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  • 数模转换器R-2R梯形网络的灵活运用

    摘要:数模转换器的核心是一个精密R-2R梯形网络,根据电路理论灵活运用DAC 中的梯形网络,可以用DAC实现新的功能。给出了灵活运用DAC梯形网络的两种方法1 概述R-2R梯形网络的DAC是最为常见的一种数模转换器件,它的基

  • 基于AD9883A与USB的VGA图像采集与显示系统

    提出一种高分辨率高、刷新率图像采集及显示系统。采集系统选用高采样率低功耗的A/D转换器,把以VGA接口方式给出的图像信号转换成数字信号,系统采用FPGA控制电路,通过USB传输模块把图像数据传送到PC机显示。该系统设备已成功应用于VGA图像采集与显示实验,可支持多达3路8 bit位宽,最高采样率达110 MHz的数据通道或1路VGA图像信号。实验表明,该系统采样精度高,性能稳定可靠,具有通用性和实时性。

  • 基于USB接口的数模转换系统设计

    摘要:在控制系统中经常用到一些模拟信号,通常使用数模转换器输出所需的模拟信号。计算机控制数模转换器需要借助外部总线接口,USB接口是常用的外部总线接口,用来控制数模转换器非常便捷。作者以典型的USB接口芯片

  • ADI树立混合信号控制处理器新标杆

    21ic讯 ADI公司,全球领先的高性能信号处理技术供应商,今天宣布推出一款混合信号控制处理器ADSP-CM40x,这款处理器集成了精度高达14位的行业唯一一款嵌入式双通道16位模数转换器,搭载了一枚240-MHz浮点ARM® Co

  • 基于LabVIEW的模拟调制解调系统设计

    摘要:简要说明通信过程中模拟调制和解调的原理,基于NI LabVIEW 8.5软件平台,设计开发了模拟调制和解调软件系统,通过该系统可以在时域和频域中实时观察幅度、双边带、单边带和残留边带信号,并分析其仿真结果。该

  • 采用运算放大器的积分器电路分析

      通过将电阻器用作增益调整设置元件,建立起了在 DC 情况下运算放大器 (op amp) 的传输函数。在一般情况下,这些元件均为阻抗,而阻抗中可能会包含一些电抗元件。下面来看一下图 1 所示的这种一般情况。图 1 运算

  • 提高编程技巧的十大方法

    1.学习一门新的编程语言(Learn a new programming language) 学习一门新的编程语言将有助于你开拓新的思维方式,特别是当你使用不熟悉的语言时,你将学习到很多种思维方法应用到语言中。而所学习到的新思维方式,

  • 负反馈对放大器性能的影响

    为了改善放大电路的某些性能指标,达到某种预期的目的,常在放大电路中引入某种负反馈组态。放大电路一旦引入某种组态的负反馈,它的许多性能指标都将被影响,影响的程度均与反馈深度 1+ A ˙ F ˙ 的大小有关。本节

  • 放大电路的动态分析

    一:图解法分析动态特性1. 交流负载线的画法 解:画微变等效电路 .uo.iu解: 交流负载线的特点: 必须通过静态工作点 交流负载线的斜率由R"L表示(R"L=Rc//RL) 交流负载线的画法(有两种): (1) 先作出直流负载线,

  • 三相负载的星形连接方法

    三相负载作星形连接时,如果负载不对称,一定要接成三相四线制,如图3.6所示。图中三相负载u、Zv、Zw分别接于电源各端线与中线之间,三相负载的公共点用N′表示,称为负载中点N′与电源中点N的连线称为中线。负载星形

  • Cirrus Logic收购音频信号处理公司Acoustic Technologies

    21ic讯 Cirrus Logic公司近日宣布已收购位于美国亚利桑那州梅萨的Acoustic Technologies公司。该公司是嵌入式固件语音处理技术领域的领先企业,在噪声消减、回声消除以及语音增强方面拥有领先的技术。Cirrus Logic公

  • TI 经典模数转换器讲解之ADS805

    模数转换器,ADS805,速度不算太快,但是一般情况下就够用了,整体综合性能还是蛮好的。它可以用在CCD成像、数字化基带处理、复印机和测试仪器等等。特性:1.20MHz 、12位,高动态范围2.高信噪比68dB3.内外参考电压4

  • 高速A/D转换器TLC5540及其应用

    TLC5540是TI公司生产的高速A/D转换器。它具有75MHz模拟输入带宽并内置采样保持电路,非常适合在欠采样的情况下应用。文中介绍了TLC5540的性能指标、引脚功能、内部结构、运行时序、参考电压配置以及应用线路。

  • 关于稳压二极管

    稳压管正向接法时与普通二极管特性一样。 当稳压管在反向接法时,当反向电压小于击穿电压时,反向电流很小,呈现的动态电阻很大。通常工作电流越大,动态电阻越小,稳压性能越好。 当反向电压大于击穿电压时,流

    模拟
    2015-01-26
  • 一种RBF神经网络的自适应学习算法

    建立了一种RBF神经网络的自适应学习模型。该模型事先不需要确定隐层节点的中心位置和数量,而是在学习过程中,根据相应的添加策略和删除策略,自适应地增加或减少隐层节点的数量。最终形成的网络不仅结构简单,精度高,而且具有较好的泛化能力。