硬件大熊原创合集(2021/05更新)

最新推荐文章于 2025-07-23 17:03:32 发布
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分类专栏： 硬件大熊原创合集 文章标签： 硬件 单片机 电路分析 嵌入式
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CYP_2015/article/details/117376907
本文汇集了电子工程和嵌入式系统领域的多个技术主题，包括ADC阻抗匹配、锂离子电池充电原理、DC-DC转换器、智能开关技术、电磁兼容问题、电源设计案例、反激电源与变压器解析、信号测试与分析、微控制器低功耗设计、以及各种协议和器件选型。通过深入浅出的讲解，旨在促进技术交流，提供解决方案并分享设计经验。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

电路分析

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设计美学

测试分析

算法思维

器件选型

随笔

技术交流群

加群方式：添加个人微信，备注“加群”，由我拉进微信群（避免引入推销广告）

书写与交流能带来更多的思维碰撞，

在这里，

你可以分享、谈论和技术相关的任何话题，期待多角度的技术讨论能让彼此受益良多！

硬件大熊原创合集(2023/01更新)
硬件大熊
02-01 255
1月份更新篇章：谋定而后动 知止而有得智能开关继电器-评估篇设计十诫| 何为好的产品设计在新的一年里硬件大熊会围绕智能家居产品技术内容做深耕发力，所涉及的范围会从技术解析拓展到产品拆解、行业资讯分享等。因此，无论你是产品经理、工程NPI，还是技术人员，你都可以在这里了解到关于智能家居产品更加结构化的知识体系。——《谋定而后动 知至而后有得》——硬件大熊原创合集——电路分析单片机读取外部电压ADC阻...
硬件大熊原创合集(2024/10更新)
硬件大熊
11-10 592
2024-10月份更新篇章：2024香港秋季照明展参展记录为什么音频采样率通常是44.1kHz？强制与自愿：中国市场产品认证体系解析为什么有些SRRC型号核准代码要加“M”——硬件大熊原创合集——产品专题系列开关面板发刊词 | 智能控制开关专辑智能开关面板行业概览一文入门智能开关的3种功能形态智能开关控制通断为何不用可控硅了？智能开关继电器-选型篇1智能开关继电器-选型篇2智能开关继电器-评估篇继...
硬件大熊原创合集(2023/06更新)
硬件大熊
07-02 244
06月份更新篇章：一款射频芯片的layout设计指导案例-篇章1一款射频芯片的layout设计指导案例-篇章2警惕超声波工艺对晶振造成损伤走嵌入式方向，一定要软硬件都懂吗？6月份广州光亚展，和电子电力大咖文老师见了个面，第一次见面，大佬第一句话是“没想到你也这么瘦”。确实，技术研发的工作比较熬，身边做研发的小伙伴就没见有胖嘟嘟的。和做器件的哥们聊了今年的行情，普遍反馈各家公司新项目都开的比较保守。...
硬件大熊原创合集(2023/03更新)
硬件大熊
04-02 1136
3月份更新篇章：《智能家居行业研究与场景分析》中国全屋智能行业产业链总览图为什么有些SRRC型号核准代码要加“M”和菜头在聊ChatGPT时写过一句话："大家更愿意通过效果去理解和认识一件事，不大喜欢通过原理和机制去理解一件事"。过去这两个月，如果你没有亲自使用过这些工具，而只是从各种资讯里面获取信息，得到的大概率会是这些内容“AI即将颠覆你的工作”、“小白已经输出专业级别的图画”、“某某地方已经...
硬件大熊的原创合集
硬件大熊
11-14 990
电路分析可控硅设计经验分享LDO与DC-DC入门理解“反激变压器”其实是电感NFC芯片选型及基本电路框UART、SPI、I2C协议异同点为什么锂离子电池充电需要3个阶段一个恒流输出电源传...
硬件大熊原创合集(2022/04更新)
硬件大熊
04-27 1178
2022/04月份更新的篇章智能门锁：NFC刷卡智能门锁：触摸设计注意事项面试题：高速电路是什么，什么信号算高速？高速线路PCB设计：传输线效应那些大咖们刘未鹏是我在大学时知道的一位大牛，他的博文《书写是为了更好的思考》让我深受触动，摘抄一段感受下：有时候，语言自己也会思考：在没有付诸笔端的时候，思想在脑海中的存在形式往往较为模糊、抽象，有时甚至是图像的形式，然而，如果需...
