声明原文来源于:http://wenku.baidu.com/view/1e6d8f3083c4bb4cf7ecd1c2.html 讨论AD转换分辨率的算法(zt) (1)在总长度为5米的范围里,平均分布6棵树(或说6个元素),算出每科树(或说每个元素)的间隔? 解:每棵树(或说每个元素)应该这样分布: 在开头0米处种第1棵(记为0号树) 在1米处种第2棵(记为1号树): 在2米处种第3棵(记为2号树): 在第5米(即终点)处种第6棵(记为5号树) 所以,每棵树的间隔(或分辨率)的算法是:总长度

1:ADC:Analog-to-Digital Converter,模拟信号转数字信号,自然界一般为模拟信号,而SoC需要数字信号,所以之间通信需要ADC. 2:转换原理: 以逐次逼近式AD转换为例: 这里以8位为例,而S5pv210SoC是可选10bit.12bit: (1) 首先发出"启动信号"信号S.当S由高变低时,"逐次逼近寄存器SAR"清0,DAC输出Vo=0,"比较器"输出1.当S变为高电平时, "控制电路"使SA

1. 直接量化的过采样AD转换 此类系统的模型可以用下图表示. 图中xa(t)是输入信号,e(t)是量化引入的噪声,xd[n]是最终得到的数字信号,包含分量xda和xde. 对于M倍过采样,信号与量化噪声的功率谱如下图. 从上图可以看出,M越大,信号与噪声之间的重叠部分就越少. 现在将上面的信号通过一个截止频率为PI/M的理想数字滤波器,信号功率不受影响,而PI/M之外的量化噪声将被滤除.再经过M倍降采样后,信号与量化噪声的功率谱就变成下面的样子(量化噪声只有滤波降采样前的1/M): 计算表明(

Q1:MSP430F149 AD 的输入阻抗有多大?A1:RC<2000欧*30PF Q2:MSP430 ADC12 模块的速度?A2: ADC12 的转换速率是转换所需的ADC12CLK 以及时钟的一项功能.ADC12CLK 的近似最小值与最大值分别为500kHz 及6.5MHZ.速度最快的整个转换过程可以在17 个周期内完成(13 个周期进行转换,4 个周期进行采样及保持).6.5MHz/17 = 382ksps.ADC12 的运行速率不能低于最小值的ADC12CLK,但在软件的控制下,采样

一.AD转换的概念  AD转换的功能是把模拟量电压转换为数字量电压.DA转换的功能正好相反,就是讲数字量转换位模拟量. 二.芯片PCF8591介绍 PCF8591是一个单片集成.单独供电.低功耗.8-bit CMOS数据获取器件.PCF8591具有4个模拟输入.1个模拟输出和1个串行I²C总线接口.PCF8591的3个地址引脚A0, A1和A2可用于硬件地址编程,允许在同个I2C总线上接入8个PCF8591器件,而无需额外的硬件.在PCF8591器件上输入输出的地址.控制和数据信号都是通过双线双

一.实验任务 通过tcl549AD转换芯片将模拟电压信号转换为数字信号,并通过串口显示到电脑上.此AD转换芯片为串行转换芯片,且转换速率要和串口选择的速率匹配.等待串口发送完后,再进行下一次AD转换.就实际应用而言,此转换速率有点低. 二.代码开发 根据AD芯片的芯片手册编写程序.以下为顶层程序. //将实时转换的数字结果通过串口传输到PC上 module adc_top ( clk, rst, ad_cs_out,//--TLC549片选信号 ad_clk_out,//--TLC549时钟信号

//不说那么多了,直接上程序 void ADC1_DeInit(void) { ADC1->CSR = ADC1_CSR_RESET_VALUE; ADC1->CR1 = ADC1_CR1_RESET_VALUE; ADC1->CR2 = ADC1_CR2_RESET_VALUE; ADC1->CR3 = ADC1_CR3_RESET_VALUE; ADC1->TDRH = ADC1_TDRH_RESET_VALUE; ADC1->TDRL = ADC1_TDRL_RE

上一篇介绍了卷积的输出分辨率计算,现在这一篇就来写下转置卷积的分辨率计算.转置卷积(Transposed convolution),转置卷积也有叫反卷积(deconvolution)或者fractionally strided convolutions. 根据<A guide to convolution arithmetic for deep learning>的介绍的话,在进行卷积操作的时候我们是可以把卷积操作重写为以下的形式: 这个时候,输出是可以表示为 如果反向操作,输入为y的话,要得

卷积是CNN非常核心的操作,CNN主要就是通过卷积来实现特征提取的,在卷积操作的计算中会设计到几个概念:步长(strides).补充(padding).卷积核(kernel)等,那卷积的输出分辨率计算一般就会与这几个参数有关(空洞或者扩张卷积暂时不纳入这个范围),以下计算不做说明的话,均考虑卷积核大小为3*3.所以这一篇就以二维卷积为例子简单记录下卷积的一点计算公式. 以下以s代表步长,p代表补充,k代表卷积核.i代表输入分辨率.o代表输出分辨率,[]代表向下取整(因为公式编辑器里找不到向下取整

