认识探头的延时

认识探头的延时

探头的延时是指信号从被测点传输到示波器输入端的时间间隔,即信号经过探头的探针、传输电缆、内部电路等路径后,到达示波器采样系统的总时间延迟,(以下讨论低速信号情景,忽略示波器通道间ps级的延时误差)。不同型号的探头延时存在差异,尤其是有源探头和无源探头混用,相对延迟较大时,会在示波器上看到波形错位现象。

有源探头(CH1)与无源探头(CH2)同时测量10MHz正弦波时出现错位现象

有源探头(CH1)与无源探头(CH2)同时测量10MHz正弦波时出现错位现象

影响探头延时的因素有很多,比如连接线的材质、长度、探头的内部电路等,在进行多通道同步信号测量时,需先测量不同探头的相对延时,对于高速信号(如高频脉冲、高速数字信号等)的多通道同步测量,除了探头本身的延时差异,示波器自身通道间的固有延时也需关注,以免影响信号的特性分析。

可以选择信号发生器产生快沿脉冲信号或者示波器自带的方波信号测量不同探头的相对延时,一般在示波器的前面板处有校准信号输出端,会输出校准方波,可用于示波器探头的校准。只需要将探头同时接入同一信号源,可以通过调整光标进行手动测量两通道波形的时间差,也可以使用测量功能中的上升沿/下降沿延迟测量,自动识别两个通道信号的特征点并计算时间差。图中被测信号由信号发生器产生,频率1kHz,峰峰值1Vpp的方波,用光标手动测量波形的上升沿延迟为11.2ns,自动测量上升沿延迟为10.2ns,代表双通道间信号的相对延时。

不同探头测试同一方波对比

不同探头测试同一方波对比

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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