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

转载:http://www.geek-workshop.com/thread-2315-1-1.html 以前在X宝上买过一个称重放大器,180+大洋.原理基本上就是把桥式拉力传感器输出的mV级信号放大到5V供单片机读取.连接实验电路的时候很完美,能实现重量的转换,但是实际组装后却发现这种A/A模块受到的干扰太严重了,包括电源的干扰,导线长短的干扰,导线位置变化的干扰,无线电的干扰等等等等……实在是恼人. 后来感觉是思路错误了,就不该用模拟信号来传输,于是决定使用A/D模块来把重量转换成数字信号

参考文档:http://www.geek-workshop.com/thread-2315-1-1.html 参考文档:https://wenku.baidu.com/view/e5d5e4e26529647d26285243.html 先来看一下该模块的常用接法: 模拟输入通道 A 模拟差分输入可直接与桥式传感器的差分输出相接.由于桥式传感器输出的信号较小,为了充分利用A/D 转换器的输入动态范围,该通道的可编程增益较大,为128 或64.这些增益所对应的满量程差分输入电压分别±20mV 或±

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

有许多朋友第一次使用16位彩色显示屏会遇到如何将24位RGB颜色转换为对应的16位RGB颜色的问题, 通过查阅相关资料,就写一下其中的转换原理吧,希望对大家会有所帮助. 我们知道24位RGB是分别由8位红色,8位绿色以及8位蓝色组成: RRRRRRRR GGGGGGGG BBBBBBBB 例如:24位RGB红色表示方法为 (十六进制表示为:0xFF0000) 而对应的16位RGB颜色则是由5位红色,6位绿色以及5位红色组成: RRRR RGGG GGGB BBBB 例如:16位RGB红色表示方法

使用Android移植时候,很多图片都需要16为的bmp格式,所以研究了一下如何从24位转换成16位,供大家参阅 step1:查看bmp图片的属性,如下图所示,是24位的 step2:用PhotoShop打开此图片,然后点击文件-->存储为 step3:在弹出的选项框中选择bmp格式,然后点击保存 step4:会弹出选项让您选择存储为多少位的bmp,选择24位 step5:还可以选择高级模式,进行高级设置 step6:设置完后打开另存为的图片查看属性,以及将24位改为16位的图片了 ======

关于MD5值的原理本文不在介绍,本文主要介绍MD5值的两种编码的相互转换(32位和BASE64编码的24位),实际应用过程中经常会涉及到两种编码的相互转换.快熟使用工具tomeko.net. C#示例程序: using System; using System.Text; namespace test { class Program { static void Main(string[] args) { string original = "123456"; Console.Write

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(

颜色模式中8位,16位,24位,32位色彩是什么意思?会有什么区别简单地说这里说的位数和windows系统显示器设置中的颜色位数是一样的.表示的是能够显示出来的颜色的多少. 8位的意思是说,能够显示出来的颜色的数量有8位数.16.24都是一样的.24位的颜色数量已经很多了,叫做“真彩色”,其实32位和24位颜色数量是一样多的.32位多出来的8位数是用来表示透明度信息的,所以更加真实. 如果一有一张真彩色的照片,放到一个只有8位的显示器上的话,显示出来的效果就会很差.所以当需要的时候你就需要在低位

今天由于程序需要,需要将真彩色转换成增强色进行颜色匹配,上网搜了一下没搜到相应函数,于是研究了一下RGB16位的增强色,写了这个函数: public static int RGB16(int argb)        {            uint t = (uint)argb;//转uint便于移位            //argb共32位,AARRGGBB,RGB24只有后24位            //int r = t << 8 >> 24; //000000RR 

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.前言 转置操作在很多算法上都有着广泛的应用,在数学上矩阵转置更有着特殊的意义.而在图像处理上,如果说图像数据本身的转置,除了显示外,本身并无特殊含义,但是在某些情况下,确能有效的提高算法效率,比如很多行列可分离的算法,在很多情况下,行和列方向的算法逻辑随相同,但是由于多方面原因(比如Cache miss, 优化水平等)行列处理时间还是由很大的差异的,这个时候如果转置的耗时和处理时间相比所占比例甚小,则可以考虑在进行耗时处理前先转置数据,然后调用不耗时的方向的算法,处理完后再次进行转置.因此,

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.前言 转置操作在很多算法上都有着广泛的应用,在数学上矩阵转置更有着特殊的意义.而在图像处理上,如果说图像数据本身的转置,除了显示外,本身并无特殊含义,但是在某些情况下,确能有效的提高算法效率,比如很多行列可分离的算法,在很多情况下,行和列方向的算法逻辑随相同,但是由于多方面原因(比如Cache miss, 优化水平等)行列处理时间还是由很大的差异的,这个时候如果转置的耗时和处理时间相比所占比例甚小,则可以考虑在进行耗时处理前先转置数据,然后调用不耗时的方向的算法,处理完后再次进行转置.因此,

//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

1.24位深转8位深: ps将24位深原图.png保存为GIF图256即为8位,再将8位gif图转为需要的.png,即转为8位深png图. 2.MATLAB读取黑白图像显示几乎全为黑色: 这是最近处理图像库遇见的一个问题,估计是MATLAB的一个bug,用MATLAB暂时没想到解决方法,所以转战有python解决. 问题具体如下: 这是8位深的png图,看上去是黑白色都有,但用MATLAB处理读取后并显示却是:大部分数字为0,边缘部分极少数大于0. 很是诡异有么有,究竟是眼睛欺骗了我们,还是数字

//********************************************************************************* //将15位身份证转换成18位时,首先把出生年扩展4位,就是在原来15位号码的第6为数字后 //增加一个19,然后在第17位数字后添加一位校验码,校验码是由前17位数字本体码加权求 //和公式,通过计算模,再通过模得到对应的校验码. //计算校验码公式 //(1)17位数字本体码加权求和公式 //S=Sum(Ai*Wi),i=0,

原文:C#图片灰度处理(位深度24→位深度8) #region 灰度处理 /// <summary> /// 将源图像灰度化,并转化为8位灰度图像. /// </summary> /// <param name="original"> 源图像. </param> /// <returns> 8位灰度图像. </returns> public static Bitmap RgbToGrayScale(Bitmap o

一.前言 我们在进行php开发的时候经常会遇到浮点型的问题,特别是涉及金额的部分,常常需要进行加减运算.当小数点的位数比较多的时候,往往容易犯一些很低级的错误.这里记录一下php的精度计算和封装的小demo. 二.关于php的高精度问题 1.概念解释 这篇文章的解释最清楚: php高精度计算问题 2.高精度数值对比大小问题 下面这篇文章讲的很好: 临时发一个项目遇到的PHP浮点计算问题 默认保留两位小数 bcadd(参数1,参数2,参数3) 参数1 和2 是要相加的参数 3是保留几位小数. 1.

C#图片灰度处理(位深度24→位深度8) #region 灰度处理 /// <summary> /// 将源图像灰度化,并转化为8位灰度图像. /// </summary> /// <param name="original"> 源图像. </param> /// <returns> 8位灰度图像. </returns> public static Bitmap RgbToGrayScale(Bitmap orig