最近需要用到两个ADC对电压电流进行同步采样,看了一下STM32的ADC介绍,发现STM32最多有3个独立ADC,有在双AD模式下可以进行同步测量,正好满足我的要求.参考官方给的例子在结合自己的需要写了一下配置程序. 程序1 根据官方例子写的: #include"adc.h" __IO uint32_t ADC_DualConvertedValueTab[ADC_BufferLength]; void ADC1_2_Init(void) { ADC_InitTypeDef ADC_

layout: post tags: [STM32] comments: true 文章目录 layout: post tags: [STM32] comments: true 什么是ADC? STM32 ADC的特性 采样模式 采样时间 代码实现 什么是ADC? Analog to Digital Converter,将模拟信号转换成数字的模数转换器,后面可能还会接触到DAC,恰恰相反,是将数字信号转换成模拟信号.具体的原理可以自行找搜索引擎,可以得到更好的答案. STM32 ADC的特性 参

STM32的ADC采样时间与其ADC的时钟频率密不可分. 例:STM32F103系列的ADC的时钟是在APB2(最大72MHZ)上.我们可以对其分频: RCC_PCLK2_Div2: ADC clock = PCLK2/2   //72/2=36MHz RCC_PCLK2_Div4: ADC clock = PCLK2/4   //72M/4=18MHz RCC_PCLK2_Div6: ADC clock = PCLK2/6  //72M/6=12MHz RCC_PCLK2_Div8: ADC

蓄水池采样算法 问题描述分析 采样问题经常会被遇到,比如: 从 100000 份调查报告中抽取 1000 份进行统计. 从一本很厚的电话簿中抽取 1000 人进行姓氏统计. 从 Google 搜索 "Ken Thompson",从中抽取 100 个结果查看哪些是今年的. 这些都是很基本的采用问题. 既然说到采样问题,最重要的就是做到公平,也就是保证每个元素被采样到的概率是相同的.所以可以想到要想实现这样的算法,就需要掷骰子,也就是随机数算法.(这里就不具体讨论随机数算法了,假定我们有了

文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法(TODO) 本文是LDA主题模型的第二篇,读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA基础,同时由于使用了基于MCMC的Gibbs采样算法,如果你对MCMC和Gibbs采样不熟悉,建议阅读之前写的MCMC系列MCMC(四)Gibbs采样. 1. Gibbs采样算法求解LDA的思路 首先,回顾LDA的模型图如下: 在Gibbs采样算

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

之前有大概介绍了音频采样相关的思路,详情见<简洁明了的插值音频重采样算法例子 (附完整C代码)>. 音频方面的开源项目很多很多. 最知名的莫过于谷歌开源的WebRTC, 其中的音频模块就包含有 AGC自动增益补偿(Automatic Gain Control)自动调麦克风的收音量,使与会者收到一定的音量水平,不会因发言者与麦克风的距离改变时,声音有忽大忽小声的缺点. ANS背景噪音抑制(Automatic Noise Suppression)探测出背景固定频率的杂音并消除背景噪音. AEC是回

一.直接采样 直接采样的思想是,通过对均匀分布采样,实现对任意分布的采样.因为均匀分布采样好猜,我们想要的分布采样不好采,那就采取一定的策略通过简单采取求复杂采样. 假设y服从某项分布p(y),其累积分布函数CDF为h(y),有样本z~Uniform(0,1),我们令 z = h(y),即 y = h(z)^(-1),结果y即为对分布p(y)的采样. 直接采样的核心思想在与CDF以及逆变换的应用.在原分布p(y)中,如果某个区域[a, b]的分布较多,然后对应在CDF曲线中,[h(a), h(b

http://blog.csdn.net/varding/article/details/17559399 http://www.51hei.com/stm32/3842.html https://www.amobbs.com/forum.php?_dsign=7ed5b68e&mod=viewthread&tid=4132217 STM32 如何用外部脉冲触发DMA,开始ADC采样? http://blog.csdn.net/gtkknd/article/details/40155287

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

SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique),合成少数类过采样技术．它是基于随机过采样算法的一种改进方案,由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本,这样容易产生模型过拟合的问题,即使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(General),SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分析并根据少数类样本人工合成新样本添加到数据集中,具体如下图所示,算法流程如下. (1)对于少数类中每一个样本x,以欧氏距离为标准计算它

