硬件设计-关于ADS54J60的校准问题

目录

简介:

校准模分析:

交错的优势

交错挑战

S/2 ± fIN处产生杂散。失调不匹配杂散很容易识别,因为只有它位于fS/2处,并可轻松地进行补偿。增益、时序和带宽不匹配都会在输出频谱的fS/2 ± fIN 处产生杂散;因此,随之而来的问题是:如何确定它们各自的影响。图8以简单的图形方式指导如何从交织型ADC的不同不匹配中识别杂散来源。

问题分析


简介:

在ADS54J60校准后会出现,以下波形,可以判断这不是噪声。

校准模分析:

由于ADC的架构采用的是交至采样的架构,

交错的优势

交错结构的优势可惠及多个细分市场。交织型ADC最大好处是增加了带宽,因为ADC的奈奎斯特带宽更宽了。同样,我们举两个100 MSPS ADC交错以实现200 MSPS采样速率的例子。图3显示通过交错两个ADC,可以大幅增加带宽。这为多种应用场景产生了诸多收益。就像蜂窝标准增加了通道带宽和工作频段数一样,对ADC可用带宽的要求

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/946982.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

python小项目:给复制出来的段落前添加星号

给复制出来的段落前添加星号 最终效果二、实现步骤2.1 编写python脚本2.2 批处理脚本2.3 运行脚本 三、用到知识3.1 pyperclip 模块 最终效果 说明:复制四段内容(段落实际不做限制),在windows终端输入 bulletPointAdder&#xff0…

超声波信号采集传感器模块测试分析总结

一 概述 数字化和小型化是目前医学超声的主要发展趋势之一。传统的推车式、大探头超声设备体积巨大且价格昂贵,而现在市场中的小型化超声设备经过更新发展,在保证图像清晰和高分辨率的同时,不仅功能更完善、探头也更多样化。这些新型的小型设…

ArcGIS计算矢量要素集中每一个面的遥感影像平均值、最大值等统计指标

本文介绍在ArcMap软件中,基于矢量面要素集,计算在其中每一个面区域内,遥感影像的像元个数、平均值、总和等统计值,并将统计信息附加到矢量图层的属性表中的方法。 首先,明确一下本文的需求。现在有一个矢量面要素集&am…

AI大模型系列之七:Transformer架构讲解

目录 Transformer网络是什么? 输入模块结构: 编码器模块结构: 解码器模块: 输出模块结构: Transformer 具体是如何工作的? Transformer核心思想是什么? Transformer的代码架构 自注意力机制是什么…

家政预约小程序05活动管理

目录 1 搭建活动管理页面2 搭建活动规则页面3 搭建规则新增页面3 配置规则跳转4 搭建活动参与记录总结 上一篇我们介绍了活动管理的表结构设计,本篇我们介绍一下后台功能。 1 搭建活动管理页面 我们一共搭建了三个表,先搭建主表的后台功能。打开我们的后…

SpringCloud(二)--SpringCloud服务注册与发现

一. 引言 ​ 前文简单介绍了SpringCloud的基本简介与特征,接下来介绍每个组成部分的功能以及经常使用的中间件。本文仅为学习所用,联系侵删。 二. SpringCloud概述 2.1 定义 ​ Spring Cloud是一系列框架的有序集合,它巧妙地利用了Spring…

当生成式AI遇见数字孪生

吴付标 总部位于美国宾夕法尼亚州的Bentley软件公司,于金秋十月在枫叶之国加拿大名城温哥华举办一年一度的2024纵览基础设施大会暨光辉大奖赛。此次盛会吸引了来自全球的数百位行业精英,旨在探讨基础设施数智化的最新趋势,分享生态圈的创新成…

散度与旋度的探讨

一、散度的定义与物理意义 1. 散度的定义 散度(Divergence)是向量分析中的一个核心概念,用于描述一个向量场在某一点的源或汇的强度。在数学上,散度通常使用符号“div”表示。对于一个三维向量场F(x, y, z) = (Fx, Fy, Fz),其散度可以定义为: div F = ∂Fx/∂x + ∂Fy/…

