目录1概述2AD9680简介3AD9680常规配置3.1项目需求3.2项目分析4数据还原说明1概述本文用于说明AD9680配置与数据还原使用情况。本文以采样率1000MHZ为例说明AD9680的常规配置与数据还原过程。2AD9680简介AD9680是ADI公司的一片14bit采样率高达1GSPS的JESD204B接口的模拟转数字的转换器（ADC）。其功能框图如下。由上图可知，本芯片有2路输入，配置寄存器的方式为SPI。其SPI的配置时序如下所示。3AD9680常规配置3.1项目需求两路ADC输入，采样率为1000MSPS，采样时钟1000MHZ。3.2项目分析JESD204B的主要参数如下所示
目录1概述2AD9680简介3AD9680常规配置3.1项目需求3.2项目分析4数据还原说明1概述本文用于说明AD9680配置与数据还原使用情况。本文以采样率1000MHZ为例说明AD9680的常规配置与数据还原过程。2AD9680简介AD9680是ADI公司的一片14bit采样率高达1GSPS的JESD204B接口的模拟转数字的转换器（ADC）。其功能框图如下。由上图可知，本芯片有2路输入，配置寄存器的方式为SPI。其SPI的配置时序如下所示。3AD9680常规配置3.1项目需求两路ADC输入，采样率为1000MSPS，采样时钟1000MHZ。3.2项目分析JESD204B的主要参数如下所示
增益控制概述所有AGC模式都可用于TDD和FDD场景。AD936x具有手动增益控制选项，允许基带处理器控制接收机的增益。上图为AD936x接收信号路径示意图，每个接收机都有自己的增益表，将增益控制字映射到每个可变增益块。无论使用AGC还是手动增益控制，指针都会在表中上下移动，从而改变一个或多个块中的增益。注意：ADC最大输入（0dBFS）为0.625V峰值。ADC的最大建议峰值输入电平为0.5V峰值，比满量程低1.9dB。LMT过载检测器LMT包括LNA、MIXER、TIA，LMT过载检测器是一个模拟峰值检测器，用于确定接收信号是否在模拟低通滤波器之前的块过载。如果发生LMT过载但ADC未过载
增益控制概述所有AGC模式都可用于TDD和FDD场景。AD936x具有手动增益控制选项，允许基带处理器控制接收机的增益。上图为AD936x接收信号路径示意图，每个接收机都有自己的增益表，将增益控制字映射到每个可变增益块。无论使用AGC还是手动增益控制，指针都会在表中上下移动，从而改变一个或多个块中的增益。注意：ADC最大输入（0dBFS）为0.625V峰值。ADC的最大建议峰值输入电平为0.5V峰值，比满量程低1.9dB。LMT过载检测器LMT包括LNA、MIXER、TIA，LMT过载检测器是一个模拟峰值检测器，用于确定接收信号是否在模拟低通滤波器之前的块过载。如果发生LMT过载但ADC未过载
AD19PCB板完整绘制过程1、原理图导入一个项目的电路原理图完成后，我们需要在Design选项下UpdatePCBDocumentxxxx.PcbDoC。Fig1在更新的过程中，当ReportChanges…时会出现很多错误，需要我们进行改正(可以点击OnlyShowErrors，只显示错误)，例如Fig2Massage中的信息会告诉我们错误的原因，对于UnknownPin这类错误，一般有下面几点原因：(1)原理图元件没有添加封装；(2)原理图和封装引脚数个数不一致；(3)原理图引脚和封装的引脚代表字符不匹配(原理图的引脚是数字1，2，3…,而封装是字母A，B，C…)，因此我们需要查看我们的
AD19PCB板完整绘制过程1、原理图导入一个项目的电路原理图完成后，我们需要在Design选项下UpdatePCBDocumentxxxx.PcbDoC。Fig1在更新的过程中，当ReportChanges…时会出现很多错误，需要我们进行改正(可以点击OnlyShowErrors，只显示错误)，例如Fig2Massage中的信息会告诉我们错误的原因，对于UnknownPin这类错误，一般有下面几点原因：(1)原理图元件没有添加封装；(2)原理图和封装引脚数个数不一致；(3)原理图引脚和封装的引脚代表字符不匹配(原理图的引脚是数字1，2，3…,而封装是字母A，B，C…)，因此我们需要查看我们的
1.原理图标注这个真的以前都不知道，还自己笨笨的一个个用手挨个加，设计原理图时可以先不管器件的编码，到最后一次性按要求顺序加。2.详细步骤介绍①.处理顺序，有四种可以选择：【UpThenAcross】——N(从上往下，从左往右)【DownThenAcross】——N(从下往上，从左往右)【AcrossThenUp】——Z（从左至右，从下往上）【AcrossThenDown】——Z（从左至右，从下往上）（一般来说，DownThenAcross和AcrossThenDown比较符合书写规律）。②匹配选项就是你给谁起名字，元器件就选器件，还有别的什么库名字啥的。③没有3别找了，忘了标了。④原理图选择
1.原理图标注这个真的以前都不知道，还自己笨笨的一个个用手挨个加，设计原理图时可以先不管器件的编码，到最后一次性按要求顺序加。2.详细步骤介绍①.处理顺序，有四种可以选择：【UpThenAcross】——N(从上往下，从左往右)【DownThenAcross】——N(从下往上，从左往右)【AcrossThenUp】——Z（从左至右，从下往上）【AcrossThenDown】——Z（从左至右，从下往上）（一般来说，DownThenAcross和AcrossThenDown比较符合书写规律）。②匹配选项就是你给谁起名字，元器件就选器件，还有别的什么库名字啥的。③没有3别找了，忘了标了。④原理图选择
原文:instant-ngp/nerf_dataset_tips对于NeRF还不太熟悉的同学，推荐先学习下基于NeRF的三维内容生成我们实现所需的初始相机参数在transforms.json里提供，格式和NeRF:NeuralRadianceFields是兼容的。为此我们提供了脚本scripts/colmap2nerf.py来方便这些工作，它可以用来处理视频或者序列图片，基于开源的COLMAP运动获取信息法来获取必要的数据。训练过程对数据非常挑剔，为了获得好的结果，不能包含错误标注的数据，不能含有模糊的帧（运动模糊和失焦模糊都不行），本文试图给出一些建议，一个好的准则是如果在20秒之内你的模型
原文:instant-ngp/nerf_dataset_tips对于NeRF还不太熟悉的同学，推荐先学习下基于NeRF的三维内容生成我们实现所需的初始相机参数在transforms.json里提供，格式和NeRF:NeuralRadianceFields是兼容的。为此我们提供了脚本scripts/colmap2nerf.py来方便这些工作，它可以用来处理视频或者序列图片，基于开源的COLMAP运动获取信息法来获取必要的数据。训练过程对数据非常挑剔，为了获得好的结果，不能包含错误标注的数据，不能含有模糊的帧（运动模糊和失焦模糊都不行），本文试图给出一些建议，一个好的准则是如果在20秒之内你的模型
