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

import optparse #class FtpClient(object): #自定义类可以自己修改 '''ftp客户端''' #def __init__(self): parser = optparse.OptionParser() parser.add_option("-s","--server",dest = "server",help="ftp server ip_addr") parser.add_option

实验采用带模拟量,分辨率为1-5V,量程为0--101kpa的真空表 数据采集模块采用DAM-8021,  16位模块 算法描述如下: 真空表读数范围: 0到-101kpa 模拟量输出: 1-5V 一次AD数据采集结果为(由串口助手取得):  >+03.921-00.000 此时真空表读数:  74.2 则系数A=(3.921-1)/74.2=0.0393 真空表模拟量输出修正系数:  是指真空表模拟量输出的偏差. 其取得方法为,  将真空去掉,让真空表读数为零, 读一次AD采样的结果, 例如其

1.头文件 #include "tiva_adc.h" // ADC 2.引脚 3.初始化 // ADC初始化 // 光敏电阻(PE0)为通道3,存在序列0中,硬件平均为8个点 adc_init(TIVA_ADC1 , Channel_3, Sequence0, GPIOE, Pin0, ); // 滑动变阻器为通道2  adc_init(TIVA_ADC1 , Channel_2, Sequence1, GPIOE, Pin1, 8); //具体函数内容 //channel:0-11

缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的大小:2.生成对应图像的缩略图.放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上.对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的.

背景:在无人机动力系统的选型时,为了测试无人机的动力系统所能提供的最大拉力,使用压力传感装置测量拉力. 链接: 压力传感器tb链接: HX711模块是一个24位精度的AD模块. (1)https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.3-c-s.w4002-21223910208.20.6c496a4bdA2Bew&id=522572281513 (2)https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.3-c-s.w4002

该文档为原创,转发需注明出处!https://www.cnblogs.com/brianblog/ 在画图的时候如果遇到PCB中有多个模块原理图是一模一样的时候,我们便会想能不能偷点懒,只画一个模块, 其他的直接复用一下呢?答案是可以的.接下来介绍AD中是如何实现这一操作的. 1.选择要复用的源模块,快捷键D(设计)-M(ROOM)-T(从选中的器件创建矩形ROOM),创建ROOM,将ROOM拉大,把所有要复用的元素 包含在内. 2.同样的方法将待复用的模块也创建ROOM. 3.从窗口右下角Pa

I2C PCF8591 8位AD/DA转换 BCM2835 Library 1.PCF8591T简述 PCF8591器件图如下: PCF8591是一个8位的CMOS数据采集器件,具有4个模拟输入(其中一个为电压模拟输入),一个输出和一个串行I2C总线接口.3个地址引脚A0.A1和A2用于编程硬件地址,允许将最多8个PCF8591器件连接至I2C总线而不需要额外硬件.器件的地址.控制和数据通过两线双向I2C总线传输.器件功能包括多路复用模拟输入.片上跟踪和保持功能.8位模数转换和8位数模转换.最大

一.Queue模块基础 q = Queue.Queue()    q.qsize()           返回队列的大小  q.empty()         如果队列为空,返回True,反之False  q.full()        如果队列满了,返回True,反之False q.full            与 maxsize 大小对应  q.get([block[, timeout]]) 获取队列,timeout等待时间  q.get_nowait()         相当q.get(

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

源:使用STM8SF103 ADC采样电压 硬件环境: STM8SF103 TSSOP20封装 因为项目需要用到AD采样电池电压,于是便开始了使用STM8S ADC进行采样,也就有了下文. 手册上对STM8S ADC的管脚描述如下: STM8SF103这款芯片是TSSOP 20管脚封装,如下: STM8SF103这款芯片能用的是5个AD采样通道,分别是AIN2~AIN6.其实是还有一个通道AIN7,但手册并没有对其描述. 这里还有一个很奇怪的地方,从ST资料中找到一个与上面的表数据不同的地方,如

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/76063768 前言 这篇论文被 ICCV 2019 接收为 oral presentation.之前我们主要研究物体检测(例如 Hybrid Task Cascade,Guided Anchoring,Libra R-CNN 和 Prime Sample Attention),这次尝试跳出单纯的物体检测框架,解决一些通用模块和算子的问题.上采样操作是各种网络结构里广泛使用的运算之一,我们提出了一个轻量级的通用上采样算子 CARA