英文字体:创意前卫杀手级标题海报封面设计粗体字体 Morne Display

看啊,设计师们!Morne 刚刚进入字体游戏,让我们告诉你,它不是来玩的——认识我们的字体,它就像你早上的咖啡一样大胆。无论您是在制作杀手级标题、偷偷摸摸的副标题还是大胆的海报,Morne 都能为您提供前后、…

LLM - 使用 LLaMA-Factory 部署大模型 HTTP 多模态服务 (4)

欢迎关注我的CSDN:https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址:https://spike.blog.csdn.net/article/details/144881432 大模型的 HTTP 服务,通过网络接口,提供 AI 模型功能的服务,允许通过发送 HTTP 请求,交互…

【大模型系列】Mobile-Agent(2024.04)

Paper: https://arxiv.org/pdf/2401.16158Github: https://github.com/X-PLUG/MobileAgentAuthor: Junyang Wang et al. 北交、阿里巴巴 Mobile-agent核心工作: 首先使用视觉感知工具(检测和OCR模型)识别前端界面中文本和图像元素的精确位置 检测图标:…

JVM实战—8.如何分析jstat统计来定位GC

大纲 1.使用jstat了解线上系统的JVM运行状况 2.使用jmap和jhat了解线上系统的对象分布 3.如何分析JVM运行状况并合理优化 4.使用jstat分析模拟的BI系统JVM运行情况 5.使用jstat分析模拟的计算系统JVM运行情况 6.问题汇总 1.使用jstat了解线上系统的JVM运行状况 (1)JVM的…

什么是Redis哨兵机制?

大家好,我是锋哥。今天分享关于【什么是Redis哨兵机制?】面试题。希望对大家有帮助; 什么是Redis哨兵机制? 1000道 互联网大厂Java工程师 精选面试题-Java资源分享网 Redis 哨兵(Sentinel)机制是 Redis 提…

深度学习的魔法世界

技术文章:深度学习的魔法世界 引言 嘿,今天我们要一起探索一个非常酷的魔法世界——深度学习!这是一门让计算机变得超级聪明的科学。我们会用最简单的语言来解释深度学习的基本概念,让你们也能轻松理解。 一、深度学习的六大魔…

数据挖掘——决策树分类

数据挖掘——决策树分类 决策树分类Hunt算法信息增益增益比率基尼指数连续数据总结 决策树分类 树状结构,可以很好的对数据进行分类; 决策树的根节点到叶节点的每一条路径构建一条规则;具有互斥且完备的特点,即每一个样本均被且…

RFID手持机与RFID工业平板在仓储物流管理系统中的选型

概述 随着物联网技术在仓储物流管理系统中的普及,RFID手持机与RFID工业平板作为基于RFID技术手持式读写器的两种重要终端设备形态,得到了广泛应用。尽管RFID手持机与RFID工业平板都具备读写 RFID标签的基本功能,使用场景较为类似&#xff0c…

文件本地和OSS上传

这里写目录标题 前端传出文件后端本地存储阿里云OSS存储上传Demo实现上传ConfigurationProperties 前端传出文件 <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><title>上传文件</title> </head&g…

element-plus大版本一样,但是小版本不一样导致页面出bug

npm 的版本 node的版本 npm的源这些都一样&#xff0c;但是效果不一样 发现是element的包版本不一样导致的 2.9.1与2.8.1的源是不一样的&#xff0c;导致页面出bug;

CSS进阶和SASS

目录 一、CSS进阶 1.1、CSS变量 1.2、CSS属性值的计算过程 1.3、做杯咖啡 1.4、下划线动画 1.5、CSS中的混合模式(Blending) 二、SASS 2.1、Sass的颜色函数 2.2、Sass的扩展(extend)和占位符(%)、混合(Mixin) 2.3、Sass的数学函数 2.4、Sass的模块化开发 2.5、Sass…

python-Flask:SQLite数据库路径不正确但是成功访问到了数据库,并对表进行了操作

出现了这个问题&#xff0c;就好像是我要去找在南方的人&#xff0c;然后我刚好不分南北&#xff0c;我认为的方向错了&#xff0c;实则方向对了。 在我针对复盘解决&#xff1a;sqlite3.OperationalError: unrecognized token: “{“-CSDN博客这个内容的时候&#xff0c;又出现…