ADC 模拟数字转换器（额谈到这个，真的很荣幸在ADI实习的时光，打住不扯了），凡是涉及到模拟信号转数字信号的时候，都会用到ADC。
ADC的种类很多，有积分型，逐次比较型，SAR型等等，各有各的优势和缺点，一般根据实际项目来选择ADC型号。ADC有一个很重要的参数就是位宽，什么8位，12位，16位。这其实就是ADC的分辨率，最小能分辨的输入电压大小。假设ADC的位宽是8位，参考电压为5V，最小分辨率为：1/256*5v=0.0195mv 。
FPGA高速ADC接口实战——250MSPS采样率ADC9481
首先必须通过datasheet分析其核心参数、接口定义和时序要求。ADC9481的采样率为250MSPS，精度8bit。其原理结构图如下
主要引脚：
CLK：差分时钟输入，信号频率为250Mhz
VIN：模拟信号输入，范围是1vpp
VREF：电压参考输入输出，这里使用内部固定参考电压模式
SENSE：参考模式选择
D7A~D0A: 通道A的数字信号输出
D7B~D0B：通道B的数字信号输出
DCO: 数字差分时钟信号输出，信号频率为125Mhz
S1：数据格式选择，该接口电压决定数格式是原码还是补码
PDWN：低功耗选通
接下来看看接口时序：
LVDS低电压差分信号，是一种低功耗，低误码率、低串扰和低辐射的差分信号技术。KSPS，采样千次每秒，是转化速率的单位。
逐次逼近型ADC由比较器包括n位逐次比较型AD转换器，它由控制逻辑电路、时序产生器、移位寄存器、DA转换器及电压比较器组成
逐次逼近转换过程和用天平称重类似，从最重的开始试放与被称物体进行比较，若物体重于砝码，则该砝码保留，否则移去。再加上第二个次重砝码，由物体的重量是否大于砝码的重量决定第二个砝码是否保留。
逐次逼近AD转换器，就是将输入模拟信号与不同的参考电压作多次比较，使转换所得的数字量在数值上逐次逼近模拟量对应值。如上图，它由脉冲启动后，在第一个时钟脉冲作用下，控制电路使时序产生器的最高位置1，其他位置0，其输出的数据寄存器将100.000送到DA转换器，输入电压首先与DA器输出电压 VERF/2 进行比较，如果v1>= （VERF/2），比较器就输出1，否则为0.比较结果存于数据的寄存器的Dn-1位。然后再第二个时钟脉冲CP下，移位寄存器的次高位置1，其他低位置0.如最高位已存1，则此时vo=（3/4）VERF。于是v1再与（3/4）VERF相比较，如v1>=（3/4）VERF，则次高位 Dn-2=0；如最高位为0.，则vo=VERF/4 ，与vo相比较如 v1>= VERF/4，则Dn-2位存1，否则位存0…依次类推，逐次比较得到输出数字量。基准电压VREF。（抄了这么一大段 我好像还没理解，我来理一理）
好吧理解了一点，就这样依次比较！
举个例子如下：
电路为8位AD转换器，输入模拟量VA=6.84v，DA转换器基准电压VREF=10v。当启动脉冲低电平到来后转换开始，在第一个CP作用下，数据寄存器将D7-D0=1000000000送入DA转换器，其输出电压vo=5v（这个0.5 怎么算出来的？），vA与vo比较，vA大于vo存1；第二个CP到来的时候，寄存器输出D7-D0=11000000，vo为7.5v，vA再与7.5v比较，因为小于7.5，所以D6存0；输入第三个CP时，D7~D0=10100000，vo=6.25v；vA再与v0进行比较，如此重复下去。经8个时钟周期，转换结束。由图中v0的波形可见，在逐次比较过程中，与输出数字量对应的模拟电压v0逐渐逼近vA值，最后得到AD转换器转换结果D7-D0为10101111。该数字量所对应的模拟电压为6.83v，与实际输入的模拟电压6.84的相对误差仅仅为0.06%。
本实验打算采用AD7982这个数据采集设备，是一个12位高速，低功耗、8通道逐次逼近型ADC。采用单电源工作，电源电压为2.7v到5.25v，最高吞吐率可以达到1Msps。内置低噪声、宽带宽采样保持放大器，可以处理8Mhz以上的输入频率。
通过配置控制寄存器，器件的模拟输入范围可以在0到REFin或0v到2REFin间选择，可采用标准二进制或者二进制补码输出编码。AD7928具有八个通道序列器的单端模拟输入，可以通过预先编程选择通道转换顺序。
参考：https://blog.csdn.net/weixin_43727437/article/details/103349387
我有一个用户工厂。我希望默认情况下确认用户。但是鉴于unconfirmed特征，我不希望它们被确认。虽然我有一个基于实现细节而不是抽象的工作实现，但我想知道如何正确地做到这一点。factory:userdoafter(:create)do|user,evaluator|#unwantedimplementationdetailshereunlessFactoryGirl.factories[:user].defined_traits.map(&:name).include?(:unconfirmed)user.confirm!endendtrait:unconfirmeddoenden
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MIMO技术的优缺点优点通过下面三个增益来总体概括：阵列增益。阵列增益是指由于接收机通过对接收信号的相干合并而活得的平均SNR的提高。在发射机不知道信道信息的情况下，MIMO系统可以获得的阵列增益与接收天线数成正比复用增益。在采用空间复用方案的MIMO系统中，可以获得复用增益，即信道容量成倍增加。信道容量的增加与min(Nt,Nr)成正比分集增益。在采用空间分集方案的MIMO系统中，可以获得分集增益，即可靠性性能的改善。分集增益用独立衰落支路数来描述，即分集指数。在使用了空时编码的MIMO系统中，由于接收天线或发射天线之间的间距较远，可认为它们各自的大尺度衰落是相互独立的，因此分布式MIMO
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在ruby中，你可以这样做:classThingpublicdeff1puts"f1"endprivatedeff2puts"f2"endpublicdeff3puts"f3"endprivatedeff4puts"f4"endend现在f1和f3是公共(public)的，f2和f4是私有(private)的。内部发生了什么，允许您调用一个类方法，然后更改方法定义？我怎样才能实现相同的功能(表面上是创建我自己的java之类的注释)例如...classThingfundeff1puts"hey"endnotfundeff2puts"hey"endendfun和notfun将更改以下函数定
我目前有一个reddit克隆类型的网站。我正在尝试根据我的用户之前喜欢的帖子推荐帖子。看起来K最近邻或k均值是执行此操作的最佳方法。我似乎无法理解如何实际实现它。我看过一些数学公式(例如k表示维基百科页面)，但它们对我来说并没有真正意义。有人可以推荐一些伪代码，或者可以查看的地方，以便我更好地了解如何执行此操作吗？ 最佳答案 K最近邻(又名KNN)是一种分类算法。基本上，您采用包含N个项目的训练组并对它们进行分类。如何对它们进行分类完全取决于您的数据，以及您认为该数据的重要分类特征是什么。在您的示例中，这可能是帖子类别、谁发布了该项
我查看了Stripedocumentationonerrors，但我仍然无法正确处理/重定向这些错误。基本上无论发生什么，我都希望他们返回到edit操作(通过edit_profile_path)并向他们显示一条消息(无论成功与否)。我在edit操作上有一个表单，它可以POST到update操作。使用有效的信用卡可以正常工作(费用在Stripe仪表板中)。我正在使用Stripe.js。classExtrasController5000,#amountincents:currency=>"usd",:card=>token,:description=>current_user.email)
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