STM32 ADC多通道转换描述:用ADC连续采集11路模拟信号,并由DMA传输到内存.ADC配置为扫描并且连续转换模式,ADC的时钟配置为12MHZ.在每次转换结束后,由DMA循环将转换的数据传输到内存中.ADC可以连续采集N次求平均值.最后通过串口传输出最后转换的结果.程序如下:#i nclude "stm32f10x.h" //这个头文件包括STM32F10x所有外围寄存器.位.内存映射的定义#i nclude "eval.h" //头文件(包括串口.按键.L…
完整教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=86980 第46章       STM32H7的ADC应用之DMA方式多通道采样 本章教程为大家讲解ADC+DMA方式的多通道数据采集,实际项目中有一定的使用价值,使用一路ADC就可以采集多个通道的数据. 46.1 初学者重要提示 46.2 ADC稳压基准硬件设计 46.3 ADC驱动设计 46.4 ADC板级支持包(bsp_adc.c) 46.5 ADC驱动移植和使用 46.…
Hi3518EV200平台ADC多通道采样流程 Hi3518EV200 ADC 本文针对Hi3518EV200平台处理器,通过ADC单次采样方式,实现对多通道(1~4通道)ADC进行采样控制.本文仅仅是对Hi3518EV200芯片ADC的用法的介绍,不涉及ADC具体的工作原理.转换原理等细节内容.废话不多说,直入正题! Hi3518EV200芯片ADC模块简介: 特性: 电源电压:3.3V 扫描频率不能高于200K/s 独立通道:4路 特点: 支持单次启动,每次扫描一个通道,不滤毛刺,提供中断以…
12位ADC是一种逐次逼近型模拟数字数字转换器.它有多达18个通道,可测量16个外部和2个内部信号源.ADC的输入时钟不得超过14MHZ,它是由PCLK2经分频产生.如果被ADC转换的模拟电压低于低阀值或高于高阀值,AWD模拟看门狗状态位被设置. ADC通常要与DMA一起使用 这里只是简单的用库配置ADC 不断扫描来实现ADC的应用. 配置DMA: void DMA_Config(void) { DMA_InitTypeDef DMA_InitStructure;//定义DMA初始化结构体 DM…
一.非DMA模式(转) 说明:这个是自己刚做的时候百度出来的,不是我自己做出来的,因为感觉有用就保存下来做学习用,原文链接:https://blog.csdn.net/qq_24815615/article/details/70227385,下面第二部分我会补充自己的DMA模式的方法. Stm32 ADC 的转换模式还是很灵活,很强大,模式种类很多,那么这也导致很多人使用的时候没细心研究参考手册的情况下容易混淆.不知道该用哪种方式来实现自己想要的功能.网上也可以搜到很多资料,但是大部分是针对之前…
题目:古典问题:3个月起每个月都生一对兔子,小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子,假如兔子都不死,问每个月的兔子总数为多少? 分析:首先我们要明白题目的意思指的是每个月的兔子总对数:假设将兔子分为小中大三种,兔子从出生后三个月后每个月就会生出一对兔子, 那么我们假定第一个月的兔子为小兔子,第二个月为中兔子,第三个月之后就为大兔子,那么第一个月分别有1.0.0,第二个月分别为0.1.0, 第三个月分别为1.0.1,第四个月分别为,1.1.1,第五个月分别为2.1.2,第六个月分别为3.2.3,第…
DSP基础学习-ADC同步采样 彭会锋 2015-04-28 20:31:06 在DSP28027 LauchPad学习过程中,关于ADC同步采样和顺序采样的区别稍加研究了一下,发现里面还真有些门道,所以写了这篇文章,主要针对ADC同步采样的两个不同概念进行相关的解释说明,理论和具体的理解都有在里面,较为详细,可以作为基础知识加深了解! 参考文献: http://pan.baidu.com/s/1gd1Xg6v TMS320C28X处理器在交流采样中的应用(这是一篇论文,针对多通道同步采样和交流…
1. 引言 随着科学技术的发展,人们对宏观和微观世界逐步了解,越来越多领域(物理学.化学.天文学.军事雷达.地震学.生物医学等)的微弱信号需要被检测,例如:弱磁.弱光.微震动.小位移.心电.脑电等[1-3].测控技术发展到现在,微弱信号检测技术已经相对成熟,基本上采用以下两种方法来实现:一种是先将信号放大滤波,再用低或中分辨率的ADC进行采样,转化为数字信号后,再做信号处理,另一种是使用高分辨率ADC,对微弱信号直接采样,再进行数字信号处理.两种方法各有千秋,也都有自己的缺点.前一种方法,ADC…
MCMC(一)蒙特卡罗方法 MCMC(二)马尔科夫链 MCMC(三)MCMC采样和M-H采样 MCMC(四)Gibbs采样 在MCMC(三)MCMC采样和M-H采样中,我们讲到了M-H采样已经可以很好的解决蒙特卡罗方法需要的任意概率分布的样本集的问题.但是M-H采样有两个缺点:一是需要计算接受率,在高维时计算量大.并且由于接受率的原因导致算法收敛时间变长.二是有些高维数据,特征的条件概率分布好求,但是特征的联合分布不好求.因此需要一个好的方法来改进M-H采样,这就是我们下面讲到的Gibbs采样.…
在前段时间做本科毕业设计的时候,遇到了各个类别的样本量分布不均的问题——某些类别的样本数量极多,而有些类别的样本数量极少,也就是所谓的类不平衡(class-imbalance)问题. 本篇简述了以下内容: 什么是类不平衡问题 为什么类不平衡是不好的 几种解决方案 SMOTE过采样算法 进一步阅读 什么是类不平衡问题 类不平衡(class-imbalance)是指在训练分类器中所使用的训练集的类别分布不均.比如说一个二分类问题,1000个训练样本,比较理想的情况是正类.负类样本的数量相差不多:而如…