FPGA存在的意义:为什么adc连续采样需要fpga来做,而不会直接用iic来实现
FPGA存在的意义:为什么adc连续采样需要fpga来做,而不会直接用iic来实现
- 原因
- ADS111x连续采样实现
- 连续采样功能说明
- iic读取adc的数据速率 VS adc连续采样的速率
- adc连续采样的速率
- iic读取adc的数据速率
- 结论分析
- FPGA读取adc数据
- 问题一:读取adc数据过快造成数据多余
- 问题二:fpga没有那么多空间存储取回来的全部数据
原因
每次调用iic驱动的时间间隔太长了,adc连续采样的速率高且没有多的寄存器缓存数据,所以用户得及时取数据,否则就会产生数据丢失;于是就需要一个快速的取数据方式,而fpga的时间以8ns为单位,它可以做到快速取数据;但是用户没法这么快的从fpga那边取数据,于是就需要用DMA,给fpga存放数据,最后用户再从DMA中取数据。
下面将来介绍一个实际的案例详细说明。
ADS111x连续采样实现
连续采样功能说明

主要获取信息:
- 在连续转化模式中,ADC 一旦上一个转化完成了 就会自动开始下一个转化;
- 连续转化的速率 等于 编程的数据速率;数据能在任意时刻被读取 并且 数据总是对应着最近完成的转化(也就是数据会不断得刷新成新的)
- 编程(可理解为设置)的数据速率。下图就是ads111x可编程(可理解为设置)的数据速率:

- 编程(可理解为设置)的数据速率。下图就是ads111x可编程(可理解为设置)的数据速率:
结论:
所以就是我们要实现连续采样(即及时得把adc每次转化的数据取出来)的话,我们读取adc的数据速率 就得跟得上 adc连续采样的速率,这样才不会丢失adc转换的数据。
iic读取adc的数据速率 VS adc连续采样的速率
adc连续采样的速率

从上图可以看到最高的转化速率是860SPS(即每秒钟采集860个电压点),转换电压间隔是 1s / 860个 * 1000ms/s= 1.16279ms/个
iic读取adc的数据速率

根据试验,两次iic通讯操作间隔时间是3ms左右;意味着iic取数据的速率大概 3ms/个。
结论分析
-
用iic去取数据的速率时 3ms/s (间隔3ms才取1个数据),ads 在860SPS的转换速率下 3ms / 1.16279ms/个 = 2.58个,这样子的话每次都会丢1.58个数据,即用iic取数据的话,流失数据率是 1.58 / 2.58 = 61.2%。
-
假如在860SPS速率下,每秒860个,iic成功获取只有 860 * (1- 0.612) = 333.68 个,将近流失了 2/3 的数据点
-
所以得用一种跟得上860sps 速率的取数据方式:FPGA
FPGA读取adc数据
fpga读取数据的速率可以高于adc的连续采样速率。
问题一:读取adc数据过快造成数据多余
但是取数据的速度太快的话也会出现问题:同一个数据会被多次获取,造成数据错误多余
解决方案
就是在取数据的速率 高于 adc转换速率时,FPGA并不是一直取数据,而是当得知adc每次转换完成后,fpga再去取数据
如何得知adc转换完成了呢?adc正好有这个功能

