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adc值最新视觉报道_高精度adc(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

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颅脑MRI详解，必看！颅脑MRI序列包括T1增强、DWI和ADC、DTI等，这些序列在诊断和治疗脑部疾病中具有重要意义。以下是这些序列的详细解释： 𐟔 T1增强 T1增强序列通常用于显示脑部结构，特别是脑实质和脑脊液之间的对比。由于对比剂是顺磁性物质，可以缩短T1时间，因此T1增强序列常用于诊断脑部肿瘤、炎症和血管病变。 𐟌Š DWI和ADC DWI（扩散加权成像）是一种用于评估脑组织水分子扩散情况的MRI技术。ADC（表观扩散系数）则是对DWI图像进行量化分析的参数。DWI高信号并不一定代表细胞受限制，而是表示水分子的扩散程度较高。ADC值的高低则反映了细胞受限制的程度。 𐟌 DTI DTI（扩散张量成像）是一种用于评估脑组织微观结构完整性的MRI技术。DTI图像可以显示脑组织的纤维束走向和完整性，对于诊断脑部疾病如多发性硬化、脑梗塞等具有重要意义。 𐟓Š 常见DWI和ADC模式 DWI图像通常采用b值为1000的序列，以获得最佳的水分子扩散信息。ADC值则可以通过计算DWI图像的信号强度来获得。DWI高信号和ADC低值通常提示细胞受限制，可能与脑部炎症、肿瘤等有关。 𐟓Œ 注意事项 DWI高信号并不一定代表细胞受限制，而是表示水分子扩散程度较高。因此，正确的描述应该是“DWI高信号，ADC值正常”，而不是“DWI高信号，细胞受限制”。如果DWI高信号且ADC值也高，可能是亚急性或慢性期炎症、肿瘤等情况。通过这些MRI序列的检查，医生可以更准确地诊断和治疗脑部疾病，为患者提供更好的医疗服务。

光狗机器人轮毂驱动与ADC护城河详解 𐟔 HALL计速数据结构体：这个结构体包含了电机的霍尔数据，融合了霍尔和编码器的各种标识和CNT，还有霍尔和编码器切换的FLAG和CNT，电机的快速移动标识，电流保护标识，以及模式设置等变量。 𐟔砧”𕦜𚦕𐦍“构体：这个结构体定义在APP中，包含了上位机提供的调试信息，霍尔计算出来的速度，电机的整体故障标识等，是整个程序中可能会用到的。 𐟔„ 电机模型初始化：主要是对霍尔和编码器进行初始化，包括初始化霍尔号和电角度参考值，电机属性参数，电流保护时间参数，编码器参数和其他系数的初始化。 𐟔Œ 电路板的模拟值采样处理：这个部分负责处理欠压和过压情况，对总线采集的电压（0~4095）进行转换。当电压为3.3V时，转换结果为4095。经过VOLT_TO_BUS_VOLT转换后变为759，也就是对应75.9V。因为机器人为锂电池供电，低于39V后电池会断电，我们判断27V为驱动器的脱机操作，也就是长按急停按键，让轮毂电机卸力并将舵机置于直行状态。 𐟚蠦•…障处理：采集到ADC值进行转换，判断超过阈值后CNT开始累加。如果超过了计数门限，则将PID计算的结构体清零，电机停止转动，并设置相应的错误标识。 𐟌᯸ 电机的温度保护策略：热敏电阻（热电偶传感器，NTC）的阻值会随着环境温度的改变而改变，且为非线性变化。我们采用线性拟合的方式转换得到温度值。对采样的通道每2ms读取一次模拟值并保存到FIFO中进行均值计算。温度采集通过RSI电阻进行采集，需要对电阻值进行拟合计算温度。控制器温度保护，当超过73度时，延时5S进行保护，强制驱动器切换到急停模式。控制器温度恢复到58度时，延时一分钟恢复到工作状态。 𐟔砥𝓦𘩥𚦨𖅨🇦œ€大值时，50s延时进行电机断电。如果超过65度，分短时间和长时间过温，按照降低扭矩的策略，对电机进行降功率处理。

