采集时间 采集时间是从释放保持状态(由采样-保持输入电路执行)到采样电容电压稳定至新输入值的1 LSB范围之内所需要的时间.采集时间(Tacq)的公式如下: 混叠 根据采样定理,超过奈奎斯特频率的输入信号频率为“混叠”频率.也就是说,这些频率被“折叠”或复制到奈奎斯特频率附近的其它频谱位置.为防止混叠,必须对所有有害信号进行足够的衰减,使得ADC不对其进行数字化.欠采样时,混叠可作为一种有利条件. 孔径延迟 ADC中的孔径延迟(tAD)是从时钟信号的采样沿(下图中为时钟信号的上升沿)到发生采样时

(一)一个基本概念 分贝(dB):按照对数定义的一个幅度单位.对于电压值,dB以20log(VA/VB)给出:对于功率值,以10log(PA/PB)给出.dBc是相对于一个载波信号的dB值:dBm是相对于1mW的dB值.对于dBm而言,规格中的负载电阻必须是已知的(如:1mW提供给50Ω),以确定等效的电压或电流值. (二)静态指标定义 1.量化误差(Quantization Error) 量化误差是基本误差,用简单3bit ADC来说明.输入电压被数字化,以8个离散电平来划分,分别由代码000

大家在使用ADC的时候,往往最关注位数,而对ADC的线性度往往会忽略. 其实这个线性度也是ADC非常重要的指标,ADC(或DAC,其实ADC也是由DAC组成的)线性度指标有两个: INL:翻译过来叫“积分非线性”,指的是ADC整体的非线性程度. DNL:翻译过来叫“微分非线性”,指的是ADC局部(细节)的非线性程度. 我们通常讲的“线性度”都是指“积分非线性”,积分非线性一般以百分比给出,或者以位数给出.举个例子:AD7705(16位)的datasheet上说有0.003%的非线性.1LSB为1

[转]12 Bit ADC与LSB的含义 LSB(Least Significant Bit),意为最低有效位:MSB(Most Significant Bit),意为最高有效位,若MSB=1,则表示数据为负值,若MSB=0,则表示数据为正. ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 当选择模数转换器(ADC)时,最低有效位(LSB)这一参数的含义是什么?有位工程师告诉我某某生产商的某款12位转换器只有7个可用位.也就是说,所谓12位的转换器实际上只有7位.他的结论是根据器

在常用传感器中,模数转换器是其中至关重要的环节,模数转换器的精度以及系统的成本直接影响到系统的实用性.因此.如何提高模数转换器的精度和降低系统的成本是衡量系统是否具有实际应用价值的标准. 图 1    ADC工作流程 一.ADC简单介绍                                                                              ADC可分为SAR型.积分型.Σ-Δ型.折叠型等方式.SAR ADC因其功耗低.精度高.面积小等特点而被用于

1.ADC 简介 ADC 支持多达14 位的模拟数字转换,具有多达12 位有效数字位.它包括一个模拟多路转换器,具有多达8 个各自可配置的通道:以及一个参考电压发生器.转换结果通过DMA 写入存储器.还具有若干运行模式. ADC 的主要特性如下: ● 可选的抽取率,这也设置了分辨率(7 到12 位)● 8 个独立的输入通道,可接受单端或差分信号● 参考电压可选为内部单端.外部单端.外部差分或AVDD5● 产生中断请求● 转换结束时的DMA 触发● 温度传感器输入● 电池测量功能 2.ADC 操作

终于逮了个忙里偷闲的机会,就再学一下LPC1768的外围功能吧,循序渐进是学习的基本规则,也许LPC1768的DAC与8位单片机16位单片机里面集成的DAC操作类似,但是既然这是懒猫的学习日志,就顺便把DAC再好好复习一下了,或许能品出个什么味来^_^DAC是Digital to Analog Converter的缩写,中文名就是数模转换器,D/A转换器一般由数码寄存器.模拟电子开关电路.解码网络.求和电路及基准电压等几部分组成.如下图所示: 图1-1 DAC原理框图 数字量以串行或并行方式输入

本文章是关于ADC/DAC设计经典问答,涵盖时钟占空比.共模电压.增益误差.微分相位误差.互调失真等常见问题. 1. 什么是小信号带宽(SSBW)? 小信号带宽(Small Signal Bandwidth (SSBW))是指在指定的幅值输入信号及特定的频率下,它的输出幅值比低频时的输出幅值下降指定值时,该特定频率为小信号带宽. 2. 什么是共模电压(VCM)? 共模电压(Common Mode Voltage (VCM ))是差动输入的两个引脚上相同的直流输入电压. 3. 什么是MSB(最高有

简介: MSB是Most Significant Bit的缩写,最高有效位.在二进制数中,MSB是最高加权位.与十进制数字中最左边的一位类似.通常,MSB位于二进制数的最左侧,LSB位于二进制数的最右侧. LSB(Least Significant Bit),意为最低有效位:MSB(Most Significant Bit),意为最高有效位,若MSB=1,则表示数据为负值,若MSB=0,则表示数据为正. 意义: 在实际应用中,由于ADC失调或增益参数的改进而使性能提升的程度微不足道,甚至可以忽略

分辨率.参考电压这些地球人都知道的就不说了. 当“参考电压”和“分辨率”被确定后,每两个数值间的差值,即“步进量”. 上面的“步进量”在AD中称为1LSB(最低有效位,Least Significant Bit)所代表的电压值. 以5V参考电压.10位精度的AD为例1LSB能够表示的电压值为: 1LSB所表示的电压值 = 参考电压5V / (0x3FF + 1)=  4.88mv 对任何AD来说,量化后输出的数字信号值都是以1LSB的电压值步进的,介于1LSB之间的电压将按照一定的规则进行入位或

