8振动/电压 5Msps高采样率终端采集板卡

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#fpga开发 #人工智能 #边缘计算 #arm开发

8振动/电压 5Msps高采样率终端采集板卡
采用XC7A35T-2FGGI型号FPGA，是一款最高5Msps采样
率，多通道动态信号采集器，主要应用在采样率高的
场合。
同步外部同步时钟装置兼容GPS同步方式实现多台板卡
间的同步采集功能，外置的SD卡和内置的Sata接口硬
盘可以对采集的数据进行数据存储。
crio电压采集 labview_1.25MSPS 18bit 多功能数据采集卡
weixin_39840111的博客
01-02 555
1.25MSPS 18bit 多功能数据采集卡(型号：PS TU8021X) 是一款扫描型多功能数据采集卡。该板卡提供32路模拟输入，内置18bitADC，单通道最高可达1.25MSPS采样速率；4路同步模拟输出，16bit 分辨率，输出更新速率单通道最高2MSPS；32 路数字输入输出端口及 16 路多功能数字输入输出端口；2路 32bit，100MHz 计数器。该板卡...
stm32单片机gui显示设计_基于STM32单片机的频率计（05Mhz）全部设计资料
weixin_35055546的博客
01-05 1365
功能描述: 1.测量信号幅值范围：0.5V-10V。2.0.96寸 OLED显示频率。3.按键可控制启动、停止测量。4.测量波形范围： 正弦波：0.1hz-3Mhz。 三角波0.1hz- 1.5Mhz。方波0.1hz- 5Mhz。方案说明： 芯片选型： 单片机采用：STM32F103C8T6运放采用：OPA2690 (双运放+220Mhz带宽，满足频率要求，普通运放无法满足带宽)负压...
AD7356_SPI驱动程序设计_5MSPS_Verilog
学无止境
04-24 1305
AD7356驱动程序，使用Verilog语言编写。
FMC子卡：8 通道 125MSPS采样率16 位 AD 采集子卡
F_white的博客
11-12 2024
FMC129 是一款 8 通道 125MHz 采样率 16 位 AD 采集 FMC 子卡，符合 VITA57.1 规范，可以作为一个理想的 IO 模块耦合至 FPGA前端，8 通道 AD 通过高带宽的 FMC 连接器（HPC）连接至 FPGA 从而大大降低了系统信号延迟。 该板卡支持板上可编程采样时钟和外部参考时钟以及采样时钟，多片板卡还可以通过触发（输入/输出）信号进行同步采集，该板卡8路模拟信号通过 50Ω特征阻抗的 SSMC 射频连接器输入，通过巴伦变压器耦合至 ADC 前端。板卡可广泛应用于通信多载
支持4通道同步采集卡，250MSPS采样率，16bit，PCIe 3.0 x8接口
randy83的博客
09-13 1072
N-LINX 高速数据采集卡：集成交流耦合程控放大器与单、双极性宽带信号输入，适用于激光雷达、光电倍增管、光纤传感等领域，具备板载FPGA实时信号处理、4通道同步采集、250MSPS采样率、16bit转换精度、PCIe 3.0 x8接口及4GB DDR4存储，支持用户自定义逻辑开发与外部触发，完美平衡性能、功耗与成本，特别适合OEM应用场景。
【NI国产替代】500 MSPS 采样率，14 bit 分辨率数据采集盒子
YEYUANGEN的专栏
06-08 1043
高速采集盒子是一款双通道，具有 500 MSPS 采样率，14 bit 分辨率的高速高精度数据采集设备，其模拟输入带宽为 200 MHz，处理器采用 Xilinx 高性能 MPSoC，内置 2G DDR4 和16G eMMC 存储，支持触发输入输出功能；同时，其支持千兆以太网、CAN、RS485、RS232等丰富的通讯接口。• 双高速高精度数据采集通道。• 支持内外精准触发采样模式。• 丰富的总线控制接口。
20MS/s、40MS/s、80MS/s、125MS/s采样率的采集卡选择与应用
kunchikeji的博客
08-12 7590
数据采集是数字信号处理中的重要环节。针对不同任务，数据采集要达到的技术指标也不同。对于瞬态信号、雷达信号和图象处理都要求几MB/S甚至几十MB/S的速度。 M2p.59xx系列是德国spectrum最新推出的数字化仪产品，允许记录多达8个单端通道或最多4个差分通道，采样率有20MS/s、40MS/s、80MS/s、125 MS/s。 这些PCIe卡在分辨率和速度方面均提供...
