如何用ADC采样方式来实现对一个正弦波的采样

硬件/嵌入开发 > 单片机/工控 [问题点数:40分,结帖人yyang0514]
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adc通道输出正弦波_型ADC是如何构成和工作的?

本文的目的是让读者Σ-Δ型号ADC拓扑结构背后的根本原理有一个基本了解。本文探讨了与ADC子系统设计相关的噪声、带宽、建立时间和所有其他关键参数之间的权衡分析示例,以便为精密数据采集电路设计人员提供背景...

adc通道输出正弦波_【学术论文】基于4通道时间交织的FPGA高速采样系统

摘要:时间交织采样是提高模数转换器采样率的种有效途径。为了完成时间交织采样的通道失配误差方法评估,提出并设计了一套基于4通道时间交织的FPGA高速模数转换采样系统。系统由前端模拟电路、采样阵列、多相时钟...

关于STM32F405中ADC单通道采样 DAC+DMA产生正弦信号 ADC+DMA高频采样

STM32F405功能优势----------------------------------------1、主频最高可达168MHz2、312位AD,最高转换速度可达2.4MSPS3、最高可达24通道,3通道同步采样可达7.2MSPSDAC+DMA产生正弦信号程序配置---------------...

adc通道输出正弦波_ADC为什么需要采样保持器(SHA)?

如今大多数ADC芯片里都集成了采样保持功能,以便更好地处理交流信号,这种类型的ADC我们叫做采样ADC,可是早些时候的ADC并非采样类型,而只是一个简单的编码器。非采样ADC一个缺点是,如果在A-to-D的转换期间内,...

adc通道输出正弦波_32单片机多通道电压采集

(附上程序和串口助手图)ADC程序:#include "adc.h" #define ADC1_DR_Address ((u32)0x40012400+0x4c) /*定义数组变量ADC_ConvertedValue[3],分别放AD1通道10和11和12转换的数据*/ __IO uint1...

STM32F103通过6组ADC采样正弦波

STM32F103单片机采样ADC通道0---通道5共6通道的正弦波数据,ADC采样后通过DMA存储,然后计算采样到正弦波周期的 最大值、最小值、平均值、有效值。并通过串口1打印。

STM8S003单片机ADC采样正弦波平均值

STM8S003单片机最小系统ADC功能采样0-4V 100Hz正弦波数据,并计算正弦波平均值。通过三种不同的采样方法,对比采样的平均值差异。

单片机ADC采样算法----有效值采样法

在使用单片机ADC功能采样数据时,通常情况下平均值计算就够了,但是在计算功率时就需要有效值计算真正做功的情况。如果是标准的正弦波的话,正弦波的峰值是有效值得1.414倍,可以通过峰值计算有效值。但是...

adc采样时间_高速 ADC 技术的发展技术的发展趋势及测试方法

随着数字信号处理技术和数字电路工作速度的提高,以及对于系统灵敏度等要求的不断提高,对于高速、高精度的 ADC(Analog to Digital Converter)、DAC(Digital to Analog Converter)的指标都提出了很高的要求。...

ADC采样原理

现状 尽管国内有华为、紫光、中芯微等一定知名度的芯片企业,但与欧美等企业差距很大,尤其在ADC芯片上表现尤为显著。...芯片千万种,ADC芯片就是最难造的之。真实世界的模拟信号,例如温度、压力声音或者图像...

adc采样的值跳动_嵌入式er必知:模数采样知多少(最全总结)

一个产品要与外界物理环境打交道,一个至关重要的触角就是采样真实模拟世界的信号,翻译成芯片可理解的数字信号,进而实现很多为人服务的应用产品。那么提到采样ADC技术你绕不开,今天总结分享一下ADC的点点滴滴...

adc采样时间_时钟抖动ADC性能的影响

引言: ADC是现代数字解调器和软件无线电接收机中连接模拟信号处理部分和数字信号处理部分的桥梁,其性能在很大程度上决定了接收机的整体性能。在A/D转换过程中引入的噪声来源较多,主要包括热噪声、ADC电源的纹波、...

adc通道输出正弦波_BMS采样芯片AFE中的ADC类型有哪些

我们大多数普通人讲,只能且熬着吧,多练内功,利用假期复习一下专业知识。这次初步聊ADC的相关知识。BMS中会用到 ADC,例如集成在单片机内部的,或者独立的;比较有代表性的就是 AFE 中的 ADC,由于 AFE ...

adc采样时间_被人忽略的ADC(模数转换器),值得

ADC(Analog Digital Converter),即模数转换器。电路有数字和模拟之分,信号同样也有。模拟即为连续,数字则是离散,这里的连续和离散包括两方面:为取值离散/连续,为时间离散/连续。我们知道计算机的数据是由0...

adc采样时间_交错ADC揭秘

时间交错技术可使用多个相同的模数转换器[1] (ADC),并以比每一个单独数据转换器工作采样速率更高的速率处理常规采样数据序列。简单说,时间交错(IL)由时间多路复用M个相同的ADC并联阵列组成,如图1所示。这样...

adc采样的值跳动_被人忽略的ADC(模数转换器),值得

ADC(Analog Digital Converter),即模数转换器。电路有数字和模拟之分,信号同样也有。模拟即为连续,数字则是离散,这里的连续和离散包括两方面:为取值离散/连续,为时间离散/连续。我们知道计算机的数据是由0...

