移动传感器
共 31 篇文章
移动传感器 相关的电子技术资料，包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等，共 31 篇文章，持续更新中。
DA和AD转换电路原理
非电物理量（温度、压力、流量、速度等），须<BR>经传感器转换成模拟电信号（电压或电流），必须转<BR>换成数字量，才能在单片机中处理。<BR>
利用AD7142和电容传感器开发单键数字快门按钮
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本应用笔记描述如何利用AD7142和电容传感器环，实现类似于传统35 mm单反(SLR)相机的单一位置数码相机快门按钮。除了更容易控制快门按钮的启动之外，其它优势包括：预对焦速度更快、快门按钮更便宜。<br />
<img alt="" src="http://dl.eeworm.com/ele/img/829019-12060Q50000252.jpg" style="width
基于USB的高清彩色CCD图像采集系统
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; line-height: 21px; ">提出一种基于USB的彩色CCD高清图像采集系统设计方案。图像数据的来源采用的是SONY公司的 ICX205AK芯片，结合USB2.0接口，复杂可编程逻辑器件CPLD设计了一个高速的彩色CCD图像采集系统。文中详细阐述了
200mV~10V/0-24V电平单输入单输出模拟信号隔离变送器
转速传感器信号隔离变送器,正弦波整形 主要特性: >> 转速传感器信号直接输入，整形调理方波信号 >> 200mV峰值微弱信号的放大与整形 >> 正弦波、锯齿波信号输入，方波信号输出 >> 不改变原波形频率，响应速度快 >> 电源、信号：输入/输出 3000VDC三隔离 >> 供电电源：5V、12V、15V或24V直流单电源供
BP5611微小型数字气压计模块
BP5611 是一款采用MEMS 技术将高线性压力传感器与一个低功耗的24 位模数转换电路（ADC）集成于一体的数字气压传感器模块。该产品支持SPI 和I2C 总线传输协议，可与任何微处理器匹配工作。<br />
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在ADIS16480中调谐扩展卡尔曼滤波器
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ADIS16480是一款MEMS惯性测量单元(IMU)，内置一个三轴加速度计、一个三轴陀螺仪、一个三轴磁力计和一个气压计。除了提供完全校准、帧同步的惯性MEMS传感器，ADIS16480还集成了一个扩展卡尔曼滤波器(EKF)，可计算动态方位角。<br />
<img alt="" src="http://dl.eeworm.com/ele/img/829019-1212131A41
宽带射频功率放大器的数字预失真技术研究
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本课题主要研究对象为数字预失真技术中的功放模型的建立及数字预失真算法的研究。功放的数学模型主要分为无记忆模型和记忆模型，分析了不同模型的参数估计的方法。针对以往常见的模型反转数字预失真算法，课题分析并使用了新颖的间接学习(indirect learning)数字预失真算法，从而有效避免了无法对功放模型进行求逆的缺陷，并在此架构下仿真了不同功放模型的参数估计对于数字预失真效果的影响。针
4-20mA转RS485/RS232数据采集芯片
产品概述： iso 40xx系列产品实现传感器和主机之间的信号采集，用以检测模拟信号或控制远程设备。通过软件的配置，可用于多种传感器类型，包括：模拟信号输入，模拟信号输出，和数字信号输入/输出（i/o）。 iso 40xx系列产品可应用在 rs-232/485总线工业自动化控制系统，温度信号测量、监视和控制，小信号的测量以及工业现场信号隔离及长线传输等等。产品包括电源隔离、信号隔离及线性
信号放大电路
<P class=MsoNormal style="MARGIN: 0cm 0cm 0pt; LINE-HEIGHT: 18pt; mso-line-height-rule: exactly; tab-stops: 20.0pt"><FONT size=3>2-1 何谓测量放大电路？对其基本要求是什么？ <p></p></FONT></P>
<P class=MsoNormal style="MA
EXPERT半自动贴片机操作规程
一、在开机前先检查机器的电源和气源是否接好，气压表读数必需在0.55-0.8MPa之间，将贴片头推回到左上角，打开机器、电脑、图像处理器电源开关。<BR>二、电脑启动完成，点击桌面图标“Expert.exe”，打开机器软件。<BR>三、对应PCB，选择相对应的贴片程序打开。<BR>四、根据贴片程序显示的装料表，将不同的元器件装在对应的位置。<BR>五、放入PCB在平台治具上固定。<BR>六、移动贴
基于Kalman滤波的多传感器信息融合研究
<span id="LbZY">多传感器信息融合是对多种信息的获取、表示及其内在联系进行综合处理和优化的技术。单一传感器只能获得环境或被测对象的部分信息段，多传感器信息融合后可以完善地、准确地反映环境特征。本文介绍多传感器数据融合的基本理论。数据融合是把来自不同传感器数据加以综合、相关、互联，提高定位和特征估计的精度。文章对Kalman融合算法进行仿真，对结果进行分析。验证算法的可行性。<br /