它火了！全公司都爱不释手𐟔尟囊它的包装超级可爱，拿在手里感觉小小的，封面上的小娟姗牛简直让人心都融化了𐟐„。而且它的口感真的超级像淡奶油，完全没有奶腥味，喝完嘴巴里也不会不舒服。这款牛奶精选了超珍稀的娟姗奶源，每100ml就含有4.0克蛋白质和130毫克钙，适合一岁以上全家饮用❗️。现在一箱只需29.9元，简直不要太划算❗️。图片中的文字也很有趣：图片1：A幼牛，净含量：125mL㗱0盒，4.0，认养，130mg，ADC。一口下去，真的不是在喝淡奶油嘛？30 图片2：40纯牛奶，净含量1250L MIN，1头牛，丝滑细腻，奶香浓郁，4.0纯牛，1头牛。图片3：包装来自SIG，配：生牛乳产品类超高乳产标号5210，保质明：常温态闭保存18天，生产日期：见盒顶部，存条件：常温避光保存，未开启时，无需冷藏；开启后.04C冷藏。温馨提示：如出现脂肪上轻沉淀匀后可正常饮用。营养成分表营养素参考值%，如发现胀包、结块，请勿开启饮用。请勿带包装置于微波炉中加热。每10mL 359k 项目 40g 能量小小一瓶有着多多的蛋白质 50mg 16% 娱水化合物 130mg 钠钙。总之，这款牛奶真的是全公司都爱不释手，赶紧试试吧！

𐟔偄C模数转换全解析𐟔 𐟚€ 你是否对ADC模数转换的工作原理感到困惑？别担心，这篇文章将带你走进ADC的世界，让你轻松理解其工作原理！ 𐟔 ADC，即模拟信号到数字信号的转换器，是连接现实世界（模拟信号）和计算机世界（数字信号）的桥梁。它通过采样、保持、量化和编码等步骤，将连续变化的模拟信号转换为离散的数字信号。 𐟔砩€次逼近型ADC是最常见的类型，广泛应用于数据采集系统和嵌入式系统中。它使用逐次逼近寄存器（SAR）和比较器，通过二分搜索算法逐步接近输入电压的数字表示。 𐟓Š 工作流程包括：采样：ADC在固定的时间间隔内对模拟信号进行切割采样，形成一系列离散的时间点。保持：采样后，保持电路会将当前的模拟信号值保持一段时间，以便后续处理。量化：将采样的模拟信号值转换成离散的数字电平。编码：将量化后的电平值编码成二进制数。 𐟒ᠩ€š过了解这些步骤，你可以更好地理解ADC的工作原理，从而在实际应用中更好地应用它。希望这篇文章能帮助你成为电子领域的专家！

RKRT21A17122PAH智能PID调节仪#智能PID调节仪# 技术指标 1、输入输出阻抗及特性模拟输入阻抗：电流信号：≤100𜛧”𕥎‹信号：≥500K𜛩⑧Ž‡信号：≥10K；热电阻外线电阻：≥10𜛧ƒ�𕥁𖤿᥏𗯼š≥100K模拟输出驱动负载阻抗：电流信号：0~10mA≤1K𜛴~20mA≤350𜛊电压信号：0~5V；1-5V 输出阻抗≥200k𜛊绝缘阻抗：50M𛥤𘊣€‚ 断电后设置的参数信持时间：≥10 年；绝缘强度：交流电压 1500V 1 分钟；直流电流：0-10mA，4~20mA；直流电压：0~20mV，0~100 mV，0~500 mV，0~5V，1~5V；频率信号：0.01~10kHz 2、精度等级：1、0.2 级（专用）；2、0.5 级（常规）; 线性信号输入时，小数点位置只可选择 0~3 位，并可零位迁移；测量分辨率：1 个最小计量单位 3、显示范围：-1999~9999（可设置小数点） 4、输出形式：位式控制：可有四只继电器触点输出（最多可有 6 只继电器输出）触点容量 AC220V/3A 或 DC24V/3A（阻性负载），可有八种不同的报警组合；模拟量输出：0~10mADC、4~20mADC 分辨率可为 12 位 D/A，可以为 1~3 路过程量输出或控制量输出；模拟量输出：模拟量输出可实现手自动双向切换和“正反”作用调节选择，（反作用是指设定值>测量值时，控制输出增大；正作用是指设定值>测量值时控制输出减小）。 5、变送输出精度：Ɒ.2%FS。 6、控制输出（触点容量）：继电器 AC220V/3A，16A 可控硅或 40A 可控硅；（需订货）。 7、工作电源：220VAC/50Hz；24VDC 8、工作环境条件：环境温度 0~50℃，温度变化ⱱ0℃，误差增加<1/2 准确度；相对湿度 5~85%RH；电源电压及频率 AC220Vⱱ0%，50HzⱲ.5Hz；消耗功率≤6W。 9、仪表绝缘电阻：电源端子仪表外壳>100M€‚ 3 4 10、报警方式：绝对上限、绝对下限、偏差上限、偏差下限及偏差绝对值等。 11、报警不灵敏区：输入量程的 1~255 个字（可设置小数点）。 12、仪表外形尺寸及开孔尺寸（注：开孔尺寸-0.5）单位：mm。代码 H S F Q 外形尺寸 160㗸0 80㗱60 96㗹6 72㗷2 开孔尺寸 152㗷6 76㗱52 92㗹2 68㗶8 备注：特殊外形可订制

