- 本文介紹了基于SAR ADC的系統和基于sigma-delta(∑-?)ADC的分布式數據采集系統同步的傳統方法，且探討了這兩種架構之間的區別。我們還將討論同步多個∑-? ADC時遇到的典型不便。最后，提出一種基于AD7770采樣速率轉換器(SRC)的創新同步方法，該方法顯示如何在不中斷數據流的情況下，在基于∑-? ADC的系統上實現同步。我們生活在一個相互聯系的世界，一切都是同步的——從銀行服務器到智能手機的警報，區別就在于各種特定情況下要解決的問題的大小或復雜性、不同系統的同步與所需的精度（或者容差）
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ADI ADC
- 轉換器的積分線性度誤差類似于放大器的線性度誤差，定義為轉換器的實際傳遞特性與直線間的最大偏差，一般表示為滿量程的百分比（但也可以LSB為單位）。對于ADC，最常用的做法是穿過代碼中點或碼中心畫一條直線。選擇直線有兩種常用方法：端點法和最佳直線法，如圖1所示。圖1：積分線性度誤差的測量方法（兩張圖均為同一轉換器）在端點系統中，以通過原點和滿量程點的直線為基礎測量偏差（增益調整后）。對于數據轉換器測量和控制應用，這是最有用的積分線性度測量方法（因為誤差預算取決于與理想傳遞特性的偏差，而非某個隨意的“最佳擬合”
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ADI 數據轉換器
- TOF MS簡介質譜測定(MS)是一種根據分子量對樣品中已知/未知分子進行量化的分析技術。先將樣品中的元素和/或分子電離成帶或不帶碎片的氣態離子，然后在質量分析儀中將其分離，這樣就可以通過質譜中的質荷比（m/z，或脈沖的位置）及相對豐度（或脈沖的幅度）來表征元素和/或分子。質譜儀有三個主要組件：用于從被測樣品中產生氣態離子的離子源，根據m/z比分離離子的質量分析儀，以及用于檢測離子和每種離子相對豐度的離子檢測器。檢測器輸出經過調理和數字化處理后，產生質譜。目前有多種質量分析器，它們采用完全不同的策略來分離
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ADI ADC 質譜儀
- 如果技術能在數據產生的瞬間立即作出決策，會帶來怎樣的變化？這正是智能邊緣的核心潛力。智能邊緣存在于現實世界與數字世界的交匯處。在這里，設備將現實世界的現象轉化為可執行的數據和有價值的洞察，為高級駕駛員輔助系統(ADAS)、生命體征監測(VSM)和協作機器人引導等應用提供支持。未來，智能邊緣將釋放更大的潛能，重塑行業格局，提升生活品質，而軟件將成為這一變革的關鍵。隨著技術不斷進步，產品上市時間的壓力加劇，軟件工程逐漸成為一項日益復雜的挑戰。為了充分發掘智能邊緣創新的潛力并使之蓬勃發展，軟件開發人員需要解決與
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ADI 智能邊緣
- 數據采集和通用測試測量設備中使用的精密信號鏈必須適應寬廣的輸入電平范圍。信號鏈可能需要提供高輸入阻抗，同時支持增益和衰減，并調整共模電平以確保信號落在ADC的適當輸入范圍內。圖1中的原理圖顯示了兩級信號調理，它能調整差分雙極性±10 V輸入信號，并將其轉換為 ADC 所需的共模電平為 2.048 V的全差分±4.096 V信號。設計目標是實現上述調理，同時不降低ADC的噪聲和失真性能。ADC 驅動器需要的電源電壓通常超過 ADC 的輸入范圍，從而為輸入和輸出擺幅電壓提供一定的裕量。驅動器通常必須調整并轉換
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ADI 驅動器 ADC
- 約四成倉庫存在人手不足的情況，加之能源效率法規日趨嚴格和自動化帶來的安全顧慮，制造企業面臨前所未有的壓力。為了應對這些挑戰，許多企業越來越多地采用機器人、協作機器人和自主移動機器人(AMR)，以增強靈活性、降低成本，維持安全高效的運營。這些智能機器本身也存在諸多挑戰：不僅要在極端溫度、灰塵、沖擊/振動下可靠運行，還要處理高精度的實時視覺數據。此外，對高分辨率、多攝像頭視覺導航技術的需求日益增長，而數據傳輸能力受限，系統可能因此出現性能瓶頸。這類視覺系統需要支持多種多樣的機器人應用和類型，因此不太容易創建模
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ADI GMSL 工業機器人
- 要實現陶瓷電容器的微型化，就必須在越來越小的空間內實現更高的電容值。為此，具有高介電常數(ε)和越來越薄的介電絕緣層的材料正在被實現，這使得現在有可能在工業級規模上生產高質量的陶瓷層。遺憾的是，介電常數εr = ?()是電場強度的函數，因此電容表現出電壓依賴性。根據陶瓷類型和層厚度，這種影響可以非常顯著。在最大允許電壓下，電容下降到標稱值的10％以下并不罕見。在將恒定電壓作用于MLCC的應用中（例如解耦電容），很容易考慮此影響。只要電壓保持恒定，就可以從制造商提供的數據手冊或在線工具中獲取剩余電