在使用STM32的ADC进行检测电压时必须回涉及到电压值的计算,为了更高效率的获取电压,现在有以下三种方法: 你得到的结果是你当前AD引脚上的电压值相对于3.3V和4096转换成的数字.假如你得到的AD结果是ADC_DR这个变量,他们存在以下关系: ADC_DR/当前电压值 = 4096/3300毫伏如果你反过程想得到当前电压值,可以如下计算:unsigned long Voltage;Voltage = ADC_DR; //---假设你得到的AD结果存放到ADC_DR这个变量中;Voltage

https://blog.csdn.net/huagong_adu/article/details/7619665 https://www.jianshu.com/p/63f6cf19923d https://www.cnblogs.com/snowInPluto/p/5996269.html https://www.cnblogs.com/xudong-bupt/p/4053652.html https://www.jianshu.com/p/51f7089c082b 概念: 在一个给定长度的

The RANSAC algorithm is a learning technique to estimate parameters of a model by random sampling of observed data. Given a dataset whose data elements contain both inliers and outliers, RANSAC uses the voting scheme to find the optimal fitting resul

http://www.stmcu.org/module/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=605203&extra=page%3D&page=1 ADC1与ADC2工作在规则同步扫描模式,TIM4CC4触发,DMA读取ADC结果:设计目标是每周波(20毫秒)采样32点或64点或128点等数据,TIM4的初始化程序自动计算采样间隔,例如如果每周期采样32个点的数据,那么TIM4的触发间隔是20*1000/32=625微秒,也就是每625微秒触发一次

频率采样方法通常采样定时器的计数方法,在stm32中,输入捕捉模式,PWM输入模式,都是可以测试外部信号频率采样的.1.输入捕捉模式需要频繁的进中断,这个方式不太好的.如果一定要用,那么就软件上处理一下,定期采集,而不是一直采集2.另一种是使用dma的方式.这个可以100ms打开一次dma,读取一次数据,3.还有一种方式是把外部引脚配置成外部中断,结合定时器中断,计数上升沿的数据,比如100ms定时时间,读取外部中断的上升沿数量.最后结合软件,合理采样即可 另外,外部中断,也是可以用读取io电平

Ⅰ.写在前面 前面写了关于ADC采集电压的文章,大家除了求平均的方式来处理采样值,还有没有使用到其他的方式来处理采集值呢? 在某些情况下就需要对一组数据进行排序,并提取头特定的数据出来使用. 排序的应用场合很多,我这里就不再一一举例说明,掌握排序的基本算法,到时候遇到就有用武之地. Ⅱ.排序算法分类 1.按存储分类:内部排序和外部排序 内部排序:是数据记录在内存中进行排序: 外部排序:是因排序的数据很大,一般一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存. 内部排序高速.有效,是我们比较常

前言 层叠样式表CSS最基本的一个特性就是层叠.冲突的声明通过层叠进行排序,由此确定最终的文档表示.而这个过程的核心就是选择器及其相关声明的特殊性.重要性.来源及继承机制.本文将详细介绍CSS层叠 特殊性(优先级) 1.内联样式 -> 1,0,0,0 2.ID属性值 -> 0,1,0,0 3.类属性值.属性选择或伪类 -> 0,0,1,0 4.元素或伪元素 -> 0,0,0,1 5.结合符和通配选择器 -> 0,0,0,0 特殊性的值是从左向右排序的,特殊性值1,0,0,0大

简介: The Secret Rules of Modern Living: Algorithms (2015) 导演: David Briggs主演: Marcus du Sautoy类型: 纪录片官方网站: http://www.bbc.co.uk/programmes/p030s6b3制片国家/地区: 英国语言: 英语上映日期: 24 Sep 2015片长: 1 hour   主要内容: 介绍算法在现代生活中的应用(极力推荐这部纪录片),有趣.直观.富有实际意义,主要包含以下几种算法: 1

这个算法就比较简单易懂了 就是把每个向量的特征值抽象成坐标,寻找最近的k个点,来进行划分 代码如下 #include <iostream> #include <cstdio> #include <vector> #include <algorithm> #include <map> using namespace std; typedef vector<double> Vd; ; Vd V[maxn], Vt; struct Date