单片机ADC采样算法----递推平均值采样法

在上一篇文章单片机ADC采样算法---平均值采样法中分析了平均值采样法的使用,上篇文章中的平均值采样法是连续采样100个数据,然后求平均值,这种方法存在一个问题,就是采集100个值之后,下一次又重新采集100个新的...

stm32ADC采集正弦波并用stm32DSP库的FFT处理数据计算失真度

(2)本资源使用stm32自带的ADC采集外部输入的正弦信号(外加信号需要偏置,因为32自带ADC采集0~3.3V)。 (3)采用stm32官方DSP库的FFT算法处理数据(64,256,1024点处理) (4)计算正弦波失真度。 (5) 采样频率...

adc采样的值跳动_LPC5401x ADC精度以及LPC55 ADC采样电压跌落解决方案

1. 问题描述在LPCXpresso540xx Eval Brd Rev E开发板上测试ADC的例子程序SDK_2.5.0_LPCXpresso54018\boards\lpcxpresso54018\driver_examples\adc\lpc_adc_basic\iar,得到如下结果:LPC54608 VDD(VDD_TARGET_IC)引脚...

STM32: ADC采样频率及相应时间的确定

 STM32 ADC一个12 位精度、 一种逐次逼近型模拟数字转换器。它有多达18个通道,可测量16个外部和2个内部信号源。各通道的A/D转换可以单次、连续、扫描或间断模式执行。 ADC的结果可以左对齐或右对齐方式存储在16...

adc通道输出正弦波_基于STC8G8K64U单片机双通道高速ADC采集板

设计采集板的目标设计基于STC8G8K64U单片机的高速ADC采样板,可以为普通的电路实验提供快速波形采样的模块。该模块也可以应用于全国大学生智能车竞赛声音信标组数据采集实验中,作为向同学们介绍的解决方案,明天给...

单片机ADC采样算法----平均值采样法

单片机在模拟电路中使用的时候,经常需要用到AD功能,而通过单片机ADC采集回来的数据往往不能直接使用,在不同场合下需要采集到的数据要通过不同的算法数据进行处理,先看看最简单的平均值采样法。 平均值...

adc采样时间_浅谈ADC 双ADC模式之同步规则模式

摘要功能图上图中,红色方框中的内容,即为我们同步规则模式有关的东东了,大致串讲一下,从2(ADC接口)中读取到模拟信号,经过3(AD转换器)转换成数字信号,然后存放到4(数据寄存器)中。接下来就是个人应用的...

STM32的ADC采样频率及相应时间的确定

 STM32 ADC一个12 位精度、 一种逐次逼近型模拟数字转换器。它有多达18个通道,可测量16个外部和2个内部信号源。各通道的A/D转换可以单次、连续、扫描或间断模式执行。 ADC的结果可以左对齐或右对齐方式存储在16...

adc采集出来段波形 如何求周期与频率_如何评估示器的信号完整性

您是否正在评测台新的示器,希望确保它能够在广泛的频率范围内全面而精确地显示被测信号?如果是,您所选的示器就必须具备信号完整性的所有促成因素: 高分辨率、低固有噪声、平坦的频率响应和适当的 ENOB。...

adc通道输出正弦波_慎重选择时钟发生器,别让这俩指标影响你的ADC [图片]

系统设计师通常侧重于为应用选择最合适的...系统考虑因素采用MIMO (多输入多输出)架构的典型LTE (长期演进)基站如图1所示,该架构由多发射器、接收器和DPD (数字预失真)反馈路径构成。各种发射器/接收器组件(如数...

STM32F4时钟触发ADC双通道采样DMA传输进行FFT+测频率+采样频率可变+显示波形(详细解读)

本人大三,参加过数次电赛,CSDN好久, 每次都是在绝望中从这里找到了希望,每次都仿佛一个即将被打翻的小船突然被奥特曼救起来。是众多前辈的智慧,让我有信心继续做下去,今天上午学校自己举办的电子设计竞赛...

STM8单片机采样正弦波计算有效值

通过STM8单片机ADC采样100Hz正弦波,计算正弦波有效值和平均值,并通过串口发送采样值,在波形显示软件上显示采样值波形。

2021华中杯A第一问配套思路.rar

2021华中杯第一问配套思路,内涵第一问处理后的可读数据,输出结果,可视化图片,RGB转换函数。(R语言代码) 声明:只可自己使用,不可商用。违者必究。 具体思路见:https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

matlab神经网络30个案例分析

【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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