假设模拟输入电压的最大值为5V,A/D转换器件为8位转换. [该转换器的分辨率为1/2n=0.3906%.] [能分辨输入模拟电压变化的最小值为5*0.3906%=19.5mv.] 则模拟电压与数字输出之间的关系为: 模拟电压(V) 数字输出 0 0 0.0195 1 1 33H 4 0CCH 5 0FFH 假设数字输出为d,则 在AD转换程序中处理方法如下: d和dis[]是uchar类型的.程序是开发板里的,突然出现的51让人很难理解.推导过程如上图. dis[2]=d/51;   //整数

首先,为啥会要讨论这个问题. 我得为昨天拖了小组后腿深表歉意.其实程序逻辑很快就理通了的,但自己总是会因为各种各样的小问题束缚手脚,看接下来这个图片: 稍微有数据敏感性的同学就能看出,中间这么一大堆又是0000又是999还是这么多位的小数,一看就是异常数据.这块数据的产生,源于代码里对两个字符串做了float转换并相减,导致出现了这种数据异常的错误.那么问题来了,1.这种异常是如何产生的?2.有哪些方法可以解决这种问题呢?3.编程中间还有哪些与这个问题相关的注意事项呢? 第一部分:这种异常是如何

简介 float和double类型的使用局限: 单精度浮点型变量float可以处理6~7位有效数,双精度浮点型变量double可以处理15~16位有效数,在实际应用中,如果需要对更大或者更小的数进行运算和处理,这时候float和double就如能为力了. 借用<Effactive Java>这本书中的话,float和double类型的主要设计目标是为了科学计算和工程计算,他们执行二进制浮点运算,这是为了在广域数值范围上提供较为精确的快速近似计算而精心设计的.然而,它们没有提供完全精确的结果,所

分辨率是指ADC能够分辨量化的最小信号的能力.分辨率用二进制位数表示.例如对一个10位的ADC,其所能分辨的最小量化电平为参考电平(满量程)的2的10次方分之一.也就是说分辨率越高,就能把满量程里的电平分出更多的份数(10bit就是把满量程分成了2^10份),得到的转换结果就越精确,得到的数字信号再用DAC转换回去就越接近原输入的模拟值.

在AD采集中经常要用到数字滤波,而不同情况下又有不同的滤波需求,下面是10种经典的软件滤波方法的程序和优缺点分析: 限幅滤波法(又称程序判断滤波法) 中位值滤波法 算术平均滤波法 递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法) 中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法) 限幅平均滤波法 一阶滞后滤波法 加权递推平均滤波法 消抖滤波法 限幅消抖滤波法   1.限副滤波 A.方法: 根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A) 每次检测到新值时判断: 如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效 如果

日期的格式有很多形式,在使用过程中经常需要转换,下面是各种类型转换的使用例子以及日期计算方法的例子. 一.不同格式日期相互转换方法 public class TestDateConvertUtil { public static void main(String[] args) throws ParseException { // 获取当前时间 Date date = new Date(); // 获取当前时间 long timestamp = System.currentTimeMillis(

测量范围+5V, 精度10位,LSB=0.0048 精度16位,LSB=0.000076951 测量范围+-5V, 精度10位,LSB=0.009765625,大约为0.01 精度16位,LSB=0.00015258789,大约为0.00015 测量范围+-10V, 精度10位,LSB=0.01953125,大约为0.02 精度16位,LSB=0.00030517578125,大约为0.0003,调试高精度AD中的0.3mV. 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.

/** * 判断是否为闰年 * @param year * @return */ public boolean isLeap ( int year ) { if ( (year % 4 == 0 && year % 100 != 0) || (year % 400 == 0) ) return true; else return false; } /** * 判断某年某月总天数 * @param year * @param month * @return */ public int get

扩张卷积(Dilated convolutions)是另一种卷积操作,也叫做空洞卷积(Atrous convolution).相比于普通的卷积,相同的卷积核,空洞卷积能够拥有更大的感受野. 相同的卷积核,扩张卷积在计算的时候可以把卷积看成是按照一定值进行了扩张,以3*3的卷积核为例子,如果扩张系数为2的话,该卷积核在计算的时候就像是一个5*5的卷积核,如图所示: 图(a)可以看成是扩张系数为1的扩张卷积,起作用就跟普通的卷积一样,当扩张系数为2的时候,扩张卷积就编程图(b)的形式,但是实际计算的

一般java代码中遇到高精度金额计算,日常使用bigDecimal类型. 在使用BigDecimal类来进行计算的时候,主要分为以下步骤: 1.用float或者double变量构建BigDecimal对象. 2.通过调用BigDecimal的加,减,乘,除等相应的方法进行算术运算. 3.把BigDecimal对象转换成float,double,int等类型. 一般来说,可以使用BigDecimal的构造方法或者静态方法的valueOf()方法把基本类型的变量构建成BigDecimal对象. 1

本书英文版是2014年出的,基本是作者2004年的<IT不再重要>的修订版,还是在说<IT不再重要>的那个主题:计算会想电力一样变成技术设施,只需要按需购买. 以下是书中一些观点的摘抄: 我们有可能很快发现,那些我们认为是社会长期基础的东西,事实上只是临时的结构,它们很容易就会像亨利·伯登的大水车一样被弃用.#279 爱迪生发明了首个有生命力的电厂系统,但他无法从逻辑上解释下一步该做的事:所有的电都是由统一建设的大电厂发出的,并设有一个全国性电网来分发这种动力能源.爱迪生设想和实现