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 δ_доп 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.