñoä taêng. Heä soá nhieät vaø ñieåm ñieàu haønh naøy thay ñoåi theo thaønh phaàn caùc hôïp chaát caáu taïo Thermistor. Ñoä bieán thieân coù theå töø 10% ñeán 90% treân ñoä baùch phaân. Ñaëc tuyeán nhieät ñoä cuûa nhieät ñieän trôû baùn daãn loaïi NT: R O Ñaëc tuyeán cuûa NT coù daïng hyperbol do söï thay ñoåi cuûa chaát baùn daãn theo nhieät ñoä. Trò soá cuûa ñieän trôû giaûm raát nhanh khi nhieät ñoä taêng. Quan heä naøy ñöôïc bieåu dieãn bôûi haøm: R(T) = A.eB/T A: heä soá ñieän trôû phuï thuoäc ñieän trôû suaát cuûa baùn daãn. B: heä soá nhieät phuï thuoäc vaøo tính chaát vaät lyù cuûa vaät lieäu laøm chaát baùn daãn vaø loaïi Thermistor. B = 3000 Þ5000: thermistor ño nhieät ñoä thaáp B = 6000 Þ13000:thermistor ño nhieät ñoä cao Khi nhieät ñoä caøng giaûm thì ñoä nhaïy cuûa Thermistor caøng taêng. Ñoù laø moät öu ñieåm cuûa nhieät keá naøy. Phaïm vi söû duïng Thermistor töø 100 ñoä C ñeán 400 ñoä C. Vì laø chaát baùn daãn neân khi söû duïng ôû nhieät ñoä hôn 200 ñoä C thì Thermistor phaûi coù boïc chaát lieäu nhieät. c) Löu yù khi söû duïng nhieät ñieän trôû: Khi mua nhieät ñieän trôû caàn caên cöù vaøo quy caùch ñeå choïn nhieät ñieän trôû phuø hôïp vôùi ñieàu kieän ño. Ví duï caàn ño trong moâi tröôøng deã aên moøn thì phaûi duøng loaïi voû baèng theùp hôïp kim khoâng ræ coù tính chaát choáng moøn. Nhieät ñoä vaø aùp löïc moâi tröôøng ño khoâng vöôït quaù giôùi haïn quy ñònh cuûa töøng loaïi. Khoâng neân ñaët nhieät keá ôû nhöõng nôi coù chaán ñoäng, rung ñoäng, va chaïm. Ñaàu daây noái vaøo daây ñoàng hoà chæ nhieät ñoä khoâng ñöôïc noùng quaù 100 ñoä C. Vò trí ñaët caûm bieán nhieät (loaïi nhieät ñieän trôû coù voû baûo veä) toát nhaát laø theo höôùng thaúng ñöùng. Khi buoäc phaûi höôùng vò trí naèm ngang thì phaûi quay oå ñaáu daây ra cuûa nhieät ñieän trôû theo höôùng xuoáng döôùi ñeå traùnh nöôùc loït vaøo. Neáu ño nhieät ñoä ôû ñöôøng oáng coù doøng khí hoaëc nöôùc chaûy qua thì vò trí ñaàu ño caàn ñaët quaù taâm oáng (ñaàu oáng ôû vò trí 2/3 ñöôøng kính oáng nöôùc hoaëc khí). d) Moät soá nhieät ñieän trôû thoâng duïng: Nhieät ñieän trôû Platin Nhieät ñieän trôû Nickel Nhieät ñieän trôû ñoàng Nhieät ñieän trôû Tungsteøne 3.1.3.3.2. Ño nhieät ñoä baèng hoûa keá hoùa hoïc: Hoûa keá quang hoïc laø teân goïi chung cuûa caùc duïng cuï ño nhieät ñoä baèng caùch öùng duïng caùc tính chaát cuûa heä thoáng thaáu kính quang hoïc ñeå thu laáy caùc böùc xaï cuûa vaät theå roài caên cöù theo ñoä böùc xaï cuûa vaät theå ñeå xaùc ñònh nhieät