源:使用STM8SF103 ADC采样电压 硬件环境: STM8SF103 TSSOP20封装 因为项目需要用到AD采样电池电压,于是便开始了使用STM8S ADC进行采样,也就有了下文. 手册上对STM8S ADC的管脚描述如下: STM8SF103这款芯片是TSSOP 20管脚封装,如下: STM8SF103这款芯片能用的是5个AD采样通道,分别是AIN2~AIN6.其实是还有一个通道AIN7,但手册并没有对其描述. 这里还有一个很奇怪的地方,从ST资料中找到一个与上面的表数据不同的地方,如

图像的缩小从物理意义上来说,就是将图像的每个像素的大小缩小相应的倍数.但是,改变像素的物理尺寸显然不是那么容易的,从数字图像处理的角度来看,图像的缩小实际就是通过减少像素个数来实现的.显而易见的,减少图像的像素会造成图像信息丢失.为了在缩小图像的同时,保持原图的概貌特征不丢失,从原图中选择的像素方法是非常重要的.本文主要介绍基于等间隔采样的图像缩小和基于局部均值的图像缩小以及其在OpenCV2的实现. 基于等间隔采样的图像缩小 这种图像缩小算法,通过对原图像像素进行均匀采样来保持所选择到的像素仍

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

Bitmap二次采样,听着好像是一个高大上的事,其实也就那么回事,今天我们就来看看Bitmap的二次采样问题. 1.为什么要二次采样 OK,那么首先我要 解决的一个问题就是为什么我们要二次采样? 不知道大家在开发App的过程中有没有遇到过类似于图片墙这样的功能?在做图片墙的时候你有没有遇到过OOM异常呢?遇到了又是怎么解决的?再比如我现在有一张100M大的图片,我想把这张图片用一个ImageView显示出来,那么你的ImageView能够显示出来这张图片吗?上面我们说的这两种情况其实都涉及到图片

Super Sampling Anti-AliasingSSAA算是在众多抗锯齿算法中比较昂贵的一种了,年代也比较久远,但是方法比较简单,主要概括为两步1.    查找边缘2.    模糊边缘这是一种post processing的处理方法,接下来我们就看看怎么实现 查找边缘 查找边缘的原因也是因为减少消耗,这样就可以只在边缘处进行超级采样,不必为全图进行采样了.之前的文章详细说过三种查找边缘的方法Roberts,Sobel,Canny ,其中sobel最优,所以我们就是用sobel查找边缘这里

一.CAN波特率 STM32 位时间定义: ● 同步段(SYNC_SEG):通常期望位的变化发生在该时间段内.其值固定为1个时间单元(1 x tCAN).● 时间段1(BS1):定义采样点的位置.它包含CAN 标准里的 PROP_SEG 和PHASE_SEG1.其值可以编程为1 到16 个时间单元,但也可以被自动延长,以补偿因为网络中不同节点的频率差异所造成的相位的正向漂移.● 时间段2(BS2) : 定义发送点的位置.它代表CAN 标准里的PHASE_SEG2.其值可以编程为1 到8 个时间单

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

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51539739 吉布斯采样的实现问题 本文主要说明如何通过吉布斯采样来采样截断多维高斯分布的参数(已知一堆截断高斯分布的数据,推断其参数( μ , Σ )). 关于吉布斯采样的介绍文章都停止在吉布斯采样的详细描述上,如随机采样和随机模拟:吉布斯采样Gibbs Sampling(why)但并没有说明吉布斯采样到底如何实现的(how)? 也就是具体怎么实现从下面这个公式采样? 下面介绍如何为多维正态分布构

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51525308 吉布斯采样的实现问题 本文主要说明如何通过吉布斯采样进行文档分类(聚类),当然更复杂的实现可以看看吉布斯采样是如何采样LDA主题分布的[主题模型TopicModel:隐含狄利克雷分布LDA]. 关于吉布斯采样的介绍文章都停止在吉布斯采样的详细描述上,如随机采样和随机模拟:吉布斯采样Gibbs Sampling(why)但并没有说明吉布斯采样到底如何实现的(how)? 也就是具体怎么实现