Расчет функциональных параметров
Курсовой проект по дисциплине УЗЛЫ И ЭЛЕМЕНТЫ БИОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Исполнитель:
Мордовина С.А., студентка
четвёртого курса
132 группы
очной формы обучения
специальность 201000
Руководитель:
д. Мальченко С.И.
Рязань, 2014
ОГЛАВЛЕНИЕ
Оглавление…………………………………………………………………….…..1
Введение……………………………………….…….….….……………………...2
1 Краткий анализ технического задания…………….…………………...…..….4
2 Расчет функциональных параметров….…….………………….…….....……..6
3 Разработка функциональной схемы…………….…………………….…..……7
4 Разработка, описание и расчет принципиальной схемы……………….……10
4.1 Разработка аналоговой части………….…………………………....…..…..10
4.2 Разработка цифровой части…………..……………………....………..……14
Заключение……………………………………………………………….………20
Список использованных источников ……………………………….………….21
Введение
Миография (от «мио»... и ... «графия»), регистрация сократительной деятельности мышцы. Миография (или электромиография) — это метод, помогающий исследовать биоэлектрическую активность мышц и нервов. Информация, передаваемая через специальный прибор (миограф) позволяет определить уровень поражения нервной системы в целом и состояние отдельных групп мышц [1].
Простейший способ графической регистрации мышечного сокращения — механическая запись с помощью рычага, свободный конец которого пишет на ленте кимографа соответствующую кривую — миограмму. Помимо таких механических миографов, используются и оптические, регистрирующие работу мышцы на светочувствительной плёнке или бумаге. Миографы разных конструкций обеспечивают регистрацию изотонических или изометрических сокращений мышц. Наиболее совершенным является метод измерения колебаний напряжения мышцы с помощью датчиков, преобразующих механические изменения в электрические, регистрируемые на осциллографе. Таким способом удаётся регистрировать сокращения отдельных мышечных клеток. Метод миографии в сочетании с другими физиологическими методами позволил изучить основные закономерности сократительной функции мышц [2].
Миография — единственный способ, который может установить точное место повреждения того или иного нерва, дать точную информацию о причине паралича, атрофии мышц или повышенной нервной чувствительности [3].
Краткий анализ технического задания
Необходимо разработать устройство преобразования информации для микропроцессорной системы (МПС) сбора и первичной обработки электромиосигнала, имея следующие исходные данные:
1. Электрические параметры:
– Диапазон амплитуд входного сигнала: 0…30 мВ;
– Частотный диапазон: 0…400 Гц [4];
–Входное сопротивления канала ≤ 40 кОм;
– Количество каналов: 1.
2. Метрологические характеристики:
– Погрешность преобразования: ≤ 4% .
3. Дополнительные требования:
– Тип системного интерфейса – шина ISA 8 бит;
– Тактовая частота шины 8 МГц;
– Способ многоканального преобразования – централизованный;
– Способ опроса источников сигнала – с постоянной частотой;
– Способ обращения к портам ввода/вывода МПС – изолированный;
– Время преобразования ≥ 15 с.
Был проведен анализ существующих АЦП, и было установлено, что нынешние АЦП работают с частотами гораздо более высокими, чем требуемая частота дискретизации [4]. При анализе микросхем современных операционных усилителей было обнаружено, что они позволяют снизить погрешность преобразования до 0.01% [4]. Нынешние цифровые схемы позволяют оперировать с данными через шину ISA, осуществлять попеременное использование шины за счет наличия Z-состояния на выходе у специальных устройств – шинных формирователей. Анализ аналогичных приборов показал, что приборы с подобными параметрами имеются на рынке. Таким образом, можно сделать вывод, что устройство с данными параметрами возможно разработать.
Расчет функциональных параметров
Расcчитаем основные параметры аналогово-цифрового преобразования сигнала:
1. Выберем частоту дискретизации АЦП. Согласно теореме Котельникова частота дискретизации . Однако при такой частоте дискретизации возможно возникновение интермодуляционных искажений вследствие перекрытия АЧХ фильтра низких частот (частота среза порядка ) и спектра сигнала опроса. При использовании в качестве фильтра НЧ фильтра Баттерворта 2-го порядка для снижения погрешности перекрытия до уровня 1% согласно [5] зададим . Согласно заданию тактовая частота шины ISAравна 8 МГц. Чтобы не задействовать дополнительных генераторов тактовой частоты, будем в качестве частоты дискретизации использовать тактовую частоту шины ISA, уменьшенную в несколько раз с помощью делителей частоты .
2. Выберем разрядность АЦП исходя из требований по точности к прибору. Допустимая погрешность δдоп по заданию равна 4%, то есть минимальное количество уровней квантования Следовательно минимально допустимая разрядность АЦП n равна 5. Исходя из существующего ряда разрядностей АЦП, выберем ближайшее большее значение n=8, тогда N=28=256.
3. Выберем объем памяти БЗУ. Согласно техническому заданию длительность преобразования При частоте дискретизации количество хранимых отсчетов для одного канала будет равно АЦП имеет разрядность n=8, следовательно один отсчет занимает один байт памяти. Таким образом потребуется байт памяти. Выберем объем памяти БЗУ из ряда допустимых значений равным 8192 байт, то есть 8 кбайт. Разрядность адресной части БЗУ в таком случае будет равна 13, но использовать будем только 12.