15、模拟电路设计:从噪声处理到实践经验分享

模拟电路设计:从噪声处理到实践经验分享

1. 模拟电路噪声处理

在模拟电路设计中,噪声是一个关键问题,它主要分为设备噪声、传导噪声和辐射噪声三类。为了降低噪声,提高电路性能,我们可以采取一系列有效的措施。

以一个电路改进为例,在新的改进电路中,为了降低模拟噪声并实现 12 位 ADC 的 12 位精度,采取了以下步骤:
1. 降低电阻值 :将仪表放大器中的电阻降低了 10Ω。
2. 更换低噪声放大器 :把放大器换成低噪声设备,减少设备本身产生的噪声。
3. 添加二阶低通滤波器 :由于仪表放大器电路增益较高,在信号路径中添加二阶低通滤波器,以处理传导噪声问题。
4. 增加旁路电容 :在有源设备附近添加适当的旁路电容,进一步优化电路性能。
5. 设置接地层 :添加接地层,降低接地走线电阻,并为电路板提供一定的外部干扰屏蔽。
6. 使用铁氧体磁珠 :在电源走线中加入铁氧体磁珠,去除电源中的低频噪声。

实施这些策略后,电路的性能得到了显著提升,从原本约 7 位的转换器变成了真正的 12 位转换器。

下面是该改进电路的简单示意图:

graph LR
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    classDef
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)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与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与环境预测的可靠性。 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与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与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,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,揭示了人类活动与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,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与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,也为环境管理与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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