- 就是adc可以配置功能:使得一个特定的芯片引脚 空闲时得外部接上拉电阻进行上拉,每当adc转换时会拉低这个引脚,转换完成会释放(就会有一个上升沿,检测这个上升沿就可以知道adc转换完成)引脚。
- FPGA只要检测adc的这个引脚(相当于触发中断) 得知转换完成后 进行 取数据就好了
问题二:fpga没有那么多空间存储取回来的全部数据
开辟内存空间,FPGA就把取回来的数据存放在dma当中,通过dma存放到内存空间,最后用户再从内存空间中获取全部数据即可。
相关文章:
FPGA存在的意义:为什么adc连续采样需要fpga来做,而不会直接用iic来实现
FPGA存在的意义:为什么adc连续采样需要fpga来做,而不会直接用iic来实现 原因ADS111x连续采样实现连续采样功能说明iic读取adc的数据速率 VS adc连续采样的速率adc连续采样的速率iic读取adc的数据速率结论分析 FPGA读取adc数据问题一:读取adc数…...
我们来学mysql -- 事务之概念(原理篇)
事务的概念 题记一个例子一致性隔离性原子性持久性 题记 在漫长的编程岁月中,存在一如既往地贯穿着工作,面试的概念这类知识点,事不关己当然高高挂起,精准踩坑时那心情也的却是日了🐶请原谅我的粗俗,遇到B…...
基于特征子空间的高维异常检测:一种高效且可解释的方法
本文将重点探讨一种替代传统单一检测器的方法:不是采用单一检测器分析数据集的所有特征,而是构建多个专注于特征子集(即子空间)的检测器系统。 在表格数据的异常检测实践中,我们的目标是识别数据中最为异常的记录,这种异常性可以…...
看不见的彼方:交换空间——小菜一碟
有个蓝色的链接,先去看看两年前的题目的write up (https://github.com/USTC-Hackergame/hackergame2022-writeups/blob/master/official/%E7%9C%8B%E4%B8%8D%E8%A7%81%E7%9A%84%E5%BD%BC%E6%96%B9/README.md) 从别人的write up中了解到&…...
YOLO模型训练后的best.pt和last.pt区别
在选择YOLO模型训练后的权重文件best.pt和last.pt时,主要取决于具体的应用场景:12 best.pt:这个文件保存的是在训练过程中表现最好的模型权重。通常用于推理和部署阶段,因为它包含了在验证集上表现最好的模型权重&#x…...
Pareidoscope - 语言结构关联工具
文章目录 关于 Pareidoscope安装使用方法输入格式语料库查询 将语料库转换为 SQLite3 数据库两种语言结构之间的关联简单词素分析关联共现和伴随词素分析相关的更大结构可视化关联结构 关于 Pareidoscope Pareidoscope 是一组 用于确定任意语言结构之间 关联的工具,…...
GPT(Generative Pre-trained Transformer) 和 Transformer的比较
GPT(Generative Pre-trained Transformer) 和 Transformer 的比较 flyfish 1. Transformer 是一种模型架构 Transformer 是一种通用的神经网络架构,由 Vaswani 等人在论文 “Attention Is All You Need”(2017)中提…...
软件无线电(SDR)的架构及相关术语
今天简要介绍实现无线电系统调制和解调的主要方法,这在软件定义无线电(SDR)的背景下很重要。 外差和超外差 无线电发射机有两种主要架构——一种是从基带频率直接调制到射频频率(称为外差),而第二种超外差是通过两个调制阶段来实…...
Python将Excel文件转换为JSON文件
工作过程中,需要从 Excel 文件中读取数据,然后交给 Python 程序处理数据,中间需要把 Excel 文件读取出来转为 json 格式,再进行下一步数据处理。 这里我们使用pandas库,这是一个强大的数据分析工具,能够方便地读取和处理各种数据格式。需要注意的是还需要引入openpyxl库,…...
排序算法之选择排序篇
思想: 每次从未排序的部分找出最小的元素,将其放到已排序部分的末尾 从数据结构中找到最小值,放到第一位,放到最前面,之后再从剩下的元素中找出第二小的值放到第二位,以此类推。 实现思路: 遍…...
sizeof和strlen区分,(好多例子)
sizeof算字节大小 带\0 strlen算字符串长度 \0之前...
A050-基于spring boot物流管理系统设计与实现
🙊作者简介:在校研究生,拥有计算机专业的研究生开发团队,分享技术代码帮助学生学习,独立完成自己的网站项目。 代码可以查看文章末尾⬇️联系方式获取,记得注明来意哦~🌹 赠送计算机毕业设计600…...
[自然语言处理] NLP-RNN及其变体-干货
一、认识RNN模型 1 什么是RNN模型 RNN(Recurrent Neural Network), 中文称作循环神经网络, 它一般以序列数据为输入, 通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征, 一般也是以序列形式进行输出. 一般单层神经网络结构: RNN单层网络结构: 以时间步对RNN进行展开后的单层…...
Elasticsearch ILM 索引生命周期管理讲解与实战
ES ILM 索引生命周期管理讲解与实战 Elasticsearch ILM索引生命周期管理:深度解析与实战演练1. 引言1.1 背景介绍1.2 研究意义2. ILM核心概念2.1 ILM的四个阶段2.1.1 Hot阶段2.1.2 Warm阶段2.1.3 Cold阶段2.1.4 Delete阶段3. ILM实战指南3.1 定义ILM策略3.1.1 创建ILM策略3.1.…...
重塑视频新语言,让每一帧都焕发新生——Video-Retalking,开启数字人沉浸式交流新纪元!