基于STM32的水质监测系统设计与仿真 𐟌Š 基于STM32的水质监测系统设计 𐟌Š 𐟔砤𘻨恥ŠŸ能设计一个基于STM32F103单片机的电子水质检测系统，满足以下功能要求：使用STM32作为最小系统电路，通过液晶显示屏显示水质浑浊度和PH值。通过两路STM32内部ADC电路分别检测水质浑浊度和PH值。当水质浑浊度或PH值超过阈值时，报警灯亮起；低于阈值时，报警灯熄灭。 𐟓„ 硬件设备主要硬件设备包括： STM32F103单片机 LCD1602液晶显示屏 𐟖寸仿真与编程环境仿真软件：Proteus 8.9 程序编译器：Keil 5 编程语言：C语言 𐟓‹ 设计编号：C0077 𐟓Š 仿真图与程序提供了详细的仿真图和程序代码，方便用户理解和实现。

𐟓ˆ DAC性能测试全攻略 𐟓Š 𐟔 深入探索DAC的性能测试，我们发现了两个关键的混合电路测试领域：静态测试和动态测试。 𐟓Œ 静态测试参数包括： INL (积分非线性) DNL (微分非线性) OFFSET (偏移量) GAIN (增益) 𐟓Š 动态测试参数则涵盖： SNR (信噪比) THD (总谐波失真) SFDR (无杂散动态范围) SINAD (信纳比) ENOB (有效位数) 𐟔砥œ訿›行测试之前，确保先进行校准。校准通常有两种方式： 1️⃣ 计算offset，并根据0点位置的偏移量，对所有位进行相同偏移的校准。 2️⃣ 如果有多个ADC，不一定非要校准到0点。如果4个偏移的趋势一致，相对来说，也是可以正常使用的；或者以绝大多数为主，只校准一部分（可以取平均值，最终让所有ADC初始的偏差基本一致）。 𐟓š 在测试10bit ADC或DAC时，使用12bit的数去做测试，这样会更加精确。 𐟔„ 另外，ATE测试DAC期间，SW开合要同步在pattern中做control，因为SW状态是动态变化的，外面直接fix肯定是不可以的。

越野机器人设计制造：第200-27天进展 1. 卡尔曼算法：在实际测量中，我们通常会得到一个估值和一个测量值。由于测量值和估值都存在误差，且这些误差都遵循正态分布，因此估值和测量值相差过大的情况非常少见。在这种情况下，我们应该更倾向于相信哪个值呢？如果估值在以往的表现中更可靠，我们就增加其权重；反之，如果测量值更可靠，则增加其权重。最终，两个值会动态调整，拟合出一个滤波值。卡尔曼算法在机器人运动和机器视觉上有广泛的应用，此外，电池的SOC也开始使用卡尔曼算法。 2. 滤波算法学习：今天，我学习了10种常用的滤波算法，其中有些算法在之前的学习中已经见过，尤其是在电机防抖中应用较多。未来，可以尝试使用更好的滤波算法来替代，以提高电机对编码器和霍尔的报错处理能力。 3. 碰撞算法测试：晚上回来后，我继续测试了碰撞的算法。虽然原本计划好好总结一下，但时间已经不早了，直接上测试结果，效果还不错。算法上进行了借鉴，但后续程序进行了较大幅度的调整。 4. 串口调试和程序完善：目前已经实现了串口调试输出、ADC采样、滤波和微分处理以及用于处理碰撞行为的算法。明天将继续完成CAN通信，加油！

声音数字化：从模拟到数字的转变 𐟎犥㰩Ÿ𓯼Œ这个我们日常生活中不可或缺的元素，其实是由一系列的压力变化组成的。这些变化被我们的耳朵捕捉到，形成了我们听到的各种声音。典型的声音包含大量的单个波，每个波都有一个特定的频率。结果就是，声音的波形在振幅上连续但不规则地变化。当我们想要存储或电子传输声音时，必须将原始的模拟声音信号转换为二进制代码。这个过程就像是把模拟的声音数据翻译成数字语言。声音编码器在这个过程中起到了关键作用，它有两个主要的组件：带限滤波器（Band-limiting filter）：这个组件负责去除高频分量。这是因为人耳无法检测到这些高频分量，而且如果不去除它们，可能会对编码造成问题。 ADC（Analogue-to-digital converter）：它将模拟数据转换为数字数据。这个过程就像是给声音拍一张照片，每个像素点代表一个振幅值。 ADC的采样操作就像是在波的振幅上打点。红色的波线代表振幅，蓝色的垂直线表示采样时间。振幅不能被精确测量，而是用最接近的定义振幅来近似表示。样本值1和4将是实际振幅的准确估计，因为波形在振幅线上。而样本值5和6将不准确，因为在时间点5和6，红线在两个蓝色水平线之间。这些时间点的振幅值不能被准确记录，只能用最接近的定义振幅值来近似表示，因此存在一定的误差。为了编码声音，我们需要考虑两个关键因素：采样分辨率：这决定了用多少位来存储振幅值。如果我们只使用三位，那么可以定义八个级别（黑线）。如果使用的位数太少，当使用采样分辨率定义的值作为实际值的近似时，将会有显著误差。通常，16位对于大多数数字化声音处理达到合理的精度。采样率：这指的是每秒采样的次数。根据奈奎斯特定理（Nyquist’s theorem），采样频率必须至少是样本中最高频率的两倍。所以，对模拟信号抽样前，应确定该信号的最高频率分量。增加采样率和采样分辨率都会导致文件大小增加。所以，在实际应用中，我们需要在音质和文件大小之间找到一个平衡点。一个真实的例子是MP3音乐文件𐟎磀‚MP3是我们日常生活中最常见的音频文件格式之一。MP3格式使用有损压缩，这意味着它会丢弃一些人耳无法察觉的声音细节，从而减少文件大小。这个过程涉及选择适当的采样率和采样分辨率，以在音质和文件大小之间取得平衡。例如，CD音质的MP3文件通常使用44.1 kHz的采样率和16位的采样分辨率。通过这些步骤，我们可以将模拟的声音信号转换为数字代码，从而实现声音的数字化处理。

