当前位置: 首页 > news >正文

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

ADS111x 数据手册关于连续采样功能说明
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:
      ads111x Data rate

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

ads111x Data rate

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

iic通讯时间验证打印
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

  1. 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%。

  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

  3. 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
ads111x 转换完成引脚触发

  1. 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。
  2. 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&#xff0c…...

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&#xff0…...

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&#xff…...

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…...

OpenLayers 可视化之热力图

注:当前使用的是 ol 5.3.0 版本,天地图使用的key请到天地图官网申请,并替换为自己的key 热力图(Heatmap)又叫热点图,是一种通过特殊高亮显示事物密度分布、变化趋势的数据可视化技术。采用颜色的深浅来显示…...

论文解读:交大港大上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架(二)

HoST框架核心实现方法详解 - 论文深度解读(第二部分) 《Learning Humanoid Standing-up Control across Diverse Postures》 系列文章: 论文深度解读 + 算法与代码分析(二) 作者机构: 上海AI Lab, 上海交通大学, 香港大学, 浙江大学, 香港中文大学 论文主题: 人形机器人…...

java_网络服务相关_gateway_nacos_feign区别联系

1. spring-cloud-starter-gateway 作用:作为微服务架构的网关,统一入口,处理所有外部请求。 核心能力: 路由转发(基于路径、服务名等)过滤器(鉴权、限流、日志、Header 处理)支持负…...

【力扣数据库知识手册笔记】索引

索引 索引的优缺点 优点1. 通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。2. 可以加快数据的检索速度(创建索引的主要原因)。3. 可以加速表和表之间的连接,实现数据的参考完整性。4. 可以在查询过程中,…...

1688商品列表API与其他数据源的对接思路

将1688商品列表API与其他数据源对接时,需结合业务场景设计数据流转链路,重点关注数据格式兼容性、接口调用频率控制及数据一致性维护。以下是具体对接思路及关键技术点: 一、核心对接场景与目标 商品数据同步 场景:将1688商品信息…...

dedecms 织梦自定义表单留言增加ajax验证码功能

增加ajax功能模块&#xff0c;用户不点击提交按钮&#xff0c;只要输入框失去焦点&#xff0c;就会提前提示验证码是否正确。 一&#xff0c;模板上增加验证码 <input name"vdcode"id"vdcode" placeholder"请输入验证码" type"text&quo…...

使用van-uploader 的UI组件,结合vue2如何实现图片上传组件的封装

以下是基于 vant-ui&#xff08;适配 Vue2 版本 &#xff09;实现截图中照片上传预览、删除功能&#xff0c;并封装成可复用组件的完整代码&#xff0c;包含样式和逻辑实现&#xff0c;可直接在 Vue2 项目中使用&#xff1a; 1. 封装的图片上传组件 ImageUploader.vue <te…...

Qt Http Server模块功能及架构

Qt Http Server 是 Qt 6.0 中引入的一个新模块&#xff0c;它提供了一个轻量级的 HTTP 服务器实现&#xff0c;主要用于构建基于 HTTP 的应用程序和服务。 功能介绍&#xff1a; 主要功能 HTTP服务器功能&#xff1a; 支持 HTTP/1.1 协议 简单的请求/响应处理模型 支持 GET…...

【Java_EE】Spring MVC

目录 Spring Web MVC ​编辑注解 RestController RequestMapping RequestParam RequestParam RequestBody PathVariable RequestPart 参数传递 注意事项 ​编辑参数重命名 RequestParam ​编辑​编辑传递集合 RequestParam 传递JSON数据 ​编辑RequestBody ​…...

Pinocchio 库详解及其在足式机器人上的应用

Pinocchio 库详解及其在足式机器人上的应用 Pinocchio (Pinocchio is not only a nose) 是一个开源的 C 库&#xff0c;专门用于快速计算机器人模型的正向运动学、逆向运动学、雅可比矩阵、动力学和动力学导数。它主要关注效率和准确性&#xff0c;并提供了一个通用的框架&…...