ñoä. Nguyeân lyù cô baûn: Nguyeân lyù laøm vieäc cuûa hoûa keá quang hoïc laø döïa treân caùc hieän töôïng böùc xaï cuûa caùc vaät theå ôû caùc nhieät ñoä cao, trong ñoù coù vai troø cuûa vaät ñen tuyeät ñoái. Ñoù laø moät thöïc theå vaät chaát coù khaû naêng haáp thu hoaøn toaøn taát caû caùc böùc xaï nhaän ñöôïc maø khoâng phoùng xaï. Moät soá daïng cuûa hoûa keá thoâng duïng: Hieän nay, trong coâng nghieäp ngöôøi ta duøng raát nhieàu loaïi hoûa keá quang hoïc nhö hoûa keá böùc xaï, hoûa keá vi sai, hoûa keá maøu saéc, hoûa keá nhieät ngaåu… Neáu hoûa keá tieâu thuï toaøn boä naêng löôïng cuûa böùc xaï toaøn phaàn cuûa vaät theå, ñoù laø hoûa keá böùc xaï toaøn phaàn. Hoûa keá quang ñieän duøng söï so saùnh giöõa söï phaùt saùng cuûa daây toùc nhoïn ñeøn ñöôïc cheá taïo ñaëc bieät vôù ñoä saùng cuûa vaät nung noùng vaø xaùc ñònh chính xaùc daây toùc vaø nhieät ñoä. Hoûa keá quang ñieän cho keát quaû ño khoâng phuï thuoäc vaøo ngöôøi quan saùt vaø coù theå noái lieân maïch vôùi caùc thieát bò khoáng cheá nhieät ñoä töï ñoäng. Phaïm vi söû duïng: Phaïm vi söû duïng laø nhieät ñoä cuûa vaät caàn ño khoâng döôùi 8000C. Taát caû caùc loaïi hoûa keá quang hoïc ñieàu coù sai soá khoâng vöôït quaù 1%. Tuy nhieân, baûng chæ nhieät treân caùc hoûa keá chæ hoaøn toaøn chính xaùc vôùi vaät ñen tuyeät ñoái (quy öôùc coù böùc xaï baèng 1). Vì vaäy, vôùi giaù trò thaät cuûa nhieät ñoä caùc vaät caàn ño phuï thuoäc vaøo möùc ñoä ñen cuûa töøng chaát phaùt saùng. Hoûa keá quang ñieän laø duïng cuï ño nhieät ñoä giaùn tieáp neân coù nhieàu thuaän lôïi, coù theå ño töø xa maø khoâng caàn tieáp xuùc vôùi vaät caàn ño. 3.1.3.3.3. Ño nhieät ñoä duøng Diode vaø Transistor: Nhöõng thaønh phaàn ñöôïc söû duïng, diode hay trasistor Silicium ñöôïc maéc nhö diode (cöïc neàn vaø cöïc thu noái chung) ñöôïc cung caáp theo chieàu thuaän doøng ñieän I khoâng ñoåi, ñieän aùp V ôû hai cöïc cuûa chuùng, tuøy thuoäc vaøo nhieät ñoä, ñieàu naøy coù theå xem nhö tín hieäu ñieän ñi ra töø caûm bieán tuøy thuoäc vaøo nhieät ñoä. V V V1 V2 I Vd I I1 I2 a) b) c) Caùc thaønh phaàn caûm bieán döôïc söû duïng laøm caûm bieán ño nhieät ñoä: a) Diode b) Transistor maéc thaønh diode c)Hai Transistor gioáng nhau ñöôïc maéc nhö diode Ngöôøi ta lôïi duïng söï thay ñoåi tuyeán tính cuûa moái noái p-n ñoái vôùi nhieät ñoä ñeå cheá taïo ra caùc diode vaø transistor chuyeân duøng, laøm caàu caûm bieán nhieät trong ño löôøng vaø khoáng cheá nhieät ñoä. 3.1.3.3.4.