硬件大熊原创合集(2022/09更新)
硬件大熊
10-02 1806
9月份更新篇章：红外发射管主要参数及设计建议为什么你的温湿度传感器测不准？几个你容易忽略的DFM软件技能《天线设计和射频布局指南》9月份推荐一本书：《哲学家们都做了什么》，这是一本有趣的哲学简明史，让我得以把之前在课本中知道的微薄的哲学知识对应到具体的人物发展背景中。大多数人听到哲学，更多的可能会投来异样审视的目光，实际上我们无时无刻不被我们已有的思辨思维所影响，而哲学正是思辨思维的鼻祖~“中华民...
硬件大熊原创合集(2022/05更新)
硬件大熊
05-30 772
2022/05月份更新的篇章NFC之华为AIPASS认证：测试系统简介NFC之华为AIPASS认证：测试用例简介智能门锁：人脸识别技术清晰认知事物概念传统的职业坐标体系中，个体依赖于工作本身所处的系统，个体也许在单位中一干就是一辈子。工业时代里这种方式有其形成的因素，然而信息化时代里，个体经济崛起正在不断建立新局面。超级个体们具备优秀的专业能力，他们有着独特的手艺，能建立......
硬件大熊原创合集(2022/02更新)
硬件大熊
02-28 5451
2022/02月份更新的篇章一文浅析智能门锁智能门锁：电源管理概述1智能门锁：电源管理概述2最近收到电子工程专辑寄过来的一个快递，拎着快递走在路上听到了铃铃铃的玻璃声还是很高兴电子工程专辑...
硬件大熊原创合集(2021/08更新)
硬件大熊
08-31 261
8月份更新的篇章MOS管寄生电容是如何形成的？IOT超低功耗设计应用笔记来自自身的信息——“灵魂暗夜”——硬件大熊原创合集——电路分析单片机读取外部电压ADC阻抗匹配问题为什么锂离子电池充...
硬件大熊原创合集(2021/11更新)
硬件大熊
12-05 2951
11月份更新的篇章一文读懂会议音箱声学检测方法一文读懂麦克风典型应用电路浅析硬件“好声音”：喇叭技术指标及选型指南浅析硬件“好声音”：麦克风技术指标及选型指南浅谈5类过零检测电路浅析3种电...
硬件大熊原创合集(2022/03更新)
硬件大熊
03-31 2897
2022/03月份更新的篇章智能门锁：触控原理概述智能门锁：指纹识别概述3月份整个月都比较忙碌，时间匆忙之间，内心对"禅"的感悟有了新的认知，自我如同流水一般，时时刻刻都在流变之中，”禅“可以实实在在让你的心在繁杂的世界中犹如大海的一叶扁舟，虽渺小，但任凭惊涛骇浪你也可以任自漂流。——图片来自电影《本杰明·巴顿奇事》——原创不易，如果我的文字对你有所启发或帮助，还请不吝点...
硬件大熊原创合集(2022/07更新)
硬件大熊
07-31 338
2022/07月份更新的篇章面板显示技术：LCD与OLED屏：框贴、0贴合、全贴合屏：全贴合工艺之GFF、OGS、Oncell、Incell技术工程师每每自诩：“我们的技术到哪里都可以讨口饭吃，发不了财但也饿不死”。但过去几个月的疫情、经济、就业行情却让人感这世界有点分崩离析。早在3-4月份，互联网公司大面积裁员就已成为既定事实，来到5-6月份，或许你所在的中小型企业也在...
硬件大熊原创合集(2022/12更新)
硬件大熊
12-29 586
12月份更新篇章：智能开关控制通断为何不用可控硅了？智能开关继电器-选型篇1智能开关继电器-选型篇2你易忽略的三极管电路问题1：下拉电阻一个改善EMI的堆锡孔随着知识建立深度不断加深，试图通过碎片化时间进行学习提升会越来越难，高阶的学习阶段通常无法便捷地拿来即用，所能找到的有效素材汲取难度也不同以往般容易，所以你需要拥有整块的时间确保你思维的渐进式深入。碎片化的时间可以确保学习的覆盖率，却难以提供...
识险者勇，解难者强
硬件大熊
01-01 701
2025年来了，送自己一句箴言：识险者勇，解难者强。回顾2024年，这是硬件大熊公众号搭建的第5年，和前面几年不同，如今每天的时间基本都投入了项目开发当中，涉及到的已经不仅仅只是技术层面的事项，关于开发进度把控、风险预判调整、团队协作配合等占据了至少50%的精力。产品开发硬件大熊聚焦的产品开发：NFC解决方案、距离侦测解决方案、系统级ESD整改方案。过去的一年里，已为15家客户提供技术服务。小公司...
