ADC类型基础知识

原创 已于 2023-03-27 21:00:12 修改 · 859 阅读 · 4 ·
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#硬件工程

于 2023-02-24 11:51:31 首次发布
本文详细介绍了ADC的基础知识，包括Sigma-Delta型ADC的工作原理，强调其在噪声整形上的特性，以及流水线型ADC的基本原理，讨论了如何根据参数和需求进行ADC的选型，并以AD7606为例，展示了高精度转换器的应用。
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一文讲透Delta-Sigma ADC基础知识
weixin_49761275的博客
06-28 2744
本文解析了Delta-Sigma ADC的核心原理与实现方式：通过调制器（采样速率1MHz）将模拟信号转换为1位PCM位流，经数字滤波器平均和噪声整形后，由抽取器降低输出速率（如60Hz）。关键点包括：1) 过采样比（OSR=16000）量化噪声改善（公式SNR=6.02n+1.76+10log(OSR)）；2) 调制器通过反馈环路实现噪声高频转移；3) 高阶调制器（三阶）和Sinc滤波器（如Sinc3）可显著抑制带内噪声；4) 带宽与噪声的权衡关系。该架构通过过采样和数字滤波实现高精度模数转换。
积分型ADC的一些基础知识汇总
07-15
了解积分型ADC的工作原理及其设计基础对于从事相关领域工作的工程师和技术人员来说是非常重要的。 在最基本的实现中，积分型ADC使用积分器作为核心组件。积分器是一种电路，它可以将电压信号转换成时间积分后的输出...
ADC基础知识
kuosuoguang3325的博客
07-22 4396
1、基础知识 ADC概念 ADC，即Analog-to-Digital Converter（模拟数字转换器） ADC的作用：将连续变化的模拟信号转换离散的数字信号的器件 常见的模拟信号：温度、压力、声音 AD转换步骤：采样、量化、编码 常见ADC设备 ADC_KEY按键 ADC_BATTERY电池 ADC类型 RK系列ADC有两种类型，分别为SARAC、TSADC 扩展知识： ADC有以下几种类型:（仅作了解） 逐次逼近型、积分型ADC、并行比较ADC 压频变换型ADC、∑-Δ型ADC、流
嵌入式 ADC基础知识
qq_42837317的博客
10-01 1232
在现实世界中，常见的信号大都是模拟量，像温度、声音、气压等，但在信号的处理与传输中，为了减少噪声的干扰，较多使用的是数字量。双积分型 ADC 是一种间接 ADC，它首先将输入的模拟电压信号转换成与之成正比的时间宽度信号，随后在此时间宽度内，对固定频率的时钟进行脉冲计数，计数的值就是正比于模拟输入电压的数字信号。不幸的是，对于任何给定数量的输出位，它是最密集的组件。但要注意的是，现实中的模拟量连续的，意味着它有无限的分辨率，但转换为数字量之后，将会丢失一定的精度，在时间和幅度上都会变成离散的值。
ADC——基础知识
weixin_50578108的博客
04-06 1686
模数转换器（ADC）是将连续的模拟信号（如电压、电流）转换为离散数字信号（二进制代码）的电子器件，使数字系统（如微处理器）能够处理真实世界的物理量。：数字信号是一种将数据表示为离散值序列的信号；在任何给定时间，它只能取有限数量的值之一。：模拟信号是任何连续的信号，其随时间变化的特征是另一种随时间变化量的表示，即与其他时变信号类似。1）实现远距离传输在通信系统中，模拟信号在长距离传输过程中容易受到噪声干扰，导致信号失真。
ADC 基础知识
ff_juju的博客
11-11 1700
ADC 基础知识
ADC基础知识以及（一）
jason爱美腻的博客
09-17 1万+
一、ADC几个步骤 1、采样和保持 如果把模拟信号比作无限采样点的数字信号，那么我们就需要采取其中一些有限点才能进行真正的数字化传输。采多少点？怎么采？ 奈奎斯特(Nyquist)采样定理： 简单来说就是采样频率必须大于信号频率的2倍，fs≥2fn。这样才能重新恢复信号。如果不，会因为频谱混叠而无法复原，具体原因自行查找公式推导及分析。如下图频谱 保持的意思简单理解就是让采样后的数值保存到下一步转换。 2、量化和编码 所谓的量化是把采样后的N多个点数值按照一定标准和步骤转化为数字式的.
