【自制环境光监测仪】Part 2:理解与实现ADC

本文档作为使用EFM8板载ADC的指南,详细介绍了ADC的基本原理及其在智能环境光监测仪中的应用。文章涵盖了ADC的工作流程、采样保持电路的作用以及SAR ADC的特性等关键信息。

本系列文章主要介绍如何使用EFM8控制器制作一款智能环境光监测仪,共包含5个部分:

● Part 1:在LCD上显示测量值

● Part 2:理解和实现ADC

● Part 3:测量和解析环境光照度

● Part 4:过零检测

● Part 5:使用双向可控硅调节灯亮度

所需的硬件/软件

● SLSTK2000A EFM8评估板

● Simplicity Studio集成开发环境

● SCILAB

● 面包板

● 100k电阻

简介

我们制作的智能环境光监测仪需要对来自光学探测器的信号进行数字化和分析,因此现在是时候探索EFM8控制器集成的模数转换(ADC)功能了。ADC可以视为一个神奇的盒子,每当我们翻转ADC控制寄存器中的右边的位时,它就会将模拟电压信号无缝转换为二进制数,但这种表面上的方法存在风险。工程如同生活一样,对手头的问题有一个彻底和深思熟虑的理解,可以防止在未来发生的微妙的、回避的问题。因此,本篇文章将作为使用EFM8板载ADC的指南,并了解其架构和信号接口。

将电压转换为寄存器中的一系列位的方法不止一种。常见的ADC方法包括流水线型(Pipeline)、sigma-delta和逐次逼近寄存器(SAR)拓扑。 EFM8的ADC属于SAR形式。Sigma-delta ADC非常适合高分辨率应用,流水线型ADC提供更高的采样率。 SAR ADC适用于中到高分辨率和中到高采样率,并且它们通常集成到微控制器中,因为该架构结构紧凑且与低功耗设计兼容。简化的SAR功能图如下:

这里写图片描述

ADC寄存器启动时最高有效位为逻辑高电平,其余为逻辑低电平,因此ADC最初产生的电压为参考电压的一半。 MSb保持高电平或设置为低电平,具体取决于比较器的输出,此过程重复所有位,直到ADC寄存器值对应模拟输入电压。现在考虑的最重要的事情是:(1)ADC是同步的 - 每个输入时钟周期更新一个寄存器位;(2)在SAR处理过程中,模拟输入电压存储在采样保持电路中。

更多内容请参考以下链接:https://www.yiboard.com/thread-884-1-1.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOAMOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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