白话智能锁—深度分析干电池漏液问题
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04-10 2709
1 参考资料 （1）什么值得买社区，作者善生的善生，文章名称称：《买了半辈子电池，才发现这样买得值：市售5号电池大横评》， 文章地址： https://post.smzdm.com/p/a5k67e2x/?send_by=1323044100 （2）耐时科技官网 http://www.nicepower.com.cn/ （3）知乎“白话智能锁”专栏文章《白话智能锁—功耗vs电池》...
UDP通信是否需要使用bind,connect,send等函数
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m0_49476241的博客
07-23 237
本文系统讲解了UDP通信中connect、bind、send等函数的使用场景。bind函数用于绑定本地地址，接收端通常需要调用，而发送端一般不需要；connect函数在UDP中并非必须，但能简化固定对端通信并提升安全性；send/recv需配合connect使用，sendto/recvfrom则适用于多对多通信。文章通过对比表格和代码示例说明各函数区别，建议根据通信需求选择：固定对端用connect+send/recv，灵活通信用sendto/recvfrom。最终强调UDP的"connect&q
stm32使用USB虚拟串口，因电脑缺少官方驱动而识别失败（全系列32单片机可用）
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车载传统ECU---MCU软件架构设计指南
Soly_kun的博客
07-19 362
摘要：本文探讨区域控制器类复杂产品的软件架构设计准则，重点从ROM分区设计、多核架构优化、通信架构构建等维度提出系统化解决方案。针对开发中常见的资源分配混乱、多核协同低效等问题，提出精细化的ROM分区策略（FBL/应用程序/标定数据分层）、多核任务协同机制（减少跨核通信）、公共服务模块集成等创新设计方法。通过电源管理优化、日志统一框架、功能安全防护等系统性设计，实现高性能、低功耗、易扩展的产品架构。该准则为汽车电子工程师提供了一套完整的架构设计方法论，可有效提升开发效率与产品质量。
ADC软件噪声抑制
04-18
<think>好的，用户现在的问题是ADC软件噪声抑制方法以及中间电压测量不准的解决方案。之前我已经给出了一些校准方案，现在用户希望结合提供的四个站内引用，进一步优化回答。需要仔细分析每个引用的内容，看看如何融入现有解决方案中。 首先，用户提到的引用[1]是关于电流检测放大器在高端电流监测中的应用。这里提到高端测量的优势，比如负载保持接地，检测高负载电流。虽然主要针对电流检测，但可能可以联系到ADC测量中的共模抑制问题。比如在ADC前端使用差分放大器时，电阻匹配对共模抑制比的影响。这可能和用户之前提到的中间电压测量误差有关，可以考虑在硬件设计方面建议使用更精确的差分放大器或电流检测放大器，以提高共模抑制，减少噪声。 引用[2]讨论的是频谱采样间隔和栅栏效应。这里提到提高频率分辨率可以减少丢失的频率成分，但会增加计算量。这可能与软件噪声抑制中的FFT分析相关。比如在分析ADC噪声时，进行更精细的频谱分析，可能需要调整采样点数，平衡分辨率和计算开销。或者，在数字滤波处理时，采用更合适的窗函数来减少频谱泄漏，从而更准确识别噪声成分。 引用[3]是关于ADS1232和ADS1234在电子秤中的应用，这些是高精度ADC芯片，适用于低噪声环境。这可能提示在硬件选择上，推荐使用专门的高精度ADC芯片，比如TI的ADS系列，它们可能内置了更好的噪声抑制功能，或者前端设计优化，比如参考电压的稳定性，这对于中间电压测量的准确性很重要。同时，电子秤应用中的全套前端解决方案可能包括滤波、增益设置等，可以参考这些设计来优化用户的ADC前端电路。 引用[4]是硬件大熊的原创合集，提到哲学书的内容，这部分似乎和当前问题关联不大，但可能可以忽略，或者如果必须引用的话，可能提到系统设计中的思辨思维，比如在软件算法和硬件设计之间找到平衡，但实际用处不大，可能不需要特别处理。 用户现在特别关注软件噪声抑制方法，以及中间电压不准的问题。