常用ADC模数转换器原理图封装库（AD库），主要包括ADC08系列，EL40系列，MAX41系列，PLL系列等，是Altium Designer的SCH封装库，.SchLib格式的，非常实用

前言：最近需要用到ADC测量电压，看手册的第一句就被逐次逼近型ADC[噎住] ( *⊙~⊙)了，想知道是啥原理有啥好处，百度发现这篇文章很好的解答了我的疑问，转载自@阿基米东 现在的软件、无线电、数字图像采集都需要...

数模转换器一般分为两种，一种为数字信号转模拟信号，，其控制器简称为DAC；另一种为模拟信号转数字信号，其控制器简称为ADC。现在主要介绍一款很常用、入门级的ADC转换芯片——ADC0832。 ADC0832 是美国国家半导体...

项目中由于单片机开发板自带的ADC... ADC0809是美国国家半导体公司生产的CMOS工艺8通道，8位逐次逼近式A/D模数转换器。其内部有一个8通道多路开关，它可以根据地址码锁存译码后的信号，只选通8路模拟输入信号中的...

***ADC0809 是采用CMOS 工艺制造的双列直插式单片8 位A/D 转换器。（分辨率） 分辨率8 位，精度7 位，带8 个模拟量输入通道，有通道地址译码锁存器，输出带三态数据锁存器。启动信号为脉冲启动方式，最大可调节误差...

A/D转换器发展了30多年，经历了多次的技术革新，从并行、逐次逼近型、积分型ADC，到近年来新发展起来的∑-Δ型和流水线型ADC，它们各有其优缺点，能满足不同的应用场合的使用。 种类 逐...

Lesson6-4：ADC0808数字电压表，测量范围0~5V，仿真通过#include#defineucharunsignedchar#defineuintunsignedintuchara[16]={0x3f,0x06,0x5b,0x4f,0x66,0x6d,0x7d,0x07,0x7f,0x6f};//共阴极段码ucharb[4];//存放4...

模数转换器(ADC)的基本原理模拟信号转换为数字信号,一般分为四个步骤进行,即取样、保持、量化和编码。前两个步骤在取样-保持电路中完成,后两步骤则在ADC中完成。常用的ADC有积分型、逐次逼近型、并行比较型/串并行型...

环境 软件 uVision V4.02 ISIS Professional 7.8 芯片 AT89C51 LM016L（LCD） ADC0832 仿真图 实现效果 显示电压值并用图标显示百分比 具体效果如下所示：

模拟信号只有通过A/D转化为数字信号后才能用软件进行处理，这一切都是通过A/D转换器（ADC）来实现的。与模数转换相对应的是数模转换，数模转换是模数转换的逆过程，在一般的工业应用系统中传感器把非电量的模拟信号...

文章介绍了双积分式ADC（模数转换器）的电路结构以及工作原理。

醉凡尘WU Ulw

Σ-Δ型模数转换器正以其分辨率高、线性度好、成本低等特点得到越来越广泛的应用。然而，很多设计者对于这种转换技术并不十分了解，因而更愿意选用传统的逐次比较ADC。Σ-Δ转换器中的模拟部分非常简单（类似于一个...

STM32F4xx 系列般都有 3 个 ADC，这些 ADC 可以独立使用，也可以使用双重/三重模 式（提高采样率）。 STM32-ADC具有多达 19 个复用通道，可测量来自 16 个外部源、两个内部源和 VBAT 通道的信号。 16个外部源： 两...

ADC0809模数转换与显示何为模数转换？ADC0809和ADC0832的区别？ADC0809引脚结构？仿真图A，B和C为地址输入线，用于选通IN0－IN7上的一路模拟量输入。通道选择表如下表所示：...（1）ADC0809为8通道模数转换器，可以...

本系列文章讲述了基于proteus仿真的51单片机学习，内容全面，不仅讲解电路原理，还讲解了单片机c语言，实例丰富，内容全面。

现有元件模数转换器ADC0804，STC89C52单片机，两个共阳极数码管。硬件设计模数转换器ADC0809与单片机STC89C52的连接ADC0809规格及引脚分配图如下图3-1所示：STC89C52各个引脚分布如下图3-2所示：图3-1 ADC...

AD9286是一款8位单芯片采样模数转换器(ADC)，支持交错工作模式，专门针对低成本、低功耗和易用性进行了优化。各ADC的转换速率高达500 MSPS，动态性能卓越。本文主要介绍AD9286：8位单芯片采样模数转换器。

ADC模块：即模数转换模块/AD转换模块，功能是将电压信号转换为相应的数字信号。实际应用中，这个电压信号可能由温度、湿度、压力等实际物理量经过传感器和相应的变换电路转化而来。经过AD转换，MCU就可以处理这些...

DAC数模转换/ADC模数转换1.概述2.DAC数模转换2.1 基本原理2.2 分类2.2.1 倒T型电阻网络2.2.2 权电流转换器2.3 主要技术指标2.3.1 分辨率2.3.2 转换精度2.3.3 转换速度3. ADC模数转化3.1 基本原理3.2 分类3.2.1 直接A...

模数转换器的种类很多，按工作原理的不同，可分成间接ADC和直接ADC。间接ADC是先将输入模拟电压转换成时间或频率，然后再把这些中间量转换成数字量，常用的有双积分型ADC。直接ADC则直接转换成数字量，常用的有并联...

采用模数转换的芯片ADC0809实现设计数字电压表。例子中设计的数字电压表可以测量0～5V范围内的输入电压值，并且通过4位LED数码管显示采集的电压值，例子测量三个模拟值：4.995、2.5、0.005。 ADC0809是可以将我们要...

模数转换器即A/D转换器，或简称ADC，通常是指一个将模拟信号转变为数字信号的电子元件。通常的模数转换器是将一个输入电压信号转换为一个输出的数字信号。由于数字信号本身不具有实际意义，仅仅表示一个相对大小。故...

ADC，Analog-to-Digital Converter的缩写，指模/数转换器或者模数转换器 嵌入式实时闭环控制系统 将模拟量转换为数字量的过程称为模数（ A / D )转换，完成这一转换的器件称为模数转换器（简称 ADC ) ; 将数字量...

ADC是Analog-to-Digital Converter的缩写，即模拟/数字转换器，可以实现将模拟量转换为数字量的电子器件。 ADC是模拟量与数字量的桥梁，因为计算机等只能处理数字量。 Arduino UNO拥有6路模拟输入：标号A0至A5，每...

　AD1672是美国adi公司近推向市场的一种新型单片式模数转换器(ADC)。片上含有4个高性能采样保持放大器(sha)和4个闪烁式adc及电压基准。它采用4级流水线结构，输出带有误差修正逻辑电路，并采用bicmos工艺，从而保证...

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【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

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