19、STM32 ADC与时钟树系统全解析

STM32 ADC与时钟树系统全解析

1. ADC基础操作与功能概述

在进行ADC(模拟 - 数字转换)操作时,若使用两个电位器连接到ADC输入PA0和PA1,通过minicom连接后,可逆时针旋转电位器。若逆时针旋转时电压读数接近 +3.3 伏,则需反转电位器外部接线片的连接,修正后读数应接近零。当电位器旋转到中间位置时,读数约为 +1.5 伏,完全顺时针旋转时读数接近 +3.3 伏。

此演示仅触及了STM32 ADC外设灵活性的表面。除了单转换功能外,ADC外设还可配置为使用通道组并执行扫描操作。不仅能扫描任意通道序列,还可将ADC值注入结果中。此外,扫描和通道组可包含来自外设ADC1和ADC2的通道。

若想了解ADC的完整采样能力,可阅读相关参考资料。以下是一些相关练习题,帮助加深对ADC的理解:
1. STM32内部温度是如何表示的?
2. GPIO_CNF_INPUT_ANALOG与GPIO_CNF_INPUT_PULL_UPDOWN或GPIO_CNF_INPUT_FLOAT的值有何不同?
3. 若PCLK频率为36 MHz,当ADC配置预分频除数为4时,其时钟速率是多少?
4. 列举影响ADC总功耗的三个配置选项。
5. 假设预分频后的ADC时钟为12 MHz,配置为ADC_SMPR_SMP_41DOT5CYC的采样需要多长时间?

2. STM32时钟树系统简介

多数微处理器会使用一个或多个时钟,STM32系列也不例外。该系列具有高度可配置性,虽增加了软件复杂度,但能让设计者通过关闭不需要的外设和时钟来降低功耗。下面将详细介绍STM32F103C8T6支持的时钟及配置方法。

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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