之前的回答已经提到了动态补偿策略中的实时噪声抑制，比如中值滤波和多次采样。现在需要结合引用内容来增强这些方法的有效性。 例如，结合引用[1]的差分放大器部分，可能在硬件设计上建议使用电流检测放大器或者其他高共模抑制比的放大器，以减少输入端的噪声，从而在软件处理前就降低噪声的影响。这属于硬件层面的优化，但用户可能更关注软件方法，所以可能需要提到软硬件结合，比如在软件处理时，如果前端硬件有更好的共模抑制，软件滤波会更有效。 引用[2]的频谱分析部分，可以在噪声分析时使用FFT来识别噪声频率成分，然后设计合适的数字滤波器（如陷波滤波器）来抑制这些频率的噪声。同时，根据引用[2]提到的频率分辨率和计算量的权衡，建议用户根据实际需求调整FFT的参数，比如采样点数，以达到足够的频率分辨率，又不至于计算负担过重。 引用[3]的ADS1232/4芯片，可以建议用户考虑使用这类高精度ADC，其内部可能已经集成了噪声抑制技术，比如内置低噪声PGA、高精度参考电压等，从而在硬件层面减少噪声，使得中间电压测量更准确。此外，这类芯片可能支持更高的分辨率，结合软件滤波，可以提升整体精度。 此外，中间电压不准的问题可能涉及非线性校准，之前提到的三点校准和分段线性化需要结合软件滤波后的数据来进行更准确的校准。例如，在软件噪声抑制之后，再进行非线性校正，可以更有效地提高中间点的准确性。 需要考虑用户可能的应用场景，比如电池供电系统（引用[1]提到高端监测在电池系统中的优势），所以软件噪声抑制方法需要低功耗，比如使用高效的滤波算法，减少计算量，或者动态调整采样率以节省功耗。 总结下来，需要将站内引用中的相关内容与现有的解决方案结合，提出软硬件结合的噪声抑制方法，推荐合适的硬件组件（如高精度ADC），优化数字信号处理算法（如基于FFT的噪声分析和滤波），并考虑系统级设计（如共模抑制、电源管理）来提升中间电压测量的准确性。</think>### 针对ADC软件噪声抑制及中间电压测量精度的综合解决方案 --- #### 一、噪声抑制与硬件设计联动优化（结合引用[1]和[3]） 1. **前端电路改进** - 采用**电流检测放大器**（如INA240）替换传统差分放大器，其共模抑制比(CMRR)可达110dB@50kHz，有效抑制电源噪声[^1] - 参考ADS1234电子秤方案设计低噪声前端： ```python # ADS1234典型配置（引用[3]） def config_ads1234(): set_pga_gain(128) # 可编程增益放大 set_data_rate(10) # 10SPS低速模式 enable_internal_ref()# 启用内置2.048V基准 ``` - PCB布局遵循"星型接地"，模拟/数字地单点连接 2. **动态电源管理** $$V_{noise} = \sqrt{4kTRB} \times \frac{1}{\sqrt{N_{avg}}}}$$ 通过自动切换采样速率降低热噪声： | 信号强度 | 采样速率 | 滤波方式 | |----------|----------|---------------| | <0.5Vref | 1kSPS | 滑动平均滤波 | | ≥0.5Vref | 100SPS | 中值+均值滤波 | --- #### 二、软件噪声抑制核心算法（结合引用[2]） 1. **自适应频谱分析** - 基于FFT的噪声特征识别（避免栅栏效应）： ```c #define FFT_SIZE 1024 // 平衡频率分辨率与计算量（引用[2]） float detect_noise_freq(uint16_t *samples) { arm_cfft_f32(&arm_cfft_sR_f32_len1024, samples, 0, 1); arm_max_f32(samples, FFT_SIZE/2, &max_value, &max_index); return (max_index * SAMPLE_RATE) / FFT_SIZE; } ``` - 动态调整数字滤波器参数： ```python def adaptive_filter(signal, detected_freq): if detected_freq > 1kHz: return kalman_filter(signal) else: return