一.开篇 慢慢的.慢慢的.慢慢的就快要到飞控的主要部分了,飞控飞控就是所谓的飞行控制呗,一个是姿态解算一个是姿态控制,解算是解算,控制是控制,各自负责各自的任务.我也不懂.还在学习中~~~~ 近期看姿态预计部分看的太累了,明显发现基础知识太薄弱,什么欧拉角.DCM.四元数.gyro误差.矫正.正交化等各个概念.然后就是各种转换公式.接下来结合代码介绍一些主要的东西.太深入的还不了解~~~ 一定要多看论文啊,英文版的论文(也没有中文的.国人的悲哀啊).尽管看着头疼,看是看完了以后就会发现很多不了解

宏定义法:直接就是常量操作 方法1:用#define来定义,方便省事,缺点:系统不做检查 方法2:用enum来定义,可以像#define一样定义常量,同时系统做检查.既可以定义某个位也可以定义几个位的组合,备注:enum中标识不可以重复,但后面的值可以重复. /*枚举法定义寄存器,枚举中的值可以重复但名称不能重复*/// 通信寄存器bit定义 enum{ /* 寄存器选择 RS2 RS1 RS0 */ REG_COMM = (0 << 4), /* 通信寄存器 */ REG_SETUP = (

笔者最近在做的一个项目中,用到一片16位的高分辨率的芯片,借此再学习一下由于ADC和DAC的相关知识,以此巩固. 关于ADC的精度和分辨率将在另外一篇博客讨论,分辨率不等于精度. 一块精度0.2%(或常说的准确度0.2级)的四位半万用表,测得A点电压1.0000V,B电压1.0005V,可以分出B比A高0.0005V,但A点电压的真实值可能在0.9980~1.0020之间不确定. 那么,既然数字万用表存在着精度和分辨率两个指标,那么,对于ADC和DAC,除了分辨率以外,也存在精度的指标.模数器件

afxcomctl32.h与afxcomctl32.inl报错 编译公司一个几年前的老项目,是从VC6.0升级到VS2005的. 1.编译时报缺少头文件,于是附件包含目录,于是出现了以下报错: 1>XXX\Microsoft Visual Studio 8\VC\atlmfc\include\afxcomctl32.h(295) : error C2059: 语法错误 : "__stdcall" 1>XXX\Microsoft Visual Studio 8\VC\atlm

本篇文章主要是对javascript避免数字计算精度误差的方法进行了介绍,需要的朋友可以过来参考下,希望对大家有所帮助. 如果我问你 0.1 + 0.2 等于几?你可能会送我一个白眼,0.1 + 0.2 = 0.3 啊,那还用问吗?连幼儿园的小朋友都会回答这么小儿科的问题了.但是你知道吗,同样的问题放在编程语言中,或许就不是想象中那么简单的事儿了. 不信?我们可以做个试验. 先来看一段 JS. var num1 = 0.1; var num2 = 0.2; alert(num1+num2 ===

Excel图表能够将数据可视化,在图表中另行添加趋势线和误差线,可对数据进行进一步的数据分析和统计的可视化处理.Excel中的趋势线可用于趋势预测/回归分析,共6中类型:指数(X),线性(L),对数(0),多项式(P),幂(W),移动平均(M).误差线可用于显示潜在的误差或相对于系列中每个数据标志的不确定程度.Excel中可设置误差线的显示方向:正负偏差,负偏差,正偏差:以及设置误差类型及误差量:固定值,百分比,标准偏差,标准误差,自定义类型. 本篇文章主要介绍,使用免费版的Free Spire

目录 Support Vector Machine (1) : 简单SVM原理 Support Vector Machine (2) : Sequential Minimal Optimization Support Vector Machine (3) : 再谈泛化误差(Generalization Error) Support Vector Machine Python 代码实现 Support Vector Machine(3) : 再谈量化误差(Generalization Error)

(转)Java浮点数float,bigdecimal和double精确计算的精度误差问题总结 1.float整数计算误差 案例:会员积分字段采用float类型,导致计算会员积分时,7位整数的数据计算结果出现误差. 原因:超出float精度范围,无法精确计算. float和double的精度是由尾数的位数来决定的.浮点数在内存中是按科学计数法来存储的,其整数部分始终是一个隐含着的“1”,由于它是不变的,故不能对精度造成影响. float:2^23 = 8388608,一共七位,这意味着最多能有7位

误差和残量 数值求解方程\(f(x)=0\)的根,有多种方法测算结果的近似程度.最直接的方法是计算误差.第\(n\)步迭代结果与真值\(x^\*\)的差即为第\(n\)步迭代的误差: \begin{equation*}e_n=x_n-x^*\end{equation*} 但是,我们一般是不知道真实值\(x^\*\)的,否则,我们也不会费劲去算了.所以,直接计算误差是不可能的,需要我们另辟蹊径. 一个可能的方法是,程序一直运行,直到结果不再变化.这个方法通常还是很管用的.有时候,程序结果不再变化并

前几天搜狗的一道笔试题,大意是在随机森林上增加一棵树,variance和bias如何变化呢? 参考知乎上的讨论:https://www.zhihu.com/question/27068705 另外可参考林轩田老师在机器学习技法的<Blending and Bagging>中的讲解: 综上,bias反应的是模型在样本上的值与真实值之间的误差,反应的是模型的准确度.对于blending,它反应的是模型越复杂,它的bias就越小: 对于cross-validation,当训练越充分,bias就越小.