11、使用ADC将任何模拟传感器与树莓派连接

使用ADC将任何模拟传感器与树莓派连接

1. 采样和量化

采样和量化是电子学和通信理论中广泛使用的术语。对于电子学初学者来说,这些理论较为复杂,难以理解。从定义上讲,采样是指以预定频率从模拟输入引脚或放大器输出端的连续输入数据中获取电压电平的过程。量化则是将采样器的大量输入值映射或缩减为一组可数数字(在这种情况下是数字位的组合)的过程。由于量化会对连续输入值进行四舍五入并近似为最接近的值,所以总会产生量化误差。

2. ADC的类型

在电子设计中,不同类型的ADC有多种设计结构。常见的ADC包括闪存转换器ADC、逐次逼近ADC、Σ - Δ ADC等。
- 闪存转换器ADC :使用时钟脉冲和比较器,以并行模式工作,是将模拟数据转换为数字位的最快方式。
- 逐次逼近ADC :使用比较器缩小输入电压范围,通过将输入电压与内部DAC进行比较来逼近,并将结果存储在逐次逼近寄存器中。
- Σ - Δ ADC :对信号进行采样并过滤所需的信号频率,将信号转换为模拟频率脉冲,并定期对这些脉冲进行计数,脉冲计数除以时间间隔可得到精确的数字表示。

3. ADC的分辨率

ADC的分辨率是描述或学习ADC时最重要的术语之一。它指的是在模拟输入电压范围内可以产生的值的数量。例如,一个8位分辨率的ADC可以有256种不同的值组合(因为2⁸ = 256)。一般来说,电压间隔数可以用2ᴺ 来定义,其中N是ADC的位数。在讨论分辨率时,我们总是要考虑参考电压,参考电压是通过ADC的专用输入引脚提供的另一个输入,它反映了ADC在

【有功-无功协调优化】基于改进多目标粒子群优化算法(小生境粒子群算法)的配电网有功-无功协调优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于改进多目标粒子群优化算法(小生境粒子群算法)的配电网有功-无功协调优化研究”展开,重点介绍了利用小生境粒子群算法对配电网中的有功无功功率进行协调优化的方法。研究结合Matlab代码实现,旨在降低网络损耗、提升电压质量,并增强配电网运行的经济性稳定性。文中详细阐述了改进多目标粒子群算法的设计思路,包括引入小生境机制以增强种群多样性、避免早熟收敛,同时构建了综合考虑有功出力调节、无功补偿装置投切及分布式电源协同控制的优化模型。通过在标准测试系统(如IEEE33节点系统)上的仿真验证,展示了该方法在多目标优化中的有效性实用性。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事电力系统优化、智能算法应用及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于含分布式电源的主动配电网运行优化;②解决多目标环境下有功无功资源的协同调度问题;③为配电网节能降损、电压调控提供算法支持仿真验证手段; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注算法参数设置、适应度函数设计及多目标解集的Pareto前沿分析,同时可扩展至不同网络结构运行场景以加深理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值