1.5V电池电压的有效值是多少？—研究生面试现场的学生一脸茫然！—— 电压有效值问题引发的思考：最近遇到不少与基本概念相关的问题，让我感触颇深。在研究生面试时，我问学生如何测量 100kHz 幅度为几伏数量级的方波信号有效值，很多学生不知所措。我又问 1.5V 电池电压有效值是多少，有学生竟问直流量有无有效值。这让我意识到对基本概念的理解缺失问题严重。什么是有效值呢？对于一个变化电压，将它加载到阻性负载上，若在一个周期内做的功和电压为 A 的直流量在相同负载、等长时间内做的功相同，那么这个变化电压的有效值就是 A。从广义上看，电池电压 1.5V 就是其有效值，对于单极性占空比 50%、幅值为 A 的方波，其有效值是幅值 A 的 0.707 倍。还有个例子，以前有个学生用 10 欧姆电阻把 1uA 左右的电流转变成 10uV 左右的电压，再经 AD620 和多级直流放大进入 ADC，结果输出有很大偏移量。其实 AD620 A 级输入失调电压典型值 30uV、最大值 125uV，远大于被测信号 10uV，明显使用它不合适，但设计者却不知。昨晚有学生问我学基础有没有用，这就像问歌唱演员吊嗓子重不重要、厨师刀工重不重要一样。现在很多比赛作品看似花哨、功能强大，但选手基础薄弱，就像厨师大赛冠军能做 “满汉全席” 却做不好炒土豆丝。我希望多些比赛考基础内容，比如围绕 12V 电源做动态范围最大的单管放大器或最准的电子秤，比噪声、频带、失真度、温度稳定性等指标，但目前这种比赛没人感兴趣，现状令人担忧，谁来拯救基础教育，让学生回归实验室做基础实验呢？交流电基本概念科普 1.交流电的有效值：当相同电阻分别通直流和交流电流，经过一个交流周期，如果二者在电阻上损耗电能相等，那么直流电流（电压）大小就是交流电流（电压）的有效值。正弦电流（电压）有效值是其最大值（幅值）的 0.707 倍。 2.交流电的平均值：交流电数学平均值是 0（正负对称），但在电工技术中，我们关心量值（绝对值）大小，这里的平均值是指电流（电压）绝对值在一个周期内的平均值。计算实例： 1.10V 直流电压加在 10电阻两端，发热功率 P = U㗕/R = 10V㗱0V/10= 10W。 2.对于 ⱱ0V 的方波加在 10电阻上，因为负半周电压平方和正半周一样，所以功率和直流 10V 情况相同，也是 10W。此 ⱱ0V 方波电压的平均值是 10V（电压绝对值在一个周期内平均值），有效值是 10V（发热功率相同的等效直流电压），峰值是 10V。 3.若把方波去掉负半周（即 +10V 方波），做功时间减半，平均功率为 5W。此 +10V 方波电压平均值是 5V（电压绝对值在一个周期内平均值），有效值约为 7.07V（由 UⲠ= PR 计算，U = √50 ≈ 7.07V），峰值是 10V。可见去掉负半周后，电压平均值是原来一半，有效值是原来 0.707 倍，峰值不变。这里用方波举例便于理解，若用正弦波需高等数学微积分知识，正弦交流电峰值和有效值关系是√2 倍，非正弦波不能乱套用。用有效值相同的方波等效正弦波可知，半波整流后的电压有效值是整流前的 0.707 倍，不是有些朋友理解的一半。