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ADI LTspice 電壓依賴
- MAX41400 是一款低功耗、高精度儀表放大器，工作電源電壓范圍為1.7 V至3.6 V。此外，該器件具有軌到軌輸入和輸出。它提供8個輸入可選的固定增益設置。對于低頻信號應用而言，由于其典型1μV的零漂移輸入失調電壓，成功消除了通常在CMOS輸入放大器中存在的高1/f噪聲。典型電流消耗為65 μA，關斷模式下電源電流降至0.1 μA。MAX41400采用1.26 mm × 1.23 mm、9引腳WLP封裝或2.5 mm × 2 mm、10引腳TDFN封裝。小封裝尺寸非常適合通常尺寸要求嚴苛的自行車功率計
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ADI 自行車功率計
- 由于市面上的開關模式電源轉換器種類多樣、易于使用，而且在大多數應用中具有更高的效率，因此線性穩壓器的使用越來越少。然而，在一種特定用例中，也就是需要對開關穩壓器產生的電壓進行濾波時，線性穩壓器仍然非常重要。圖1給出了一個示例。開關模式電源(SMPS)產生的輸出電壓會伴有與技術相關的電壓紋波。線性穩壓器通常具有良好的電源電壓抑制比(PSRR)。電源抑制比(PSRR)反映了器件在不同頻率下對干擾的抑制能力有多強。圖1. 一種典型的線性穩壓器應用場景，用于對開關穩壓器電壓進行濾波針對圖1所示的線性穩壓器的應用場
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ADI 線性穩壓器
- 邏輯信號的串行化是指通過對信號進行同步采樣，將信號變成時間量化的形式。但這意味著實時信息內容會丟失。在某些系統中，這種信息丟失可能會引發問題。例如，增量編碼器或計數器等應用關注開關信號之間的時序差異。這些應用要么需要采用高速采樣和高速串行讀出，要么需要利用 MAX22195所提供的非串行化并行數據。通過并行操作方式使用MAX22190/MAX22199，能夠實現診斷功能和配置靈活性。本文深入探討了這種方法的特點、局限性和設計考量。詳情這項技術的核心在于將8個LED輸出用作邏輯信號。LED可以直觀地指示數字
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ADI 數字輸入模塊
- 效率和精度是兩大優勢，但實現POL轉換需要特別注意穩壓器設計。接近電源，這是提高電源軌的電壓精度、效率和動態響應的最佳方法之一。負載點轉換器是一種電源DC-DC轉換器，放置在盡可能靠近負載的位置，以接近電源。因POL轉換器受益的應用包括高性能CPU、SoC和FPGA——它們對功率級的要求都越來越高。例如，在汽車應用中，高級駕駛員輔助系統(ADAS)——例如雷達、激光雷達和視覺系統——中使用的傳感器數量在穩步倍增，導致需要更快的數據處理（更多功耗）以最小的延遲檢測和跟蹤周圍的物體。在這些數字系統中，有很多都
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ADI DC-DC轉換器 POL
- 低帶寬、高分辨率ADC的有效位數計算方法因公司而異，而器件的有效位數受噪聲限制。有些公司規定使用有效分辨率來表示有效位數，ADI則規定使用峰峰值分辨率。峰峰值分辨率是指無閃爍位數，計算方法與有效分辨率不同。因此，要了解器件對于一項應用的真正性能，必須確定所規定的是峰峰值分辨率還是有效分辨率。噪 聲圖1顯示模擬輸入接地時從一個Σ-Δ型ADC獲得的典型直方圖。理想情況下，對于這一固定的直流模擬輸入，輸出碼應為0。但是，由于噪聲影響，恒定模擬輸入存在一個碼字分布。此噪聲包括ADC內部的熱噪聲和模數轉換過程引起的
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ADI 分辨率
- 隨著10BASE-T1L以太網在各個行業興起，更多應用不斷涌現，每個應用都給該技術的成功部署帶來了新的挑戰。一個常見的要求是支持多種類型的電纜。某些應用已經將這些電纜部署到傳統通信系統中。現有設施也經常使用相關電纜。10BASE-T1L標準對電纜的定義非常靈活，支持重復利用此類電纜，因而它比其他技術更有優勢。
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10BASE-T1L 以太網電纜 ADI
- 提升工業系統智能化的方法有多種，其中包括將邊緣和云端人工智能(AI)技術應用于配備模擬和數字器件的傳感器。鑒于AI技術方法的多樣性，傳感器設計人員需要考慮多個相互沖突的要求，包括決策延遲、網絡使用、功耗/電池壽命以及適合機器的AI模型。上一篇文章重點介紹了基于AI的無線狀態監控傳感器Voyager4的概況和硬件設計。本文將重點討論為智能邊緣傳感器創建的軟件架構和AI算法，并說明在Voyager4上開發AI模型的完整系統級方法。
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未來工廠 傳感器 ADI
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