模电数电 | 基础知识点及习题总结
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u013669912的博客
09-30 2万+
……
【硬件基础知识】电容
XZ_ZC的博客
02-18 1663
电容（Capacitance）是表征电容器储存电荷能力的物理量，用符号C表示，国际单位为法拉（F）。其核心定义为：C = \frac{Q}{U}C=UQ​其中，Q为电容器两极板储存的电荷量（单位：库仑），U为两极板间的电势差（单位：伏特）。关键特性：电容的大小与电容器本身的结构和材料相关，与电荷量或电压无关。例如，平行板电容器的电容公式为：（\varepsilon_rεr​为介电常数，SS为极板正对面积，dd为极板间距，kk为静电力常量）123。。厂商名称国家/地区核心产品与技术优势。
Python基础知识笔记
xiaoduu的博客
08-17 6717
文章目录Python基础知识教程：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400内置函数：https://docs.python.org/3/library/functions.html官方库：https://pypi.org/理解可迭代对象、迭代器和生成器：https://zhuanlan.zhihu.com/p/82787357Python基础数据类型和变量整数浮点数字符串布尔值空值变量字符串和编码list和tuplelisttuple条件判断循环di
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模拟基础知识（二）：流水线ADC及其使用方法
01-20
本系列文章探讨 ADC 的基础知识、各种 ADC 类型及其应用。第 1 部分讨论了 SAR ADC；第 2 部分讨论了三角积分 (Δ?) 转换器；本文为第 3 部分，将讨论流水线 ADC 的特性、特征和用法。第 4 部分将说明三角积分 ADC ...
基础电子中的【E课堂】ADC学习知识整理
10-16
本文给大家分享了ADC学习知识。　过采样频率:增加一位分辨率或每减小6dB 的噪声，需要以4 倍的采样频率fs 进行过采样.　假设一个系统使用12 位的ADC，每秒输出一个温度值(1Hz)，为了将测量分辨率增加到16 位，按下式...
ADF4351驱动的使用（实验版）
gouqu5156的博客
11-14 670
科普：集成VCO的宽带 频率合成器 ADF4351 ADF4351具有一个集成电压控制振荡器(VCO),其基波输出频率范围为2200 MHz至4400 MHz。此外,利用1/2/4/8/16/32/64分频电路,用户可以产生低至35 MHz的RF输出频率。对于要求隔离的应用,RF输出级可以实现静音。静音功能既可以通过引脚控制,也可以通过软件控制。同时提供辅助RF输出,且不用时可以关断。所有片内寄...
CheesyFabric_deepdive_analyst_7984_1764666209192.zip
12-03
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【卫星抗干扰】一种用于全球导航卫星系统反欺骗的空时融合方法【附MATLAB代码】.rar
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
遗传算法重新配置配电网络（IEEE 33和69总线系统.zip
最新发布
12-03
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windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
12-03
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网络爬虫基于Python的豆瓣电影Top250数据采集：使用Requests与BeautifulSoup实现网页内容解析
12-03
内容概要：本文通过一个简单的Python爬虫实例，演示了如何使用requests库发送HTTP请求，获取豆瓣电影Top250页面的数据，并利用BeautifulSoup解析HTML内容，提取出中文电影名称。代码实现了基本的网页抓取与数据清洗流程，包括设置请求头模拟浏览器行为以应对简单反爬机制、解析响应文本以及过滤非中文片名，最终输出纯净的电影标题列表。; 适合人群：具备Python基础语法知识，对网络爬虫感兴趣的初学者或刚入门的数据采集学习者；适合学习Web数据获取的基本流程和技术栈。; 使用场景及目标：①学习如何使用requests发起网络请求并携带请求头信息；②掌握BeautifulSoup进行HTML结构化解析的方法；③理解网页内容提取与数据过滤的基本逻辑，为后续深入学习爬虫框架（如Scrapy）打下基础。; 阅读建议：建议读者在本地环境中配置好相关库（requests、BeautifulSoup），动手运行并调试代码，尝试修改选择器或目标网站以加深理解，同时注意遵守网站的robots协议，合理控制请求频率。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问题的研究与实现，重点解决在考虑不确定性因素下的集群式物流或交通网络中枢纽节点（Hub）的选址优化问题。通过构建数学模型，结合Matlab编程实现粒子群算法对p-Hub选址问题进行求解，旨在最小化网络总体运输成本并提升系统效率。文章涵盖了问题建模、算法设计、参数设置及仿真结果分析全过程，展示了PSO在复杂组合优化问题中的应用能力。; 适合人群：具备一定运筹学、优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事物流网络设计、智能算法研究或交通系统优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握p-Hub选址问题的基本理论与建模范式；②学习如何基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）将粒子群优化算法应用于实际网络优化问题；③通过Matlab代码实现理解智能优化算法的编码流程与调参技巧；④为物流、通信、航空等枢纽网络设计提供解决方案参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐行理解算法实现细节，尝试调整参数或引入其他改进策略（如自适应权重、混合算法）以提升优化性能，同时可扩展至带容量约束、多分配或多目标的Hub选址问题进行深入研究。
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