51单片机-AD(模拟信号转数字信号)-实验()

介绍AD

AD转换(Analog to Digital Conversion,模数转换)是将连续的模拟信号转换为离散的数字信号的过程。这个过程在各种电子设备中都非常重要,特别是在涉及传感器、音频信号、视频信号等需要进行数字化处理的领域。

个人理解:就是将连续变换的函数,以离散的形式表达出来,(如正弦波转方波)。一般情况下就是单通道的模拟信号,转多通道的数字信号!

AD转换的主要步骤:

  1. 采样

    • 对模拟信号在特定的时间间隔进行采样。采样率是每秒采集的样本数,通常以赫兹 (Hz) 为单位表示。根据采样定理(奈奎斯特定理),采样率必须至少是信号最高频率的两倍,以避免混叠效应。
  2. 量化

    • 将采样得到的连续信号幅度值转换为离散的数值。量化会产生一个误差,称为量化误差,因为模拟信号是连续的,而数字信号是离散的。
  3. 编码

    • 将量化后的离散幅度值用二进制数字表示,以便在计算机中进行处理或存储。编码的精度取决于使用的位数,位数越高,表示信号的精度越高。

示例:

假设我们有一个音频信号,采样率为 44.1kHz(即每秒采集 44100 个样本),并使用 16 位来表示每个采样点的幅度。AD转换会定期从模拟音频波形中采样,将每个样本的幅度值量化为 16 位的数字,并以二进制形式表示。

关键概念:

  • 采样率:决定了信号被捕获的频率。
  • 量化精度:决定了信号幅度的精度,位数越高,信号越精确。
  • 混叠:当采样率低于奈奎斯特频率时,高频信号会被错误地采样,导致失真。

通过AD转换,模拟信号可以被计算机处理或传输,从而应用在数字化处理任务中,如音频录制、图像处理、传感器数据采集等场景。

常见的的AD转化电路

通过驱动触摸屏的芯片来做AD(51单片机)

(自己查数据手册)

AD实验

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.xdnf.cn/news/145116.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系一条长河网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

正也科技-辖区与指标管理系统 强化决策支持

正也科技的“辖区与指标管理系统”设计理念先进,旨在通过科学合理的组织架构和精细化的指标管理,帮助企业实现更高效的市场布局、人员配置及业绩监控。以下是对该系统核心功能的进一步阐述及其对企业运营带来的优势: 正也科技辖区管理 1. 组…

最新PyCharm安装详细教程及pycharm配置

目录 一、PyCharm简介及其下载网站 二、单击网站的Downloads,进入二级页面,选择对应的操作系统下载PyCharm 三、PyCharm的安装程序的安装及其配置(configuration) 1、运行PyCharm Setup 2、安装位置设置 3、安装选项设置 4、开始菜单中PyCharm快捷方式的…

【Git使用】删除Github仓库中的指定文件/文件夹

前言: 上篇文章带大家上传了第一个项目至github,那要是想删除仓库中的指定文件夹怎么办?在Github中 仓库是无法通过鼠标操作直接删除文件和文件夹的,那只能通过 git 命令来执行删除操作。接下来就带大家进行操作。 详细步骤: 一…

AI大语言模型的全面解读

大语言模型(Large Language Models, LLMs)无疑是近年来最耀眼的星辰之一。他们以惊人的语言生成能力、上下文理解能力以及对复杂任务的泛化能力,正在深刻改变着自然语言处理(NLP)乃至整个AI领域的格局。 本文将从专业角…

C++速通LeetCode中等第10题-轮转数组(四种方法)

方法一&#xff1a;巧用deque双向队列容器 class Solution { public:void rotate(vector<int>& nums, int k) {deque<int> q;int tmp;if(nums.size() > 1){for(auto num:nums) q.push_back(num);for(int i 0;i < k;i){tmp q.back();q.pop_back();q.pu…

基于YOLOv8+LSTM的商超扶梯场景下行人安全行为姿态检测识别

基于YOLOv8LSTM的商超扶梯场景下行人安全行为姿态检测识别 手扶电梯 行为识别 可检测有人正常行走&#xff0c;有人 跌倒&#xff0c;有人逆行三种行为 跌倒检测 电梯跌倒 扶梯跌倒 人体行为检测 YOLOv8LSTM。 基于YOLOv8LSTM的商超扶梯场景下行人安全行为姿态检测识别&#xf…

Qt 状态机编程,双层状态机,实现暂停恢复

流程设计状态图 #ifndef WORKMACHINE_H #define WORKMACHINE_H#include <QObject> #include <QStateMachine> #include <QHistoryState> #include <QFinalState>#include "WorkThread.h"class WorkMachine : public QObject {Q_OBJECT publ…

记录可编辑表格(未完整)

每一行都独立 <el-table-column label"操作" width"220" fixed"right"><template #default"{ row, $index }"><el-buttonv-if"!row.tableEditFlag"type"primary"size"small"click"…