FMC子卡：4 通道 250MSPS采样率16 位 AD 采集子卡
F_white的博客
11-12 2552
FMC136 是一款 4 通道 250MHz 采样率 16 位 AD 采集 FMC 子卡，符合 VITA57 规范，可以作为一个理想的 IO 模块耦合至 FPGA前端，4 通道 AD 通过高带宽的 FMC 连接器（HPC）连接至 FPGA 从而大大降低了系统信号延迟。 该板卡支持板上可编程采样时钟和外部参考时钟以及采样时钟， 多片板卡还可以通过触发（输入/输出）信号进行同步采集，该板卡 4路模拟信号通过 50Ω特征阻抗的 SSMC 射频连接器输入，通过巴伦变压器耦合至 ADC 前端。板卡可广泛应用于通信多载
数据采集卡采样率M Sa/s 与G Sa/s是什么意思
MFsclock的博客
03-03 5098
数据采集卡采样率M Sa/s 与G Sa/s是什么意思
长期稳定性测试方案设计：高精度采集系统失效模式分析与预测方法论
![高精度ADC采样电路设计案例]...其核心在于通过持续、高精度的数据采集，捕捉系统
【ESP32 ADC采集终极指南】：掌握10大核心技巧，从入门到高精度实战全解析
其ADC基于逐次逼近型（SAR）架构，工作时通过采样保持电路对输入电压进行量化，转换结果受参考电压、衰减配置及噪声环境影响。硬件上，ADC1支持8个通道，ADC2支持10个通道，但部分引脚与Wi-Fi共用，存在射频干扰风险...
STM32与ad9226：打造高性能数据采集系统，一步到位指南
我们将首先概述STM32的主要特性和应用场景，然后转向AD9226，一个广泛用于数据采集系统中的高性能模数转换器。通过理解这两个组件，读者可以为接下来章节中系统架构和硬件连接等更深层次的内容打下基础。 ## STM32...
ADC采样抖动问题分析：5个时间一致性优化关键点，精准捕获信号
在高速数据采集系统中，模数转换器（ADC）的采样抖动是限制其动态性能的关键因素之一。采样抖动指的是采样时刻相对于理想时钟边沿的时间偏差，这种偏差会导致输入模拟信号的瞬时幅度被错误捕获，尤其在高频信号下...
多通道同步采集难题攻克：串扰抑制与时序一致性的4项技术
在高精度数据采集系统中，实现多通道同步采集面临两大核心挑战：**通道间串扰**与**时序不一致性**。随着通道密度增加，电磁耦合效应加剧，导致信号失真；同时，采样时钟偏移（Skew）和抖动（Jitter）引发的时序偏差...
FPGA开发入门----0.点亮LED灯，备忘FPGA开发主流程
最新发布
ChipCamp的博客---https://chipcamp.blog.youkuaiyun.com/
11-25 1493
本文详细介绍了FPGA开发中LED控制模块的实现流程：通过三极管栅极控制LED开关原理，完成RTL代码设计；强调TestBench的必要性，建议使用assert()和printf()实现自动化测试；说明仿真波形验证方法；重点阐述FPGA开发关键步骤 - 通过约束文件将RTL信号与芯片管脚绑定，生成位流文件并下载到FPGA；最后总结了完整的FPGA开发流程，包括RTL编码、仿真验证、约束编写、综合实现和程序下载等核心环节。该流程适用于各类FPGA开发项目，是硬件开发的标准化方法。
XC2S300E-6FGG456C Xilinx Spartan-IIE FPGA
2403_90082736的博客
11-23 780
XC2S300E-6FGG456C 是 Xilinx Spartan-IIE 系列中的一款中等规模 FPGA
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 276
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效
CalebLXL的博客
11-24 799
走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。
（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
2501_92808811的博客
11-25 561
在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。
// 频率分辨率 = 采样率/FFT点数怎么理解这个公式
07-09
<think>我们正在讨论信号处理中的频率分辨率概念。用户询问如何理解公式：频率分辨率 = 采样率 / FFT点数。 频率分辨率是指在频谱分析中能够区分两个相邻频率分量的最小频率间隔。这个公式是FFT频谱分析的基本公式之一。 解释： 1. 采样率（Fs）：每秒采集的样本数，单位Hz。例如2MSPS表示每秒200万个样本。 2. FFT点数（N）：进行FFT变换时使用的样本点数。 3. 频率分辨率（Δf）= Fs / N：表示频谱中相邻两个频率点之间的间隔。 例如：采样率Fs=2000000Hz（2MHz），FFT点数N=1024，则频率分辨率Δf=2000000/1024≈1953.125Hz。 这意味着在频谱图上，每隔约1953Hz有一个频率点。如果两个正弦波的频率差小于这个值，它们在频谱上可能会混叠在一起，无法区分。 深入理解： - 频率分辨率决定了频谱分析中区分两个频率分量的能力。分辨率越高（数值越小），区分能力越强。 - 提高分辨率的方法：增加FFT点数（N）或降低采样率（Fs）。但降低采样率会减少奈奎斯特频率（Fs/2），从而限制可分析的最高频率。 - 在实时系统中，增加FFT点数会带来更大的计算量和内存消耗，并可能降低系统实时性。 