Ño nhieät ñoä baèng IC: Kyõ thuaät vi ñieän töû cho pheùp cheá taïo ñöôïc nhöõng maïch keát noái goàm nhöõng transistor gioáng nhau ñöôïc söû duïng ñeå laøm caûm bieán hoaøn haûo ño nhieät ñoä döïa vaøo vieäc ño söï khaùc bieät ñieän aùp VBE döôùi taùc ñoäng cuûa nhieät ñoä. Caùc caûm bieán naøy taïo ra caùc doøng ñieän hoaëc ñieän aùp tyû leä vôùi nhieät ñoä tuyeät ñoái, vôùi ñoä tuyeán tính cao; noù coù ñieàu lôùi laø vaän haønh ñôn giaûn, tuy nhieân phaïm vi hoaït ñoäng giôùi haïn chæ trong khoaûng -500C ñeán 1500C. Nguyeân lyù chung cuûa IC ño nhieät ñoä: Laø maïch tích hôïp nhaän tín hieäu nhieät ñoä chuyeån thaøn tính hieäu döôùi daïng ñieän aùp hoaëc tín hieäu doøng ñieän. Döïa vaøo ñaët tính raát nhaïy caûm cuûa baùn daãn vôùi nhieät ñoä, taïo ra ñieän aùp hoaëc doøng ñieän tyû leä thuaän vôùi nhieät ñoä tuyeät ñoái. Ño tín hieäu ñieän, ta bieát ñöôïc nhieät ñoä cuûa tín hieäu caàn ño. Söï tích cöïc cuûa nhieät ñoä taïo ra ñieän tích töï do vaø caùc loå troáng trong chaát baùb daãn baèng söï phaù vôõ cuûa caùc phaân töû, böùc caùc electron thaønh daïng töï do di chuyeån qua caùc vuøng caáu truùc maïng tinh theå, taïo söï xuaát hieän caùc loå troáng nhieät laøm cho tyû leä ñieän töû töï do vaø caùc loå troáng taêng leân theo quy luaät haøm muõ vôùi nhieät ñoä. Keát quaû cuûa hieän töôïng naøy laø vôùi möùc ñieän aùp thuaän, doøng thuaän cuûa moái noái p-n (trong diode hay trong transistor) seõ taêng theo haøm muõ nhieät ñoä. b)Ñaëc tính moät soá IC ño nhieät thoâng duïng: LM135, LM235, LM335: Ngoõ ra laø ñieän aùp Ñoä nhaïy: 10mV/0C Doøng laøm vieäc : 400μA ⇒ 500 μA khoâng thay ñoåi ñaëc tính LM135 coù sai soá cöïc ñaïi laø 1,50C khi nhieät ñoä lôùn hôn 1000C Phaïm vi söû duïng: LM335 : -100C ⇒ 1250C LM235 : -400C ⇒ 1400C LM135 : -550C ⇒ 2000C LM35 : -550C ⇒ 1500C LM134, LM234, LM334: Ngoõ ra laø doøng ñieän Laøm vieäc vôùi khoaûng ñieän aùp roäng töø: 1V ⇒ 40V LM134-3, LM134-6: Taàm nhieät söû duïng : -500C ⇒ 1250C Ñoä chính xaùc : +3C LM234-3, LM234-6: Taàm nhieät söû duïng: -250C ⇒ 1000C Ñoä chính xaùc : +6C 3.2 Giôùi thieäu chung veà boä bieán ñoåi ADC vaø hoï IC74 Ngaøy nay vôùi söï phaùt trieån cuûa coâng ngheä ñieän töû, cuïm töø “kyõ thuaät soá” khoâng coøn xa laï ñoái vôùi moät kyõ sö ñieän töû, veà öu ñieåm thì kyõ thuaät soá vöôït troäi so vôùi töông töï veà caû chaát löôïng (xöõ lyù tín hieäu, tính khaùng nhieãu, löu tröõ,v.v…) vaø caû veà gia caû cuûa thieát bò. Boä chuyeån ñoåi ADC vaø DAC (töông töï sang soá vaø soá sang töông töï) laø caàu