螺栓与散装物体检测系统源码分享

螺栓与散装物体检测检测系统源码分享 [一条龙教学YOLOV8标注好的数据集一键训练_70全套改进创新点发刊_Web前端展示] 1.研究背景与意义 项目参考AAAI Association for the Advancement of Artificial Intelligence 项目来源AACV Association for the Advancement of Comput…

[云服务器12] 搭建eaglercraft网页MC

众所周知&#xff0c;MC是一个炒鸡好玩的游戏&#xff01; 但是&#xff0c;Mojang开发出来是经过Java JAR打包过的的.jar文件&#xff0c;这就不得不依赖HMCL PCL BakaXL等启动器来启动了…… 所以今天&#xff0c;我们将使用开源的eaglercraft来搭建一个在线版MC&#xff0…

誉龙视音频 Third/TimeSyn 远程命令执行复现

0x01 漏洞描述&#xff1a; 誉龙公司定位为系统级的移动视音频记录解决方案提供商&#xff0c;凭借其深厚的行业经验&#xff0c;坚持自主研发&#xff0c;匠心打造记录仪领域行业生态&#xff0c;提供开放式的记录仪APK、GB28181 SDK、国网B协议、管理平台软件OEM。誉龙视音频…

C/S架构与B/S架构的适用场景分析

C/S架构&#xff08;客户端/服务器架构&#xff09;与B/S架构&#xff08;浏览器/服务器架构&#xff09;在适用场景上各有特点&#xff0c;主要取决于应用的具体需求、用户群体、系统维护成本、跨平台需求等因素。 一、C/S架构的适用场景 1、高性能与交互性要求高的应用&…

9月26日云技术研讨会 | SOA整车EE架构开发流程及工具实施方案

面向服务的架构&#xff08;Service Oriented Architecture, SOA&#xff09;实施需要复杂的基础技术作为支撑&#xff0c;伴随着整车硬件资源的集中化、车载以太网等高速通信技术在车内的部署&#xff0c;将在未来一段时间内成为行业技术研究和市场布局的热点。 近年来&#x…

使用Webpack创建vue脚手架并搭建路由---详解

1.使用 vue 库 vue 是一个非常好用的 javascript 库&#xff0c;现在已经发行了 vue 3&#xff0c;我们可以直接导入使用库文件&#xff0c;也可以使用单文件&#xff08;SFC&#xff09;的形式&#xff0c;直接使用库文件会简单一点&#xff0c;我们先来试一下吧。 1.1安装 v…

JdbcTemplate常用方法一览AG网页参数绑定与数据寻址实操

JdbcTemplate是Spring框架中的一个重要组件&#xff0c;主要用于简化JDBC数据库操作。它提供了许多常用的方法&#xff0c;如查询、插入、更新、删除等。本文将介绍JdbcTemplate的常用方法及其使用方式&#xff0c;以及参数绑定和删除数据的方法。 一、JdbcTemplate常用方法 查…

24/9/19 算法笔记 kaggle BankChurn数据分类

题目是要预测银行里什么样的客户会流失&#xff0c;流失的概率是多少 我这边先展示一下我写的二分类的算法 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model impo…

金砖软件测试赛项之Jmeter如何录制脚本!

一、简介 Apache JMeter 是一款开源的性能测试工具&#xff0c;用于测试各种服务的负载能力&#xff0c;包括Web应用、数据库、FTP服务器等。它可以模拟多种用户行为&#xff0c;生成负载以评估系统的性能和稳定性。 JMeter 的主要特点&#xff1a; 图形用户界面&#xff1a;…

Stable Diffusion绘画 | ControlNet应用-IP-Adapter:一致性角色就这么简单

IP-Adapter 更新了全新的模型—FaceID plus V2 版本&#xff0c;同时还支持 SDXL 模型。 FaceID plus V2 版本的优点&#xff1a; 解决任务一致性 一张图生成相似角色 下载地址&#xff1a;https://huggingface.co/h94/IP-Adapter-FaceID/tree/main 其中&#xff0c;两个 Lora文…

AIGC时代!AI的“iPhone时刻”与投资机遇

AIGC时代&#xff01;AI的“iPhone时刻”与投资机遇 前言AI的“iPhone时刻”与投资机遇 前言 AIGC&#xff0c;也就是人工智能生成内容&#xff0c;它就像是一股汹涌的浪潮&#xff0c;席卷了整个科技世界。它的出现&#xff0c;让我们看到了人工智能的无限潜力&#xff0c;也…

基于协同过滤算法+PHP的新闻推荐系统

作者&#xff1a;计算机学姐 开发技术&#xff1a;SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等&#xff0c;“文末源码”。 专栏推荐&#xff1a;前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、SSM项目源码 系统展示 【2025最新】基于协同过滤算法PHPMySQL的新…