LOTO示波器的变长存储深度和分段存储

LOTO示波器的变长存储深度和分段存储
经常有客户咨询和不理解LOTO示波器的存储深度为什么是变长的,也表示对LOTO示波器的分段存储功能不理解,本文对LOTO示波器的存储机制做一次完整的梳理,帮助我们的客户更好的使用示波器。
数字示波器都是有死区时间(Dead-time)的,如下图所示,在两次采集时间段 (Acquisition-time)之间,一定会存在一个没有采集到的死区时间,在死区时间内的信号波形是采集和显示不到的。
在这里插入图片描述

所以示波器厂家都在尽力缩短死区时间段,加长采集时间段(上图灰色部分)。但是死区时间段不可能无限制缩小,采集时间段也不能无限制增大,这两种做法都需要在产品的实际使用中做出权衡。
降低采样率或者加大存储深度,是加长采集时间段的两种常用方法。大的存储深度可以保障示波器用尽可能高的采样率一次采集尽可能长时间段的波形,但是并不能消除死区时间段,较大存储会降低处理和波形捕获率。这会降低示波器的响应速率,并增加每次采集间隔的停滞时间。降低采样率的方法,使得存储数据点数减少,有利于提高波形的捕获速率和波形刷新率,缺点是采样率降低到一定程度会造成每个波形周期的采样点数不足,引起失真。
高端示波器还有第三种方法:分段存储功能。分段存储功能将存储划分为较小分段。用户可以指定存储应被划分为几个分段,每个分段均具备同等长度。
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当示波器观察到第一个触发事件时,会开始在采集存储的第一个分段中存储采样点,直至第一个分段存储满。之后示波器会重新做好触发准备,开始寻找下一个出现的触发事件。当触发事件发生时,示波器会在下一个存储分段中存储采样点。示波器会不断重复这一过程,直至所有存储分段均存储满。 在捕获停滞时间较长的突发信号时,分段存储模式尤其

<think>嗯,用户现在在问关于示波器的BIN文件格式处理方法。我之前帮他解决过存储为文本文件图片的问题,但这次他提到的是BIN文件,也就是二进制文件。首先,我得回忆一下示波器通常如何处理数据存储。 根据之前的引用,用户提到LOTO示波器软件可以将波形保存为TXTJPG,但用户现在需要的是BIN文件。这说明用户可能遇到了需要处理二进制格式的情况,比如更高效的数据存储或特定应用需求。 首先,我应该解释BIN文件的基本概念,说明它TXT的不同,二进制文件更紧凑,可能包含原始数据。然后,可能需要提到示波器厂商通常会有自己的格式,比如是德科技或泰克的,用户可能需要查阅具体文档。 接下来,用户可能需要知道如何处理这些BIN文件。比如,是否需要特定的软件工具,或者如何用Python解析。我应该考虑给出一些通用的步骤,比如检查文件头、分析结构,然后用Python读取二进制数据,可能需要使用struct模块。 另外,用户可能想了解如何转换BIN文件到其他格式,比如CSV或MATLAB的.mat,这样可以更方便分析。这部分可以给出示例代码,展示如何读取二进制数据并保存为CSV。 还要注意提醒用户不同厂商的BIN文件结构可能不同,建议他们查阅设备手册或联系技术支持。此外,如果用户使用的是特定型号的示波器,比如之前提到的LOTO,可能需要说明他们是否支持BIN格式,或者是否需要后续的软件更新。 最后,生成相关问题,帮助用户深入探讨,比如如何验证解析的正确性,或者如何提高处理效率。这样用户可以根据自己的需求进一步探索。</think>关于示波器BIN文件格式的处理方法,以下是分步说明: 1. **BIN文件特性** 示波器生成的BIN文件通常是二进制格式的原始数据存储,包含未压缩的波形采样点信息。其特点包括: - 数据存储效率高于TXT格式(文件体积更小) - 可能包含完整采集参数(如采样率$f_s=1GHz$、垂直分辨率$V_{res}=8bit$) - 通常采用**小端字节序**存储 2. **常见格式结构** 典型BIN文件结构示例: ``` 文件头(256字节) ----------------------------- 设备型号: ASCII字符串(32字节) 时间戳: Unix时间戳(4字节) 采样率: 32位浮点数(4字节) 通道数: 16位整数(2字节) 保留字段: 174字节 ----------------------------- 数据区(连续存储) 通道1数据: int16数组 通道2数据: int16数组 ... ``` 3. **Python处理示例** ```python import struct import numpy as np def read_osc_bin(filepath): with open(filepath, 'rb') as f: # 解析文件头 header = f.read(256) model = header[0:32].decode('ascii').strip('\x00') timestamp = struct.unpack('<I', header[32:36])[0] # 小端格式 sample_rate = struct.unpack('<f', header[36:40])[0] channels = struct.unpack('<H', header[40:42])[0] # 读取数据区 data = np.frombuffer(f.read(), dtype=np.int16) data = data.reshape((-1, channels)) # 按通道分列 return {'model':model, 'data':data, 'rate':sample_rate} ``` 4. **数据转换建议** 可将BIN转换为通用格式: ```python # 转换为CSV np.savetxt('output.csv', data, delimiter=',', header=f"SampleRate={sample_rate}Hz") # 转换为MATLAB格式 import scipy.io scipy.io.savemat('output.mat', {'waveform':data, 'fs':sample_rate}) ``` **注意事项**: - 不同厂商的BIN格式差异较大(如Keysight使用HDF5变体[^1]) - 建议优先获取设备的SDK或文件格式手册 - 对于LOTO示波器,当前版本暂未开放BIN格式存储,但可通过TXT转换生成: ```python # 将现有TXT转换为模拟BIN df = pd.read_csv('wave.txt', sep='\t') data = df.values.astype(np.int16) data.tofile('converted.bin') ```
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