Непрерывное приобретение с nidaqmx - PullRequest
Новая
       43

Непрерывное приобретение с nidaqmx

0 голосов
/ 29 мая 2019

Я не могу получить непрерывные данные из NI DAQ, используя nidaqxm на Python 3.

Я уже получил конечные данные с похожим кодом, хотя не могу понять, что мне нужно изменить, чтобы получать данные непрерывно. 

import nidaqmx
from nidaqmx import constants
from nidaqmx import stream_readers
from nidaqmx import stream_writers
import matplotlib.pyplot as plt

#user input Acquisition
Ch00_name = 'A00'
Sens_Ch00 = 100#sensibilidade em mV/g
Ch01_name = 'A01'
Sens_Ch01 = 100#sensibilidade em mV/g
fs_acq = 1651 #sample frequency
t_med = 2 #time to acquire data

with nidaqmx.Task() as task:
    task.ai_channels.add_ai_accel_chan(physical_channel="cDAQ9191-1B7B393Mod1/ai0", name_to_assign_to_channel=Ch00_name,
                                       sensitivity=Sens_Ch00, min_val=-5, max_val=5, current_excit_val=0.002)
    task.ai_channels.add_ai_accel_chan(physical_channel="cDAQ9191-1B7B393Mod1/ai1", name_to_assign_to_channel=Ch01_name,
                                       sensitivity=Sens_Ch01, min_val=-5, max_val=5, current_excit_val=0.002)

    task.timing.cfg_samp_clk_timing(rate=fs_acq, sample_mode= constants.AcquisitionType.CONTINUOUS, samps_per_chan=(t_med * fs_acq),)

    reader = stream_readers.AnalogMultiChannelReader(task.in_stream)
    writer = stream_writers.AnalogMultiChannelWriter(task.out_stream)

Что я должен изменить в своем коде для получения непрерывных данных?

1 Ответ

0 голосов
/ 29 мая 2019

Вам необходимо зарегистрировать функцию обратного вызова.Я предполагаю, что ваш ящик работает, и мигает какой-то индикатор состояния, показывающий, что задача выполняется. 

import nidaqmx
from nidaqmx import constants
from nidaqmx import stream_readers
from nidaqmx import stream_writers
import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

#user input Acquisition
Ch00_name = 'A00'
Sens_Ch00 = 100#sensibilidade em mV/g
Ch01_name = 'A01'
Sens_Ch01 = 100#sensibilidade em mV/g
fs_acq = 1651 #sample frequency
t_med = 2 #time to acquire data


with nidaqmx.Task() as task:
    task.ai_channels.add_ai_accel_chan(physical_channel="cDAQ9191-1B7B393Mod1/ai0", name_to_assign_to_channel=Ch00_name,
                                       sensitivity=Sens_Ch00, min_val=-5, max_val=5, current_excit_val=0.002)
    task.ai_channels.add_ai_accel_chan(physical_channel="cDAQ9191-1B7B393Mod1/ai1", name_to_assign_to_channel=Ch01_name,
                                       sensitivity=Sens_Ch01, min_val=-5, max_val=5, current_excit_val=0.002)

    task.timing.cfg_samp_clk_timing(rate=fs_acq, sample_mode=constants.AcquisitionType.CONTINUOUS, 
                                    samps_per_chan=(t_med * fs_acq),) # you may not need samps_per_chan

    # I set an input_buf_size
    samples_per_buffer = int(fs_acq // 30)  # 30 hz update
    # task.in_stream.input_buf_size = samples_per_buffer * 10  # plus some extra space

    reader = stream_readers.AnalogMultiChannelReader(task.in_stream)
    writer = stream_writers.AnalogMultiChannelWriter(task.out_stream)

    def reading_task_callback(task_idx, event_type, num_samples, callback_data=None):
        """After data has been read into the NI buffer this callback is called to read in the data from the buffer.

        This callback is for working with the task callback register_every_n_samples_acquired_into_buffer_event.

        Args:
            task_idx (int): Task handle index value
            event_type (nidaqmx.constants.EveryNSamplesEventType): ACQUIRED_INTO_BUFFER
            num_samples (int): Number of samples that was read into the buffer.
            callback_data (object)[None]: No idea. Documentation says: The callback_data parameter contains the value
                you passed in the callback_data parameter of this function.
        """
        num_channels = 2
        buffer = np.zeros((num_channels, num_samples), dtype=np.float32)
        reader.read_many_sample(buffer, num_samples, timeout=constants.WAIT_INFINITELY)

        # Convert the data from channel as a row order to channel as a column
        data = buffer.T.astype(self.dtype)

        # Do something with the data

    task.register_every_n_samples_acquired_into_buffer_event(samples_per_buffer, reading_task_callback)

Это то, что мне помогло.Надеюсь, это поможет

...