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…...

Linux 文件类型,目录与路径,文件与目录管理

文件类型 后面的字符表示文件类型标志 普通文件:-(纯文本文件,二进制文件,数据格式文件) 如文本文件、图片、程序文件等。 目录文件:d(directory) 用来存放其他文件或子目录。 设备…...

Qt/C++开发监控GB28181系统/取流协议/同时支持udp/tcp被动/tcp主动

一、前言说明 在2011版本的gb28181协议中,拉取视频流只要求udp方式,从2016开始要求新增支持tcp被动和tcp主动两种方式,udp理论上会丢包的,所以实际使用过程可能会出现画面花屏的情况,而tcp肯定不丢包,起码…...

简易版抽奖活动的设计技术方案

1.前言 本技术方案旨在设计一套完整且可靠的抽奖活动逻辑,确保抽奖活动能够公平、公正、公开地进行,同时满足高并发访问、数据安全存储与高效处理等需求,为用户提供流畅的抽奖体验,助力业务顺利开展。本方案将涵盖抽奖活动的整体架构设计、核心流程逻辑、关键功能实现以及…...

Debian系统简介

目录 Debian系统介绍 Debian版本介绍 Debian软件源介绍 软件包管理工具dpkg dpkg核心指令详解 安装软件包 卸载软件包 查询软件包状态 验证软件包完整性 手动处理依赖关系 dpkg vs apt Debian系统介绍 Debian 和 Ubuntu 都是基于 Debian内核 的 Linux 发行版&#xff…...

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…...

转转集团旗下首家二手多品类循环仓店“超级转转”开业

6月9日&#xff0c;国内领先的循环经济企业转转集团旗下首家二手多品类循环仓店“超级转转”正式开业。 转转集团创始人兼CEO黄炜、转转循环时尚发起人朱珠、转转集团COO兼红布林CEO胡伟琨、王府井集团副总裁祝捷等出席了开业剪彩仪式。 据「TMT星球」了解&#xff0c;“超级…...

2021-03-15 iview一些问题

1.iview 在使用tree组件时&#xff0c;发现没有set类的方法&#xff0c;只有get&#xff0c;那么要改变tree值&#xff0c;只能遍历treeData&#xff0c;递归修改treeData的checked&#xff0c;发现无法更改&#xff0c;原因在于check模式下&#xff0c;子元素的勾选状态跟父节…...

JDK 17 新特性

#JDK 17 新特性 /**************** 文本块 *****************/ python/scala中早就支持&#xff0c;不稀奇 String json “”" { “name”: “Java”, “version”: 17 } “”"; /**************** Switch 语句 -> 表达式 *****************/ 挺好的&#xff…...

【VLNs篇】07:NavRL—在动态环境中学习安全飞行

项目内容论文标题NavRL: 在动态环境中学习安全飞行 (NavRL: Learning Safe Flight in Dynamic Environments)核心问题解决无人机在包含静态和动态障碍物的复杂环境中进行安全、高效自主导航的挑战&#xff0c;克服传统方法和现有强化学习方法的局限性。核心算法基于近端策略优化…...

SQL慢可能是触发了ring buffer

简介 最近在进行 postgresql 性能排查的时候,发现 PG 在某一个时间并行执行的 SQL 变得特别慢。最后通过监控监观察到并行发起得时间 buffers_alloc 就急速上升,且低水位伴随在整个慢 SQL,一直是 buferIO 的等待事件,此时也没有其他会话的争抢。SQL 虽然不是高效 SQL ,但…...