因此，在实际应用中需要根据信号特性和系统资源权衡选择采样率和FFT点数。</think>### 频率分辨率公式详解：`Δf = Fs / N` 频率分辨率公式 `Δf = Fs / N` 是FFT频谱分析的核心概念，其中： - **Fs** = 采样率（单位：Hz） - **N** = FFT点数（样本数量） - **Δf** = 频率分辨率（单位：Hz） #### 物理意义解析 ```c // 2MSPS采样率，1024点FFT示例 #define Fs 2000000.0f // 2MSPS #define N 1024 float delta_f = Fs / N; // 1953.125 Hz ``` 1. **时间窗概念**： - FFT分析的**总时间长度**：`T = N / Fs` - 上例：`1024样本 / 2,000,000样本/秒 = 0.000512秒 (512μs)` 2. **傅里叶变换本质**： - FFT将时域信号转换为频域表示 - **最小可分辨频率**由分析时长决定：`Δf = 1/T` - 代入`T = N/Fs` → `Δf = Fs/N` #### 视觉化说明 假设采样信号： ``` 时间：0μs 512μs 1024μs 1536μs 样本：[S0, S1, S2, ... S1023] ``` FFT分析窗： ```c // 每个分析窗对应一个频率点 for(int k=0; k<N/2; k++) { float freq = k * delta_f; // 频率坐标 float mag = fft_outputbuf[k]; // 该频率点幅值 } ``` #### 关键特性 | 特性 | 数学表达 | 物理意义 | |------|----------|----------| | **分辨率极限** | Δf = Fs/N | 能区分的最小频率间隔 | | **频率范围** | 0 ~ Fs/2 | 有效分析范围（奈奎斯特区） | | **频率索引** | f_k = k × Δf | 第k个频点的实际频率 | #### 实际应用示例 ```c // 检测50kHz信号 float target_freq = 50000.0f; // 50kHz // 计算理论位置 float exact_index = target_freq / delta_f; // 50000/1953.125 ≈ 25.6 // 实际检测位置 int bin_index = (int)(exact_index + 0.5f); // 四舍五入 → 26 // 对应频率 float detected_freq = bin_index * delta_f; // 26*1953.125 = 50781.25Hz printf("理论频率: %.1f Hz, 检测位置: %d, 实际频率: %.1f Hz\n", target_freq, bin_index, detected_freq); ``` #### 分辨率优化方法 1. **增加点数N**： ```c // 点数翻倍 → 分辨率减半 #define N_new 2048 float new_delta_f = Fs / N_new; // 976.56 Hz ``` 2. **降低采样率Fs**（需保证满足奈奎斯特定律）： ```c // 采样率减半 → 分辨率减半 #define Fs_new 1000000.0f // 1MSPS float new_delta_f = Fs_new / N; // 976.56 Hz ``` 3. **使用窗函数**（提高实际分辨率）： ```c // 应用汉宁窗 for(int i=0; i<N; i++) { float hanning = 0.5f - 0.5f * arm_cos_f32(2*PI*i/(N-1)); fft_inputbuf[i*2] *= hanning; // 实部 } ``` #### 工程注意事项 1. **频谱泄露**： ```c // 信号频率不是Δf的整数倍时，能量会扩散到相邻频点 if(fmodf(target_freq, delta_f) != 0) { printf("警告：可能发生频谱泄露！\n"); } ``` 2. **分辨率与精度区别**： - 分辨率：Δf（最小频率间隔） - 精度：频率测量误差（可通过插值算法提升） 3. **实时性权衡**： ```c // 计算时间对比 (STM32F4) uint32_t start = DWT->CYCCNT; arm_cfft_f32(&fft_instance, fft_buf, 0, 1); // FFT计算 float ms = (DWT->CYCCNT - start)/(SystemCoreClock/1000.0f); printf("点数%d 计算时间: %.2f ms\n", N, ms); ``` - 1024点: ~0.45ms - 2048点: ~1.0ms - 4096点: ~2.3ms ### 总结 频率分辨率公式 `Δf = Fs / N` 揭示了三个关键参数的制约关系： 1. 高分辨率要求大N或小Fs 2. 高频信号测量需要高Fs 3. 实时系统需平衡N和计算时间 实际工程中需根据信号特性（频率范围、动态变化）和系统资源（内存、计算能力）选择最佳配置点，典型折衷方案是2048点FFT。
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