模型简介 Video-Retalking 模型是一种基于深度学习的视频再谈话技术,它通过分析视频中的音频和图像信息,实现视频角色口型、表情乃至肢体动作的精准控制与合成。这一技术的实现依赖于强大的技术架构和核心算法,特别是生成对抗网络࿰…...
联想Lenovo SR650服务器硬件监控指标解读
随着企业IT架构的复杂性和业务需求的增长,服务器的稳定运行变得至关重要。联想Lenovo SR650服务器以其高性能和稳定性,在各类应用场景中发挥着关键作用。为了保障服务器的稳定运行,监控易作为一款专业的IT基础设施监控软件,为联想…...
二十一、QT C++
1.1QT介绍 1.1.1 QT简介 Qt 是一个跨平台的应用程序和用户界面框架,用于开发图形用户界面(GUI)应用程序以及命令行工具。它最初由挪威的 Trolltech (奇趣科技)公司开发,现在由 Qt Company 维护ÿ…...
微服务上下线动态感知实现的技术解析
序言 随着微服务架构的广泛应用,服务的动态管理和监控变得尤为重要。在微服务架构中,服务的上下线是一个常见的操作,如何实时感知这些变化,确保系统的稳定性和可靠性,成为了一个关键技术挑战。本文将深入探讨微服务上…...
指针与引用错题汇总
int *p[3]; // 定义一个包含 3 个指向 int 的指针的数组int a 10, b 20, c 30; p[0] &a; // p[0] 指向 a p[1] &b; // p[1] 指向 b p[2] &c; // p[2] 指向 c // 访问指针所指向的值 printf("%d %d %d\n", *p[0], *p[1], *p[2]); // 输出: 10 20 30…...
短视频账号矩阵系统源码--独立saas技术部署
短视频矩阵系统通过多账号在多个平台上发布内容,形成一种网络效应。对于抖音平台而言,技术公司需具备特定接口权限方能进行开发工作。然而,视频发布及企业号评论与回复等功能的接口权限往往难以获取。通过构建抖音账号矩阵,利用多…...
IDEA运行Tomcat出现乱码问题解决汇总
最近正值期末周,有很多同学在写期末Java web作业时,运行tomcat出现乱码问题,经过多次解决与研究,我做了如下整理: 原因: IDEA本身编码与tomcat的编码与Windows编码不同导致,Windows 系统控制台…...
iOS 26 携众系统重磅更新,但“苹果智能”仍与国行无缘
美国西海岸的夏天,再次被苹果点燃。一年一度的全球开发者大会 WWDC25 如期而至,这不仅是开发者的盛宴,更是全球数亿苹果用户翘首以盼的科技春晚。今年,苹果依旧为我们带来了全家桶式的系统更新,包括 iOS 26、iPadOS 26…...
R语言AI模型部署方案:精准离线运行详解
R语言AI模型部署方案:精准离线运行详解 一、项目概述 本文将构建一个完整的R语言AI部署解决方案,实现鸢尾花分类模型的训练、保存、离线部署和预测功能。核心特点: 100%离线运行能力自包含环境依赖生产级错误处理跨平台兼容性模型版本管理# 文件结构说明 Iris_AI_Deployme…...
视频字幕质量评估的大规模细粒度基准
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!! 摘要 视频字幕在文本到视频生成任务中起着至关重要的作用,因为它们的质量直接影响所生成视频的语义连贯性和视觉保真度。尽管大型视觉-语言模型(VLMs)在字幕生成方面…...
回溯算法学习
一、电话号码的字母组合 import java.util.ArrayList; import java.util.List;import javax.management.loading.PrivateClassLoader;public class letterCombinations {private static final String[] KEYPAD {"", //0"", //1"abc", //2"…...
iOS性能调优实战:借助克魔(KeyMob)与常用工具深度洞察App瓶颈
在日常iOS开发过程中,性能问题往往是最令人头疼的一类Bug。尤其是在App上线前的压测阶段或是处理用户反馈的高发期,开发者往往需要面对卡顿、崩溃、能耗异常、日志混乱等一系列问题。这些问题表面上看似偶发,但背后往往隐藏着系统资源调度不当…...
安全突围:重塑内生安全体系:齐向东在2025年BCS大会的演讲
文章目录 前言第一部分:体系力量是突围之钥第一重困境是体系思想落地不畅。第二重困境是大小体系融合瓶颈。第三重困境是“小体系”运营梗阻。 第二部分:体系矛盾是突围之障一是数据孤岛的障碍。二是投入不足的障碍。三是新旧兼容难的障碍。 第三部分&am…...
RSS 2025|从说明书学习复杂机器人操作任务:NUS邵林团队提出全新机器人装配技能学习框架Manual2Skill
视觉语言模型(Vision-Language Models, VLMs),为真实环境中的机器人操作任务提供了极具潜力的解决方案。 尽管 VLMs 取得了显著进展,机器人仍难以胜任复杂的长时程任务(如家具装配),主要受限于人…...
Webpack性能优化:构建速度与体积优化策略
一、构建速度优化 1、升级Webpack和Node.js 优化效果:Webpack 4比Webpack 3构建时间降低60%-98%。原因: V8引擎优化(for of替代forEach、Map/Set替代Object)。默认使用更快的md4哈希算法。AST直接从Loa…...
WPF八大法则:告别模态窗口卡顿
⚙️ 核心问题:阻塞式模态窗口的缺陷 原始代码中ShowDialog()会阻塞UI线程,导致后续逻辑无法执行: var result modalWindow.ShowDialog(); // 线程阻塞 ProcessResult(result); // 必须等待窗口关闭根本问题:…...