noái cuûa hai kyõ thuaät naøy, baát kyø tín hieäu naøo ñieàu ñöôïc soá hoùa vaø ngöôïc laïi töø soá sang töông töï (hay quaù trình khoâi phuïc laïi tín hieäu ban ñaàu - Analog). Nhö vaäy kyõ thuaät soá seõ laø söï löïa choïn toát nhaát cho giai ñoaïn hieän nay vaø trong töông lai. 3.2.1 Boä bieán ñoåi töông töï – soá(ADC 3.2.1.1. Bieán ñoåi töông töï – soá(ADC): Bieán ñoåi töông töï – soá (analog – digital) laø thaønh phaàn caàn thieát trong vieäc xöû lyù thoâng tin vaø caùc caùch ñieàu khieån söû duïng phöông phaùp soá. Tín hieäu thöïc ôû analog, moät heä thoáng tieáp nhaän döõ lieäu phaûi coù caùc boä phaän giao tieáp Analog – Digital (A/D). Caùc boä chuyeån ñoåi töông töï – soá, vieát taét laø ADC thöïc hieän hai chöùc naêng cô baûn laø löôïng töû hoùa vaø maõ hoùa. Löôïng töû hoùa laø gaùn cho nhöõng maõ nhò phaân töøng giaù trò rôøi raïc sinh ra trong quaù trình löôïng töû hoùa. 3.2.1.2. Toång quaùt: 3.2.1.2.1. Quan heä In – Out: Bieán ñoåi A/D coù tính chaát tæ leä. Tín hieäu vaøo Analog ñöôïc bieán ñoåi thaønh moät phaân soá X baèng caùch so saùnh vôùi tính hieäu tham chieáu Vref. Ñaàu ra cuûa boä ADC laø maõ cuûa phaân soá naøy. Baát kyø moät sai soá tín hieäu Vref naøo cuõng seõ daãn tôùi sai soá möùc ra, vì vaäy ngöôøi ta coá gaén giöõ cho Vref caøng oån ñònh caøng toát. Vref ADC Vin Digital Output Quan heä vaøo ra cuûa ADC. Neáu boä ADC xuaát maõ ra goàm n bit thì soá möùc ra rôøi raïc laø 2n. Ñoái vôùi quan heä tuyeán tính, taàn vaøo ñöôïc löôïng töû hoùa theo ñuùng möùc naøy. Moåi möùc nhö vaäy laø moät tín hieäu Analog ñöôïc phaân bieät vôùi 2 maõ keá tieáp nhau, noù chính laø kích thöôùc cuûa LSB(Least Significant Bit). Q=LSB=FS/2n Trong ñoù: Q : löôïng töû LSB : bit coù troïng soá thaáp FS : giaù trò toaøn thang Taát caû caùc giaù trò Analog cuûa löôïng töû Q ñöôïc bieåu dieãn bôûi maõ soá, maø maõ naøy töông öùng vôùi giaù trò trung bình cuûa löôïng töû (coù theå hieåu laø giöõa khoaûng LSB) goïi laø möùc ngöôõng. Caùc giaù trò Analog naèm trong khoaûng töø möùc ngöôõng sai bieät ñi ±1/2 LSB vaãn ñöôïc theå hieän baèng cuøng moät maõ, ñoù laø sai soá löôïng töû hoùa. Sai soá naøy coù theå seõ giaûm ñi baèng caùch taêng soá bit trong maõ ra cuûa boä ADC. Ngoõ Maõ ra boä 111 A/D 110 :möùc löôïng töû 101 100 011 010 001 000 0 1/8 ¼ 3/8 ½ 5/8 ¾ 7/8 Fs Ngoõ vaøo Analog Quan heä vaøo ra 3.2.1.2.2.Ñoä phaân giaûi: Laø giaù trò bieán ñoåi nhoû nhaát cuûa tín hieäu vaøo ra ñöôïc yeâu caàu ñeå thay ñoåi maõleân moät möùc. Ñoä ph._.