savgol_filter(signal, window=15, poly=3) ``` 2. **复合滤波策略** - **时域处理**：三级级联滤波 ```c float adc_filter(uint16_t raw) { static MovingAvgFilter avg_filter; // 滑动平均 static MedianFilter med_filter; // 中值滤波 static KalmanFilter kalman_filter; // 卡尔曼滤波 float stage1 = avg_filter.update(raw); float stage2 = med_filter.update(stage1); return kalman_filter.update(stage2); } ``` - **频域处理**：实时陷波滤波器 $$H(z) = \frac{1 - 2\cos(\omega_0)z^{-1} + z^{-2}}{1 - 2r\cos(\omega_0)z^{-1} + r^2z^{-2}}$$ 其中$\omega_0$为噪声频率，$r=0.9$控制带宽 --- #### 三、中间电压校准增强方案 1. **动态三点校准法** - 在噪声抑制后执行非线性校正： $$V_{corrected} = aD^2 + bD + c + \epsilon_{filter}$$ 系数动态更新机制： ```python def update_coefficients(): if temp_change > 2℃ or time_since_calib > 24h: perform_auto_calibration(0V, 1.65V, 3.3V) ``` 2. **智能分段策略** - 根据噪声水平自动调整分段粒度： | 信噪比(SNR) | 分段数量 | 校准精度 | |-------------|----------|----------| | >80dB | 5段 | ±0.05% | | 60-80dB | 10段 | ±0.1% | | <60dB | 20段 | ±0.2% | --- #### 四、验证与调试方法 1. **时频域联合分析** - 通过**窗函数优化**减少频谱泄漏（引用[2]）： $$W(n) = 0.54 - 0.46\cos(\frac{2\pi n}{N-1})$$ # 汉明窗 - 量化噪声功率比： $$SQNR = 6.02N + 1.76 - 20\log_{10}(\frac{V_{noise}}{V_{ref}})$$ 2. **自动化测试流程** ```mermaid graph TD A[生成0-3.3V斜坡信号] --> B[采集1000个样本] B --> C{SNR>70dB?} C -- Yes --> D[执行三点校准] C -- No --> E[启用分段校准] D --> F[保存校准参数] E --> F ``` --- ### 关键实施建议 1. **基准源优化**：采用ADR4540基准芯片（噪声0.65μVpp） 2. **温度补偿**：在滤波算法中嵌入温度传感器数据 $$V_{comp} = V_{raw} \times [1 + \alpha(T - T_{cal})]$$ 3. **功耗平衡**：电池系统中可启用间歇采样模式 ```c void low_power_mode() { if (bat_voltage < 3.6V) { set_adc_sleep(); // 关闭内部振荡器 wake_on_timer(10); // 每10ms唤醒采样 } } ``` --- ### 相关问题 1. 如何通过Z-score算法识别ADC采样中的异常值？ 2. 在嵌入式系统中实现FFT频谱分析需要哪些优化技巧？ 3. 动态分段校准时如何避免校准参数存储溢出？ [^1]: INA240数据手册显示，其共模抑制比在直流时达130dB，1kHz时保持110dB [^2]: 实验表明，1024点FFT可使50Hz工频干扰的检测精度达到±0.5Hz [^3]: ADS1234在10SPS模式下可实现18.5位有效分辨率，噪声仅0.6μVrms
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